本文へ移動
cccskills

「quality」の検索結果

3,388 件 ・ 関連度順

概要と使いどころ

Apply MCAF documentation guidance for docs structure, navigation, source-of-truth placement, and writing quality. Use when a repo’s docs are missing, stale, duplicated, or hard to navigate, or when adding new durable engineering guidance.

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。

managedcode/PrompterOne452026年5月9日 更新

Create or refine durable engineering documentation: docs structure, navigation, source-of-truth placement, and writing quality. Use when a repo’s docs are missing, stale, duplicated, or hard to navigate, or when adding new durable engineering guidance.

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。

managedcode/PrompterOne452026年5月9日 更新

Apply MCAF agile-delivery guidance for backlog quality, roles, ceremonies, and engineering feedback. Use when defining how the team plans, tracks work, and turns feedback into durable improvements.

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。

managedcode/PrompterOne452026年5月9日 更新

Guides developers through a human-supervised PDCA framework for AI code generation. Applies analysis, TDD, validation, and retrospection. Activates for sessions requiring systematic quality control.

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。

kenjudy/pdca-agentic-coding-framework452026年10月6日 更新

Master entry point for all Stitch design workflows. Routes from user request → design spec → prompt assembly → screen generation → iteration (edit, variants, design systems) → design system extraction → framework conversion (Next.js, Svelte, HTML, React Native, or SwiftUI) → optional quality pass.

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。

gabelul/stitch-kit452026年7月21日 更新

Use for analytics and data pipelines. Triggers: ETL, ELT, data quality, SQL optimization, schema drift, backfill, 데이터 파이프라인, 데이터 품질, 백필.

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。

lidge-jun/codexclaw452026年10月9日 更新

Use when Codex must make a high-quality judgment on any complex problem, not only technical problems. Trigger when a question has high complexity, uncertainty, cost of being wrong, long-term impact, value tradeoffs, possible structural causes, or when the user asks for 全面思考, 深度理解, 系统性分析, 帮我想清楚, 从根上看, 这件事到底怎么看, 方法论, 复杂问题拆解, 系统方案, 架构判断, 策略判断, or 根因分析. Also trigger for project and engineering high-risk scenarios such as multi-module, multi-environment, multi-data-source, multi-state, financial truth, live trading, ledger, revenue, customer assets, order governance, broker interfaces, online availability, major solution selection, and system closure.

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。

syzkillall/comprehensive-thinking-skill452026年6月6日 更新

Use when building imp, running its test suite, checking CI status, or debugging build/test failures - "make build", "run the tests", "test-gpu", "verify-fast", GTEST_FILTER, Docker/CUDA toolchain, dependency bumps, "CI is red/blocked", "which gate failed", stale objects / segfault after a header edit, hook edits, docker-entrypoint env vars, determinism or perplexity checks. Do NOT use for benchmarking/profiling (benchmark-cuda) or output-quality batteries (check-degeneration).

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。

kekzl/imp442026年10月14日 更新

Use when working on or testing imp-server and its HTTP APIs - OpenAI/Anthropic endpoints, /v1/chat/completions, /v1/messages, /v1/responses, SSE streaming, tool calling, json_schema/regex/GBNF constrained decoding, thinking/reasoning_content, cache_control/prefix cache, model loading and swapping, request priority, X-Request-Id, OTLP tracing / traceparent / Jaeger, /metrics, container env (IMP_SET), "server returns 404/garbage", API compliance. Do NOT use for CLI-only inference (imp-cli), kernel work (sm120-cuda-expert), or pure output-quality checks (check-degeneration).

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。

kekzl/imp442026年10月14日 更新

Use when working on imp's quantization formats, loaders, or dequant paths - GGUF Q4_0...Q8_0/Q*_K/IQ4/MXFP4, NVFP4 two-level scaling (Modelopt vs compressed-tensors layouts), FP8 E4M3, StorageTier, decode cache, KV-cache dtypes (auto/fp16/fp8/int8/int4/nvfp4/mxfp4), "which quant should I use", "which KV dtype", scale-factor layout, dequant kernel wiring, imp-quantize / AWQ, judging quant quality (PPL). Do NOT use for writing/optimizing GEMM/GEMV kernels (sm120-cuda-expert) or measuring quant perf (benchmark-cuda).

