「ml」の検索結果

AI and machine learning workflow covering LLM application development, RAG implementation, agent architecture, ML pipelines, and AI-powered features.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

Implement API threat protection using Google Apigee policies including JSON/XML threat protection, OAuth 2.0, SpikeArrest, and Advanced API Security for OWASP Top 10 defense.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

Perform security testing of SOAP web services by analyzing WSDL definitions and testing for XML injection, XXE, WS-Security bypass, and SOAPAction spoofing.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

Write ML papers for NeurIPS/ICML/ICLR: design→submit.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

54 real design systems (Stripe, Linear, Vercel) as HTML/CSS.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

会話の文脈をHTMLとMarkdownのプレビューサイトとして公開するときに使用する。

Generate PPTX slide decks from a speech script or talking points — built for the 5-minute Monday morning speeches at Syla. Use when the user already has a script / 原稿 / メモ and asks to turn it into slides, a deck, or a presentation. Not for slides derived from a video — use youtube-slide-maker for that. Uses PptxGenJS directly (NOT html2pptx.js). Provides 4 slide template patterns, D3.js chart generation, and AI image integration.

レポートコンパイルエージェント - 分析結果のMarkdownファイルを統合HTMLレポートに変換。/compile-report [出力パス] で呼び出し。

GraphDB可視化エージェント - RyuGraphデータベースの内容をMermaid/DOT/HTML形式で可視化。/visualize-graph [出力パス] で呼び出し。

Use when edit_blueprint.yaml and selects_candidates.yaml are ready and the user asks to compile the rough cut, generate timeline.json, or apply a review patch.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

MUST USE when 01_intent/creative_brief.yaml and 03_analysis artifacts exist and the user asks to choose clips, extract candidate segments, run triage, or build 04_plan/selects_candidates.yaml. Use before /blueprint whenever selects are missing, and re-run when the brief or analysis changes.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

Use when selects_candidates.yaml exists and the user asks to design structure, build an edit blueprint, or create 04_plan/edit_blueprint.yaml.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

Vite (フロントエンドビルドツール・開発サーバー, v8 / Rolldown) のリファレンス。 vite.config, defineConfig, server, build, optimizeDeps, HMR (import.meta.hot), import.meta.env, import.meta.glob, configureServer, transformIndexHtml, Environment API (DevEnvironment / ModuleRunner), SSR, library mode, JavaScript API, v7 から v8 移行。 テストは vitest スキル。

Flutter (Google 製 Dart クロスプラットフォーム UI フレームワーク, 3.47) のリファレンス。 StatelessWidget / StatefulWidget / BuildContext, Sliver, Material / Cupertino, Impeller, flutter CLI, pubspec.yaml, hot reload, flutter fix / dart fix, DevTools, Widget Previewer, MVVM, platform channels / dart:ffi, add-to-app, Flutter Web / Wasm, GenUI SDK / AI Toolkit。

Docker (Docker Engine / Dockerfile / Compose / Buildx) の Dockerfile 命令, docker CLI, compose.yaml (Compose Specification), BuildKit, Bake (HCL), マルチステージ, マルチプラットフォーム, ビルドキャッシュ, SBOM / provenance, dockerd, daemon.json, logging driver, rootless, seccomp。

Apple Intelligence (Foundation Models / Evaluations / Image Playground) の API リファレンス。 LanguageModelSession, SystemLanguageModel, PrivateCloudComputeLanguageModel (PCC), Generable, GenerationSchema, Tool, OCRTool, Transcript, DynamicInstructions, Attachment, Evaluation, ModelJudgeEvaluator, ToolCallEvaluator, ImagePlaygroundSheet, ImageCreator, Foundation Models SDK for Python (apple-fm-sdk)。

Builds comprehensive identity governance and lifecycle management processes including joiner-mover-leaver automation, role mining, access request workflows, periodic recertification, and orphaned account remediation using IGA platforms. Activates for requests involving identity lifecycle management, JML processes, role-based access provisioning, or identity governance program design.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

23 engineering agent skills and plugins for Claude Code, Codex, Gemini CLI, Cursor, OpenClaw, and 6 more tools. Architecture, frontend, backend, QA, DevOps, security, AI/ML, data engineering, Playwright, Stripe, AWS, MS365. 30+ Python tools (stdlib-only).

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

Suite of tools for creating elaborate, multi-component claude.ai HTML artifacts using modern frontend web technologies (React, Tailwind CSS, shadcn/ui). Use for complex artifacts requiring state management, routing, or shadcn/ui components - not for simple single-file HTML/JSX artifacts.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

Suite of tools for creating elaborate, multi-component claude.ai HTML artifacts using modern frontend web technologies (React, Tailwind CSS, shadcn/ui). Use for complex artifacts requiring state management, routing, or shadcn/ui components - not for simple single-file HTML/JSX artifacts.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

Rigorous methodology for evaluating ML models on established benchmarks. Covers proper train/val/test splits, baseline verification from original papers, exact metric formula discrepancies, data-leak detection checklist, multi-seed robustness, and honest reporting templates. Use when claiming to beat published baselines, writing methods papers, or auditing existing results.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

This skill should be used when working with genomic interval data (BED files) for machine learning tasks. Use for training region embeddings (Region2Vec, BEDspace), single-cell ATAC-seq analysis (scEmbed), building consensus peaks (universes), or any ML-based analysis of genomic regions. Applies to BED file collections, scATAC-seq data, chromatin accessibility datasets, and region-based genomic feature learning.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

Visualize training metrics, debug models with histograms, compare experiments, visualize model graphs, and profile performance with TensorBoard - Google's ML visualization toolkit

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

Evaluates LLMs across 100+ benchmarks from 18+ harnesses (MMLU, HumanEval, GSM8K, safety, VLM) with multi-backend execution. Use when needing scalable evaluation on local Docker, Slurm HPC, or cloud platforms. NVIDIA's enterprise-grade platform with container-first architecture for reproducible benchmarking.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。