「oop」の検索結果

This skill should be used when the user says "add a billing agent", "add a bookkeeping agent", "set up a support tier-1 agent", "add a recruiting agent", "add a compliance agent", "add a CRM agent", "add a contracts agent", "add an analytics agent", "add a marketing email agent", "add a CMS agent", "scaffold a function-specific agent", or wants to add a single business-function agent backed by a verified-write MCP integration. Each agent ships with explicit scope, "what this will NOT do" constraints, and recommended human-in-the-loop checkpoints.

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[32] ANALYZE. Ensure every critical claim has verifiable evidence with confidence levels. Each fact must have source + confidence percentage. If confidence <85%, enter Loop150 to find more sources. Use for critical decisions, factual claims, legal/compliance work, or any situation where unverified claims are dangerous.

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MANDATORY deploy after every code change. Typecheck → deploy → purge CDN → E2E on production → visual verify → fix-forward loop. Workers Builds native CI/CD, D1 Time Travel PIT recovery, D1→R2 long-term backups, wrangler rollback, wrangler secrets management, structured observability, cross-browser smoke tests, rollback procedures, and GitHub auto-configuration.

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Raycast from Camera.main through a Game View coordinate. Use when you need to check what a screenshot coordinate would hit in 3D physics before clicking or long-pressing with simulate-mouse-input.

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Run Unity Test Runner and report detailed results. Use for EditMode/PlayMode tests, change verification, or failure diagnosis.

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Replay recorded PlayMode keyboard and mouse input. Use for exact gameplay reproduction, E2E runs, or consistent demos from JSON recordings.

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Find or inspect Unity GameObjects, especially objects the user currently selected in the Hierarchy. Use for details, components, tags, layers, or name/path searches.

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Capture Unity Editor windows or Game View rendering as PNG. Use for visual checks, debugging, documentation, or annotated UI element coordinates.

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Simulate Mouse.current input in PlayMode through Unity Input System. Use for gameplay clicks, mouse delta, or scroll; use simulate-mouse-ui for EventSystem UI elements.

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Simulate keyboard input in PlayMode through Unity Input System. Use for key presses, holds, releases, and game controls such as WASD or Space.

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Clear Unity Console entries. Use before compile, tests, or debugging when stale logs would hide the current result.

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Record PlayMode keyboard and mouse input to JSON. Use to capture gameplay, bug repro, or E2E input sequences for replay.

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Compile the Unity project and report errors/warnings. Use after C# edits or when a full Domain Reload compile is needed.

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Use when Unity Editor is not running or needs a clean restart.

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Get the Unity scene hierarchy as a structured tree. Use for parent-child structure, descendants, roots, or subtrees under objects the user currently selected.

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Read current Unity Console entries from a running Editor. Use during bug investigation after compile, tests, PlayMode, or dynamic code to inspect logs, warnings, errors, and stack traces.

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Simulate PlayMode EventSystem UI mouse actions using top-left Game View coordinates. Use for UI clicks, long-presses, or drags from annotated screenshots.

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Bring the Unity Editor window to front. Use when Unity must be visible for visual checks or user-facing interaction.

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Control Unity Editor Play Mode. Use to start, stop, or pause Play Mode for runtime behavior checks and frame inspection.

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スライド作成の“プレゼント”一式。このリポジトリ（リンク/フォルダ）を渡されたら内部を読み、相手の状況に合わせて「壁打ち」または「フォルダテンプレート作成」または「スライド作成」を行う。構成→1スライドずつ生成→批評→改善→自動検証のループで、はみ出しゼロ・1スライド1メッセージのスライド（単一HTML）を作る。「スライド作って」「資料にして」「プレゼン作って」「この台本をスライドに」「このリポジトリでスライド作りたい」で使う。Claude Code 推し（CLAUDE.md / .claude/agents）。Claude Code でも動く。

Read the network instead of the DOM. Snoop JSON API responses, wait for a request instead of sleeping, collect items while scrolling, record a QA flight trace (jsonl, HAR, screenshots), and intercept requests with routes.

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Balances Hi-C contact matrices (ICE via cooler.balance_cooler, KR/SCALE/VC context), computes distance-decay expected with cooltools (expected_cis per-diagonal P(s), expected_trans scalar), builds observed/expected (O/E) matrices, and diagnoses polymer state from the P(s) log-derivative. Covers the within-matrix-vs-cross-sample distinction (balancing is NOT a normalizer), the equal-visibility assumption that CNV/aneuploidy violates (use raw counts for copy-number), cis-only balancing, mad_max/blacklist masking before balancing, multiplicative cooler weights vs divisive juicer weights, and the resolution-vs-depth budget. Use when balancing a .cool/.mcool, computing expected or P(s), making O/E matrices for compartments/loops, deciding ICE vs KR vs SCALE, choosing a resolution for a given depth, or troubleshooting NaN/all-NaN balanced matrices; route cross-sample comparison to hic-differential.

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Bulk-query Ensembl BioMart (and other BioMart instances) for cross-database ID mapping, gene/transcript/exon coordinates, and ortholog tables. Use when batch-converting Ensembl IDs to other namespaces (HGNC, RefSeq, UniProt, Entrez), pulling gene coordinate tables for thousands of genes, building ortholog wide-tables across species, or replacing slow Ensembl REST loops with one-shot bulk export. Encodes BioMart's XML query format, R biomaRt vs Python pybiomart trade-off, mart-vs-dataset hierarchy, and the URL endpoint that's BioMart-specific (separate from rest.ensembl.org).

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Trains and applies base-resolution deep learning models on ChIP-seq / ChIP-nexus / CUT&RUN data. Uses BPNet (Avsec 2021 Nat Genet 53:354; soft motif syntax from ChIP-nexus), chromBPNet (Pampari A et al 2025 Nat Genet; bias-factorized base-resolution profiles), EnFormer (Avsec 2021 Nat Methods 18:1196; 196 kb input, ~100 kb effective receptive field), DeepSEA (Zhou 2015; multi-task CNN), and JASPAR 2026 deep-learning collection (1259 BPNet ChIP models). Performs in silico mutagenesis for variant-effect prediction, DeepLIFT/Grad attribution, and TF-MoDISco motif discovery from attribution scores. Use when predicting variant effects on TF binding, discovering soft motif syntax / cooperativity, integrating ChIP-seq with sequence-only predictions, or applying precomputed JASPAR Deep Learning models to new variants.

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