上記に当てはまらないスキル（1.5万 件）
Iteratively refine a product spec by debating with multiple LLMs (GPT, Gemini, Grok, etc.) until all models agree. Use when user wants to write or refine a specification document using adversarial development.
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马斯克的思维操作系统。基于传记、播客、推文、法庭证词、决策记录和外部批评的深度调研， 提炼5个核心心智模型、8条决策启发式和完整的表达DNA。 用途：作为思维顾问，用马斯克的视角分析问题、审视决策、拆解成本结构、挑战行业假设。 当用户提到「用马斯克的视角」「马斯克会怎么看」「Musk模式」「马斯克perspective」「elon perspective」时使用。 即使用户只是说「这个成本合理吗」「从第一性原理想想」「白痴指数是多少」「五步算法」「能不能垂直整合」也可触发。 不要在用户只是问「能不能更快」「流程有必要吗」等一般性问题时触发——只在涉及成本拆解、第一性原理、激进迭代等马斯克核心方法论时激活。
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Rewrite AI-generated copy in Spanish and English so it sounds direct, concrete and human while preserving meaning, facts and numbers exactly. Use when drafts feel robotic, verbose or translated and need short active sentences without em-dashes.
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Use to select models to run locally with llama.cpp and GGUF on CPU, Mac Metal, CUDA, or ROCm. Covers finding GGUFs, quant selection, running servers, exact GGUF file lookup, conversion, and OpenAI-compatible local serving.
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Diagnose and fix performance problems in Shiny for R apps — slow startup, sluggish interactions, long-running blocking operations, and apps that struggle beyond a handful of concurrent users. Use when a Shiny app is slow, hangs, recomputes too much, times out, or needs to support more users; when the user asks to "speed up", "optimize", or "make faster" an existing Shiny app; or when preparing a prototyped app for real-world traffic.
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Build modern Shiny dashboards and applications using bslib (Bootstrap 5). Use when creating new Shiny apps, modernizing legacy apps (fluidPage, fluidRow/column, tabsetPanel, wellPanel, shinythemes), or working with bslib page layouts, grid systems, cards, value boxes, navigation, sidebars, filling layouts, theming, accordions, tooltips, popovers, toasts, or bslib inputs. Assumes familiarity with basic Shiny.
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Look up an R package's live status on cran.r-project.org - submission/review state (queue, human review, waiting, archived, past version's fate) or R CMD check results (OK/NOTE/WARN/ERROR per platform). Use for "what's the CRAN status of X", "did X get accepted/rejected", "is X passing CRAN checks", "when was version Y archived", "did win-builder get my package", "is win-builder processing my submission".
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N개 brand experiment를 한 화면에서 비교하는 gallery index.html을 생성. 각 카드는 brand name, wow rating, multi-turn refinement deltas, iframe scaled preview, standalone link 포함. '결과물 한 번에 보여줘', '갤러리 만들어', '5개 비교 뷰', 'experiment 결과 정리' 류 트리거. omd:harness가 N개 brand batch 작업 끝낸 직후 자동 호출되거나 사용자가 명시적으로 호출.
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오픈소스 릴리스 위생 루틴. 새 기능/스킬/에이전트를 추가했을 때 (1) 부산물(v1/v2 .bak, _source, 로그, scratch dir)이 changeset에 없는지, (2) 문서(README/docs/home)가 동기화됐는지, (3) npm 배포 대상인지(skills/ + files vs .claude local-preview) 판단했는지 체크리스트로 강제. '릴리스 준비', '커밋 전 점검', 'push 전에 정리', '배포 위생', 'release hygiene' 류 트리거. husky pre-commit이 부산물 게이트를 자동 실행.
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Legacy deep-reference writer safety gate. Use for old brand migration requests only to prevent retired section/frontmatter writes until the Core v2 catalog migration pipeline is authoritative.
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Legacy catalog component writer safety gate. Use when component harvesting is requested, but stop before editing until the Core v2 graph-backed catalog writer and readers are available.
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Maximum-craft one-page landing — the wow bar. omd:landing 의 구조 위에 마감(서체 조달·그레인·깊이·색보정·스크롤 타임라인)과 최고급 에셋을 얹고, 랜딩 검사 전 항목 통과를 합격선으로 삼는다. Trigger: '와우', '압도적인', '최고급', '쇼케이스용', 'aphrodite', '데모용 랜딩', '이거 자랑할 거야'.
