開発のスキル

`.agent/agents/reviewer.md` を入口に、PR差分やローカル差分を日本語でレビューするスキル。ユーザーが「レビュー」「PR確認」「差分確認」「コードレビュー」「reviewer」「レビュー指摘に対応」などを依頼したときに使う。GitHubレビュー指摘の対応（分類・方針提示・Worker委譲・resolved化）も扱う。

TanStack Form best practices for type-safe form management, validation, field composition, and submission handling in React. Use when building forms with complex validation, integrating schema libraries (Zod/Valibot/ArkType), composing reusable form components, managing array/dynamic fields, or integrating with meta-frameworks (TanStack Start, Next.js, Remix).

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React and Next.js performance optimization guidelines from Vercel Engineering. This skill should be used when writing, reviewing, or refactoring React/Next.js code to ensure optimal performance patterns. Triggers on tasks involving React components, Next.js pages, data fetching, bundle optimization, or performance improvements.

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Build accessible UI components with React Aria Components. Use when developers mention React Aria, react-aria-components, accessible components, or need unstyled accessible primitives. Provides documentation for building custom accessible UI with hooks and components.

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Create high-quality git commits: review/stage intended changes, split into logical commits, and write clear commit messages (including Conventional Commits). Use when the user asks to commit, craft a commit message, stage changes, or split work into multiple commits.

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Build type-safe validated forms using React Hook Form v7 and Zod v4. Single schema works on client and server with full TypeScript inference via z.infer. Use when building forms, multi-step wizards, or fixing uncontrolled warnings, resolver errors, useFieldArray issues, performance problems with large forms.

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Type-safe URL query state management with nuqs 2.x. Use when writing or reviewing code that uses useQueryState, useQueryStates, URL search params, query parameters, nuqs parsers, createLoader, createSearchParamsCache, createSerializer, or URL state in Next.js, React, Remix, React Router, or TanStack Router.

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Next.js 16 Cache Components - PPR, use cache directive, cacheLife, cacheTag, updateTag

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Score a PhD applicant's profile and rank candidate advisors using a connection-first 4.0-scale scoring system. Best-supported for physics / HEP and materials science (MSE), with the scoring engine extensible to chemistry, biology, CS, math, EE, ChemE, earth science (each with field-specific caveats — see references/journal_tiers.md). Use when the user wants to evaluate their PhD application chances, find matching advisors at top US programs, score a CV for graduate school, or compare candidate professors. Also triggers when the user mentions phdtaketaketake or its connection-first philosophy of valuing advisor network over h-index.

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Secure environment variable management with Varlock. Use when handling secrets, API keys, credentials, or any sensitive configuration. Ensures secrets are never exposed in terminals, logs, traces, or Claude's context. Trigger phrases include "environment variables", "secrets", ".env", "API key", "credentials", "sensitive", "Varlock".

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Refactor large DataRobot skill files by moving detailed content into directly linked reference files while preserving meaning. Use when a skill triggers context-window warnings, needs progressive disclosure, or should be chunked without changing guidance.

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Use when the user wants to create, configure, scale, debug, observe, or roll out container workloads on DataRobot's Workload API. Triggers: deploy a container as a managed service; list/start/stop workloads; change replica counts or autoscaling; pick CPU/GPU compute bundles; inject DataRobot credentials as env vars; diagnose stuck/errored/crash-looping workloads (CrashLoopBackOff, ImagePullBackOff, OOMKilled, probe failures, exec format error); pull application logs/OpenTelemetry traces/metrics/request stats; create or iterate container artifacts; build images server-side; lock artifacts for production; zero-downtime rolling artifact replacement.

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MindStudio Profiler Analyze（msprof-analyze）是面向 AI 训练与推理场景的性能分析工具，基于采集得到的 profiling 数据进行统计、比对和诊断，帮助定位计算、通信、调度及集群场景下的性能瓶颈。

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解析中文自然语言中的 AISBench 测评需求，检查 Python 与 AISBench 运行环境，通过分轮追问确认关键配置，将基准名称映射为仓库内的数据集任务，在用户最终确认后生成并执行 AISBench CLI，并返回精度指标和产物路径。适用于用户要求使用 AISBench 评测模型或运行数据集；不适用于实现新数据集或仅解释基准概念。

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对 msMemScope 显存数据做全链路处理：根据用户的显存问题诉求（OOM、显存泄漏、显存占比拆解、Step 间对比等），指导并帮助用户以最合适的 msMemScope 采集配置完成显存数据采集（支持命令行、Python 接口、mstx 打点三种采集方式，覆盖训练、推理 vLLM-Ascend、FSDP、强化学习 verl 等场景）；对已采集的 memscope_dump_*.csv/db 数据做系统性解读与问题诊断（整体显存曲线趋势分析、显存使用大头按模块/组件拆解分析、显存峰值点各模块与流程占比分析，以及对显存泄漏、OOM 等典型问题的根因定位与原因分析）。

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昇腾AscendC算子调试工具（msDebug）技能，含两大流程：①上板调试——算子加 -g -O0 编译后由 msdebug 拉起，支持断点、单步、变量/内存打印、核切换、寄存器读取；②coredump解析——用户指定 core 文件路径后，msdebug 加载解析挂掉代码行/异常调用栈/现场变量。触发关键词：msdebug、算子调试、上板调试、断点、单步调试、打印变量、读内存、核切换、寄存器、coredump、core文件、调用栈、崩溃解析

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Install and verify the msmodeling development environment. Use when the user explicitly asks to install msmodeling dependencies, set up this repository, create `myenv` with `uv`, install this repository's `requirements.txt`, set project `PYTHONPATH`, or configure `HF_ENDPOINT`; if the user only says to install an environment, ask whether they mean msmodeling dependencies before proceeding.

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在遇到模型精度问题，需要分析定位时使用。典型的精度问题包括回复输出中有乱码或重复、精度测评不达标等。

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当用户提供 GitHub 文件页面链接，或希望读取某个仓库中的源码、配置、README、Markdown、docs 内容时，使用此技能。技能支持将 `github.com/<owner>/<repo>/blob/<ref>/...` 转换为 `raw.githubusercontent.com` 链接并获取内容；读取仓库 docs 时先列出仓库根目录、按真实结构定位 `docs/` 目录（语言子目录、索引），不要假设所有仓库都有固定目录或 `agent_router.md`（该文件仅当根目录确实存在时才可选参考）。

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执行msProbe数据比对并分析比对结果，定位确定性计算问题首个输入一致输出不一致的API。

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Design AI-powered code review systems. TRIGGERS - Use when user needs help with ai-code-review-system related tasks.

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Build AI champion programs for adoption. TRIGGERS - Use when user needs help with ai-champion-program related tasks.

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Build AI code generation systems. TRIGGERS - Use when user needs help with ai-code-generator related tasks.

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Design AI API gateways with rate limiting and routing. TRIGGERS - Use when user needs help with ai-api-gateway related tasks.

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