「kv」の検索結果

Deep learning for single-cell analysis using scvi-tools. This skill should be used when users need (1) data integration and batch correction with scVI/scANVI, (2) ATAC-seq analysis with PeakVI, (3) CITE-seq multi-modal analysis with totalVI, (4) multiome RNA+ATAC analysis with MultiVI, (5) spatial transcriptomics deconvolution with DestVI, (6) label transfer and reference mapping with scANVI/scArches, (7) RNA velocity with veloVI, or (8) any deep learning-based single-cell method. Triggers include mentions of scVI, scANVI, totalVI, PeakVI, MultiVI, DestVI, veloVI, sysVI, scArches, variational autoencoder, VAE, batch correction, data integration, multi-modal, CITE-seq, multiome, reference mapping, latent space.

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KVKK and GDPR compliance patterns - consent management, right to erasure, breach notification, audit logging, cookie consent, and data classification.

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Comprehensive Cloudflare account management for deploying Workers, KV Storage, R2, Pages, DNS, and Routes. Use when deploying cloudflare services, managing worker containers, configuring KV/R2 storage, or setting up DNS/routing. Requires CLOUDFLARE_API_KEY in .env and Bun runtime with dependencies installed.

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Comprehensive Cloudflare account management for deploying Workers, KV Storage, R2, Pages, DNS, and Routes. Use when deploying cloudflare services, managing worker containers, configuring KV/R2 storage, or setting up DNS/routing. Requires CLOUDFLARE_API_KEY in .env and Bun runtime with dependencies installed.

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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).

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Use when verifying that a model in the imp inference engine produces coherent output without repetition loops, token-stuck states, or state corruption across turns or streams. Triggers on "degenerates", "check degeneration", "repetition loop", "own own own", "stuck token", "empty content", "multi-turn regression", "does it still work", "NIAH", and after enabling CUDA graphs / changing forward pass / MoE routing / KV cache or KV dtype / GDN state or scan / sparse attention / PDL / speculation (MTP, n-gram) / ragged prefill / batched-decode kernels (smallm, producer quantize) / FA2 softmax.

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Cloudflare Workers edge computing — Durable Objects, KV, R2, D1, Workers AI, AI Gateway

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Cloudflare platform management via Wrangler CLI, Agents SDK (v0.13+), and Browser Rendering API. Deploy Pages, Workers, KV, R2, D1, Queues, Vectorize, Workflows, Hyperdrive. Build stateful AI agents with the full SDK stack — Agent, AIChatAgent, Think, Voice, sub-agents, fibers, HITL, scheduling, observability, Code Mode (Dynamic Worker sandboxes). Budget web scraping via cf_browser.py. Use when deploying to Cloudflare, managing CF infrastructure, configuring wrangler.toml/wrangler.jsonc, building AI agents or chat agents on Workers, adding voice, orchestrating sub-agents, or for cheap web scraping. Triggers: Cloudflare, wrangler, Pages, KV, R2, D1, Workers, Vectorize, Queues, Workflows, Hyperdrive, cf_browser, Browser Rendering, Agents SDK, Code Mode, codemode, MCP, Think, AIChatAgent, Voice agent, sub-agents, fibers, HITL, Dynamic Workers.

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State management and storage choice in React Native. State libs work mostly the same as web (Zustand, Jotai, Redux Toolkit, TanStack Query, Context); storage choice is RN-specific — AsyncStorage, MMKV, SecureStore, Keychain. Hydration patterns, splash screen handling, secrets discipline. Use this skill to: - Pick state management lib (matches web React intuition). - Pick storage by sensitivity (AsyncStorage / MMKV / SecureStore / Keychain). - Hydrate state on app start without UI flicker. - Persist Zustand store across app restarts. - Avoid storing secrets in plaintext storage. Do NOT use this skill for: - General project conventions (see rn-conventions). - Platform-specific code (see rn-platform-specific). - Navigation (see rn-navigation). - Testing state/storage (see rn-testing).

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Makers 开发专家团后端工程师 Skill — Edge Functions (V8)、 Cloud Functions (Node.js/Go/Python)、Middleware、KV/Blob 存储开发。 触发词：后端 API、Edge Function、Cloud Function、Middleware、 KV 存储、Blob 存储、Express、FastAPI、Gin、鉴权、数据库。

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Use when optimizing token usage, KV cache efficiency, or context window management for LLM agents. Keywords: context optimization, KV cache, prompt caching, token budget, semantic pruning, lost-in-the-middle.

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MMKV high-performance key-value storage for React Native - synchronous JSI-based reads/writes, encryption, typed hooks, multiple instances, listeners, persistence middleware adapters

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Fujitsu iRMC S4 (TX1320 M3 等) の電源・BIOS・RAID 操作 + BIOS 設定リファレンス。Redfish (HTTPS + SECLEVEL=0) 経由の電源/ブート操作 + iRMC Web UI/KVM 経由の手動 BIOS/RAID 操作手順 + 全 BIOS 設定項目の網羅リファレンス (bios/)。training-tx1320 対応。

Supermicro X11DPU/X10DRT-P BIOS Setup 操作。KVM スクリーンショット + キーストロークで BIOS メニューを操作する。BIOS 設定変更、確認、保存を行う。4-6号機 + 10号機対応。

