586 skills published by mturac across 3 repositories. Together they weigh 1 471 603 tokens — that is what loading all of them at once would cost you in context. 7 of them have been repackaged into other people's repositories.
586 skills 1 471 603 tokens total 7 copies elsewhere
Trace every user-facing button/touchpoint through its full state change sequence to find bugs where functions individually work but cancel each other out, produce wrong final state, or leave the UI in an inconsistent state. Use when: systematic debugging found no bugs but users report broken buttons, or after any major refactor touching shared state stores.
Build a fully automated AI-powered data collection agent for any public source — job boards, prices, news, GitHub, sports, anything. Scrapes on a schedule, enriches data with a free LLM (Gemini Flash), stores results in Notion/Sheets/Supabase, and learns from user feedback. Runs 100% free on GitHub Actions. Use when the user wants to monitor, collect, or track any public data automatically.
Apple FoundationModels framework for on-device LLM — text generation, guided generation with @Generable, tool calling, and snapshot streaming in iOS 26+.
iOS 26 Liquid Glass design system — dynamic glass material with blur, reflection, and interactive morphing for SwiftUI, UIKit, and WidgetKit.
Swift 6.2 Approachable Concurrency — single-threaded by default, @concurrent for explicit background offloading, isolated conformances for main actor types.
SwiftUI architecture patterns, state management with @Observable, view composition, navigation, performance optimization, and modern iOS/macOS UI best practices.
Translate visa application documents (images) to English and create a bilingual PDF with original and translation
WCAG 2.2 レベル AA 標準を用いてインクルーシブなデジタルプロダクトを設計・実装・監査します。Web 用のセマンティック ARIA および Web・ネイティブプラットフォーム（iOS/Android）のアクセシビリティトレイトを生成するために使用します。
Design, implement, and audit inclusive digital products using WCAG 2.2 Level AA standards. Use this skill to generate semantic ARIA for Web and accessibility traits for Web and Native platforms (iOS/Android).
Full-stack diagnostic for agent and LLM applications. Audits the 12-layer agent stack for wrapper regression, memory pollution, tool discipline failures, hidden repair loops, and rendering corruption. Produces severity-ranked findings with code-first fixes. Essential for developers building agent applications, autonomous loops, or any LLM-powered feature.
エージェントおよび LLM アプリケーション向けのフルスタック診断。12 層のエージェントスタックにおけるラッパーリグレッション、メモリ汚染、ツール規律の失敗、隠れた修復ループ、レンダリング破損を監査します。重要度順の発見事項とコードファーストの修正を生成します。エージェントアプリケーション、自律ループ、または LLM を活用した機能を構築する開発者に必須です。
Head-to-head comparison of coding agents (OpenAI Codex, Aider, Codex, etc.) on custom tasks with pass rate, cost, time, and consistency metrics
カスタムタスクでコーディングエージェント（OpenAI Codex、Aider、Codex など）をヘッドツーヘッドで比較し、合格率、コスト、時間、一貫性のメトリクスを測定します
AI エージェントのアクション空間、ツール定義、観測フォーマットを設計・最適化して完了率を向上させます。
Design and optimize AI agent action spaces, tool definitions, and observation formatting for higher completion rates.
作为代理工程师，采用评估优先执行、分解和成本感知模型路由进行操作。
Operate as an agentic engineer using eval-first execution, decomposition, and cost-aware model routing.
> Operate as an agentic engineer using eval-first execution, decomposition, and cost-aware model routing. Use when AI agents perform most implementation work and humans enforce quality and risk controls.
OpenAI Codex 上に永続的なマルチエージェントオペレーティングシステムを構築します。カーネルアーキテクチャ、スペシャリストエージェント、スラッシュコマンド、ファイルベースのメモリ、スケジュールされた自動化、外部データベースなしの状態管理をカバーします。
Build persistent multi-agent operating systems on OpenAI Codex. Covers kernel architecture, specialist agents, slash commands, file-based memory, scheduled automation, and state management without external databases.
Structured self-debugging workflow for AI agent failures using capture, diagnosis, contained recovery, and introspection reports.
Structured self-debugging workflow for AI agent failures using capture, diagnosis, contained recovery, and introspection reports.
针对AI代理故障的结构化自调试工作流程，包括捕获、诊断、受限恢复和内省报告。
タスクごとのバジェット、支出コントロール、ノンカストディアルウォレットを備えた x402 決済実行を AI エージェントに追加します。agentwallet-sdk を通じて Base をサポートし、OKX Payments / OKX エージェント決済プロトコルを通じて X Layer をサポートします。
Add x402 payment execution to AI agents with per-task budgets, spending controls, and non-custodial wallets. Supports Base through agentwallet-sdk and X Layer through OKX Payments / OKX Agent Payments Protocol.
Build an evidence-backed ecc install plan for a specific repo by sorting skills, commands, rules, hooks, and extras into DAILY vs LIBRARY buckets using parallel repo-aware review passes. Use when ecc should be trimmed to what a project actually needs instead of loading the full bundle.
通过将技能、命令、规则、钩子和额外内容并行进行仓库感知审查，为特定仓库构建基于证据的 ecc 安装计划，将其分为 DAILY 和 LIBRARY 两类。当 ecc 应精简为项目实际所需而非加载完整包时使用。
Build an evidence-backed ecc install plan for a specific repo by sorting skills, commands, rules, hooks, and extras into DAILY vs LIBRARY buckets using parallel repo-aware review passes. Use when ecc should be trimmed to what a project actually needs instead of loading the full bundle.
AI エージェントが大量の実装出力を生成するチームのためのエンジニアリング運用モデル。
Engineering operating model for teams where AI agents generate a large share of implementation output.
AI 支援開発のためのリグレッションテスト戦略。データベース依存なしのサンドボックスモード API テスト、自動化されたバグチェックワークフロー、同じモデルがコードを書いてレビューする AI のブラインドスポットを捕捉するパターン。
Regression testing strategies for AI-assisted development. Sandbox-mode API testing without database dependencies, automated bug-check workflows, and patterns to catch AI blind spots where the same model writes and reviews code.
Clean Architecture patterns for Android and Kotlin Multiplatform projects — module structure, dependency rules, UseCases, Repositories, and data layer patterns.
Android と Kotlin Multiplatform プロジェクトのクリーンアーキテクチャパターン — モジュール構造、依存関係ルール、UseCase、Repository、データ層パターン。
Angular コードを生成し、アーキテクチャ ガイダンスを提供します。プロジェクトの作成、コンポーネント、またはサービスを作成するとき、または反応性（シグナル、linkedSignal、リソース）、フォーム、依存性注入、ルーティング、SSR、アクセシビリティ（ARIA）、アニメーション、スタイリング（コンポーネント スタイル、Tailwind CSS）、テスト、または CLI ツール作成のベスト プラクティスについてトリガーされます。
Generates Angular code and provides architectural guidance. Trigger when creating projects, components, or services, or for best practices on reactivity (signals, linkedSignal, resource), forms, dependency injection, routing, SSR, accessibility (ARIA), animations, styling (component styles, Tailwind CSS), testing, or CLI tooling.
ターゲット リポジトリの既存統合パターンに正確に一致する新しい API コネクターまたはプロバイダーを構築します。2 番目のアーキテクチャを発明せずに、1 つ以上の統合を追加するときに使用します。
Build a new API connector or provider by matching the target repo's existing integration pattern exactly. Use when adding one more integration without inventing a second architecture.
REST API design patterns including resource naming, status codes, pagination, filtering, error responses, versioning, and rate limiting for production APIs.
REST API tasarım kalıpları; kaynak isimlendirme, durum kodları, sayfalama, filtreleme, hata yanıtları, versiyonlama ve üretim API'leri için hız sınırlama içerir.
REST API设计模式，包括资源命名、状态码、分页、过滤、错误响应、版本控制和生产API的速率限制。
リソース命名、ステータス コード、ページネーション、フィルタリング、エラー応答、バージョン管理、およびレート制限を含む REST API デザイン パターン。
REST API design patterns including resource naming, status codes, pagination, filtering, error responses, versioning, and rate limiting for production APIs.
Capture architectural decisions made during OpenAI Codex sessions as structured ADRs. Auto-detects decision moments, records context, alternatives considered, and rationale. Maintains an ADR log so future developers understand why the codebase is shaped the way it is.
コーディングセッション中にアーキテクチャ決定を構造化ADRとして記録し、自動的に決定の瞬間を検出し、コンテキスト、検討された代替案、根拠を記録します。今後の開発者がコードベースの形成理由を理解するためのADRログを維持します。
Write articles, guides, blog posts, tutorials, newsletter issues, and other long-form content in a distinctive voice derived from supplied examples or brand guidance. Use when the user wants polished written content longer than a paragraph, especially when voice consistency, structure, and credibility matter.
Write articles, guides, blog posts, tutorials, newsletter issues, and other long-form content in a distinctive voice derived from supplied examples or brand guidance. Use when the user wants polished written content longer than a paragraph, especially when voice consistency, structure, and credibility matter.
根据提供的示例或品牌指导，以独特的语气撰写文章、指南、博客帖子、教程、新闻简报等长篇内容。当用户需要超过一段的精致书面内容时使用，尤其是当语气一致性、结构和可信度至关重要时。
記事、ガイド、ブログ投稿、チュートリアル、ニュースレター号、その他の長文コンテンツを、提供された例またはブランドガイダンスから派生した独特の声で作成します。ユーザーが段落より長いポーランド済みの書き込みコンテンツを望む場合、特に声の一貫性、構造、および信頼性が重要な場合に使用します。
Evidence-first automation inventory and overlap audit workflow for ecc. Use when the user wants to know which jobs, hooks, connectors, MCP servers, or wrappers are live, broken, redundant, or missing before fixing anything.
ecc用の証拠ベースの自動化インベントリとオーバーラップ監査ワークフロー。ユーザーがどのジョブ、フック、コネクタ、MCPサーバー、またはラッパーがライブか、壊れているか、冗長であるか、修正前に不足しているかを知りたい場合に使用します。
OpenAI Codexを永続的なメモリ、スケジュール済み操作、コンピュータ使用、タスクキューイングを備えた完全自動エージェントシステムに変換します。スタンドアロンエージェントフレームワーク（Hermes、AutoGPT）を、OpenAI Codexのネイティブcrons、dispatch、MCPツール、メモリを活用して置き換えます。ユーザーが継続的な自動操作、スケジュール済みタスク、または自己指令エージェントループを望む場合に使用します。
Transform OpenAI Codex into a fully autonomous agent system with persistent memory, scheduled operations, computer use, and task queuing. Replaces standalone agent frameworks (Hermes, AutoGPT) by leveraging OpenAI Codex's native crons, dispatch, MCP tools, and memory. Use when the user wants continuous autonomous operation, scheduled tasks, or a self-directing agent loop.
自動OpenAI Codexループのパターンとアーキテクチャ — シンプルな順序パイプラインからRFC駆動マルチエージェントDAGシステムまで。
Patterns and architectures for autonomous OpenAI Codex loops — from simple sequential pipelines to RFC-driven multi-agent DAG systems.
Backend architecture patterns, API design, database optimization, and server-side best practices for Node.js, Express, and Next.js API routes.
Node.js, Express, Next.js API 라우트를 위한 백엔드 아키텍처 패턴, API 설계, 데이터베이스 최적화 및 서버 사이드 모범 사례.
Node.js, Express ve Next.js API routes için backend mimari kalıpları, API tasarımı, veritabanı optimizasyonu ve sunucu tarafı en iyi uygulamalar.
后端架构模式、API设计、数据库优化以及适用于Node.js、Express和Next.js API路由的服务器端最佳实践。
Backend architecture patterns, API design, database optimization, and server-side best practices for Node.js, Express, and Next.js API routes.
Backend architecture patterns, API design, database optimization, and server-side best practices for Node.js, Express, and Next.js API routes.
Backend architecture patterns, API design, database optimization, and server-side best practices for Node.js, Express, and Next.js API routes.
このスキルを使用して、パフォーマンスベースラインを測定し、PR前後の回帰を検出し、スタック代替案を比較します。
Use this skill to measure performance baselines, detect regressions before/after PRs, and compare stack alternatives.
>- 1行の目的を複数セッション、複数エージェントエンジニアリングプロジェクト向けのステップバイステップ構築計画に変換します。各ステップには自己完結型コンテキストブリーフがあり、新しいエージェントがそれをコールドで実行できます。 敵対的なレビューゲート、依存グラフ、平行ステップ検出、アンチパターンカタログ、計画変更プロトコルを含みます。 トリガー：ユーザーが複雑なマルチPRタスク用の計画、ブループリント、またはロードマップをリクエストするか、複数のセッションが必要な作業を説明する場合。 トリガーしない場合：タスクが単一のPRまたは3未満のツール呼び出しで完成可能な場合、またはユーザーが「単にやってくれ」と言う場合。
>- Turn a one-line objective into a step-by-step construction plan for multi-session, multi-agent engineering projects. Each step has a self-contained context brief so a fresh agent can execute it cold. Includes adversarial review gate, dependency graph, parallel step detection, anti-pattern catalog, and plan mutation protocol. complex multi-PR task, or describes work that needs multiple sessions. than 3 tool calls, or user says "just do it".
Build a source-derived writing style profile from real posts, essays, launch notes, docs, or site copy, then reuse that profile across content, outreach, and social workflows. Use when the user wants voice consistency without generic AI writing tropes.
