「before」の検索結果

検索ツールで事実やデータを調べ、一次資料や信頼できる情報源を優先して、数値・単位・対象期間・URLを後から確認できる形で共有履歴に残すスキルです。

• 一次資料や信頼できる出典の確認
• 数値・単位・対象期間と出典の記録
• 計算や執筆の前に根拠を集めたいとき

AIエージェントの途中放棄や未検証の完了報告、終わらない反復処理を見直し、独立した検証と修正指示、予算上限を備えた作業ループを設計するスキル。

• テスト前の完了報告を見直したいとき
• 生成と審査を別エージェントに分けたいとき
• 確認済みの進捗から長期作業を再開したいとき

出典が確認できる既存データを使い、数式計算とデータの特徴をまとめる記述統計を行います。式・単位・前提を明示し、不足する情報は推測せずに示します。

• 出典が分かるデータで計算したいとき
• 記述統計でデータの特徴をまとめたいとき
• 計算式・単位・前提を確認したいとき

製品アイデアを対話で整理し、目的に合った企画概要書を作成・更新・検証します。未確認の前提や不明点を明示し、判断の経緯も記録して次の検討につなげます。

• 製品アイデアを概要書にしたいとき
• 前提の変更を企画に反映したいとき
• 提案前に弱い前提を点検したいとき

仕様書やアイデア、既存コードをもとに、分担開発で判断が食い違わないための設計ルールを整理します。短いアーキテクチャ文書の作成・更新・検証に使えます。

• 開発前の共通ルールを決めたいとき
• 既存コードから設計ルールを整理
• 機能追加に合わせた設計の更新

直前の回答や計画、草稿、判断を複数の批評手法で見直すスキルです。対象に合う手法を選び、見つかった論点と修正案を確認して、承認した改善を反映します。

• 計画の前提を点検したいとき
• 草稿を複数の視点で見直したいとき
• 公開前に失敗の要因を探りたいとき

対話で要件を整理し、BMad向けのスキルやエージェント、配布用モジュールを作成・修正します。プロンプトや作業ログのスキル化、既存の内容のレビューや移行にも対応します。

• プロンプトや作業ログをスキル化したいとき
• 人格や役割を持つエージェントの作成
• 既存スキルの修正やレビュー

チームで決めた設計方針を、背景や不採用案の理由、将来の負担まで含む記録にまとめるスキルです。後から参加した人にも判断の経緯が伝わる文書を作ります。

• 合意した設計判断を記録したいとき
• 不採用案の理由を残したいとき
• 新メンバーに設計の経緯を伝えたいとき

市場調査や競合分析、要件の整理をビジネスアナリストの視点で支援します。Maryとの対話を通じて、曖昧な要望を根拠に基づく具体的な仕様へ落とし込みます。

• 企画前に市場を調べたいとき
• 競合を分析したいとき
• 曖昧な要望を要件に整理したいとき

Anthropic Cookbook のノートブックを、説明・コード・技術的正確さなどの基準で監査します。20点満点の採点と具体的な改善案を示し、認証情報の直書きも検査します。

• Cookbookを公開前にレビュー
• 学習目標と導入・結論の対応を確認
• APIキーや認証情報の直書きを検査

Multicaの課題やエージェント、定期実行などを操作する際に、必要な参照資料と操作ルールを案内します。更新前の状態確認や、実行に伴う影響の把握を支えます。

• 課題とPRの操作ルールを確認
• エージェントやチームの振り分け設定
• 定期実行が動かない原因を調べたいとき

研究に必要な参加者数や試料数、検出できる効果の大きさを計算します。標準的な検定から複雑なモデルのシミュレーションまで扱い、人数の算定根拠を整理します。

• データ収集前に必要人数を見積もりたいとき
• 固定人数で検出できる差を知りたいとき
• 申請書に人数の算定根拠を書きたいとき

実験装置の配置や分注手順をPyLabRobotで設計・レビューし、液量やチップ容量の検査と、実機を動かさないオフラインシミュレーションを支援するスキル。

• 分注計画をレビューしたいとき
• 容器の配置や容量を確認したいとき
• 実機なしで手順を確認したいとき

費用と性能など相反する目標を扱う最適化をPythonで進め、制約を満たす候補の探索、目標間のトレードオフの可視化、候補の比較・選択を支援します。

• 費用と性能が競合する設計案の比較
• 制約を満たす解を探索したいとき
• 最適化アルゴリズムの性能比較

科学論文や研究上の主張を読み解き、実験設計、統計、偏り、交絡要因を点検して、証拠が支える結論と不確かさを根拠付きで整理するスキル。

• 論文の結論と証拠を照合したいとき
• データ収集前の研究設計の点検
• 統計上の問題や偏りの確認

Pythonで表データの抽出・集計・結合を行い、大きなファイルの処理やpandasからの移行を、実行計画の最適化とデータの検証まで支援するスキル。

• 大きなCSVを抽出・集計したいとき
• pandasの処理を移行したいとき
• 複数の表を結合・整形したいとき

クライオ電子顕微鏡の単粒子解析で、粒子データの整合性確認からRELIONによる三次元構造の精密化、独立した半マップの検証・後処理までを進めるスキル。

• 粒子メタデータと画像の整合性確認
• 選別済み粒子を精密化したいとき
• 独立した半マップの一致度確認

研究初期のアイデアを出し、前提や根拠、不確実性を分けて整理します。反対意見や評価理由も残しながら、次に検討する研究方向の優先順位づけを支援します。

• 新しい研究テーマの方向性を探る
• 研究会議の前に候補案を整理する
• 明示した評価基準で研究案を比較する

公開されているがんのCT・MR・PET画像や病理画像を、条件に合わせて検索・取得します。データの絞り込み、ブラウザでの閲覧、利用条件や引用の確認も支援します。

• がん種・撮影方式・部位で画像を探したいとき
• 選んだDICOM画像の一括取得
• 放射線画像や病理画像のブラウザ閲覧

Opentrons Flex・OT-2の分注手順をPythonで作成・見直し、旧版からの移行やシミュレーションを支援します。器具配置や液量、チップ交換も扱います。

• 分注・段階希釈の手順を作成
• 器具配置・液量・チップ交換を点検
• 古いプロトコルを更新したいとき

OMERO.serverの顕微鏡画像データを対象範囲を指定して一覧化し、注釈や関心領域の情報出力、画像の入出力計画、変更内容の事前確認を支援します。

• 対象を絞ったOMEROデータの一覧化
• 注釈・関心領域をJSONに出力したいとき
• 顕微鏡画像の入出力計画

Neuropixelsの神経記録を読み込み、ノイズ処理や電極との位置ずれの補正、神経細胞ごとの信号分離、品質評価、確認用の図やデータの出力まで支援します。

• SpikeGLX・Open Ephys・NWBの確認と前処理
• 信号分離前の位置ずれを確認・補正したいとき
• 品質指標に基づいて解析対象を選びたいとき

実験器具に合わせたホルダーや治具、流路チップなどを寸法変更できるCADモデルで設計します。規格寸法と形状を確認し、製作用のSTEP・STL・DXFを出力します。

• プレート・キュベット・チューブの保持具設計
• 光学定盤用のマウントやアダプター製作
• 流路チップや型のモデリング

タンパク質発現やRNA合成などの実験をGinkgo Cloud Labへ依頼するために、手法の選択から入力資料の準備、料金確認、ブラウザでの注文まで支援するスキル。

• タンパク質発現・精製手法の選択
• mRNA・circRNA合成の入力準備
• 熱安定性試験や測定法導入の検討