4,699 件 ・ 関連度順
概要と使いどころ
Use when oTP behaviors including gen_server for stateful processes, gen_statem for state machines, supervisors for fault tolerance, gen_event for event handling, and building robust, production-ready Erlang applications with proven patterns.
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 on Lean 4 formalization projects to maintain persistent memory of successful proof patterns, failed approaches, project conventions, and user preferences across sessions using MCP memory server integration
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。
Extract locational marginal prices (LMPs) from DC-OPF solutions using dual values. Use when computing nodal electricity prices, reserve clearing prices, or performing price impact analysis.
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 for parsing structured unit commitment input data from JSON, CSV, benchmark cases, spreadsheets, databases, or nested tables; finding fields for time periods, resources, load, reserve, generator limits, initial conditions, startup data, renewable availability, and production costs without assuming one source-specific schema.
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 for day-ahead or multi-period unit commitment problems, including thermal on/off schedules, dispatch, startup/shutdown logic, minimum up/down time, ramping, spinning reserve deliverability, renewable curtailment, operating-cost accounting, and independent feasibility checks for power-system operations schedules.
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。
Run Python code on cloud GPUs using Modal serverless platform. Use when you need A100/T4/A10G GPU access for training ML models. Covers Modal app setup, GPU selection, data downloading inside functions, and result handling.
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。
Choose placements that preserve useful residual capacity. Use for bin packing, GPU sharing, accelerator placement, and multi-resource scheduling where stranded capacity hurts future fit.
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。
Bootstrap MCP server with Python SDK, transport configuration, tool/resource handlers, and proper project structure.
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。
Configure HTTP/SSE transport for web-based MCP servers with proper endpoints, authentication, and CORS.
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。
Set up MCP Inspector for debugging and testing MCP servers with request logging, response inspection, and protocol validation.
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。
Create mock MCP client for server testing with request/response simulation.
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。
Zep memory server integration for long-term conversation memory and user profiling
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。
Bug condition/postcondition formalization as testable Behavior Contracts. Defines invariants that must be preserved across fixes.
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。
Master modern React state management with Redux Toolkit, Zustand, Jotai, and React Query. Use when setting up global state, managing server state, or choosing between state management solutions.
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。
Build production-ready Node.js backend services with Express/Fastify, implementing middleware patterns, error handling, authentication, database integration, and API design best practices. Use when creating Node.js servers, REST APIs, GraphQL backends, or microservices architectures.
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。
Master C#/.NET backend development patterns for building robust APIs, MCP servers, and enterprise applications. Covers async/await, dependency injection, Entity Framework Core, Dapper, configuration, caching, and testing with xUnit. Use when developing .NET backends, reviewing C# code, or designing API architectures.
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。
SQL database migrations with zero-downtime strategies for PostgreSQL, MySQL, SQL Server
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。
Optimize cloud costs through resource rightsizing, tagging strategies, reserved instances, and spending analysis. Use when reducing cloud expenses, analyzing infrastructure costs, or implementing cost governance policies.
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。
Expert cloud architect specializing in AWS/Azure/GCP multi-cloud infrastructure design, advanced IaC (Terraform/OpenTofu/CDK), FinOps cost optimization, and modern architectural patterns. Masters serverless, microservices, security, compliance, and disaster recovery. Use PROACTIVELY for cloud architecture, cost optimization, migration planning, or multi-cloud strategies.
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。
Guide for setup Serena MCP server for semantic code retrieval and editing capabilities
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。
Guide for setup arXiv paper search MCP server using Docker MCP
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。
Guide for setup Context7 MCP server to load documentation for specific technologies.
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。
Generate, visually expand, optimize, diagnose, and route structured AI image prompts for adult female portraits. Use for lifestyle, curve-focused, fashion, oriental, fantasy, realism, beauty, CCD, low-key cinematic, studio, sport, travel, and e-commerce portrait requests; onboarding or usage help; parameter recommendations; prompt rewrites; image-to-prompt preparation; direct image generation; or identity- and product-preserving edits from authorized reference images. Preserve explicit user parameters and locked reference subjects while creating a coherent photography-directed scene.
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。
End-to-end Stata replication pipeline — scaffolds numbered `.do` files in `scripts/stata/`, executes them via the `stata-mcp` MCP server, captures logs and outputs to `output/`, and produces publication-ready tables (esttab) and figures (graph export). Mirrors `/data-analysis` for R-first projects. Use when user says "stata replication", "set up Stata pipeline", "scaffold the .do files", "run Stata analysis", "AEA replication package in Stata", or when a project's analysis language is Stata not R.
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。