从真实的帖子、文章、发布说明、文档或网站文案中构建基于源材料的写作风格档案，然后在内容、外展和社交工作流中重复使用该档案。当用户希望保持声音一致性而不使用通用的AI写作套路时使用。
Build a source-derived writing style profile from real posts, essays, launch notes, docs, or site copy, then reuse that profile across content, outreach, and social workflows. Use when the user wants voice consistency without generic AI writing tropes.
Use this skill to automate visual testing and UI interaction verification using browser automation after deploying features.
このスキルを使用して、機能をデプロイ後にブラウザ自動化を使用した自動ビジュアルテストとUI相互作用検証を自動化します。
Bun as runtime, package manager, bundler, and test runner. When to choose Bun vs Node, migration notes, and Vercel support.
Bun as runtime, package manager, bundler, and test runner. When to choose Bun vs Node, migration notes, and Vercel support.
Bun 作为运行时、包管理器、打包器和测试运行器。何时选择 Bun 而非 Node、迁移注意事项以及 Vercel 支持。
ランタイムとしてのBun、パッケージマネージャー、バンドラー、テストランナー。Bun対Nodeを選択する場合、移行メモ、Vercelサポート。
このスキルを使用して、デプロイメント、マージ、または依存関係アップグレード後にデプロイされたURLの回帰を監視します。
Use this skill to monitor and verify a deployed URL or public OSS launch surface after releases — checks HTTP endpoints, SSE streams, static assets, console errors, performance regressions, PR queue health, maintainer feedback, and listing-review blockers after deploys, merges, submissions, or dependency upgrades. Smoke / canary / post-deploy / PR-watch verification.
> キャリアポートフォリオの管理、運賃交渉、キャリアパフォーマンスの追跡、貨物割り当て、戦略的なキャリア関係の維持のための成文化された専門知識。15年以上の経験を持つ輸送マネージャーに情報。スコアカーディングフレームワーク、RFPプロセス、市場情報、コンプライアンス調査を含みます。キャリアの管理、料金交渉、キャリアパフォーマンスの評価、または運賃戦略の構築を行うときに使用します。
> Codified expertise for managing carrier portfolios, negotiating freight rates, tracking carrier performance, allocating freight, and maintaining strategic carrier relationships. Informed by transportation managers with 15+ years experience. Includes scorecarding frameworks, RFP processes, market intelligence, and compliance vetting. Use when managing carriers, negotiating rates, evaluating carrier performance, or building freight strategies.
showコマンド、コンフィグ階層、ワイルドカードマスク、ACL配置、インターフェースハイジーン、安全な変更ウィンドウ検証のためのCisco IOSおよびIOS-XEレビューパターン。
Cisco IOS and IOS-XE review patterns for show commands, config hierarchy, wildcard masks, ACL placement, interface hygiene, and safe change-window verification.
OpenAI Codexの永続的なプロジェクト単位のメモリ。セッション開始時にプロジェクトコンテキストを自動読み込み、gitアクティビティでセッションを追跡し、ネイティブメモリに書き込みます。コマンドは決定的なNode.jsスクリプトを実行します — 動作はモデルバージョン間で一貫しています。
Persistent per-project memory for OpenAI Codex. Auto-loads project context on session start, tracks sessions with git activity, and writes to native memory. Commands run deterministic Node.js scripts — behavior is consistent across model versions.
ClickHouse database patterns, query optimization, analytics, and data engineering best practices for high-performance analytical workloads.
ClickHouse database patterns, query optimization, analytics, and data engineering best practices for high-performance analytical workloads.
ClickHouse database patterns, query optimization, analytics, and data engineering best practices for high-performance analytical workloads.
ClickHouse数据库模式、查询优化、分析以及高性能分析工作负载的数据工程最佳实践。
ユーザー向けボタン/タッチポイントを完全な状態変更シーケンスを通して追跡し、機能が個別に機能するが互いにキャンセルされたり、間違った最終状態を生成したり、UIを矛盾した状態にしたままにするバグを見つけます。次の場合に使用します：体系的なデバッグがバグを見つけたが、ユーザーは壊れたボタンを報告する場合、または共有状態ストアに触れる主要なリファクター後。
Analyze an unfamiliar codebase and generate a structured onboarding guide with architecture map, key entry points, conventions, and a starter CODEX.md. Use when joining a new project or setting up OpenAI Codex for the first time in a repo.
不慣れなコードベースを分析し、アーキテクチャマップ、主要なエントリポイント、規約、スターターCODEX.mdを含む構造化オンボーディングガイドを生成します。新しいプロジェクトに参加するか、リポでOpenAI Codexを初めてセットアップする場合に使用します。
CodeTour `.tour`ファイルを作成 — ペルソナターゲット、ステップバイステップウォークスルー（実際のファイルとラインアンカー付き）。オンボーディングツアー、アーキテクチャウォークスルー、PRツアー、RCAツアー、構造化「これがどのように機能するかを説明」リクエストに使用。
Create CodeTour `.tour` files — persona-targeted, step-by-step walkthroughs with real file and line anchors. Use for onboarding tours, architecture walkthroughs, PR tours, RCA tours, and structured "explain how this works" requests.
Universal coding standards, best practices, and patterns for TypeScript, JavaScript, React, and Node.js development.
Baseline cross-project coding conventions for naming, readability, immutability, and code-quality review. Use detailed frontend or backend skills for framework-specific patterns.
TypeScript、JavaScript、React、Node.js開発のための汎用コーディング標準、ベストプラクティス、パターン。
TypeScript, JavaScript, React, Node.js 개발을 위한 범용 코딩 표준, 모범 사례 및 패턴.
Baseline cross-project coding conventions for naming, readability, immutability, and code-quality review. Use detailed frontend or backend skills for framework-specific patterns.
TypeScript, JavaScript, React ve Node.js geliştirme için evrensel kodlama standartları, en iyi uygulamalar ve kalıplar.
适用于TypeScript、JavaScript、React和Node.js开发的通用编码标准、最佳实践和模式。
Compose Multiplatform and Jetpack Compose patterns for KMP projects — state management, navigation, theming, performance, and platform-specific UI.
KMPプロジェクト向けのCompose MultiplatformおよびJetpack Composeパターン — 状態管理、ナビゲーション、テーマ設定、パフォーマンス、プラットフォーム固有のUI。
Interactive installer for Everything OpenAI Codex — guides users through selecting and installing skills and rules to user-level or project-level directories, verifies paths, and optionally optimizes installed files.
Everything OpenAI Codex のインタラクティブなインストーラー — スキルとルールの選択とインストールをユーザーレベルまたはプロジェクトレベルのディレクトリへガイドし、パスを検証し、必要に応じてインストールされたファイルを最適化します。
レビュー優先の整理、フォロー/追加の推薦、ユーザーの実際の声で書かれたチャネル別ウォームアウトリーチのドラフトを通じて、ユーザーのXとLinkedInネットワークを再編成します。フォローリストを整理したい、現在の優先事項に向けて成長したい、または高品質な関係を中心にソーシャルグラフのバランスを取り直したい場合に使用します。
Reorganize the user's X and LinkedIn network with review-first pruning, add/follow recommendations, and channel-specific warm outreach drafted in the user's real voice. Use when the user wants to clean up following lists, grow toward current priorities, or rebalance a social graph around higher-signal relationships.
X、LinkedIn、TikTok、YouTube、ニュースレター、マルチプラットフォームキャンペーンのプラットフォームネイティブなコンテンツシステムを作成します。ソーシャル投稿、スレッド、スクリプト、コンテンツカレンダー、または1つのソースアセットを複数プラットフォームにきれいに適応したい場合に使用します。
Create platform-native content systems for X, LinkedIn, TikTok, YouTube, newsletters, and repurposed multi-platform campaigns. Use when the user wants social posts, threads, scripts, content calendars, or one source asset adapted cleanly across platforms.
为X、LinkedIn、TikTok、YouTube、新闻通讯和跨平台重新利用的多平台活动创建平台原生内容系统。适用于当用户需要社交媒体帖子、帖子串、脚本、内容日历，或一个源资产在多个平台上清晰适配时。
Create platform-native content systems for X, LinkedIn, TikTok, YouTube, newsletters, and repurposed multi-platform campaigns. Use when the user wants social posts, threads, scripts, content calendars, or one source asset adapted cleanly across platforms.
SHA-256コンテンツハッシュを使用して、高コストなファイル処理結果をキャッシュします — パス非依存、自動無効化、サービスレイヤーの分離。
Cache expensive file processing results using SHA-256 content hashes — path-independent, auto-invalidating, with service layer separation.
エージェント、スキル、MCPサーバー、ルールにわたってOpenAI Codexのコンテキストウィンドウ消費を監査します。肥大化、冗長なコンポーネントを特定し、優先順位付けされたトークン節約の推奨事項を生成します。
Audits OpenAI Codex context window consumption across agents, skills, MCP servers, and rules. Identifies bloat, redundant components, and produces prioritized token-savings recommendations.
Patterns for continuous autonomous agent loops with quality gates, evals, and recovery controls.
品質ゲート、評価、リカバリーコントロールを備えた継続的な自律エージェントループのパターン。
Automatically extract reusable patterns from OpenAI Codex sessions and save them as learned skills for future use.
OpenAI Codexセッションから再利用可能なパターンを自動的に抽出し、将来の使用のために学習済みスキルとして保存します。
OpenAI Codex oturumlarından yeniden kullanılabilir kalıpları otomatik olarak çıkarın ve gelecekte kullanmak üzere öğrenilmiş skill'ler olarak kaydedin.
自动从OpenAI Codex会话中提取可重复使用的模式，并将其保存为学习到的技能以供将来使用。
[DEPRECATED - use continuous-learning-v2] Legacy v1 stop-hook skill extractor. v2 is a strict superset with instinct-based, project-scoped, hook-reliable learning. Do not invoke v1; route continuous learning, session learning, and pattern extraction requests to continuous-learning-v2.
Instinct-based learning system that observes sessions via hooks, creates atomic instincts with confidence scoring, and evolves them into skills/commands/agents. v2.1 adds project-scoped instincts to prevent cross-project contamination.
Instinct-based learning system that observes sessions via hooks, creates atomic instincts with confidence scoring, and evolves them into skills/commands/agents.
Hook'lar aracılığıyla oturumları gözlemleyen, güven skorlaması ile atomik instinct'ler oluşturan ve bunları skill/command/agent'lara evriltiren instinct tabanlı öğrenme sistemi. v2.1 çapraz proje kontaminasyonunu önlemek için proje kapsamlı instinct'ler ekler.
フックを介してセッションを観察し、信頼度スコアリング付きのアトミックなインスティンクトを作成し、スキル/コマンド/エージェントに進化させるインスティンクトベースの学習システム。
基于本能的学习系统，通过钩子观察会话，创建带置信度评分的原子本能，并将其进化为技能/命令/代理。v2.1版本增加了项目范围的本能，以防止跨项目污染。
LLM APIの使用量のコスト最適化パターン — タスクの複雑さによるモデルルーティング、予算追跡、リトライロジック、プロンプトキャッシング。
Cost optimization patterns for LLM API usage — model routing by task complexity, budget tracking, retry logic, and prompt caching.
ローカルのコスト追跡データベースからOpenAI Codexのトークン使用量、支出、予算を追跡・レポートします。コスト、支出、使用量、トークン、予算、またはプロジェクト、ツール、セッション、日付によるコスト内訳について質問する場合に使用します。
Track and report OpenAI Codex token usage, spending, and budgets from a local cost-tracking database. Use when the user asks about costs, spending, usage, tokens, budgets, or cost breakdowns by project, tool, session, or date.
Convene a four-voice council for ambiguous decisions, tradeoffs, and go/no-go calls. Use when multiple valid paths exist and you need structured disagreement before choosing.
曖昧な決定、トレードオフ、ゴー/ノーゴーの判断のために4つの声のカウンシルを召集します。複数の有効なパスが存在し、選択前に構造化された異議が必要な場合に使用します。
C++ coding standards based on the C++ Core Guidelines (isocpp.github.io). Use when writing, reviewing, or refactoring C++ code to enforce modern, safe, and idiomatic practices.
C++コアガイドラインに基づくC++コーディング標準（isocpp.github.io）。現代的で安全で慣用的なプラクティスを強制するためにC++コードを書き、レビュー、またはリファクタリングする場合に使用します。
C++ テストの作成/更新/修正、GoogleTest/CTest の設定、失敗またはフレーキーなテストの診断、カバレッジ/サニタイザーの追加時にのみ使用します。
Use only when writing/updating/fixing C++ tests, configuring GoogleTest/CTest, diagnosing failing or flaky tests, or adding coverage/sanitizers.
Multi-platform content distribution across X, LinkedIn, Threads, and Bluesky. Adapts content per platform using content-engine patterns. Never posts identical content cross-platform. Use when the user wants to distribute content across social platforms.
Multi-platform content distribution across X, LinkedIn, Threads, and Bluesky. Adapts content per platform using content-engine patterns. Never posts identical content cross-platform. Use when the user wants to distribute content across social platforms.
跨X、LinkedIn、Threads和Bluesky的多平台内容分发。使用内容引擎模式根据平台适配内容。从不跨平台发布相同内容。当用户希望跨社交平台分发内容时使用。
xUnit、FluentAssertions、モッキング、統合テスト、テスト組織のベストプラクティスを使用したC#と.NETのテストパターン。
C# and .NET testing patterns with xUnit, FluentAssertions, mocking, integration tests, and test organization best practices.
