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ムーブ コード クオリティ

公式のMove Bookコード品質チェックリストに対してMove言語パッケージを分析します。Moveコードのレビュー、Move 2024 Editionの準拠チェック、またはMoveパッケージのベストプラクティスの分析を行う場合にこのスキルを使用します。.moveファイルまたはMove.tomlマニフェストを操作すると自動的にアクティブ化されます。

1NickPappas

コア機能

すぐに使える

複雑な設定不要で、ワークフローに素早く統合

コミュニティ検証済み

アクティブなオープンソースコミュニティによる継続的な更新

完全無料

MIT/Apacheライセンスで商用・個人利用可

柔軟な拡張

ニーズに応じてカスタマイズ・拡張可能

使い方

1Skillファイルを取得

ソースリポジトリからスキルファイルをダウンロードまたはコピー

2Claudeにインストール

スキルファイルをClaudeのスキルディレクトリに配置(通常は ~/.claude/skills/)。

3使用開始

Claudeを再起動するか、リロードコマンドを実行してスキルを読み込みます

ヒント: 初回使用前にスキルのドキュメントとコードを注意深く読み、機能と権限要件を理解してください

関連タグ

#ci-cd#markdown#testing

技術情報

作成者
1NickPappas
カテゴリー
Web3 & Blockchain
ファイルサイズ
12.69 KB
ソースリポジトリ
1NickPappas__move-code-quality-skill
メタデータ
YAMLメタデータを含む
ライセンス
MIT

すべてのスキルはオープンソースコミュニティから提供され、元の作者の著作権を保持しています

1NickPappas__move-code-quality-skill/skill.md

このスキルを選ぶ理由

実証済みのメリットと測定可能な影響

10x

モデルの高速学習

前処理済みのデータセットにアクセスし、データ準備時間を大幅に削減

30%

精度向上

スキャフォールド分割を使用し、モデルが新しい化学構造に汎化できるようにする

50%

コスト削減

AI対応データセットは、創薬における実験の試行失敗を最小限に抑えます

ユースケース

これらのシナリオに最適

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ADME予測

新薬候補の吸収、分布、代謝、排泄を予測する

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毒性スクリーニング

薬物開発の早期段階で潜在的な毒性を特定し、失敗を減らす

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薬剤-標的相互作用

化合物と生物学的標的との間の分子相互作用をモデリングする

🧪

分子ベンチマーク

標準化された治療データセットでモデル性能を比較する

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