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N개 brand experiment를 한 화면에서 비교하는 gallery index.html을 생성. 각 카드는 brand name, wow rating, multi-turn refinement deltas, iframe scaled preview, standalone link 포함. '결과물 한 번에 보여줘', '갤러리 만들어', '5개 비교 뷰', 'experiment 결과 정리' 류 트리거. omd:harness가 N개 brand batch 작업 끝낸 직후 자동 호출되거나 사용자가 명시적으로 호출.
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Maximum-craft one-page landing — the wow bar. omd:landing 의 구조 위에 마감(서체 조달·그레인·깊이·색보정·스크롤 타임라인)과 최고급 에셋을 얹고, 랜딩 검사 전 항목 통과를 합격선으로 삼는다. Trigger: '와우', '압도적인', '최고급', '쇼케이스용', 'aphrodite', '데모용 랜딩', '이거 자랑할 거야'.
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add all numbers in a text file by 10 and save to a new file. Use when user mentions read a file add numbers by 10, process number file, batch calculation.
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Minus all numbers in a text file by 5 and save to a new file. Use when user mentions read a file minus numbers by 15, process number file, batch calculation.
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标识符字段检查工具。读取结构化数据文件，检查是否存在指定的质量标识符字段（默认为QC0000）， 如果不存在则添加该字段，最后输出为相同格式的文件。当用户提到标识符字段检查、添加质量标识符、QC字段检查等需求时使用此skill。 即使用户没有明确说出"标识符字段"，只要任务涉及检查或添加质量标识符字段，就应该使用此skill。
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加权采样算子。读取JSONL记录，按数值型权重字段执行随机采样，支持有放回和无放回两种模式。当用户提到加权抽样、按权重抽样、优先级采样、重要性重采样等需求时使用此skill。即使用户没有明确说出“加权采样”，只要任务涉及按记录权重选择样本，就应该使用此skill。不负责按类别分层均衡、普通随机采样或文本内容过滤。
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格式一致性校验工具。读取被检验表和标准化数据模式表，比对两者的表头结构（字段名、字段数量）是否一致， 校验通过后输出数据文件。当用户提到格式一致性校验、表头校验、数据结构比对、字段一致性检查等需求时使用此skill。 即使用户没有明确说出"格式一致性"，只要任务涉及比对数据表结构与标准模式结构，就应该使用此skill。
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用于识别海洋生物的技能。当用户希望识别海洋生物、上传图片识别图中海洋生物等情况时触发。
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PiFlow 技能生成器。当用户完成了一次完整并成功的数据处理任务时调用，根据当前 skills/generated 的本地约定和 references/piflow_skill_template.md 通用模板创建、更新或校验 PiFlow-compatible skill，包括 UTF-8 编码的 SKILL.md、DAG 可读的 input_params/output_params、version/tag 元数据、skill.json、scripts/references/assets 资源目录，以及本地校验脚本。仅在用户明确要求生成或保存 skill，或某次数据处理任务已经完成并需要把已验证成功的操作流程沉淀为 skill 时使用；默认不要因为“可能需要 skill”或“当前能力不足”而优先触发此 skill。
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Multiply all numbers in a text file by 10 and save to a new file. Use when user mentions multiply numbers by 10, process number file, batch calculation.
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纯文本文件采集工具。读取单个文本文件或目录中的 txt、md、rst、log、text 文件，执行文件正文采集，输出结构化文本记录文件。 当用户提到文本文件采集、读取纯文本语料、汇总 Markdown/RST/日志文本、把本地文本文件转成结构化记录等需求时使用此 skill。 即使用户没有明确说出"文本采集"，只要任务涉及把本地纯文本文件内容收集成统一记录，就应该使用此 skill。 不负责文档解析、图片解析、表格读取、文本清洗或质量过滤。
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显式 schema 校验工具。读取结构化数据与用户提供的 schema，检查字段存在性、字段类型、枚举、范围、长度、正则格式、日期格式、表级行数与缺失率约束，并输出校验报告。 当用户提到 schema 校验、结构校验、模式校验、字段存在性检查、字段类型检查、枚举校验、范围校验、格式校验、表头结构校验等需求时使用此 skill。 即使用户没有明确说出"schema_validator"，只要任务是在检查结构化数据是否符合明确 schema 规则，就应该使用此 skill。 不负责数据清洗、去重、业务合理性判断、跨字段一致性、参照完整性、分布异常分析或数据转换。
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