Operate customer billing workflows such as subscriptions, refunds, churn triage, billing-portal recovery, and plan analysis using connected billing tools like Stripe. Use when the user needs to help a customer, inspect subscription state, or manage revenue-impacting billing operations.
Stripeなどの接続された請求ツールを使用して、サブスクリプション、返金、チャーントリアージ、請求ポータルの回復、プラン分析などの顧客請求ワークフローを操作します。顧客を助けたい、サブスクリプション状態を検査したい、または収益に影響する請求操作を管理したい場合に使用します。
> Codified expertise for customs documentation, tariff classification, duty optimization, restricted party screening, and regulatory compliance across multiple jurisdictions. Informed by trade compliance specialists with 15+ years experience. Includes HS classification logic, Incoterms application, FTA utilization, and penalty mitigation. Use when handling customs clearance, tariff classification, trade compliance, import/export documentation, or duty optimization.
> 通関書類、関税分類、関税最適化、制限当事者スクリーニング、複数の法域にわたる規制コンプライアンスのための成文化された専門知識。15年以上の経験を持つ貿易コンプライアンス専門家に情報。HS分類ロジック、インコターム適用、FTA利用、ペナルティ軽減を含みます。通関許可、関税分類、貿易コンプライアンス、輸入/輸出ドキュメント、または関税最適化を処理するときに使用します。
Production-ready Dart and Flutter patterns covering null safety, immutable state, async composition, widget architecture, popular state management frameworks (BLoC, Riverpod, Provider), GoRouter navigation, Dio networking, Freezed code generation, and clean architecture.
本番環境対応のDartおよびFlutterパターンは、null安全性、不変状態、非同期構成、ウィジェットアーキテクチャ、人気のある状態管理フレームワーク（BLoC、Riverpod、Provider）、GoRouterナビゲーション、Dioネットワーキング、Freezedコード生成、クリーンアーキテクチャをカバー。
Grafana、SigNoz、および同様のプラットフォーム用の実際のオペレータ質問に答える監視ダッシュボードを構築します。メトリクスを虚栄ボードではなく機能するダッシュボードに変える場合に使用します。
Build monitoring dashboards that answer real operator questions for Grafana, SigNoz, and similar platforms. Use when turning metrics into a working dashboard instead of a vanity board.
> Database migration best practices for schema changes, data migrations, rollbacks, and zero-downtime deployments across PostgreSQL, MySQL, and common ORMs (Prisma, Drizzle, Django, TypeORM, golang-migrate). Use when planning or implementing database schema changes.
Şema değişiklikleri, veri migration'ları, rollback'ler ve PostgreSQL, MySQL ve yaygın ORM'ler (Prisma, Drizzle, Django, TypeORM, golang-migrate) arasında sıfır kesinti deployment'ları için veritabanı migration en iyi uygulamaları.
Database migration best practices for schema changes, data migrations, rollbacks, and zero-downtime deployments across PostgreSQL, MySQL, and common ORMs (Prisma, Drizzle, Kysely, Django, TypeORM, golang-migrate).
数据库迁移最佳实践，涵盖模式变更、数据迁移、回滚以及零停机部署，适用于PostgreSQL、MySQL及常用ORM（Prisma、Drizzle、Django、TypeORM、golang-migrate）。
任意のパブリックソース（ジョブボード、価格、ニュース、GitHub、スポーツなど）用の完全自動化されたAI搭載データ収集エージェントを構築します。スケジュールでスクレイプし、無料LLM（Gemini Flash）でデータを豊かにし、Notion/Sheets/Supabaseに結果を保存し、ユーザーフィードバックから学習します。GitHub Actions上で100％無料で実行。ユーザーがパブリックデータを自動的に監視、収集、または追跡したい場合に使用します。
使用firecrawl和exa MCPs进行多源深度研究。搜索网络、综合发现并交付带有来源引用的报告。适用于用户希望对任何主题进行有证据和引用的彻底研究时。
Multi-source deep research using firecrawl and exa MCPs. Searches the web, synthesizes findings, and delivers cited reports with source attribution. Use when the user wants thorough research on any topic with evidence and citations.
Multi-source deep research using firecrawl and exa MCPs. Searches the web, synthesizes findings, and delivers cited reports with source attribution. Use when the user wants thorough research on any topic with evidence and citations.
DeFi自動マーケットメーカー（AMM）スマートコントラクトセキュリティ監査パターン。フラッシュローン、スリッページ、サンドイッチング攻撃、価格操作、再入攻撃、不正確な整数演算をカバー。
Security checklist for Solidity AMM contracts, liquidity pools, and swap flows. Covers reentrancy, CEI ordering, donation or inflation attacks, oracle manipulation, slippage, admin controls, and integer math.
> Deployment workflows, CI/CD pipeline patterns, Docker containerization, health checks, rollback strategies, and production readiness checklists for web applications. Use when setting up deployment infrastructure or planning releases.
Deployment workflows, CI/CD pipeline patterns, Docker containerization, health checks, rollback strategies, and production readiness checklists for web applications.
Deployment iş akışları, CI/CD pipeline kalıpları, Docker konteynerizasyonu, sağlık kontrolleri, rollback stratejileri ve web uygulamaları için üretim hazırlığı kontrol listeleri.
部署工作流、CI/CD流水线模式、Docker容器化、健康检查、回滚策略以及Web应用程序的生产就绪检查清单。
アクセシビリティ、レスポンシブネス、テーマ設定、コンポーネント群、トークンを備えた本番環境対応デザインシステムの構築。Figma、Storybook、コンポーネントライブラリ統合。
Use this skill to generate or audit design systems, check visual consistency, and review PRs that touch styling.
DjangoおよびCeleryを使用した非同期タスク処理。タスクキューイング、ワーカー管理、エラー処理、スケジューリング。Redis/RabbitMQ ブローカー統合。
Django + Celery async task patterns — configuration, task design, beat scheduling, retries, canvas workflows, monitoring, and testing. Use when adding background jobs, scheduled tasks, or async processing to a Django app.
Django architecture patterns, REST API design with DRF, ORM best practices, caching, signals, middleware, and production-grade Django apps.
Django架构模式，使用DRF设计REST API，ORM最佳实践，缓存，信号，中间件，以及生产级Django应用程序。
Django architecture patterns, REST API design with DRF, ORM best practices, caching, signals, middleware, and production-grade Django apps.
Django security best practices, authentication, authorization, CSRF protection, SQL injection prevention, XSS prevention, and secure deployment configurations.
Django security best practices, authentication, authorization, CSRF protection, SQL injection prevention, XSS prevention, and secure deployment configurations.
Django testing strategies with pytest-django, TDD methodology, factory_boy, mocking, coverage, and testing Django REST Framework APIs.
Django testing strategies with pytest-django, TDD methodology, factory_boy, mocking, coverage, and testing Django REST Framework APIs.
Verification loop for Django projects: migrations, linting, tests with coverage, security scans, and deployment readiness checks before release or PR.
Verification loop for Django projects: migrations, linting, tests with coverage, security scans, and deployment readiness checks before release or PR.
Multi-agent orchestration using dmux (tmux pane manager for AI agents). Patterns for parallel agent workflows across OpenAI Codex, Codex, OpenCode, and other harnesses. Use when running multiple agent sessions in parallel or coordinating multi-agent development workflows.
Multi-agent orchestration using dmux (tmux pane manager for AI agents). Patterns for parallel agent workflows across OpenAI Codex, Codex, OpenCode, and other harnesses. Use when running multiple agent sessions in parallel or coordinating multi-agent development workflows.
使用dmux（AI代理的tmux窗格管理器）进行多代理编排。跨OpenAI Codex、Codex、OpenCode及其他工具的并行代理工作流模式。适用于并行运行多个代理会话或协调多代理开发工作流时。
用于本地开发的Docker和Docker Compose模式，包括容器安全、网络、卷策略和多服务编排。
> Docker and Docker Compose patterns for local development, container security, networking, volume strategies, and multi-service orchestration. Use when setting up containerized development environments or reviewing Docker configurations.
Docker and Docker Compose patterns for local development, container security, networking, volume strategies, and multi-service orchestration.
Yerel geliştirme, konteyner güvenliği, ağ, volume stratejileri ve multi-servis orkestrasyon için Docker ve Docker Compose kalıpları.
通过 Context7 MCP 使用最新的库和框架文档，而非训练数据。当用户提出设置问题、API参考、代码示例或命名框架（例如 React、Next.js、Prisma）时激活。
訓練データの代わりにContext7 MCP経由で最新のライブラリとフレームワークドキュメント使用。セットアップの質問、APIリファレンス、コード例、またはユーザーがフレームワーク（例：React、Next.js、Prisma）に名前を付けるときにアクティベーション。
Use up-to-date library and framework docs via Context7 MCP instead of training data. Activates for setup questions, API references, code examples, or when the user names a framework (e.g. React, Next.js, Prisma).
Use up-to-date library and framework docs via Context7 MCP instead of training data. Activates for setup questions, API references, code examples, or when the user names a framework (e.g. React, Next.js, Prisma).
Idiomatic C# and .NET patterns, conventions, dependency injection, async/await, and best practices for building robust, maintainable .NET applications.
C#と.NET言語固有のパターン、規約、依存性注入、async/await、およびロバストで保守可能な.NETアプリケーション構築のためのベストプラクティス。
Playwright E2E 测试模式、页面对象模型、配置、CI/CD 集成、工件管理和不稳定测试策略。
Playwright E2E testing patterns, Page Object Model, configuration, CI/CD integration, artifact management, and flaky test strategies.
Playwright E2Eテストパターン、Page Object Model、設定、CI/CD統合、アーティファクト管理、および不安定なテスト戦略。
Playwright E2E testing patterns, Page Object Model, configuration, CI/CD integration, artifact management, and flaky test strategies.
Playwright E2E test kalıpları, Page Object Model, yapılandırma, CI/CD entegrasyonu, artifact yönetimi ve kararsız test stratejileri.
Guide users through ecc's current agents, skills, commands, hooks, rules, install profiles, and project onboarding by reading the live repository surface before answering.
ecc の現在のエージェント、スキル、コマンド、フック、ルール、インストールプロファイル、およびプロジェクトオンボーディングをガイドしています。ライブリポジトリサーフェスを読んでから回答するようユーザーをガイドします。
Evidence-first ecc Tools burn and billing audit workflow. Use when investigating runaway PR creation, quota bypass, premium-model leakage, duplicate jobs, or GitHub App cost spikes in the ecc Tools repo.
ecc ツール、エージェント、スキル、および実装のコスト監査を実施します。プロンプト入力トークンを分析して、計算効率を定量化します。
ecc用の証拠ベースのメールボックストリアージ、ドラフト作成、送信検証、および送信済みメールセーフフォローアップワークフロー。ユーザーがメールを整理したり、実際のメールサーフェスを通じてドラフトまたは送信したい、または送信済みメールに何が到着したかを証明したい場合に使用します。
Evidence-first mailbox triage, drafting, send verification, and sent-mail-safe follow-up workflow for ecc. Use when the user wants to organize email, draft or send through the real mail surface, or prove what landed in Sent.
> Codified expertise for electricity and gas procurement, tariff optimization, demand charge management, renewable PPA evaluation, and multi-facility energy cost management. Informed by energy procurement managers with 15+ years experience at large commercial and industrial consumers. Includes market structure analysis, hedging strategies, load profiling, and sustainability reporting frameworks. Use when procuring energy, optimizing tariffs, managing demand charges, evaluating PPAs, or developing energy strategies.
電気とガス調達、料金最適化、需要料金管理、再生可能エネルギーPPA評価、およびマルチファシリティーエネルギー戦略のための符号化された専門知識。 Codified expertise for electricity and gas procurement, tariff optimization, demand charge management, renewable PPA evaluation, and multi-facility energy cost management. Informed by energy procurement managers with 15+ years experience at large commercial and industrial consumers. Includes market structure analysis, hedging strategies, load profiling, and sustainability reporting frameworks. Use when procuring energy, optimizing tariffs, managing demand charges, evaluating PPAs, or developing energy strategies.
Operate long-lived agent workloads with observability, security boundaries, and lifecycle management.
オブザーバビリティ、セキュリティ境界、およびライフサイクル管理を備えた長寿命エージェントワークロードを運用します。
TypeScript、Python、Goにわたる堅牢なエラー処理のパターン。型付きエラー、エラー境界、リトライ、サーキットブレーカー、ユーザー向けエラーメッセージをカバーします。
Patterns for robust error handling across TypeScript, Python, and Go. Covers typed errors, error boundaries, retries, circuit breakers, and user-facing error messages.
Formal evaluation framework for OpenAI Codex sessions implementing eval-driven development (EDD) principles
평가 주도 개발(EDD) 원칙을 구현하는 OpenAI Codex 세션용 공식 평가 프레임워크
Formal evaluation framework for OpenAI Codex sessions implementing eval-driven development (EDD) principles
Eval-driven development (EDD) ilkelerini uygulayan OpenAI Codex oturumları için formal değerlendirme çerçevesi
Formal evaluation framework for OpenAI Codex sessions implementing eval-driven development (EDD) principles
克劳德代码会话的正式评估框架，实施评估驱动开发（EDD）原则
Development conventions and patterns for Everything OpenAI Codex. JavaScript project with conventional commits.
