職業分類
ソフトウェア開発者
説明
You MUST use this before any creative work - creating features, building components, adding functionality, or modifying behavior. Explores user intent, requirements and design before implementation.
原文の言語: 英語
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xintaofei/codeg
SkillsMP は xintaofei/codeg から 20 件の skill を収集しています。skill を開くとソースと詳細を確認できます。
- 記録された最新のソース活動
- SkillsMP カタログ更新
- 収集済み skills
- 20
- GitHub スター
- 2,696
- GitHub フォーク
- 334
このリポジトリの skills
8 件の職業カテゴリ · 100% 分類済み
収集済み skill 20 件中 20 件を表示しています。
skill
職業分類
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職業分類
ソフトウェア開発者
説明
Use when implementation is complete, all tests pass, and you need to decide how to integrate the work
原文の言語: 英語
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職業分類
ソフトウェア品質保証アナリスト・テスター
説明
Use when completing tasks, implementing major features, or before merging to verify work meets requirements
原文の言語: 英語
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職業分類
ソフトウェア開発者
説明
Use when executing implementation plans with independent tasks in the current session
原文の言語: 英語
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職業分類
その他コンピュータ職
説明
Use when starting any conversation - establishes how to find and use skills, requiring skill invocation before ANY response including clarifying questions
原文の言語: 英語
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職業分類
ソフトウェア開発者
説明
Use when you have a spec or requirements for a multi-step task, before touching code
原文の言語: 英語
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職業分類
その他コンピュータ職
説明
Use when creating new skills, editing existing skills, or verifying skills work before deployment
原文の言語: 英語
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職業分類
その他の高等教育教員
説明
Comprehensive citation management for academic research. Search Google Scholar and PubMed for papers, extract accurate metadata, validate citations, and generate properly formatted BibTeX entries. This skill should be used when you need to find papers, verify…
原文の言語: 英語
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職業分類
データサイエンティスト
説明
Design experiments and studies BEFORE data is collected — choosing a design, randomizing, blocking, and laying out treatment combinations so the results will actually be interpretable. Use whenever someone is planning a study, asks how to assign…
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職業分類
その他の生物科学者
説明
Perform comprehensive exploratory data analysis on scientific data files across 200+ file formats. This skill should be used when analyzing any scientific data file to understand its structure, content, quality, and characteristics. Automatically detects file…
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職業分類
その他の生命科学者
説明
Structured hypothesis formulation from observations. Use when you have experimental observations or data and need to formulate testable hypotheses with predictions, propose mechanisms, and design experiments to test them. Follows scientific method framework.…
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職業分類
その他の高等教育教員
説明
Search 10 academic literature APIs for papers, preprints, citations, and open-access full text, and return results with reproducible provenance. Covers PubMed, PMC (full text), bioRxiv, medRxiv, arXiv, OpenAlex, Crossref, Semantic Scholar, CORE, Unpaywall.…
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職業分類
その他の高等教育教員
説明
Structured manuscript/grant review with checklist-based evaluation. Use when writing formal peer reviews with specific criteria methodology assessment, statistical validity, reporting standards compliance (CONSORT/STROBE), and constructive feedback. Best for…
原文の言語: 英語
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職業分類
その他の高等教育教員
説明
Systematically evaluate scholarly work using the ScholarEval framework, providing structured assessment across research quality dimensions including problem formulation, methodology, analysis, and writing with quantitative scoring and actionable feedback.
原文の言語: 英語
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職業分類
その他の生命科学者
説明
Creative research ideation and exploration. Use for open-ended brainstorming sessions, exploring interdisciplinary connections, challenging assumptions, or identifying research gaps. Best for early-stage research planning when you do not have specific…
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職業分類
その他の高等教育教員
説明
Evaluate scientific claims and evidence quality. Use for assessing experimental design validity, identifying biases and confounders, applying evidence grading frameworks (GRADE, Cochrane Risk of Bias), or teaching critical analysis. Best for understanding…
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職業分類
グラフィックデザイナー
説明
Create publication-quality scientific diagrams using Nano Banana 2 AI with smart iterative refinement. Uses Gemini 3.1 Pro Preview for quality review. Only regenerates if quality is below threshold for your document type. Specialized in neural network…
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職業分類
その他の生物科学者
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Meta-skill for publication-ready figures. Use when creating journal submission figures requiring multi-panel layouts, significance annotations, error bars, colorblind-safe palettes, and specific journal formatting (Nature, Science, Cell). Orchestrates…
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職業分類
データサイエンティスト
説明
Guided statistical analysis for research data - test selection, assumption checking, effect sizes, power analysis, Bayesian alternatives, and APA-formatted reporting. Use whenever a user wants to compare groups, test a hypothesis, analyze experimental or…
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職業分類
データサイエンティスト
説明
Sample-size and statistical power calculations for planning studies. Use whenever someone asks "how many subjects/samples/replicates do I need", wants an a priori power analysis, a minimum detectable effect (MDE), a power curve, or needs to justify a sample…
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