分布式并行策略选型与实测（USP / CP 通信掩盖 / CFG / TP/RSP/PP 概览；含拓扑相关选型 （按实测拓扑分域条件化：域内 bulk vs 跨域 head-parallel 翻转）与 AlltoAllV 缺陷绕过）。在 model-auto-optimization 中承担 S3：优先 USP、结合拓扑带宽差异选 CP，少量 step + 多 rank 验证特性开启与掩盖（产物：并行方案 + 多 rank 证据）。当用户需要多卡并行 策略选择、**序列并行形态抉择**（纯 Ulysses vs 复合 AllGather-KV×Ulysses：按 GQA / 跨域带宽 / 形态 plumbing 条件化定胜负）、**并行 × 稀疏叠加**（seam 契约：先汇聚后稀疏、 窗口偏移、块对齐、per-head 掩码；含「稀疏看似生效实则未生效」判定）、通信掩盖调优 （含**掩盖率上限**：1-1/n 何时成立、c/f 决定的真实上限、没生效的排查）、**并行方案 差异归因**（阶段 Δ 分解 / 集合通信按 communicator 归属 / 4→8 卡线性度），或排查多卡 跑不动 / 通信暴露大 / 换卡组 / 端口 bind / HCCL 带宽验证问题时使用；**并收编原并行作用域诊断**： 改了 SP/CP/Ulysses/AllGather-KV 后**不报错但结果没变/性能没变**、或小规模能跑大规模崩 （如 Ascend EE1003 coreDim 超限）时，用本技能证明"改动到底有没有生效"（判别量逐层收窄 + 两侧对照 + 日志≠生效，见 `references/scope-effectiveness-check.md`）； 即使用户只说 "多卡跑不动""通信暴露大""为什么没达到 6/7 的掩盖率""CP 和 USP 该选哪个""CP 叠稀疏 怎么不生效"而未说并行，也应触发。特性档位/接口事实见 `docs/zh/features/parallelism.md` /`usp.md`（仓内真源），框架侧开启见 framework-integration； 本技能承载选型决策、monkey-patch 掩盖与多卡诊断实测。 由 dev-workflow 多卡场景触发，亦由 model-auto-optimization 的 S3 阶段触发。

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Expert-level circuit analysis covering KVL, KCL, nodal and mesh analysis, Thevenin and Norton theorems, AC circuits, phasors, and frequency response.

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Cloudflare Workers CLIでWorkers、KV、R2、D1、Vectorize、Hyperdrive、Workers AI、Containers、Queues、Workflows、Pipelines、Secrets Storeを開発・デプロイ・管理する。Wranglerコマンドを実行する前に使用し、最新の公式ドキュメントに基づく構文と安全規則を確認する。

Cloudflare Workers + D1/R2/KV/Durable Objects でデータベースとサーバーを安全・高速・高品質に接続し、 絶対に間違えずにデプロイするためのスキル。「デプロイして」「公開して」「本番反映」「Cloudflareに載せて」 「Workersで作って」「D1とつなぐ」「wrangler」「マイグレーション適用」「プレビューURL」などの文脈で必ず使用する。 Cloudflare上のアプリを新規作成・機能追加・デプロイ・レビューする場合、ユーザーが「Cloudflare」と明示しなくても デプロイ先がWorkersなら必ずこのスキルを読むこと。D1スキーマ設計・パフォーマンス改善・セキュリティ強化・ wrangler設定の相談でもトリガーする。認証実装の詳細は Skill better-auth-google-gate、 LLM API組み込みは Skill llm-api-integration を併用。

Cloudflare全体の製品選択と対象Accountの文脈を確定するルータースキル。Workers、Pages、KV、D1、R2、Workers AI、Vectorize、Agents SDK、Flagship、Tunnel、WAF、Terraform等のどの製品・参照・専用Skillを使うか判断する。Cloudflare要件が複数製品にまたがる、製品名が未確定、Accountの選択が必要な場合に使う。Wrangler操作、Durable Objects、Turnstile、Email Service、Workersコード、本番デプロイは責務表の専用Skillへ委譲し、本Skillで実行手順を重複定義しない。数値・API・設定は記憶よりCloudflare公式ドキュメントの取得を優先する。

Manage Cloudflare DNS zones, Workers, Pages, R2, KV, D1, and analytics via REST API. Use when the user wants to query DNS, deploy a Worker, list R2 buckets, manage KV namespaces, run D1 queries, or check analytics without the Cloudflare MCP installed.

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Use when working with Consul — hashiCorp Consul service discovery and mesh management. Covers service registration, health checks, KV store operations, intentions (ACLs), Connect service mesh, datacenter federation, and prepared queries. Use when managing service discovery, debugging health checks, configuring service mesh intentions, or working with Consul KV store.

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Proxmox VE (PVE) ハイパーバイザーリファレンス。KVM/QEMU 仮想マシン、LXC コンテナ、 クラスター構築・HA・SDN・Ceph・ZFS・ストレージ管理。 qm, pct, pvecm, pvesm, pveceph, pvesh, pveum, vzdump, pveam, pvesr, ha-manager CLI。 REST API、設定ファイル (qm.conf, pct.conf, datacenter.cfg)、バックグラウンドサービス一覧。

UIKit iOS/iPadOS UI フレームワークリファレンス。 UIViewController, UINavigationController, UITabBarController, UISplitViewController, UIView, UILabel, UIButton, UITextField, UIScrollView, UIStackView, UITableView, UICollectionView, diffable data source, NSDiffableDataSourceSnapshot, UICollectionViewCompositionalLayout, Auto Layout, NSLayoutConstraint, NSLayoutAnchor, UILayoutGuide, intrinsicContentSize。

AppKit macOS ネイティブ UI フレームワークリファレンス。 NSApplication, NSWindow, NSViewController, NSView, NSMenu, NSToolbar, NSTableView, NSOutlineView, NSCollectionView, NSControl, NSStackView, NSScrollView, Diffable Data Source, target-action, responder chain。