Prevent silent decimal mismatch bugs across EVM chains. Covers runtime decimal lookup, chain-aware caching, bridged-token precision drift, and safe normalization for bots, dashboards, and DeFi tools.
EVMチェーン全体でサイレントな小数点不一致バグを防ぐ。ランタイムでの小数点照会、チェーン対応キャッシング、ブリッジドトークンの精度ドリフト、ボット・ダッシュボード・DeFiツール向けの安全な正規化をカバーします。
Neural search via Exa MCP for web, code, and company research. Use when the user needs web search, code examples, company intel, people lookup, or AI-powered deep research with Exa's neural search engine.
通过Exa MCP进行神经搜索，适用于网络、代码和公司研究。当用户需要网络搜索、代码示例、公司情报、人员查找，或使用Exa神经搜索引擎进行AI驱动的深度研究时使用。
Neural search via Exa MCP for web, code, and company research. Use when the user needs web search, code examples, company intel, people lookup, or AI-powered deep research with Exa's neural search engine.
Unified media generation via fal.ai MCP — image, video, and audio. Covers text-to-image (Nano Banana), text/image-to-video (Seedance, Kling, Veo 3), text-to-speech (CSM-1B), and video-to-audio (ThinkSound). Use when the user wants to generate images, videos, or audio with AI.
通过 fal.ai MCP 实现统一的媒体生成——图像、视频和音频。涵盖文本到图像（Nano Banana）、文本/图像到视频（Seedance、Kling、Veo 3）、文本到语音（CSM-1B），以及视频到音频（ThinkSound）。当用户想要使用 AI 生成图像、视频或音频时使用。
Unified media generation via fal.ai MCP — image, video, and audio. Covers text-to-image (Nano Banana), text/image-to-video (Seedance, Kling, Veo 3), text-to-speech (CSM-1B), and video-to-audio (ThinkSound). Use when the user wants to generate images, videos, or audio with AI.
非同期API、依存性注入、Pydanticのリクエスト・レスポンスモデル、OpenAPIドキュメント、テスト、セキュリティ、本番対応のためのFastAPIパターン。
FastAPI patterns for async APIs, dependency injection, Pydantic request and response models, OpenAPI docs, tests, security, and production readiness.
Evidence-first revenue, pricing, refunds, team-billing, and billing-model truth workflow for ecc. Use when the user wants a sales snapshot, pricing comparison, duplicate-charge diagnosis, or code-backed billing reality instead of generic payments advice.
eccの証拠優先の収益、価格設定、返金、チーム請求、請求モデルの実態確認ワークフロー。ユーザーが販売スナップショット、価格比較、重複請求の診断、または汎用的な支払いアドバイスではなくコードに裏付けられた請求の実態を必要とする場合に使用します。
Floxで再現可能なクロスプラットフォーム開発環境を作成します — Nixに基づく宣言的な環境マネージャー。次の場合は必ずこのスキルを使用してください: システムレベルの依存関係（コンパイラー、データベース、openssl・libvips・BLAS・LAPACKなどのネイティブライブラリー）を持つプロジェクトを設定する場合; Python、Node.js、Rust、Go、C/C++、Java、Ruby、Elixir、PHP、その他の言語の再現可能なツールチェーンを設定する場合; macOSとLinux間で同一に動作する環境を管理する場合; チームのために正確なパッケージバージョンを固定する場合; ローカルサービス（PostgreSQL、Redis、Kafka）を開発ツールと並行して実行する場合; 単一コマンドで新しい開発者をオンボードする場合; または「自分のマシンでは動く」問題を解決する場合。AI支援やバイブコーディングに特に価値があります — Floxはエージェントがsudoなし、システム汚染なし、サンドボックス制限なしにプロジェクトスコープの環境にツールをインストールでき、結果の環境はリポジトリにコミットされるため、誰でも即座に再現できます。ユーザーがFloxに言及しない場合でも、再現可能、宣言的、クロスプラットフォームな開発環境とシステムパッケージが必要と説明した場合はこのスキルを使用してください。また、ユーザーが.flox/、manifest.toml、flox activate、またはFloxHubに言及した場合も使用してください。
Create reproducible, cross-platform development environments with Flox — a declarative environment manager built on Nix. ALWAYS use this skill when the user needs to: set up a project with system-level dependencies (compilers, databases, native libraries like openssl, libvips, BLAS, LAPACK); configure reproducible toolchains for Python, Node.js, Rust, Go, C/C++, Java, Ruby, Elixir, PHP, or any language; manage environments that must work identically across macOS and Linux; pin exact package versions for a team; run local services (PostgreSQL, Redis, Kafka) alongside development tools; onboard new developers with a single command; or solve 'works on my machine' problems. Especially valuable for AI-assisted and vibe coding — Flox lets agents install tools into a project-scoped environment without sudo, system pollution, or sandbox restrictions, and the resulting environment is committed to the repo so anyone can reproduce it instantly. Use this skill even if the user doesn't mention Flox — if they describe needing reproducible, declarative, cross-platform dev environments with system packages, this is the right tool. Also use when the user mentions .flox/, manifest.toml, flox activate, or FloxHub.
Library-agnostic Flutter/Dart code review checklist covering widget best practices, state management patterns (BLoC, Riverpod, Provider, GetX, MobX, Signals), Dart idioms, performance, accessibility, security, and clean architecture.
ウィジェットのベストプラクティス、状態管理パターン（BLoC、Riverpod、Provider、GetX、MobX、Signals）、Dartのイディオム、パフォーマンス、アクセシビリティ、セキュリティ、クリーンアーキテクチャをカバーするライブラリに依存しないFlutter/Dartのコードレビューチェックリスト。
デバイス上基盤モデルの実装パターン、量子化、最適化、およびプライバシーを考慮した推論。
フロントエンド設計の方向性、美的原則、および一貫した設計言語実装。
Set an ecc-specific frontend design direction for production UI work. Use when building or improving websites, dashboards, applications, components, landing pages, visual tools, or any web UI that needs stronger product-specific design judgment.
React、Next.js、状態管理、パフォーマンス最適化、UIベストプラクティスのためのフロントエンド開発パターン。
React、Next.js、状态管理、性能优化和UI最佳实践的前端开发模式。
Frontend development patterns for React, Next.js, state management, performance optimization, and UI best practices.
Frontend development patterns for React, Next.js, state management, performance optimization, and UI best practices.
React, Next.js, 상태 관리, 성능 최적화 및 UI 모범 사례를 위한 프론트엔드 개발 패턴.
React, Next.js, state yönetimi, performans optimizasyonu ve UI en iyi uygulamaları için frontend geliştirme kalıpları.
Frontend development patterns for React, Next.js, state management, performance optimization, and UI best practices.
Create stunning, animation-rich HTML presentations from scratch or by converting PowerPoint files. Use when the user wants to build a presentation, convert a PPT/PPTX to web, or create slides for a talk/pitch. Helps non-designers discover their aesthetic through visual exploration rather than abstract choices.
从零开始或通过转换PowerPoint文件创建令人惊艳、动画丰富的HTML演示文稿。当用户想要构建演示文稿、将PPT/PPTX转换为网页格式，或为演讲/推介创建幻灯片时使用。帮助非设计师通过视觉探索而非抽象选择发现他们的美学。
フロントエンドプレゼンテーション、デモンストレーション、およびスライド構成のためのパターンとベストプラクティス。
Create stunning, animation-rich HTML presentations from scratch or by converting PowerPoint files. Use when the user wants to build a presentation, convert a PPT/PPTX to web, or create slides for a talk/pitch. Helps non-designers discover their aesthetic through visual exploration rather than abstract choices.
F# testing patterns with xUnit, FsUnit, Unquote, FsCheck property-based testing, integration tests, and test organization best practices.
F#テストフレームワーク、プロパティベーステスト、および関数型アプローチ。
GAN（生成的敵対ネットワーク）スタイルの評価ハーネス、画像生成パターン、および品質メトリクス。
GAN-inspired Generator-Evaluator agent harness for building high-quality applications autonomously. Based on OpenAI's March 2026 harness design paper.
Fact-forcing gate that blocks Edit/Write/Bash (including MultiEdit) and demands concrete investigation (importers, data schemas, user instruction) before allowing the action. Measurably improves output quality by +2.25 points vs ungated agents.
API、エージェント、およびLLMエンドポイントのアクセス制御と認可パターン。
gget CLI and Python workflow for quick genomic database queries, sequence lookup, BLAST-style searches, enrichment checks, and reproducible bioinformatics evidence logs.
ゲノムデータベースへのクイック検索、配列検索、BLAST スタイルの検索、エンリッチメントチェック、および再現可能なバイオインフォマティクス証拠ログのための gget CLI および Python ワークフロー。
GitHub repository operations, automation, and management. Issue triage, PR management, CI/CD operations, release management, and security monitoring using the gh CLI. Use when the user wants to manage GitHub issues, PRs, CI status, releases, contributors, stale items, or any GitHub operational task beyond simple git commands.
GitHub操作、自動化、APIインテグレーション、およびCI/CDワークフロー。
Gitワークフロー、ブランチ戦略、コミットメッセージ規約、およびプルリクエストプロセス。
Git workflow patterns including branching strategies, commit conventions, merge vs rebase, conflict resolution, and collaborative development best practices for teams of all sizes.
Idiomatic Go patterns, best practices, and conventions for building robust, efficient, and maintainable Go applications.
İdiomatic Go desenler, en iyi uygulamalar ve sağlam, verimli ve bakımı kolay Go uygulamaları oluşturmak için konvansiyonlar.
견고하고 효율적이며 유지보수 가능한 Go 애플리케이션 구축을 위한 관용적 Go 패턴, 모범 사례 및 규칙.
> Go-specific design patterns and best practices including functional options, small interfaces, dependency injection, concurrency patterns, error handling, and package organization. Use when working with Go code to apply idiomatic Go patterns.
Idiomatic Go patterns, best practices, and conventions for building robust, efficient, and maintainable Go applications.
用于构建健壮、高效且可维护的Go应用程序的惯用Go模式、最佳实践和约定。
> Go testing best practices including table-driven tests, test helpers, benchmarking, race detection, coverage analysis, and integration testing patterns. Use when writing or improving Go tests.
Go testing patterns including table-driven tests, subtests, benchmarks, fuzzing, and test coverage. Follows TDD methodology with idiomatic Go practices.
Go testing patterns including table-driven tests, subtests, benchmarks, fuzzing, and test coverage. Follows TDD methodology with idiomatic Go practices.
Go测试模式包括表格驱动测试、子测试、基准测试、模糊测试和测试覆盖率。遵循TDD方法论，采用地道的Go实践。
테이블 주도 테스트, 서브테스트, 벤치마크, 퍼징, 테스트 커버리지를 포함한 Go 테스팅 패턴. 관용적 Go 관행과 함께 TDD 방법론을 따릅니다.
Table-driven testler, subtestler, benchmark'lar, fuzzing ve test coverage içeren Go test desenleri. TDD metodolojisi ile idiomatic Go uygulamalarını takip eder.
Google Workspace API操作、Sheets自動化、Gmail統合、およびドキュメント管理。
Operate across Google Drive, Docs, Sheets, and Slides as one workflow surface for plans, trackers, decks, and shared documents. Use when the user needs to find, summarize, edit, migrate, or clean up Google Workspace assets without dropping to raw tool calls.
Clinical Decision Support System (CDSS) development patterns. Drug interaction checking, dose validation, clinical scoring (NEWS2, qSOFA), alert severity classification, and integration into EMR workflows.
臨床意思決定支援システム（CDSS）パターン、医学的推論、およびエビデンスベースの実装。
電子医療記録（EMR）パターン、相互運用性、およびHL7/FHIR統合。
EMR/EHR development patterns for healthcare applications. Clinical safety, encounter workflows, prescription generation, clinical decision support integration, and accessibility-first UI for medical data entry.
ヘルスケアAIモデル評価ハーネス、臨床メトリクス、およびレギュレーション遵守の検証。
Patient safety evaluation harness for healthcare application deployments. Automated test suites for CDSS accuracy, PHI exposure, clinical workflow integrity, and integration compliance. Blocks deployments on safety failures.
保護医療情報（PHI）コンプライアンス、HIPAA準拠、およびデータセキュリティ。
Protected Health Information (PHI) and Personally Identifiable Information (PII) compliance patterns for healthcare applications. Covers data classification, access control, audit trails, encryption, and common leak vectors.
Convert local Hermes operator workflows into sanitized ecc skills and release-pack artifacts. Use when preparing a Hermes workflow for public ecc reuse without leaking private workspace state, credentials, or local-only paths.
Hermesデータインポート、マッピング、変換、およびデータインテグリティ検証。
ヘキサゴナルアーキテクチャ（ポート・アダプタパターン）、境界の分離、および外部依存関係の管理。
Design, implement, and refactor Ports & Adapters systems with clear domain boundaries, dependency inversion, and testable use-case orchestration across TypeScript, Java, Kotlin, and Go services.
HIPAA-specific entrypoint for healthcare privacy and security work. Use when a task is explicitly framed around HIPAA, PHI handling, covered entities, BAAs, breach posture, or US healthcare compliance requirements.
HIPAA準拠実装、セキュリティ対策、監査ログ、およびデータ保護戦略。
ホームラボネットワーク準備、セキュリティ評価、パフォーマンステスト、および展開準備。
Readiness checklist for homelab VLAN segmentation, local DNS filtering, and WireGuard-style remote access before changing router, firewall, DHCP, or VPN configuration.
