「version」の検索結果

Audits dependency supply chains for bad versions, lockfile drift, and artifact integrity. Use when adding deps, handling incidents, or releasing a plugin.

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Sweep plugins, skills, agents, commands, and hooks after a model release or Claude Code version bump. Use when upstream ships. Do not use for routine edits; use night-market-change-control.

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Use when choosing the model for a medical-imaging study. Picks a paper-grounded architecture family (CNN/ViT, U-Net/nnU-Net, detection, SAM/foundation, GNN), then vets the concrete repo or checkpoint for licence, version pin, weight provenance and benchmark overlap.

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Use when reviewing someone else's manuscript for a journal, such as after a review invitation or for a revised R1/R2 version. Drafts a structured, constructive review in the journal's format. Never for your own manuscript; that is /self-review.

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Operate the Fengshenbang-LM Fengshen package for pipelines, model families, data/training utilities, examples, and conversion planning.

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Use geemap for Google Earth Engine interactive mapping, geospatial conversion, visualization, timelapse, and ML helper workflows.

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Use the faster-whisper package for CTranslate2-backed Whisper transcription, model selection, CPU/CUDA setup, audio utilities, VAD, timestamps, and conversion guidance.

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Use this skill for Hugging Face Diffusers tasks: pipeline inference, schedulers, adapters/loaders, training recipes, modular pipelines, conversion helpers, CLI checks, and repo maintenance.

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Use detrex for detection-transformer configs, training/evaluation, demos, model zoo conversion, and package API debugging.

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Use the DVC repository skill for data versioning, pipelines, experiments, remotes/cache, metrics/params/plots, Python API usage, and DVC codebase maintenance.

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Routes DeepStream-Yolo deployment, model conversion, multi-GIE, and INT8 workflows for supported YOLO-family models.

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Use DeepDanbooru for anime-style image tag estimation, project and Danbooru-style dataset preparation, TensorFlow training, image evaluation, TFLite conversion, and experimental Grad-CAM workflows.

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Operate Core ML Tools workflows for model conversion, Core ML artifact I/O, optimization, MIL debugging, and platform-aware troubleshooting.

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Route ClearML Python SDK tasks across experiment tracking, data/versioned storage, remote execution CLIs, automation pipelines, HPO, schedulers, routers, and services.

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Use Chemprop 2.2.3 for molecular property prediction: CLI training, prediction, fingerprints, data validation, Python APIs, reaction/atom-bond tasks, uncertainty, hpopt, and conversion workflows.

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Guides CUDA-based BigGAN-PyTorch training, checkpoint sampling, dataset preparation, metric preparation, model customization, and optional TensorFlow Hub weight conversion.

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Use Biotite for computational molecular biology workflows: sequence analysis, structure analysis, biological database access, file-format conversion, application wrappers, and optional molecular interfaces.

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Guide alphafold2-pytorch protein sequence, MSA, distogram, angle-logit, coordinate-refinement, recycling, embedding, and structure-utility workflows with version-aware troubleshooting.

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Routes AdelaiDet users through legacy-compatible setup, model config selection, training/evaluation, demos, text spotting, dataset preparation, and export/conversion workflows.

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Create and maintain one committed per-project memory file (PROJECT.md) so agents stop re-discovering the same facts every cold session. Stores only the stable, expensive-to-rediscover, not-in-the-code context — architecture + why, build/test/run commands, decisions and dead-ends — as human-readable markdown, versioned with the code so it can't silently rot. Use when asked to set up project memory/context, stop agents re-grepping the codebase, scaffold or refresh a PROJECT.md / CLAUDE.md memory section, or cut cold-start rediscovery cost. Prose context only — never code, config, or data.

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Use when preparing a release, tagging a version, or when user says "release", "tag", "ship it", "push to production" - ensures all release artifacts are verified before tagging to avoid the retag-four-times failure pattern

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uv workflows for Python — dependencies, virtualenvs, PEP 723 scripts, Python version management, CI, and Docker. Use when working on Python packaging/deps/tooling, writing GitHub Actions for Python projects, or building Docker images for Python apps.

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N-day / patch-diff workflow - given a CVE/advisory or a suspicious patch, diff pre- vs post-patch to locate the fixed bug, build a PoC for the unpatched version, and run variant analysis for a fresh bug. Triggers - "n-day", "patch diff", "diff the patch", "bindiff".

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Drive msfconsole across the workflow - DB-backed recon (db_nmap, auxiliary scanners), version->exploit search/check/run, multi/handler reverse shells (meterpreter-first, plain shell_reverse_tcp backup for Windows/EDR), sessions + local_exploit_suggester + post modules, and autoroute/portfwd/socks pivoting. Points to the metasploit cheatsheet for syntax. Use for "metasploit", "msfconsole", "msfvenom", "meterpreter", "multi/handler", or driving an exploit/reverse-shell through msf.

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