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研究ポスターは、LaTeXで印刷用に整形し校正するのが難しいものです。このスキルは、学会提出に対応したポスター向けに、テンプレート、レイアウトガイダンス、PDFチェックを提供します。

マーケティングチームには、ブランドボイスと検索目標に合った明確なコンテンツが必要です。このスキルは、再現性のあるコンテンツ制作のためのテンプレート、分析スクリプト、プラットフォーム別ガイダンスを提供します。

臨床治療計画は、一貫性がなく、長くなりすぎたり、レビューが難しくなったりすることがあります。このスキルは、目的に応じたテンプレート、測定可能な目標、タイムライン、ローカルでの品質チェックを提供します。

臨床チームには、医療および規制基準に準拠した明確なレポートが必要です。このスキルは、症例報告、診断、試験、患者記録向けのテンプレート、チェックリスト、検証ガイダンスを提供します。

科学データファイルは、形式ごとに構造やメタデータの保存方法が異なるため、調査が困難です。このスキルは形式を検出し、データ品質をプロファイリングし、実用的な Markdown EDA レポートを作成します。

分子ドッキングのセットアップは、入力、パラメータ、信頼度スコアの整合が難しいため、失敗しがちです。このスキルは、準備から結果レビューまでDiffDockワークフローをガイドします。

検定の選択や結果の報告は時間がかかり、誤りが生じやすい作業です。このスキルは、検定の選択、前提条件、効果量、検出力分析、ベイズ的選択肢、APA形式での報告を支援します。

データ作業では、多くの場合、明確なクエリ、再現可能な変換、慎重な解釈が必要です。このスキルは、SQL、pandas、統計、データクリーニングのワークフローを支援します。

Java チームには、時系列の通常とは異なる挙動を検出するための信頼できるパターンが必要です。このスキルは、クライアント、モデル、推論、エラーに関する Azure AI Anomaly Detector の例を提供します。

生データセットには、品質上の問題、傾向、弱い仮定が隠れていることがあります。このスキルは、再現可能な手順でプロファイリング、クリーニング、統計、可視化、レポート作成をガイドします。

データチームには、統計、機械学習、ビジネスレポーティングに関する体系的なガイダンスが必要です。このスキルは、Claude、Codex、Claude Code が分析を計画し、手法を検証し、実行可能な知見を説明するのに役立ちます。

チームは、仮説、指標、サンプルサイズの確認を確定しないまま実験を開始してしまうことがよくあります。このスキルは、妥当性と準備状況のゲートを設けてA/Bテストの設定を支援します。