ホームラボネットワーク基盤設定、デバイス設定、接続性、およびネットワークセグメンテーション。
Practical home and homelab network planning for gateways, switches, access points, IP ranges, DHCP reservations, DNS, cabling, and common beginner mistakes.
ホームラボ用Pi-hole DNS設定、広告ブロック、プライバシー、およびカスタムドメイン解決。
ホームラボVLANセグメンテーション、ネットワーク分離、アクセス制御、およびトラフィック管理。
ホームラボWireGuard VPN設定、リモートアクセス、キー管理、およびエンドツーエンド暗号化。
This skill should be used when the user asks to create a hookify rule, write a hook rule, configure hookify, add a hookify rule, or needs guidance on hookify rule syntax and patterns.
自動フック実装、イベントドリブン実行、およびルール駆動ワークフロー。
> Codified expertise for demand forecasting, safety stock optimization, replenishment planning, and promotional lift estimation at multi-location retailers. Informed by demand planners with 15+ years experience managing hundreds of SKUs. Includes forecasting method selection, ABC/XYZ analysis, seasonal transition management, and vendor negotiation frameworks. Use when forecasting demand, setting safety stock, planning replenishment, managing promotions, or optimizing inventory levels.
在庫管理、需要予測、補充戦略、およびサプライチェーン最適化。 Codified expertise for demand forecasting, safety stock optimization, replenishment planning, and promotional lift estimation at multi-location retailers. Informed by demand planners with 15+ years experience managing hundreds of SKUs. Includes forecasting method selection, ABC/XYZ analysis, seasonal transition management, and vendor negotiation frameworks. Use when forecasting demand, setting safety stock, planning replenishment, managing promotions, or optimizing inventory levels.
创建和更新宣传文稿、一页简介、投资者备忘录、加速器申请、财务模型和融资材料。当用户需要面向投资者的文件、预测、资金用途表、里程碑计划或必须在多个融资资产中保持内部一致性的材料时使用。
Create and update pitch decks, one-pagers, investor memos, accelerator applications, financial models, and fundraising materials. Use when the user needs investor-facing documents, projections, use-of-funds tables, milestone plans, or materials that must stay internally consistent across multiple fundraising assets.
投資家向けマテリアル、ピッチデック、財務プレゼンテーション、およびビジネス概要。
Create and update pitch decks, one-pagers, investor memos, accelerator applications, financial models, and fundraising materials. Use when the user needs investor-facing documents, projections, use-of-funds tables, milestone plans, or materials that must stay internally consistent across multiple fundraising assets.
投資家へのアウトリーチ、関係構築、ファンドレイジング戦略、およびパイプラインマネジメント。
Draft cold emails, warm intro blurbs, follow-ups, update emails, and investor communications for fundraising. Use when the user wants outreach to angels, VCs, strategic investors, or accelerators and needs concise, personalized, investor-facing messaging.
Draft cold emails, warm intro blurbs, follow-ups, update emails, and investor communications for fundraising. Use when the user wants outreach to angels, VCs, strategic investors, or accelerators and needs concise, personalized, investor-facing messaging.
草拟冷邮件、热情介绍简介、跟进邮件、更新邮件和投资者沟通以筹集资金。当用户需要向天使投资人、风险投资公司、战略投资者或加速器进行推广，并需要简洁、个性化的面向投资者的消息时使用。
Generate iOS app icons as PNG imagesets for Xcode asset catalogs from SF Symbols (5000+ Apple-native) or Iconify API (275k+ open source icons from 200+ collections). Use when generating icons, creating icon assets, adding icons to asset catalog, or searching for icons for iOS projects.
SF Symbols（Apple ネイティブ 5,000 件以上）または Iconify API（200 以上のコレクションから 275,000 件以上のオープンソースアイコン）から Xcode アセットカタログ用の PNG イメージセットとして iOS アプリアイコンを生成します。アイコンの生成、アイコンアセットの作成、アセットカタログへのアイコン追加、または iOS プロジェクト向けアイコンの検索を行う際に使用します。
逐步优化上下文检索以解决子代理上下文问题的模式
サブエージェントのコンテキスト問題を解決するために、コンテキスト取得を段階的に洗練するパターン
Pattern for progressively refining context retrieval to solve the subagent context problem
Pattern for progressively refining context retrieval to solve the subagent context problem
Java coding standards for Spring Boot and Quarkus services: naming, immutability, Optional usage, streams, exceptions, generics, CDI, reactive patterns, and project layout. Automatically applies framework-specific conventions.
Spring Bootサービス向けのJavaコーディング標準：命名、不変性、Optional使用、ストリーム、例外、ジェネリクス、プロジェクトレイアウト。
Use this skill when retrieving Jira tickets, analyzing requirements, updating ticket status, adding comments, or transitioning issues. Provides Jira API patterns via MCP or direct REST calls.
Jira チケットの取得、要件分析、チケットステータスの更新、コメントの追加、またはイシューのトランジションを行う際に使用します。MCP または直接 REST 呼び出しによる Jira API パターンを提供します。
JPA/Hibernate patterns for entity design, relationships, query optimization, transactions, auditing, indexing, pagination, and pooling in Spring Boot.
JPA/Hibernate patterns for entity design, relationships, query optimization, transactions, auditing, indexing, pagination, and pooling in Spring Boot.
Spring Boot中的JPA/Hibernate模式，用于实体设计、关系处理、查询优化、事务管理、审计、索引、分页和连接池。
Knowledge base management, ingestion, sync, and retrieval across multiple storage layers (local files, MCP memory, vector stores, Git repos). Use when the user wants to save, organize, sync, deduplicate, or search across their knowledge systems.
複数のストレージレイヤー（ローカルファイル、MCP メモリ、ベクターストア、Git リポジトリ）にわたるナレッジベースの管理、取り込み、同期、検索。ユーザーが知識システム全体で保存・整理・同期・重複排除・検索を行いたい場合に使用します。
Android および KMP 向けの Kotlin コルーチンと Flow パターン — 構造化並行性、Flow オペレーター、StateFlow、エラーハンドリング、テスト。
Kotlin Coroutines and Flow patterns for Android and KMP — structured concurrency, Flow operators, StateFlow, error handling, and testing.
JetBrains Exposed ORM patterns including DSL queries, DAO pattern, transactions, HikariCP connection pooling, Flyway migrations, and repository pattern.
JetBrains Exposed ORM パターン（DSL クエリ、DAO パターン、トランザクション、HikariCP 接続プーリング、Flyway マイグレーション、リポジトリパターンを含む）。
Ktor server patterns including routing DSL, plugins, authentication, Koin DI, kotlinx.serialization, WebSockets, and testApplication testing.
Ktor サーバーパターン（ルーティング DSL、プラグイン、認証、Koin DI、kotlinx.serialization、WebSocket、testApplication テストを含む）。
コルーチン、null 安全性、DSL ビルダーを使用して堅牢・効率的・保守性の高い Kotlin アプリケーションを構築するための慣用的な Kotlin パターン、ベストプラクティス、規約。
惯用的Kotlin模式、最佳实践和约定，用于构建健壮、高效且可维护的Kotlin应用程序，包括协程、空安全和DSL构建器。
Idiomatic Kotlin patterns, best practices, and conventions for building robust, efficient, and maintainable Kotlin applications with coroutines, null safety, and DSL builders.
Kotlinテストフレームワーク、アサーション、モック、およびコルーチンテスト。
使用Kotest、MockK、协程测试、基于属性的测试和Kover覆盖率的Kotlin测试模式。遵循TDD方法论和地道的Kotlin实践。
Kotlin testing patterns with Kotest, MockK, coroutine testing, property-based testing, and Kover coverage. Follows TDD methodology with idiomatic Kotlin practices.
Laravel架构模式、路由/控制器、Eloquent ORM、服务层、队列、事件、缓存以及用于生产应用的API资源。
Laravel言語固有のパターン、Eloquent ORM、ミドルウェア、およびサービスコンテナ。
Laravel architecture patterns, routing/controllers, Eloquent ORM, service layers, queues, events, caching, and API resources for production apps.
Discover and evaluate Laravel packages via LaraPlugins.io MCP. Use when the user wants to find plugins, check package health, or assess Laravel/PHP compatibility.
Laravel プラグイン検出、パッケージ管理、依存関係解決、およびサービスプロバイダ統合。
Laravel セキュリティベストプラクティス：認証・認可、バリデーション、CSRF、一括割当、ファイルアップロード、シークレット管理、レート制限、安全なデプロイメント
Laravel 安全最佳实践，涵盖认证/授权、验证、CSRF、批量赋值、文件上传、密钥管理、速率限制和安全部署。
Laravel security best practices for authn/authz, validation, CSRF, mass assignment, file uploads, secrets, rate limiting, and secure deployment.
使用 PHPUnit 和 Pest、工厂、数据库测试、模拟以及覆盖率目标进行 Laravel 的测试驱动开发。
Laravel での TDD：PHPUnit と Pest、ファクトリー、データベーステスト、フェイク、カバレッジターゲット
Test-driven development for Laravel with PHPUnit and Pest, factories, database testing, fakes, and coverage targets.
日本語翻訳：このファイルは laravel-verification 用の日本語翻訳が必要です
Verification loop for Laravel projects: env checks, linting, static analysis, tests with coverage, security scans, and deployment readiness.
Verification loop for Laravel projects: env checks, linting, static analysis, tests with coverage, security scans, and deployment readiness.
日本語翻訳：このファイルは lead-intelligence 用の日本語翻訳が必要です
AI-native lead intelligence and outreach pipeline. Replaces Apollo, Clay, and ZoomInfo with agent-powered signal scoring, mutual ranking, warm path discovery, source-derived voice modeling, and channel-specific outreach across email, LinkedIn, and X. Use when the user wants to find, qualify, and reach high-value contacts.
日本語翻訳：このファイルは liquid-glass-design 用の日本語翻訳が必要です
Systematic literature-review workflow for academic, biomedical, technical, and scientific topics, including search planning, source screening, synthesis, citation checks, and evidence logging.
学術、生物医学、技術、科学的なトピックに対するシステマティックな文献レビューワークフロー。検索計画、ソースのスクリーニング、統合、引用確認、証拠ログを含む。
Security patterns for autonomous trading agents with wallet or transaction authority. Covers prompt injection, spend limits, pre-send simulation, circuit breakers, MEV protection, and key handling.
日本語翻訳：このファイルは llm-trading-agent-security 用の日本語翻訳が必要です
日本語翻訳：このファイルは logistics-exception-management 用の日本語翻訳が必要です
> Codified expertise for handling freight exceptions, shipment delays, damages, losses, and carrier disputes. Informed by logistics professionals with 15+ years operational experience. Includes escalation protocols, carrier-specific behaviors, claims procedures, and judgment frameworks. Use when handling shipping exceptions, freight claims, delivery issues, or carrier disputes.
日本語翻訳：このファイルは make-interfaces-feel-better 用の日本語翻訳が必要です
Apply concrete design-engineering details that make interfaces feel polished. Use when reviewing or improving UI spacing, typography, borders, shadows, motion, hit areas, icons, text wrapping, and interaction states.
日本語翻訳：このファイルは manim-video 用の日本語翻訳が必要です
Build reusable Manim explainers for technical concepts, graphs, system diagrams, and product walkthroughs, then hand off to the wider ecc video stack if needed. Use when the user wants a clean animated explainer rather than a generic talking-head script.
Conduct market research, competitive analysis, investor due diligence, and industry intelligence with source attribution and decision-oriented summaries. Use when the user wants market sizing, competitor comparisons, fund research, technology scans, or research that informs business decisions.
Conduct market research, competitive analysis, investor due diligence, and industry intelligence with source attribution and decision-oriented summaries. Use when the user wants market sizing, competitor comparisons, fund research, technology scans, or research that informs business decisions.
日本語翻訳：このファイルは market-research 用の日本語翻訳が必要です
进行市场研究、竞争分析、投资者尽职调查和行业情报，附带来源归属和决策导向的摘要。适用于用户需要市场规模、竞争对手比较、基金研究、技术扫描或为商业决策提供信息的研究时。
使用Node/TypeScript SDK构建MCP服务器——工具、资源、提示、Zod验证、stdio与可流式HTTP对比。使用Context7或官方MCP文档获取最新API信息。
日本語翻訳：このファイルは mcp-server-patterns 用の日本語翻訳が必要です
Build MCP servers with Node/TypeScript SDK — tools, resources, prompts, Zod validation, stdio vs Streamable HTTP. Use Context7 or official MCP docs for latest API.
Build MCP servers with Node/TypeScript SDK — tools, resources, prompts, Zod validation, stdio vs Streamable HTTP. Use Context7 or official MCP docs for latest API.
日本語翻訳：このファイルは messages-ops 用の日本語翻訳が必要です
Evidence-first live messaging workflow for ecc. Use when the user wants to read texts or DMs, recover a recent one-time code, inspect a thread before replying, or prove which message source was actually checked.
Production machine-learning engineering workflow for data contracts, reproducible training, model evaluation, deployment, monitoring, and rollback. Use when building, reviewing, or hardening ML systems beyond one-off notebooks.
Production machine-learning engineering workflow for data contracts, reproducible training, model evaluation, deployment, monitoring, and rollback. Use when building, reviewing, or hardening ML systems beyond one-off notebooks.
