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ミッドジャーニー レプリケイト フラックス

ReplicateのFLUX 1.1 Proモデル用に最適化された、Midjourneyスタイルの高度に詳細な画像プロンプトを生成します。基本的なユーザーの説明を、専門的な写真品質、劇的な照明、編集的な美術性を備えた豊かなシネマティックなプロンプトに変換します。ユーザーが画像生成を要求したり、プロンプトの強化を必要としたり、FLUX 1.1 Proを介してMidjourney品質の出力を希望したりする場合に使用します。

⚙️ Backend✦プレミアム✦7 言語

あなたが手に入れるもの

ユースケース

これらのシナリオに最適

✦ 01🧬

細胞タイプの発見

クラスタリングとマーカー遺伝子解析を用いて、新規細胞集団を同定する

✦ 02📊

データ品質管理

信頼性の高いダウンストリーム解析のために、低品質な細胞と遺伝子をフィルタリングする

✦ 03🔍

差次発現解析

クラスタ間または実験条件間でマーカー遺伝子を特定する

✦ 04🌱

軌跡推論

細胞系統パスと発生トラジェクトリを再構築する

測定された効果

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

90%

迅速な分析

scRNA-seqワークフローを数日ではなく数時間で完了

10x

精度向上

統合リファレンスデータセットによる細胞タイプアノテーションの改善

50%

コード削減

ビルド済みの分析関数で、定型的なコードを削減

装備内容

中身

ファイル・タグ・3ステップのインストール

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します。
スキルファイルを Claude の skills ディレクトリ(~/.claude/skills/)に置きます。
Claude を再起動するかリロードコマンドを実行すると、スキルが自動で読み込まれます。
$ cp rawveg__skillsforge-marketplace/midjourney-replicate-flux/SKILL.md ~/.claude/skills/

ヒント: 初回使用の前にドキュメントとコードを読み、機能と必要な権限を確認してください。

関連タグ

#documentation#nodejs#python

技術情報

作成者
rawveg
カテゴリー
Backend
ファイルサイズ
14.61 KB
ソースリポジトリ
rawveg__skillsforge-marketplace
ライセンス
MIT
メタデータ
YAMLメタデータを含む
GitHubソースを表示

これを持ち帰る

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プレミアム

450+ のプレミアムスキルを無制限にダウンロードできます。

すべてのスキルはオープンソースコミュニティ由来で、原作者の権利を保持します。

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エージェント

無料

公開されているagents.mdの規則に従ってAGENTS.mdファイルを生成および維持します。AIエージェントのワークフローのドキュメント作成、オンボーディングガイド、またはプロジェクト間でのエージェントの相互作用パターンの標準化を行う場合に使用します。

Frontend11 KB
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アダプティブ

プレミアム

自動化タンパク質試験と検証のためのクラウドラボラトリープラットフォーム。タンパク質設計時、結合アッセイ、発現試験、熱安定性測定、酵素活性アッセイ、またはタンパク質配列最適化を含む実験的検証が必要な場合に使用。API経由で実験を提出し、実験ステータスを追跡し、結果をダウンロードし、計算ツール(NetSolP、SoluProt、SolubleMPNN、ESM)を使用して発現を改善するためにタンパク質配列を最適化し、またはウェットラボ検証を伴うタンパク質設計ワークフローを管理する場合にも使用。

Development4 KB
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💻

イオン

プレミアム

このスキルは、分類、回帰、クラスタリング、予測、異常検出、セグメンテーション、類似度検索を含む時系列機械学習タスクに使用されるものです。時間的データ、シーケンシャルパターン、または標準のMLアプローチを超えた専門的なアルゴリズムが必要な時間インデックス付きの観測データを扱う場合に使用します。特に、scikit-learn互換のAPIを使用した単変量および多変量の時系列分析に適しています。

Development10 KB
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📄

AIマルチモーダル

プレミアム

Google Gemini API を使用してマルチメディアコンテンツを処理および生成します。機能には、オーディオファイルの分析(タイムスタンプ付き文字起こし、要約、音声理解、最大9.5時間の音楽/音声分析)、画像の理解(キャプション生成、物体検出、OCR、視覚Q&A、セグメンテーション)、動画の処理(シーン検出、Q&A、時間的分析、YouTube URL、最大6時間)、文書からの抽出(PDFの表、フォーム、チャート、図、複数ページ)、画像の生成(テキストから画像への生成、編集、合成、精密化)が含まれます。オーディオ/動画ファイルの処理、画像またはスクリーンショットの分析、PDF文書の処理、メディアからの構造化データの抽出、テキストプロンプトからの画像作成、またはマルチモーダルAI機能の実装時に使用します。最大2Mトークンのコンテキストウィンドウを持つ複数のモデル(Gemini 2.5/2.0)をサポートします。

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