「ept」の検索結果

Normalize read-depth copy-ratio profiles and segment them into copy-number regions using circular binary segmentation (CBS, DNAcopy), hidden Markov models, HaarSeg, and fused-lasso methods. Covers GC-content, mappability, and replication-timing (wave-artifact) bias correction, panel-of-normals/PCA denoising, diploid-baseline centering, and algorithm selection by sequencing depth and event size. Use when choosing a segmentation algorithm, correcting depth bias, diagnosing oversegmentation or a mis-centered baseline, tuning CBS or HMM parameters, or understanding why a downstream CNV caller produced fragmented or shifted segments.

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Visualises RNA-modification data with transcript-feature metagene plots (Guitar GuitarPlot with 5'UTR / CDS / 3'UTR scaling; MetaPlotR; deepTools `computeMatrix scale-regions`), peak-centred heatmaps (ComplexHeatmap; deepTools plotHeatmap), IP-vs-input paired browser tracks (bigWig of log2 IP/input via deepTools `bamCompare`; ggcoverage; pyGenomeTracks; Gviz; IGV / UCSC track hubs), DRACH sequence-logo plots (ggseqlogo; MEME), 5'UTR / CDS / 3'UTR stacked-bar feature-distribution summaries, and volcano / MA plots for differential modification. Establishes stop-codon enrichment in the metagene plot as the biological QC anchor for any MeRIP dataset (Dominissini 2012 *Nature* 485:201; Meyer 2012 *Cell* 149:1635 — concurrent founding papers from different labs both showed this independently). Use when producing the canonical metagene plot with stop-codon enrichment as a QC anchor, building paired IP/input genome-browser tracks at single-locus resolution, plotting peak-centred heatmaps clustered by condition, summarising peak distribution across transcript features for figure 1, generating DRACH motif logos as sanity checks on the peak set, rendering volcano plots of differential m6A, or reproducing the Dominissini 2012 / Meyer 2012 stop-codon enrichment plot.

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Normalize read-depth copy-ratio profiles and segment them into copy-number regions using circular binary segmentation (CBS, DNAcopy), hidden Markov models, HaarSeg, and fused-lasso methods. Covers GC-content, mappability, and replication-timing (wave-artifact) bias correction, panel-of-normals/PCA denoising, diploid-baseline centering, and algorithm selection by sequencing depth and event size. Use when choosing a segmentation algorithm, correcting depth bias, diagnosing oversegmentation or a mis-centered baseline, tuning CBS or HMM parameters, or understanding why a downstream CNV caller produced fragmented or shifted segments.

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Use when explaining concepts at different expertise levels, moving between abstract principles and concrete implementation, identifying edge cases by testing ideas against scenarios, designing layered documentation, decomposing complex problems into actionable steps, or bridging strategy-execution gaps. Invoke when user mentions abstraction levels, making concepts concrete, or explaining at different depths.

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Codified expertise for handling freight exceptions, shipment delays, damages, losses, and carrier disputes. Informed by logistics professionals with 15+ years operational experience. Includes escalation protocols, carrier-specific behaviors, claims procedures, and judgment frameworks. Use when handling shipping exceptions, freight claims, delivery issues, or carrier disputes.

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Add or refine depth through elevation systems, raised and inset surfaces, layered overlap, and meaningful shadow behavior so interfaces feel structured instead of flat. Use when the user mentions depth, elevation, shadows, layering, flat cards, pressed states, drag feedback, or inset controls.

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Complete guide for ASP.NET Core Web API integration testing. Use when performing integration testing on Web API endpoints or validating ProblemDetails error format. Covers WebApplicationFactory, IExceptionHandler, Testcontainers multi-container orchestration, Flurl URL construction, and AwesomeAssertions HTTP validation. Keywords: webapi integration testing, WebApplicationFactory, asp.net core integration test, webapi integration test, IExceptionHandler, ProblemDetails, ValidationProblemDetails, AwesomeAssertions, Flurl, Respawn, Be201Created, Be400BadRequest, multi-container testing, Collection Fixture, global exception handling

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Deploys deception-based honeytokens in Active Directory including fake privileged accounts with AdminCount=1, fake SPNs for Kerberoasting detection (honeyroasting), decoy GPOs with cpassword traps, and fake BloodHound paths. Monitors Windows Security Event IDs 4769, 4625, 4662, 5136 for honeytoken interaction. Use when implementing AD deception defenses for detecting lateral movement, credential theft, and reconnaissance.

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ScepticAgent AI prompt reference. Use whenever the user asks about the prompts, wants to change analysis behaviour, modify what the AI looks for, adjust highlight categories or scoring, understand what instructions are sent to the AI, or tune the output format of analysis or highlights.

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ScepticAgent internal architecture reference. Use whenever the user asks how the extension works, wants to add a new AI provider, add a new highlight category, debug communication between components, understand the agent loop or streaming, or work with provider routing and the Gemini CORS proxy.