Advanced motion patterns for React / Next.js — drag & drop, gestures, text animations, SVG path drawing, custom hooks, imperative sequences (useAnimate), loaders, and the full API decision tree. Requires motion-foundations.
日本語翻訳：このファイルは motion-advanced 用の日本語翻訳が必要です
日本語翻訳：このファイルは motion-foundations 用の日本語翻訳が必要です
Motion tokens, spring presets, performance rules, device adaptation, accessibility enforcement, and SSR safety for React / Next.js using motion/react. Foundation layer — all other motion skills depend on this.
日本語翻訳：このファイルは motion-patterns 用の日本語翻訳が必要です
Production-ready animation patterns for React / Next.js — button, modal, toast, stagger, page transitions, exit animations, scroll, and layout — built on motion-foundations tokens and springs.
Production-ready UI motion system for React/Next.js. Use when implementing animations, transitions, or motion patterns.
日本語翻訳：このファイルは motion-ui 用の日本語翻訳が必要です
日本語翻訳：このファイルは mysql-patterns 用の日本語翻訳が必要です
MySQL and MariaDB schema, query, indexing, transaction, replication, and connection-pool patterns for production backends.
日本語翻訳：このファイルは nanoclaw-repl 用の日本語翻訳が必要です
Operate and extend NanoClaw v2, ecc's zero-dependency session-aware REPL built on codex -p.
日本語翻訳：このファイルは nestjs-patterns 用の日本語翻訳が必要です
NestJS architecture patterns for modules, controllers, providers, DTO validation, guards, interceptors, config, and production-grade TypeScript backends.
日本語翻訳：このファイルは netmiko-ssh-automation 用の日本語翻訳が必要です
Safe Python Netmiko patterns for read-only collection, bounded batch SSH, TextFSM parsing, guarded config changes, timeouts, and network automation error handling.
日本語翻訳：このファイルは network-bgp-diagnostics 用の日本語翻訳が必要です
Diagnostics-only BGP troubleshooting patterns for neighbor state, route exchange, prefix policy, AS path inspection, and safe evidence collection.
Pre-deployment checks for router and switch configuration, including dangerous commands, duplicate addresses, subnet overlaps, stale references, management-plane risk, and IOS-style security hygiene.
日本語翻訳：このファイルは network-config-validation 用の日本語翻訳が必要です
ルーター、スイッチ、Linuxホスト上のインターフェースエラー、ドロップ、CRC、デュプレックス不一致、フラッピング、速度ネゴシエーション問題、カウンタートレンドを診断する。
Diagnose interface errors, drops, CRCs, duplex mismatches, flapping, speed negotiation issues, and counter trends on routers, switches, and Linux hosts.
Next.js 16+ and Turbopack — incremental bundling, FS caching, dev speed, and when to use Turbopack vs webpack.
Next.js 16+ and Turbopack — incremental bundling, FS caching, dev speed, and when to use Turbopack vs webpack.
Next.js 16+ 和 Turbopack — 增量打包、文件系统缓存、开发速度，以及何时使用 Turbopack 与 webpack。
Next.js 16+とTurbopack — インクリメンタルバンドリング、FSキャッシング、開発速度、Turbopackとwebpackをいつどちらかどうかを選ぶか。
Next.js 16+ and Turbopack — incremental bundling, FS caching, dev speed, and when to use Turbopack vs webpack.
JavaScriptとTypeScriptにおけるEthereumハッシュバグを防ぐ。NodeのSHA3-256はNIST SHA3であり、Ethereum Keccak-256ではなく、セレクター、署名、ストレージスロット、アドレス導出を静かに破壊する。
Prevent Ethereum hashing bugs in JavaScript and TypeScript. Node's sha3-256 is NIST SHA3, not Ethereum Keccak-256, and silently breaks selectors, signatures, storage slots, and address derivation.
Process, convert, OCR, extract, redact, sign, and fill documents using the Nutrient DWS API. Works with PDFs, DOCX, XLSX, PPTX, HTML, and images.
Nutrient DWS API を使用してドキュメントの処理、変換、OCR、抽出、編集、署名、フォーム入力を行います。PDF、DOCX、XLSX、PPTX、HTML、画像に対応しています。
Nuxt 4 app patterns for hydration safety, performance, route rules, lazy loading, and SSR-safe data fetching with useFetch and useAsyncData.
ハイドレーション安全性、パフォーマンス、ルートルール、遅延ロード、useFetchとuseAsyncDataを使ったSSR安全なデータフェッチングのためのNuxt 4アプリパターン。
为 OpenClaw AI Agent 锻造完整的龙虾灵魂方案。根据用户偏好或随机抽卡， 输出身份定位、灵魂描述(SOUL.md)、角色化底线规则、名字和头像生图提示词。 如当前环境提供已审核的生图 skill，可自动生成统一风格头像图片。 当用户需要创建、设计或定制 OpenClaw 龙虾灵魂时使用。 不适用于：微调已有 SOUL.md、非 OpenClaw 平台的角色设计、纯工具型无性格 Agent。 触发词：龙虾灵魂、虾魂、OpenClaw 灵魂、养虾灵魂、龙虾角色、龙虾定位、 龙虾剧本杀角色、龙虾游戏角色、龙虾 NPC、龙虾性格、龙虾背景故事、 lobster soul、lobster character、抽卡、随机龙虾、龙虾 SOUL、gacha。
为 OpenClaw AI Agent 锻造完整的龙虾灵魂方案。根据用户偏好或随机抽卡， 输出身份定位、灵魂描述(SOUL.md)、角色化底线规则、名字和头像生图提示词。 如当前环境提供已审核的生图 skill，可自动生成统一风格头像图片。 当用户需要创建、设计或定制 OpenClaw 龙虾灵魂时使用。 不适用于：微调已有 SOUL.md、非 OpenClaw 平台的角色设计、纯工具型无性格 Agent。 触发词：龙虾灵魂、虾魂、OpenClaw 灵魂、养虾灵魂、龙虾角色、龙虾定位、 龙虾剧本杀角色、龙虾游戏角色、龙虾 NPC、龙虾性格、龙虾背景故事、 lobster soul、lobster character、抽卡、随机龙虾、龙虾 SOUL、gacha。
Open-source pipeline: fork, sanitize, and package private projects for safe public release. Chains 3 agents (forker, sanitizer, packager). Triggers: '/opensource', 'open source this', 'make this public', 'prepare for open source'.
オープンソースパイプライン: プライベートプロジェクトをフォーク、サニタイズし、安全な公開リリースのためにパッケージ化する。3つのエージェント（フォーカー、サニタイザー、パッケージャー）を連鎖させる。トリガー: '/opensource'、'open source this'、'make this public'、'prepare for open source'。
Modern Perl 5.36+ idioms, best practices, and conventions for building robust, maintainable Perl applications.
堅牢でメンテナブルなPerlアプリケーションを構築するためのModern Perl 5.36+のイディオム、ベストプラクティス、規約。
Comprehensive Perl security covering taint mode, input validation, safe process execution, DBI parameterized queries, web security (XSS/SQLi/CSRF), and perlcritic security policies.
テイントモード、入力バリデーション、安全なプロセス実行、DBIパラメータ化クエリ、Webセキュリティ（XSS/SQLi/CSRF）、perlcriticセキュリティポリシーを網羅する包括的なPerlセキュリティ。
Perl testing patterns using Test2::V0, Test::More, prove runner, mocking, coverage with Devel::Cover, and TDD methodology.
日本語翻訳：このファイルは perl-testing 用の日本語翻訳が必要です
日本語翻訳：このファイルは plankton-code-quality 用の日本語翻訳が必要です
Write-time code quality enforcement using Plankton — auto-formatting, linting, and Codex-powered fixes on every file edit via hooks.
日本語翻訳：このファイルは plan-orchestrate 用の日本語翻訳が必要です
Read a plan document, decompose it into steps, design a per-step agent chain from the ecc catalogue, and emit ready-to-paste /orchestrate custom prompts. Generative only — never invokes /orchestrate itself. Use when the user has a multi-step plan and wants to drive it through orchestrate without composing chains by hand.
PostgreSQL database patterns for query optimization, schema design, indexing, and security. Based on Supabase best practices.
쿼리 최적화, 스키마 설계, 인덱싱, 보안을 위한 PostgreSQL 데이터베이스 패턴. Supabase 모범 사례 기반.
Sorgu optimizasyonu, şema tasarımı, indeksleme ve güvenlik için PostgreSQL veritabanı kalıpları. Supabase en iyi uygulamalarına dayanır.
> PostgreSQL database patterns for query optimization, schema design, indexing, and security. Quick reference for common patterns, index types, data types, and anti-pattern detection. Based on Supabase best practices.
PostgreSQL database patterns for query optimization, schema design, indexing, and security. Based on Supabase best practices.
用于查询优化、模式设计、索引和安全性的PostgreSQL数据库模式。基于Supabase最佳实践。
Prisma ORM patterns for TypeScript backends — schema design, query optimization, transactions, pagination, and critical traps like updateMany returning count not records, $transaction timeouts, migrate dev resetting the DB, @updatedAt skipped on bulk writes, and serverless connection exhaustion.
Translate PRD intent, roadmap asks, or product discussions into an implementation-ready capability plan that exposes constraints, invariants, interfaces, and unresolved decisions before multi-service work starts. Use when the user needs an ecc-native PRD-to-SRS lane instead of vague planning prose.
Translate PRD intent, roadmap asks, or product discussions into an implementation-ready capability plan that exposes constraints, invariants, interfaces, and unresolved decisions before multi-service work starts. Use when the user needs an ecc-native PRD-to-SRS lane instead of vague planning prose.
将PRD意图、路线图需求或产品讨论转化为可实施的方案计划，在开始多服务工作之前暴露约束、不变性、接口和未解决的决策。当用户需要ecc原生的PRD到SRS通道，而不是模糊的规划文本时使用。
Local-evidence production readiness audit for shipped apps, pre-launch reviews, post-merge checks, and "what breaks in prod?" questions without sending repo data to an external audit service.
日本語翻訳：このファイルは production-audit 用の日本語翻訳が必要です
日本語翻訳：このファイルは production-scheduling 用の日本語翻訳が必要です
> Codified expertise for production scheduling, job sequencing, line balancing, changeover optimization, and bottleneck resolution in discrete and batch manufacturing. Informed by production schedulers with 15+ years experience. Includes TOC/drum-buffer-rope, SMED, OEE analysis, disruption response frameworks, and ERP/MES interaction patterns. Use when scheduling production, resolving bottlenecks, optimizing changeovers, responding to disruptions, or balancing manufacturing lines.
Use this skill to validate the "why" before building, run product diagnostics, and pressure-test product direction before the request becomes an implementation contract.
日本語翻訳：このファイルは product-lens 用の日本語翻訳が必要です
Operate execution flow across GitHub and Linear by triaging issues and pull requests, linking active work, and keeping GitHub public-facing while Linear remains the internal execution layer. Use when the user wants backlog control, PR triage, or GitHub-to-Linear coordination.
日本語翻訳：このファイルは project-flow-ops 用の日本語翻訳が必要です
>- Analyze raw prompts, identify intent and gaps, match ecc components (skills/commands/agents/hooks), and output a ready-to-paste optimized prompt. Advisory role only — never executes the task itself. "how to write a prompt for", "help me prompt", "rewrite this prompt", or explicitly asks to enhance prompt quality. Also triggers on Chinese "just do it" / "直接做". DO NOT TRIGGER when user says "优化代码", "优化性能", "optimize performance", "optimize this code" — those are refactoring/performance tasks, not prompt optimization.
日本語翻訳：このファイルは prompt-optimizer 用の日本語翻訳が必要です
Build reputation-safe open-source marketing from verifiable project evidence, not hype, spam, or repeated public pings. Use for launch copy, directory targeting, community posts, proof packets, and maintainer-facing positioning.
Direct PubMed and NCBI E-utilities search workflows for biomedical literature, MeSH queries, PMID lookup, citation retrieval, and API-backed literature monitoring.
生物医学文献、MeSH クエリ、PMID 検索、引用取得、および API を利用した文献モニタリングのための PubMed および NCBI E-utilities の直接検索ワークフロー。
Pythonic 惯用法、PEP 8 标准、类型提示以及构建稳健、高效且可维护的 Python 应用程序的最佳实践。
Pythonic idioms, PEP 8 standards, type hints, and best practices for building robust, efficient, and maintainable Python applications.
> Python-specific design patterns and best practices including protocols, dataclasses, context managers, decorators, async/await, type hints, and package organization. Use when working with Python code to apply Pythonic patterns.
Pythonic idiomlar, PEP 8 standartları, type hint'ler ve sağlam, verimli ve bakımı kolay Python uygulamaları oluşturmak için en iyi uygulamalar.
> Python testing best practices using pytest including fixtures, parametrization, mocking, coverage analysis, async testing, and test organization. Use when writing or improving Python tests.
Python testing strategies using pytest, TDD methodology, fixtures, mocking, parametrization, and coverage requirements.
使用pytest的Python测试策略，包括TDD方法、夹具、模拟、参数化和覆盖率要求。
pytest, TDD metodolojisi, fixture'lar, mocking, parametrizasyon ve coverage gereksinimleri kullanarak Python test stratejileri.
日本語翻訳：このファイルは pytorch-patterns 用の日本語翻訳が必要です
PyTorch deep learning patterns and best practices for building robust, efficient, and reproducible training pipelines, model architectures, and data loading.