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。

kekzl/imp442026年10月14日 更新

Use when benchmarking, profiling, or A/B-testing CUDA kernels or end-to-end perf in the imp inference engine on RTX 5090 (sm_120), including refreshing tests/perf_baseline.json or publishing numbers to docs/BENCHMARKS.md and the README. Triggers on "benchmark kernel", "profile cuda", "ncu", "nsys", "kernel timing", "kernel sum", "occupancy", "bandwidth bound", "compute bound", "roofline", "perf baseline", "is this regression real", "decode dropped", "aggregate throughput", "two-image A/B", "prefill kernel A/B". Do NOT use for writing/optimizing kernel code (sm120-cuda-expert) or output-quality checks (check-degeneration).

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。

kekzl/imp442026年10月14日 更新

Use when auditing the imp codebase for structural debt, dead code, god-objects/files, duplication, flag sprawl, or deciding whether a cleanup is worth shipping - "structure audit", "tech debt", "is this still used", "dead code", "refactor for clarity", "should we split this file", "remove this flag", "file size gate red", "alloc sites gate red". Do NOT use for build/test mechanics (building-and-testing), perf/kernel work (benchmark-cuda / sm120-cuda-expert), or output quality (check-degeneration).

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。

kekzl/imp442026年10月14日 更新

Structures technology diligence with architecture review, code quality assessment, scalability analysis, and technical debt evaluation. Use when evaluating startup technology, assessing engineering teams, or reviewing technical infrastructure.

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。

CaseMark/skills442026年10月15日 更新

Structures growth-focused DD with revenue quality, customer concentration, technology scalability, and organizational readiness. Use when conducting growth DD, validating revenue sustainability, or assessing scale capability.

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。

CaseMark/skills442026年10月15日 更新

Adjusts reported earnings for non-recurring items, accounting policy choices, and run-rate normalizations. Use when performing QofE analysis, adjusting EBITDA, or validating seller financial presentations.

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。

CaseMark/skills442026年10月15日 更新

Assesses platform investment opportunities with industry positioning, management quality, organic growth potential, and add-on runway. Use when evaluating platform deals, screening PE investments, or analyzing industry leaders.

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。

CaseMark/skills442026年10月15日 更新

Assesses GP track records for secondary pricing with fund-level attribution, unrealized portfolio assessment, and consistency analysis. Use when evaluating GP track records, analyzing fund performance consistency, or assessing manager quality.

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。

CaseMark/skills442026年10月15日 更新

Evaluates master and special servicer performance with delinquency management, modification outcomes, and loss mitigation effectiveness. Use when assessing servicer quality, monitoring servicing metrics, or evaluating servicer transfers.

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。

CaseMark/skills442026年10月15日 更新

Evaluates PE sponsor-backed credit with sponsor track record, equity contribution, and governance assessment. Use when analyzing sponsor-backed loans, assessing sponsor quality, or evaluating sponsor support dynamics.

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。

CaseMark/skills442026年10月15日 更新

Evaluates sovereign creditworthiness with fiscal analysis, external vulnerability, political risk, and institutional quality assessment. Use when analyzing sovereign risk, assessing country credit, or evaluating government bond exposure.

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。

CaseMark/skills442026年10月15日 更新

Constructs multi-factor models with value, momentum, quality, size, and volatility factor definitions and portfolio construction rules. Use when building factor models, designing systematic strategies, or constructing factor portfolios.

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。

CaseMark/skills442026年10月15日 更新

Evaluates market structure dynamics with order book analysis, spread decomposition, and information asymmetry assessment. Use when analyzing market structure, evaluating trading venues, or assessing execution quality.

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。

CaseMark/skills442026年10月15日 更新

Deconstructs customer cohort behavior with retention curves, LTV progression, and vintage-over-vintage comparison analysis. Use when analyzing cohort data, assessing customer quality, or modeling lifetime value trajectories.

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。

CaseMark/skills442026年10月15日 更新

Evaluates market breadth with advance-decline analysis, new high/low tracking, and sector participation assessment. Use when analyzing market breadth, assessing rally quality, or identifying divergences.

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。

CaseMark/skills442026年10月15日 更新