「awe」の検索結果

Use when a Unity 6.3 game is slow or stutters: low fps, frame spikes, hitches when entering areas or on first effects, GC spikes, too many draw calls or SetPass calls, CPU vs GPU bound questions, Profiler, Profile Analyzer, Memory Profiler, Frame Debugger or Project Auditor work, GPU Resident Drawer or SRP Batcher setup, LOD and Mesh LOD, shader warm-up and variants, memory or VRAM budgets, IL2CPP and build size, or proving a fix with numbers from a player.

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Use when setting up URP (or choosing URP vs HDRP), configuring URP assets and quality tiers for PC and phones, lighting a stylized or realistic Unity scene (sun, sky, baked or mixed lightmaps, Shadowmask, Adaptive Probe Volumes, reflection probes), or fixing blurry shadows, light leaks, gray bakes, washed-out images, tonemapping and grading, bloom too expensive on mobile, TAA, STP or MSAA choices, GPU Resident Drawer setup, shader warm-up hitches, or a custom shader that vanished or lost its baked light.

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Compare several Japanese NLP libraries, models, or datasets for a keyword (a specific tool name, or a function/task like '形態素解析') across a handful of criteria chosen for that comparison, rendered as a ○/△/✕ table. Use when the user wants a side-by-side comparison of multiple Japanese NLP tools/libraries/datasets, not just the single best one. Trigger phrases include 'X と Y と Z を比較して', '形態素解析ライブラリを比較', 'MeCab と Sudachi どっちがいい', 'どのツールを使うべき', 'compare japanese tokenizers', 'mecab vs sudachi vs janome', 'which embedding model should I use', '日本語NERライブラリの比較表', 'pros and cons of japanese OCR tools'. For a single ranked list use search; for alternatives to one specific tool (or contribution candidates) without a multi-axis table, use discover.

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Search all Japanese NLP resources (libraries, models, datasets, tutorials, dictionaries, Hugging Face). Accepts keywords or natural language questions in any language. Use whenever the user asks which Japanese NLP resource to use, or wants to find one: tokenizers / morphological analyzers, BERT or LLM models, embeddings, NER, text classification, datasets / corpora, dictionaries, tutorials, or Hugging Face models. Trigger phrases include '日本語の形態素解析ライブラリ', 'おすすめの日本語tokenizer', '日本語BERTモデル', '日本語の感情分析データセット', '日本語LLM 一覧', 'which Japanese embedding model', 'Japanese NER library'.

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Guidance on implementing the Data Layer using Repository pattern, Room (Local), and Retrofit (Remote) with offline-first synchronization.

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Authoritative rules and patterns for production-quality Kotlin Coroutines onto Android. Covers structured concurrency, lifecycle integration, and reactive streams.

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Expert guidance on setting up scalable Gradle build logic using Convention Plugins and Version Catalogs.

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Best practices for implementing Android ViewModels using Kotlin 2.3+ Explicit Backing Fields, StateFlow for UI state, and SharedFlow for one-off events.

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Expert guidance on using Coil for image loading in Jetpack Compose. Use this when asked about loading images from URLs, handling image states, or optimizing image performance in Compose.

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Expert guidance on setting up and using Retrofit for type-safe HTTP networking in Android. Covers service definitions, coroutines, OkHttp configuration, and Hilt integration.

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Guide and execute the migration of asynchronous code from RxJava to Kotlin Coroutines and Flow. Use this skill when a user asks to convert RxJava (Observables, Singles, Completables, Subjects) to Coroutines (suspend functions, Flows, StateFlows).

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Convert Android XML layouts to Jetpack Compose. Use when asked to migrate Views to Compose, convert XML to Composables, or modernize UI from View system to Compose.

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Audit and improve Jetpack Compose runtime performance from code review and architecture. Use when asked to diagnose slow rendering, janky scrolling, excessive recompositions, or performance issues in Compose UI.

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Best practices for building UI with Jetpack Compose, focusing on state hoisting, detailed performance optimizations, and theming. Use this when writing or refactoring Composable functions.

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Implement navigation in Jetpack Compose using Navigation 3. Use when asked to build state-driven navigation, manage back stacks, scope ViewModels, implement adaptive layouts, or migrate from Navigation Compose.

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Expert checklist and prompts for auditing and fixing Android accessibility issues, especially in Jetpack Compose.

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Comprehensive testing strategy involving Unit, Integration, Hilt, and Screenshot tests.

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Production-ready scripts for Android app testing, building, and automation. Provides semantic UI navigation, build automation, log monitoring, and emulator lifecycle management. Optimized for AI agents with minimal token output.

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Debug and optimize Android/Gradle build performance. Use when builds are slow, investigating CI/CD performance, analyzing build scans, or identifying compilation bottlenecks.

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Kotlin Coroutines review and remediation for Android. Use when asked to review concurrency usage, fix coroutine-related bugs, improve thread safety, or resolve lifecycle issues in Kotlin/Android code.

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Expert guidance on setting up and maintaining a modern Android application architecture using Clean Architecture and Hilt. Use this when asked about project structure, module setup, or dependency injection.

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数字生命卡兹克（前UI/交互设计师→AI自媒体人→虚实传媒CEO→AIFUT大会发起人）的AI科技自媒体创作思维——平实直接、数据碾压、自嘲幽默、硬核输出。 触发词：「数字生命卡兹克视角」「像卡兹克那样写」「AI产品实测」「AI工具测评」「干货AI教程」。 擅长：AI产品实测与横评、AIGC创作实验、AI行业大会策展、Slogan式干货输出、数据粉碎型文案、一人对抗内容平台的全栈内容生产。

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量子位（QbitAI，国内AI行业Top 1科技媒体）的AI科技自媒体创作思维——团队出品·数据驱动·速报+深析+智库三位一体。 触发词：「量子位视角」「像量子位那样写」「AI行业新闻快讯」「AI十大趋势」「AIGC全景图谱」「MEET智能未来」。 擅长：AI行业新闻快讯、深度特稿报道、产业研究报告（AI十大趋势/AIGC全景图谱）、年度大会内容框架、 行业人物深度专访、数据驱动新闻、短快讯50+条密集型更新。

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天下霸唱盗墓开山鼻祖思维——鬼吹灯、说书人风格、风水秘术、民俗怪谈。 触发词：「天下霸唱视角」「像天下霸唱那样写」「鬼吹灯」「摸金校尉」「寻龙诀」。 擅长：盗墓探险、风水秘术、民俗怪谈、说书人叙事、章回体结构。

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