日本語翻訳：このファイルは quality-nonconformance 用の日本語翻訳が必要です
> Codified expertise for quality control, non-conformance investigation, root cause analysis, corrective action, and supplier quality management in regulated manufacturing. Informed by quality engineers with 15+ years experience across FDA, IATF 16949, and AS9100 environments. Includes NCR lifecycle management, CAPA systems, SPC interpretation, and audit methodology. Use when investigating non-conformances, performing root cause analysis, managing CAPAs, interpreting SPC data, or handling supplier quality issues.
Quarkus 3.x LTS architecture patterns with Camel for messaging, RESTful API design, CDI services, data access with Panache, and async processing. Use for Java Quarkus backend work with event-driven architectures.
日本語翻訳：このファイルは quarkus-patterns 用の日本語翻訳が必要です
Quarkus認証、認可、JWT/OIDC、RBAC、入力検証、CSRF、シークレット管理、依存関係セキュリティのセキュリティベストプラクティス。
Quarkus Security best practices for authentication, authorization, JWT/OIDC, RBAC, input validation, CSRF, secrets management, and dependency security.
JUnit 5、Mockito、REST Assured、Camelテスト、JaCoCoを使用したQuarkus 3.xのテスト駆動開発。機能追加、バグ修正、またはイベント駆動サービスのリファクタリング時に使用。
Test-driven development for Quarkus 3.x LTS using JUnit 5, Mockito, REST Assured, Camel testing, and JaCoCo. Use when adding features, fixing bugs, or refactoring event-driven services.
Quarkusプロジェクト検証ループ：ビルド、静的分析、カバレッジ付きテスト、セキュリティスキャン、ネイティブコンパイル、本番環境またはPR前の差分レビュー。
Verification loop for Quarkus projects: build, static analysis, tests with coverage, security scans, native compilation, and diff review before release or PR.
RFC駆動の複数エージェントDAG実行パターン、品質ゲート、マージキュー、ワークユニットオーケストレーション。
RFC-driven multi-agent DAG execution pattern with quality gates, merge queues, and work unit orchestration.
Design composable recommendation, ranking, and feed pipelines using the six-stage Source→Hydrator→Filter→Scorer→Selector→SideEffect framework popularized by xAI's open-sourced For You algorithm. Use this skill whenever the user is building any system that picks "the top K items for a (user, context)" — social feeds, content CMSs, RAG rerankers, task prioritizers, notification triage, search reranking, ad ranking.
Redis data structure patterns, caching strategies, distributed locks, rate limiting, pub/sub, and connection management for production applications.
Redisデータ構造パターン、キャッシング戦略、分散ロック、レート制限、Pub/Sub、本番アプリケーション用コネクション管理。
Decision framework for choosing between regex and LLM when parsing structured text — start with regex, add LLM only for low-confidence edge cases.
構造化テキストの解析に正規表現と大規模言語モデルのどちらを使うかを選択するための意思決定フレームワーク——まず正規表達式から始め、信頼度の低いエッジケースにのみ大規模言語モデルを追加する。
Turn public launch, directory, community, or list rejections into repo fixes and better proof without arguing, spamming, or resubmitting blindly. Use after Hacker News, Product Hunt, GitHub list PR, marketplace, or community rejection.
Remotion のベストプラクティス - React で動画を作成する。3D、アニメーション、音声、字幕、チャート、トランジションなどをカバーするドメイン固有の29のルール。
Best practices for Remotion - Video creation in React. 29 domain-specific rules covering 3D, animations, audio, captions, charts, transitions, and more.
クロススタックのソースコード資産監査——各ファイルを分類し、埋め込まれたサードパーティライブラリを検出し、各モジュールに対してインタラクティブなHTMLレポートとともに実用的な4段階の判定を提供する。
Cross-stack source code asset audit — classifies every file, detects embedded third-party libraries, and delivers actionable four-level verdicts per module with interactive HTML reports.
Evidence-first current-state research workflow for ecc. Use when the user wants fresh facts, comparisons, enrichment, or a recommendation built from current public evidence and any supplied local context.
証拠優先のecc現状調査ワークフロー。ユーザーが現在の公開証拠と提供されたローカルコンテキストに基づいて最新の事実、比較、情報の充実、または推奨事項を求める場合に使用する。
返品承認、受取・検品、処分決定、返金処理、不正検出、保証クレーム管理のための標準化された専門知識。15年以上の経験を持つ返品オペレーションマネージャーの知見に基づく。段階的フレームワーク、処分経済性、不正パターン認識、ベンダー回収プロセスを含む。製品返品、逆物流、返金決定、返品不正検出、保証クレームを扱う場合に使用。license: Apache-2.0
> Codified expertise for returns authorization, receipt and inspection, disposition decisions, refund processing, fraud detection, and warranty claims management. Informed by returns operations managers with 15+ years experience. Includes grading frameworks, disposition economics, fraud pattern recognition, and vendor recovery processes. Use when handling product returns, reverse logistics, refund decisions, return fraud detection, or warranty claims.
Scan skills to extract cross-cutting principles and distill them into rules — append, revise, or create new rule files
スキルをスキャンしてドメイン横断的な原則を抽出し、ルールに蒸留する——既存のルールファイルへの追記、修正、または新規作成
慣用的なRustパターン、所有権、エラー処理、トレイト、並行処理、および安全で高性能なアプリケーションを構築するためのベストプラクティス。
Idiomatic Rust patterns, ownership, error handling, traits, concurrency, and best practices for building safe, performant applications.
地道的Rust模式、所有权、错误处理、特质、并发，以及构建安全、高性能应用程序的最佳实践。
Rust测试模式，包括单元测试、集成测试、异步测试、基于属性的测试、模拟和覆盖率。遵循TDD方法学。
Rust testing patterns including unit tests, integration tests, async testing, property-based testing, mocking, and coverage. Follows TDD methodology.
単体テスト、統合テスト、非同期テスト、プロパティベーステスト、モック、カバレッジを含むRustテストパターン。TDD方法論に従う。
Use this skill to prevent destructive operations when working on production systems or running agents autonomously.
本番システムでの作業時や、エージェントを自律的に実行する際に破壊的な操作を防ぐためにこのスキルを使用してください。
収束ループを持つマルチエージェント敵対的検証。2つの独立したレビューエージェントが両方合格して初めて出力を出荷できます。
Multi-agent adversarial verification with convergence loop. Two independent review agents must both pass before output ships.
論文、提案書、文献レビュー、方法論セクション、証拠の質、引用サポート、研究論文フィードバックのための構造化された学術的作業評価。
Structured scholarly-work evaluation for papers, proposals, literature reviews, methods sections, evidence quality, citation support, and research-writing feedback.
> Research-before-coding workflow. Search for existing tools, libraries, and patterns before writing custom code. Systematizes the "search for existing solutions before implementing" approach. Use when starting new features or adding functionality.
研究优先于编码的工作流程。在编写自定义代码之前，搜索现有的工具、库和模式。调用研究员代理。
Research-before-coding workflow. Search for existing tools, libraries, and patterns before writing custom code. Invokes the researcher agent.
Hunt for exploitable, bounty-worthy security issues in repositories. Focuses on remotely reachable vulnerabilities that qualify for real reports instead of noisy local-only findings.
リポジトリ内の悪用可能なバウンティ対象のセキュリティ問題を発見します。ノイズの多いローカルのみの発見ではなく、実際のレポートに適格なリモートから到達可能な脆弱性に焦点を当てます。
인증 추가, 사용자 입력 처리, 시크릿 관리, API 엔드포인트 생성, 결제/민감한 기능 구현 시 이 스킬을 사용하세요. 포괄적인 보안 체크리스트와 패턴을 제공합니다.
Use this skill when adding authentication, handling user input, working with secrets, creating API endpoints, or implementing payment/sensitive features. Provides comprehensive security checklist and patterns.
Use this skill when adding authentication, handling user input, working with secrets, creating API endpoints, or implementing payment/sensitive features. Provides comprehensive security checklist and patterns.
Use this skill when adding authentication, handling user input, working with secrets, creating API endpoints, or implementing payment/sensitive features. Provides comprehensive security checklist and patterns.
在添加身份验证、处理用户输入、处理机密信息、创建API端点或实现支付/敏感功能时使用此技能。提供全面的安全检查清单和模式。
認証の追加、ユーザー入力の処理、シークレットの操作、APIエンドポイントの作成、支払い/機密機能の実装時にこのスキルを使用します。包括的なセキュリティチェックリストとパターンを提供します。
Kimlik doğrulama eklerken, kullanıcı girdisi işlerken, secret'larla çalışırken, API endpoint'leri oluştururken veya ödeme/hassas özellikler uygularken bu skill'i kullanın. Kapsamlı güvenlik kontrol listesi ve kalıplar sağlar.
AgentShield を使用して、OpenAI Codex の設定（.codex/ ディレクトリ）のセキュリティ脆弱性、設定ミス、インジェクションリスクをスキャンします。CODEX.md、settings.json、MCP サーバー、フック、エージェント定義をチェックします。
Scan your OpenAI Codex configuration (.codex/ directory) for security vulnerabilities, misconfigurations, and injection risks using AgentShield. Checks CODEX.md, settings.json, MCP servers, hooks, and agent definitions.
テクニカル SEO、オンページ最適化、構造化データ、Core Web Vitals、およびコンテンツ戦略にわたる SEO 改善の監査、計画、実施。ユーザーが検索可視性の向上、SEO 修正、スキーママークアップ、サイトマップ/robots の作業、またはキーワードマッピングを希望する場合に使用します。
Audit, plan, and implement SEO improvements across technical SEO, on-page optimization, structured data, Core Web Vitals, and content strategy. Use when the user wants better search visibility, SEO remediation, schema markup, sitemap/robots work, or keyword mapping.
スキル、ルール、エージェント定義が実際に遵守されているかを可視化する——3種類のプロンプト厳格度レベルのシナリオを自動生成し、エージェントを実行し、動作シーケンスを分類し、完全なツール呼び出しタイムラインの遵守率をレポートする
Visualize whether skills, rules, and agent definitions are actually followed — auto-generates scenarios at 3 prompt strictness levels, runs agents, classifies behavioral sequences, and reports compliance rates with full tool call timelines
Search existing local, marketplace, GitHub, and web skill sources before creating a new skill. Use when the user wants to create, build, fork, or find a skill for a workflow.
新しいスキルを作成する前に、ローカル・マーケットプレイス・GitHub・Webの既存スキルを検索する。スキルの作成・ビルド・フォーク・検索を行う際に使用。
Codexのスキルとコマンドの品質を監査するためのツール。変更されたスキルのみを対象とした高速スキャンと、順次サブエージェントバッチ評価を使用した完全棚卸しモードをサポートする。
Use when auditing Codex skills and commands for quality. Supports Quick Scan (changed skills only) and Full Stocktake modes with sequential subagent batch evaluation.
Weighted social-graph ranking for warm intro discovery, bridge scoring, and network gap analysis across X and LinkedIn. Use when the user wants the reusable graph-ranking engine itself, not the broader outreach or network-maintenance workflow layered on top of it.
XとLinkedInでのウォームイントロ発見、ブリッジスコアリング、ネットワークギャップ分析のための重み付きソーシャルグラフランキング。ユーザーがランキングエンジン自体を必要としている場合（より広いプロモーションやネットワーク維持ワークフローではなく）に使用する。
Spring Boot架构模式、REST API设计、分层服务、数据访问、缓存、异步处理和日志记录。用于Java Spring Boot后端工作。
Spring Boot architecture patterns, REST API design, layered services, data access, caching, async processing, and logging. Use for Java Spring Boot backend work.
Spring Boot architecture patterns, REST API design, layered services, data access, caching, async processing, and logging. Use for Java Spring Boot backend work.
Java Spring Boot 服务中认证/授权、验证、CSRF、密钥、标头、速率限制和依赖安全性的 Spring Security 最佳实践。
Spring Security best practices for authn/authz, validation, CSRF, secrets, headers, rate limiting, and dependency security in Java Spring Boot services.
Spring Security best practices for authn/authz, validation, CSRF, secrets, headers, rate limiting, and dependency security in Java Spring Boot services.
Test-driven development for Spring Boot using JUnit 5, Mockito, MockMvc, Testcontainers, and JaCoCo. Use when adding features, fixing bugs, or refactoring.
Test-driven development for Spring Boot using JUnit 5, Mockito, MockMvc, Testcontainers, and JaCoCo. Use when adding features, fixing bugs, or refactoring.
使用JUnit 5、Mockito、MockMvc、Testcontainers和JaCoCo进行Spring Boot的测试驱动开发。适用于添加功能、修复错误或重构时。
Verification loop for Spring Boot projects: build, static analysis, tests with coverage, security scans, and diff review before release or PR.
Verification loop for Spring Boot projects: build, static analysis, tests with coverage, security scans, and diff review before release or PR.
Spring Boot项目验证循环：构建、静态分析、测试覆盖、安全扫描，以及发布或PR前的差异审查。
建议在逻辑间隔处手动压缩上下文，以在任务阶段中保留上下文，而非任意的自动压缩。
Suggests manual context compaction at logical intervals to preserve context through task phases rather than arbitrary auto-compaction.
Suggests manual context compaction at logical intervals to preserve context through task phases rather than arbitrary auto-compaction.
