データ分析、機械学習、LLMアプリ、プロンプト設計（9,145 件）
Display and manipulate PDF documents using PDFKit. Use when embedding PDFView to show PDF files, creating or modifying PDFDocument instances, adding annotations (highlights, notes, signatures), extracting text with PDFSelection, navigating pages, generating thumbnails, filling PDF forms, or wrapping PDFView in SwiftUI.
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Build iOS App Clips with invocation URLs, NFC, QR codes, App Clip Codes, Safari banners, Maps, Messages, and shared App Group data handoff to the full app. Covers target setup, experience configuration, size limits, NSUserActivity handling, SKOverlay promotion, location confirmation, and capability limits. Use when creating App Clips or wiring App Clip invocation and full-app migration.
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Access accelerometer, gyroscope, magnetometer, pedometer, and activity-recognition data using CoreMotion. Use when reading device sensor data, counting steps, detecting user activity (walking/running/driving), tracking altitude changes, or implementing motion-based interactions in iOS/watchOS apps.
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Integrate on-device AI using Foundation Models framework, Core ML, and open-source LLM runtimes on Apple Silicon. Covers Foundation Models (LanguageModelSession, @Generable, @Guide, SystemLanguageModel, structured output, tool calling), Core ML (coremltools, model conversion, quantization, palettization, pruning, Neural Engine, MLTensor), MLX Swift (transformer inference, unified memory), and llama.cpp (GGUF, cross-platform LLM). Use when building tool-calling AI features, working with guided generation schemas, converting models, or running on-device inference.
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Tokenize, tag, and analyze natural language text using Apple's NaturalLanguage framework and translate between languages with the Translation framework. Use when adding language identification, sentiment analysis, named entity recognition, part-of-speech tagging, text embeddings, or in-app translation to iOS/macOS/visionOS apps.
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VIP+W (View-Interactor-Presenter-Worker) Clean Architecture for iOS with unidirectional data flow and proper separation of concerns
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Pure UIKit patterns for state management, data binding, and component design without SwiftUI bridging
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Expert Core Data guidance (iOS/macOS): stack setup, fetch requests & NSFetchedResultsController, saving/merge conflicts, threading & Swift Concurrency, batch operations & persistent history, migrations, performance, and NSPersistentCloudKitContainer/CloudKit sync.
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Choose OpenRouter models and routers, query live catalog data, use structured outputs and batch inference, and debug routing with metadata. Use when working with OpenRouter APIs, openrouter/auto, openrouter/free, model discovery, pricing, providers, batch jobs, or structured JSON responses.
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Ground rules for an effective subagent in a loop, workflow, or graph run. Stay in scope, escalate when stuck, return structured results. Use when acting as a subagent, writing subagent prompts, or reviewing delegated agent behavior.
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Use this skill when implementing full-text search, autocomplete, or vector/semantic search and RAG with MongoDB Atlas. Trigger words: 全文検索, あいまい検索, オートコンプリート, ベクトル検索, セマンティック検索, 類似検索, Atlas Search, $search, $vectorSearch, RAG, embedding.
Use this skill when validating API input, environment variables, form data, or DB responses at runtime boundaries. Trigger words: バリデーション, 入力検証, Zod, スキーマ, env 検証, 型強制, parse, safeParse, ランタイム境界.
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Use this skill whenever user-controlled input flows into a MongoDB query, filter, or update. Trigger words: NoSQL Injection, ユーザー入力, req.body, クエリに渡す, find, filter, spread, $where, 検索条件, security review.
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This skill should be used when the user asks to "fill a template", "テンプレート入力", "書式入力", "裁判所書類の作成", "テンプレートに入力", "書式に記入", "この書式に入れて", "PDFからテンプレートに", "書類を作成して", "これも追加して", "このデータも入れて", or wants to auto-populate or incrementally add data to court documents.
Launch gent (this repo's TUI agent harness) on the scripted model in a scratch home, check the run is worth driving, drive the real TUI and `gent ctl` as a user does from a feature map, and keep the proof. Use to check a change in the real TUI, to confirm a turn, a slash command, a pane, a picker or a ctl call works, or to show the owner it works. No paid model call, no owner data.
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AI生成文章(Slop)から元のユーザープロンプトを逆算・復元するときに使用する。
Write an evidence-based status update from Linear data - summarize what shipped, what is in progress, what is blocked or stale for a project, cycle, or a person's issues, and optionally post it as a Linear project status update after the user approves the text. Use for "status for project X", "weekly update", "what moved this cycle".
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Choose and produce an appropriate chart/dashboard/visual explanation from data, with legible encodings and source/assumption notes.
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当一份实验数据可能藏着仪器或环境偏差时使用。扫描漂移、温度依赖、非线性、滞回、重复不一致这几类系统误差特征，再把每一类归因到一个具体的物理过程（热学、电子学、机械），而不是一句「数据有问题」。相关不等于因果——脚本给的是线索，归因要另找证据。
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当需求还只是"帮我写个东西""让 AI 做这个任务"这种一句话时使用。用至多 3–5 个高杠杆追问把它补成一份可交付的任务简报——目标、产物、受众、已有素材、约束、验收标准、不做什么、待确认假设，外加一段可直接粘贴的执行 prompt。简报的九个标题保持英文（内容用什么语言都行），字段完整性由 scripts/check_brief.py 校验。产出不绑定任何一家模型，人或 Agent 都能照着执行。不适用于：写歌交给 lyric-concept-builder，复习计划交给 deadline-to-study-plan，建模题交给 modeling-problem-reading-coach，物理题交给 physics-problem-router；使用者坚持直接要成品、一个问题都不肯答时也不用本 skill。
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当使用者说"让 AI 写谱不要直接生成音频"、"做一个 AI 作曲的后端"、"LLM 输出 MIDI 怎么做"、"生成的音符老是越界/被截断"、"要能导出 .mid 给 DAW"时使用。用 LLM（BYOK / OpenAI 兼容接口）从零生成可用的管弦乐 MIDI 与分轨音频：两级调用（整曲和声蓝图 + 逐乐器音符表）、提示词结构、被 max_tokens 截断时的残稿抢救、确定性校验修复、渲染与 MIDI 导出，以及全程的规则作曲降级策略。降级事实必须如实写进元数据，不假装是模型写的。参考实现是 MaestrWave 的 M7 写谱演奏模式。
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Plan and execute Convex schema migrations safely, including adding fields, creating tables, and data transformations. Use when schema changes affect existing data.
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Plans Convex schema and data migrations with widen-migrate-narrow and @convex-dev/migrations. Use for breaking schema changes, backfills, table reshaping, or zero-downtime rollouts.
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Use when the user says /localstop, localstop, stop localhost for this app, /localstopall, localstopall, or asks to stop local development servers for this Teleprompt app.
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