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概要と使いどころ
Create bills of quantities and estimates in OpenConstructionERP: search cost items, build BOQ sections, link BIM elements in bulk, validate the BOQ, and export GAEB/XLSX/JSON. Use for any estimating workflow on the platform.
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Optimize construction site logistics including material delivery scheduling, crane positioning, storage area allocation, and traffic flow using operations research and simulation.
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Detect and analyze geometric clashes between BIM elements. Identify hard clashes, soft clashes, and workflow conflicts using spatial analysis and rule-based detection.
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Orchestrate multiple AI agents for construction workflows: estimator, scheduler, document, QA and safety agents coordinated by a supervisor agent, with human checkpoints. Use when automating end-to-end project processes with agentic AI.
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Analyze and predict construction change orders using ML. Classify change order types, predict costs and schedule impacts, identify patterns, and optimize approval workflows.
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4D scheduling and 5D cost modelling in OpenConstructionERP: build task schedules, link tasks to BIM elements and BOQ lines, roll up the cost model over time, and export Gantt/sequence views. Use for schedule-cost integration workflows.
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Wire a System One model (Jev, or an open reproduction like Von) into a product feature — routing, guardrails, scoring, classification. Use when replacing an LLM call that returns a label rather than prose, when adding a typed decision to an agent loop, or when deciding between the hosted Jev API and a local open model. Covers question design, the eval-set-first workflow, threshold calibration, confidence gates, and the traps measured on real data.
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Refactor and review SwiftUI view files with strong defaults for small dedicated subviews, MV-over-MVVM data flow, stable view trees, explicit dependency injection, and correct Observation usage. Use when cleaning up a SwiftUI view, splitting long bodies, removing inline actions or side effects, reducing computed `some View` helpers, or standardizing `@Observable` and view model initialization patterns.
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Use when a pipeline DOT file has passed structural validation but may still have flow inefficiencies, spec fidelity gaps, or information loss in prompts. Use after dotfile-audit or dotfile-from-spec when you want to deeply verify a pipeline captures everything from the original spec. Use when prompts might be missing critical domain rules, data models, or invariants.
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Operate the legacy Frustum PointNets code release for KITTI or SUN RGB-D data preparation, TensorFlow runtime setup, training, inference, and 3D detection evaluation.
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Use face.evoLVe for high-performance face recognition workflows across alignment, data preparation, PyTorch training, feature verification, and Paddle deployment.
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Operate Fugue workflows, FugueSQL, backend selection, and notebook magics for pandas and distributed dataframe execution.
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Routes official 3D Gaussian Splatting setup, data preparation, training, rendering, evaluation, and viewer workflows.
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Use FlashRAG for retrieval-augmented generation research workflows: config/data validation, retrieval and index building, generation/refinement components, RAG pipelines/method reproduction, evaluation, and WebUI setup.
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Use Galaxy repository guidance for server configuration, APIs, tool and workflow development, data/storage, Tool Shed operations, and web-client development.
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Guides Fiona workflows for GDAL-backed vector data I/O, GeoJSON-like features and schemas, CRS transforms, local virtual files, cloud-session boundaries, and the fio CLI.
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Use when working with GeoPandas GeoDataFrame and GeoSeries workflows, vector geospatial I/O, CRS-aware spatial operations, mapping, geocoding, and GeoPandas-specific validation.
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Route GeoAI geospatial data, inference, training, foundation-model, and integration workflows.
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Operate FastReID setup, configuration, datasets, model/inference APIs, training/evaluation workflows, deployment/export paths, and extension projects for person and vehicle re-identification.
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Route fastdup workflows for visual dataset curation, annotation-driven analysis, embeddings and search, and video or exchange plumbing.
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Route DoWhy causal inference, graphical causal model, and graph/data workflows to the right sub-skill and bundled references.
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Guides Earth2Studio weather and climate inference workflows, data access, model and component selection, output/checkpoint handling, extension, and optional REST serving with backend-aware validation.
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Use EasyR1 for multimodal LLM RL post-training, dataset/reward preparation, core API debugging, and checkpoint export workflows.
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Routes easy12306 12306 captcha recognition tasks across pretrained inference, data preparation, text-model training, and image-model training workflows.
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