Suggests manual context compaction at logical intervals to preserve context through task phases rather than arbitrary auto-compaction.
임의의 자동 컴팩션 대신 논리적 간격에서 수동 컨텍스트 압축을 제안하여 작업 단계를 통해 컨텍스트를 보존합니다.
Thread-safe data persistence in Swift using actors — in-memory cache with file-backed storage, eliminating data races by design.
Swiftでactorを使用してスレッドセーフなデータ永続化を実装する——メモリキャッシュとファイルバックドストレージを組み合わせ、設計によってデータ競合を排除する。
Swift 6.2のアクセシブルな並行処理——デフォルトはシングルスレッド、@concurrentは明示的なバックグラウンドオフロードに使用し、分離の一貫性はMainActor型に使用する。
テスト可能なSwiftコードのためのプロトコルベースの依存性注入——焦点を絞ったプロトコルとSwift Testingを使用してファイルシステム、ネットワーク、外部APIをモックする。
Protocol-based dependency injection for testable Swift code — mock file system, network, and external APIs using focused protocols and Swift Testing.
@Observableを使用した状態管理、ビュー合成、ナビゲーション、パフォーマンス最適化、モダンなiOS/macOS UIのベストプラクティスを備えたSwiftUIアーキテクチャパターン。
在编写新功能、修复错误或重构代码时使用此技能。强制执行测试驱动开发，确保单元测试、集成测试和端到端测试的覆盖率超过80%。
Use this skill when writing new features, fixing bugs, or refactoring code. Enforces test-driven development with 80%+ coverage including unit, integration, and E2E tests.
新機能の作成、バグ修正、コードのリファクタリング時にこのスキルを使用します。ユニット、統合、E2Eテストを含む80%以上のカバレッジでテスト駆動開発を強制します。
Use this skill when writing new features, fixing bugs, or refactoring code. Enforces test-driven development with 80%+ coverage including unit, integration, and E2E tests.
새 기능 작성, 버그 수정 또는 코드 리팩터링 시 이 스킬을 사용하세요. 단위, 통합, E2E 테스트를 포함한 80% 이상의 커버리지로 테스트 주도 개발을 시행합니다.
Use this skill when writing new features, fixing bugs, or refactoring code. Enforces test-driven development with 80%+ coverage including unit, integration, and E2E tests.
Yeni özellikler yazarken, hata düzeltirken veya kod refactor ederken bu skill'i kullanın. Unit, integration ve E2E testlerini içeren %80+ kapsam ile test güdümlü geliştirmeyi zorlar.
並列チームを構成して派遣するためのインタラクティブなエージェント選択ツール
Interactive agent picker for composing and dispatching parallel teams
eccのための証拠優先のリポジトリ実行ワークフロー。ユーザーがコマンドの実行、リポジトリの確認、CIの失敗のデバッグ、正確な実行と検証の証明を伴う狭い修正のプッシュを必要とする場合に使用する。
Evidence-first repo execution workflow for ecc. Use when the user wants a command run, a repo checked, a CI failure debugged, or a narrow fix pushed with exact proof of what was executed and verified.
Expert guidance for developing with the tinystruct Java framework. Use when working on the tinystruct codebase or any project built on tinystruct — including creating Application classes, @Action-mapped routes, unit tests, ActionRegistry, HTTP/CLI dual-mode handling, the built-in HTTP server, the event system, JSON with Builder/Builders, database persistence with AbstractData, POJO generation, Server-Sent Events (SSE), file uploads, and outbound HTTP networking.
tinystructフレームワークでアプリケーションモジュールまたはマイクロサービスを開発する際に使用。ルーティング、コンテキスト管理、BuilderによるJSON処理、CLI/HTTPデュアルモードのパターンをカバー。
回答する前に、どれだけの回答深度を消費するかについてユーザーに情報に基づいた選択を提供する。ユーザーが回答の長さ、深さ、またはトークンバジェットを明示的に制御したい場合にこのスキルを使用する。トリガー条件："token budget", "token count", "token usage", "token limit", "response length", "answer depth", "short version", "brief answer", "detailed answer", "exhaustive answer", "respuesta corta vs larga", "cuántos tokens", "ahorrar tokens", "responde al 50%", "dame la versión corta", "quiero controlar cuánto usas"、またはユーザーが回答のサイズや深さの制御を明示的に求めるその他の明確なバリエーション。トリガーしない条件：ユーザーが現在のセッションでレベルを指定済み（そのレベルを維持）、リクエストが明らかに一言の回答、または「token」が認証/セッション/支払いトークンを指している。origin: community
>- Offers the user an informed choice about how much response depth to consume before answering. Use this skill when the user explicitly wants to control response length, depth, or token budget. "response length", "answer depth", "short version", "brief answer", "detailed answer", "exhaustive answer", "respuesta corta vs larga", "cuántos tokens", "ahorrar tokens", "responde al 50%", "dame la versión corta", "quiero controlar cuánto usas", or clear variants where the user is explicitly asking to control answer size or depth. session (maintain it), the request is clearly a one-word answer, or "token" refers to auth/session/payment tokens rather than response size.
Record polished UI demo videos using Playwright. Use when the user asks to create a demo, walkthrough, screen recording, or tutorial video of a web application. Produces WebM videos with visible cursor, natural pacing, and professional feel.
Playwrightを使用して美しいUIデモ動画を録画する。ユーザーがWebアプリのデモ、ウォークスルー、スクリーン録画、またはチュートリアル動画の作成を求める場合に使用する。可視カーソル、自然なリズム、プロフェッショナルな仕上がりのWebM動画を生成する。
UIスクリーンショットやデザインエクスポートをVue 3コンポーネントに一括変換する際に使用。Vant、Element Plus、Ant Design Vueに対応。
Use when the user has UI screenshots or design exports that need batch conversion into Vue 3 components, especially with Vant, Element Plus, or Ant Design Vue.
Use when managing an Uncloud cluster — deploying services, configuring Caddy ingress, adding static proxy routes for non-cluster devices, publishing ports, scaling, inspecting logs, or managing machines and volumes with the `uc` CLI.
Operate notifications as one ecc-native workflow across GitHub, Linear, desktop alerts, hooks, and connected communication surfaces. Use when the real problem is alert routing, deduplication, escalation, or inbox collapse.
GitHub、Linear、デスクトップアラート、フック、接続された通信インターフェースを網羅する、統合されたeccネイティブワークフローとして通知を運用する。真の問題がアラートルーティング、重複排除、エスカレーション、またはインボックス崩壊である場合に使用する。
USPTO patent and trademark data workflow for official record lookup, PatentSearch queries, TSDR checks, assignment data, and reproducible IP research logs.
公式記録の検索、PatentSearch クエリ、TSDR チェック、譲渡データ、および再現可能な IP 調査ログのための USPTO 特許・商標データワークフロー。
OpenAI Codex 会话的全面验证系统。
A comprehensive verification system for OpenAI Codex sessions.
OpenAI Codex 세션을 위한 포괄적인 검증 시스템.
A comprehensive verification system for OpenAI Codex sessions.
OpenAI Codex oturumları için kapsamlı doğrulama sistemi.
ビデオとオーディオの表示、理解、アクション。表示：ローカルファイル、URL、RTSP/ライブストリーム、またはリアルタイムのデスクトップ録画からコンテンツを取得し、リアルタイムコンテキストと再生可能なストリームリンクを返す。理解：フレームを抽出し、ビジュアル/セマンティック/時間的インデックスを構築し、タイムスタンプと自動クリップでモーメントを検索する。アクション：トランスコードと正規化（コーデック、フレームレート、解像度、アスペクト比）、タイムライン編集（字幕、テキスト/画像オーバーレイ、ブランディング、オーディオオーバーレイ、吹き替え、翻訳）、メディアアセットの生成（画像、オーディオ、ビデオ）、ライブストリームまたはデスクトップキャプチャされたイベントのリアルタイムアラートを実行する。
See, Understand, Act on video and audio. See- ingest from local files, URLs, RTSP/live feeds, or live record desktop; return realtime context and playable stream links. Understand- extract frames, build visual/semantic/temporal indexes, and search moments with timestamps and auto-clips. Act- transcode and normalize (codec, fps, resolution, aspect ratio), perform timeline edits (subtitles, text/image overlays, branding, audio overlays, dubbing, translation), generate media assets (image, audio, video), and create real time alerts for events from live streams or desktop capture.
AI辅助的视频编辑工作流程，用于剪辑、构建和增强实拍素材。涵盖从原始拍摄到FFmpeg、Remotion、ElevenLabs、fal.ai，再到Descript或CapCut最终润色的完整流程。适用于用户想要编辑视频、剪辑素材、制作vlog或构建视频内容的情况。
AI-assisted video editing workflows for cutting, structuring, and augmenting real footage. Covers the full pipeline from raw capture through FFmpeg, Remotion, ElevenLabs, fal.ai, and final polish in Descript or CapCut. Use when the user wants to edit video, cut footage, create vlogs, or build video content.
AI-assisted video editing workflows for cutting, structuring, and augmenting real footage. Covers the full pipeline from raw capture through FFmpeg, Remotion, ElevenLabs, fal.ai, and final polish in Descript or CapCut. Use when the user wants to edit video, cut footage, create vlogs, or build video content.
ビザ申請書類（画像）を英語に翻訳し、原文と翻訳を含むバイリンガルPDFを作成する
Vite build tool patterns including config, plugins, HMR, env variables, proxy setup, SSR, library mode, dependency pre-bundling, and build optimization. Activate when working with vite.config.ts, Vite plugins, or Vite-based projects.
Vite build tool patterns including config, plugins, HMR, env variables, proxy setup, SSR, library mode, dependency pre-bundling, and build optimization. Activate when working with vite.config.ts, Vite plugins, or Vite-based projects.
E2E testing for Windows native desktop apps (WPF, WinForms, Win32/MFC, Qt) using pywinauto and Windows UI Automation.
E2E testing for Windows native desktop apps (WPF, WinForms, Win32/MFC, Qt) using pywinauto and Windows UI Automation.
アクティブなリポジトリ、MCPサーバー、プラグイン、コネクター、環境サーフェス、ツールのセットアップを監査し、最も価値の高いeccネイティブスキル、フック、エージェント、オペレーターワークフローを推奨する。ユーザーがOpenAI Codexのセットアップを支援してほしい場合や、環境で実際に何が使えるかを理解したい場合に使用する。
Audit the active repo, MCP servers, plugins, connectors, env surfaces, and harness setup, then recommend the highest-value ecc-native skills, hooks, agents, and operator workflows. Use when the user wants help setting up OpenAI Codex or understanding what capabilities are actually available in their environment.
X/Twitter API integration for posting tweets, threads, reading timelines, search, and analytics. Covers OAuth auth patterns, rate limits, and platform-native content posting. Use when the user wants to interact with X programmatically.
X/Twitter API integration for posting tweets, threads, reading timelines, search, and analytics. Covers OAuth auth patterns, rate limits, and platform-native content posting. Use when the user wants to interact with X programmatically.
X/Twitter API集成，用于发布推文、线程、读取时间线、搜索和分析。涵盖OAuth认证模式、速率限制和平台原生内容发布。当用户希望以编程方式与X交互时使用。
> Audit system prompts, agent prompts, router prompts, tool/function-call prompts, and coding-agent instructions as executable contracts. Use before writing or seeding prompts; blocks vague "fix this / write code" tasks missing ownership and verification. Works with Hermes, Claude Code, Codex, OpenCode, OpenClaw.
| Interactive code simulation engine that spawns ghost personas to review your code before it ships. Each ghost walks through your code line-by-line from a idempotency), The Enterprise Edge (business logic gaps, multi-currency, B2B tax exemptions, locale), Chaos Monkey (timeouts, partial failures, network partitions, OOM). Produces a chaos timeline, structured bug report with severity ratings, and three resolution tiers (quick fix, robust architecture, generated test suite). Use this skill whenever the user mentions code review, PR review, "find bugs", "what could go wrong", "will this break", "is this safe", "stress test", "edge cases", design review, pre-merge check, dry run, chaos test, or wants a second opinion on any code — even if they don't explicitly ask for "ghost personas" or "simulation". Also trigger when someone pastes a code snippet with any question about its correctness or safety.
| Rates any SKILL.md on a 0-100 scale across 10 dimensions with a SHIP / REWORK / SCRAP verdict. Evaluates trigger precision, instruction clarity, output predictability, edge case coverage, anti-hallucination guardrails, developer experience, composability, open-source readiness, wow factor, and real-world utility. No flattery — calibrated against Anthropic's own skill-creator rubric. Use this skill whenever someone says "score this skill", "rate my skill", "is this skill good", "skill review", "skill audit", "roast my SKILL.md", "grade this", "will this skill work", "evaluate my skill", "how good is this", or pastes a SKILL.md and asks for feedback. Also trigger when comparing two skills, benchmarking a skill collection, or asking "what's wrong with this skill" — even without the word "score".
Segmenting home networks into VLANs for IoT, guest, trusted, and server traffic using UniFi, pfSense/OPNsense, and MikroTik — including switch trunk config, firewall rules, and wireless SSID mapping.
Pi-hole installation, blocklist management, DNS-over-HTTPS setup, DHCP integration, local DNS records, and troubleshooting broken DNS resolution on a home network.
WireGuard VPN server setup, peer configuration, key generation, split tunneling vs full tunnel routing, and remote access to a home network from mobile and laptop clients.