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ScepticAgent packaging and Chrome Web Store publishing workflow. Use whenever the user wants to build the zip, package the extension, publish or submit to the Chrome Web Store, update the store listing, or deal with manifest/icon/permission requirements for publishing.

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ScepticAgent UI and styles reference. Use whenever the user wants to change the side panel UI, modify highlight colours, update the markdown renderer, work with CSS architecture, add or change category colours, or understand how the sidepanel renders analysis output.

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Pythonの実行を途中で止めて変数や処理の流れを調べ、例外発生時の状態や稼働中のプロセスも確認しながら、不具合の原因を追うスキル。

• 失敗するPythonテストの変数確認
• 予想外の状態変化を追いたいとき
• 例外発生時の状態を調べたいとき

学ぶ目的やこれまでの理解に合わせて、短い対話型レッスンと復習用資料を作るスキル。学習記録を残し、複数回のセッションにわたる学びを支えます。

• 新しい分野を継続して学びたいとき
• クイズとフィードバックで練習
• 復習用の早見表を作りたいとき

回答前に詳しさを4段階で選び、文章量の目安となるトークン数を確認するスキル。短い結論から詳細な解説まで、選んだ水準に合わせて回答を調整します。

• 短い回答と詳しい解説を選びたいとき
• 回答前にトークン数の目安を知りたいとき
• 背景と例を添えた程よい回答がほしいとき

大きな機能の設計提案を、依存関係と合格条件を持つ作業単位に分け、複数エージェントの調査・実装・テスト・レビューから統合と最終検証まで整理するスキル。

• 大きな設計提案を検証可能な作業に分けたいとき
• 複数エージェントへの依存関係付き作業割り当て
• 変更ブランチのレビューと順次統合

NestJSのAPIやサービスを設計・レビューするスキル。機能別のコード構成、入力検証、認証、例外処理、環境設定、テストを整理し、実運用に向けた実装を支援します。

• NestJSのAPI構成を決めたいとき
• 入力検証とアクセス制御の実装
• 例外処理と環境設定のレビュー

調査テーマを複数の問いに分け、ウェブ情報の検索と本文の読み込みを通じて、出典・確信度・情報不足を明記したレポートにまとめるスキル。

• 競合や市場動向を調べたいとき
• 導入前に技術を比較したいとき
• 市場規模や成長予測の調査

製品やブランドの特徴をもとに、32×32でも見分けやすい、丸くシンプルなマスコット画像を設計・生成するスキル。モチーフや配色の異なる候補を並べて比較できます。

• アプリや製品のマスコット作成
• ブランドに合うキャラクター案の検討
• マスコットの配色や輪郭の比較

目標画像と実装した3Dシーンのスクリーンショットを比較し、構図・照明・質感を段階的に改善します。見た目の再現度を採点し、描画速度も確認しながら修正を重ねるスキルです。

• 目標画像に近い3Dシーンを作りたいとき
• ブラウザゲームの照明や質感を磨きたいとき
• 既存の3D作品の見た目を改善したいとき

数学の概念や数式の導出、アルゴリズムの動きをアニメーション動画にします。構成づくりから描画、動画の結合まで、図形で理解を促す解説を制作します。

• 数学の概念を図形で説明したいとき
• 数式の導出を順に見せたいとき
• アルゴリズムの動きを可視化

Test an application against the OWASP Top 10 with Strix — autonomous AI agents that attempt real exploits for each category of the current OWASP Top 10:2025 (broken access control including SSRF, security misconfiguration, software supply chain failures, cryptographic failures, injection, insecure design, authentication failures, integrity failures, logging and alerting failures, mishandling of exceptional conditions) and report only what they could actually prove, mapped back to the category with a proof-of-concept. Also covers the OWASP API Security Top 10 (2023). Use when the user asks for an OWASP Top 10 assessment, OWASP compliance testing, or a security review mapped to OWASP categories.

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The technique catalog: five velocity-matched SEAMS (zoom-through, INVERSE zoom-through, cut-the-curve, waterfall cut, rack-focus blur-cut) plus the two in-scene techniques — waterfall ENTRY (staggered arrival cascades for title cards / segment openers) and the nudge curve (slow-fast-slow three-phase group slides). Covers partial-travel (~12% of frame) velocity matching via mirrored power4 eases, the Z scale-sign rule, size-scaled blur (10px text / 18-20px full-frame), word-by-word staggered cuts, cascade pacing by element weight, and the 10/65/25 slide ratio. Read before authoring any transition, text-beat handoff, kinetic text entry, or group reposition. [depth, zoom, inverse-zoom, scale-sign, mirrored-zoom, rack-focus, pacing, velocity, cut-the-curve, waterfall, stagger, cascade, kinetic-text, title-card, segment-opener, nudge, slide, easing, group-motion, z-depth, motion-graphics, cinematic, transition, blur, directional-continuity]

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Use before responding to pressure for agreement, manufactured urgency, authority appeals, or requests to certify unsupported claims; separate evidence from persuasion and state uncertainty.

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