データ・AIのスキル

RAG-specific best practices for LlamaIndex, ChromaDB, and Celery workers. Covers ingestion, retrieval, embeddings, and performance.

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用于 XSS、SQL 注入、SSTI、SSRF、XXE、JWT、鉴权绕过、文件上传、请求走私、OAuth/OIDC、SAML 与原型污染等 Web 类 CTF 题;触发名:ctf-web

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用于对抗样本、模型提取、提示注入、成员推断、训练投毒、LoRA 滥用、LLM 越狱等 AI/ML 相关 CTF 题;触发名:ctf-ai-ml

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Strix SQL 注入测试手册,覆盖 union、blind、error-based 与 ORM 绕过技巧;触发名:strix-sql-injection

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Implement a playbook from its PROMPT specification files. Supports both single-framework (PROMPT-REACT.md, etc.) and 3-framework (PROMPT-3-FRAMEWORKS.md) modes.

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Drive the real Course Video Manager web app in a browser and capture proof of what it did. Use to verify a change before opening a PR, to reproduce a reported UI bug, to see what a page actually renders, or to capture a screenshot of app behaviour. Runs on a per-run, writable clone of a local copy of Matt's data by default — click anything that mutates; production is never written to.

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Implement semantic vector search with AgentDB for intelligent document retrieval, similarity matching, and context-aware querying. Use when building RAG systems, semantic search engines, or intelligent knowledge bases.

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Stream-JSON chaining for multi-agent pipelines, data transformation, and sequential workflows

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SwiftUI's actual mental model — view identity, lifetime, and dependencies (the Demystify canon), state ownership decision rules, Observation's per-property tracking, body-performance discipline, and the main-actor concurrency contract. Use when state resets mysteriously, views re-render too often, animations glitch between branches, choosing @State vs @Bindable vs plain property, or debugging "why did body run."

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Generates the complete win-back offer flow for churned subscribers — StoreKit Message API handling, eligibility verification, offer sheet presentation, and analytics. Use when implementing win-back campaigns or re-engagement for lapsed subscribers.

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Generates technical architecture specification from PRD. Covers architecture pattern, tech stack, data models, and app structure. Use when creating ARCHITECTURE.md or designing system architecture.

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Close the post-launch loop — turn a live app's App Store signals (reviews, analytics, sales, crashes, listing conversion) into a metric-tagged backlog for the next version, AND verify whether last cycle's changes moved the metric they promised to move. Read-only on App Store Connect; every change is surfaced and routed to another command, never auto-applied. Use before planning the next version, on a monthly cadence, or ~1-2 weeks after shipping to check if a change worked.

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GeoToolbox PlaceDescriptor patterns with MapKit integration for location representation, geocoding, and multi-service place identifiers. Use when working with place descriptors, geocoding, or cross-service location data.

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Interpret app metrics and make data-driven decisions. Covers DAU/MAU, retention, LTV, ARPU, App Store Connect analytics, AARRR funnel analysis, cohort analysis, and diagnostic decision trees. Use when user wants to understand their metrics, diagnose problems, or build a data-driven growth plan.

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Generates user-facing usage statistics, activity summaries, and personalized insights dashboards (weekly recaps, year-in-review, Spotify Wrapped-style). Use when user wants to show usage stats, activity insights, or shareable recap screens. Different from analytics-setup which sends data to a backend — this shows insights to the USER on-device.

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Generates data export/import infrastructure for JSON, CSV, PDF formats with GDPR data portability, share sheet integration, and file import. Use when user wants data export functionality, CSV/JSON/PDF export, GDPR compliance data portability, import from files, or share sheet for data.

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Generates App Clip targets with invocation URL handling, lightweight experiences, and full app upgrade prompts. Use when user wants NFC/QR/Safari banner invocation, instant app experiences, or App Clip Card setup.

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Generates a minimum version enforcement system with hard-block and soft-prompt update flows, App Store redirect, and remote config or App Store lookup for version checks. Use when user wants force update, mandatory update, or minimum version check.

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Generates smart App Store review prompt infrastructure with configurable conditions and platform detection. Use when user wants to add review prompts, request ratings, or implement StoreKit reviews.

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Generate sample data and a multi-variant

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On-device LLM integration using Apple's Foundation Models framework. Use when implementing AI text generation, structured output, or tool calling.

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Core ML, Create ML, Vision framework, Natural Language framework, on-device ML integration. Use when user wants image classification, text analysis, object detection, sound classification, model optimization, or custom model integration. Covers Core ML vs Foundation Models decision.

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MapKit and GeoToolbox skills — PlaceDescriptor patterns, geocoding, and cross-service place identifiers with MapKit integration. Use when working with maps, place data, or geocoding.

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How App Store ratings actually behave — per-storefront isolation (your US stars show nowhere else), the never-reset rule, phased release + manual release as rating protection, and where prompting/replying fit. Use when planning ratings strategy for new markets, considering a ratings reset, setting release options, or diagnosing "why is my rating missing in country X."

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