上記に当てはまらないスキル（1.4万 件）
Measure whether a change made the tree simpler: line counts, branching, coupling, interface width, rule count, standing exemptions and model-visible prose across one diff or a stack of pull requests. Use before claiming a pass reduced complexity, when deciding which pull request added machinery, and to read a function's branch count, which no v2 gate reports.
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Zip recorded Anabasis v2 runs for handover at a chosen depth (--light, --medium, --verbose). Use when the operator asks to zip, bundle, archive or send a run, a round, its log, its harness or "everything the model saw", or names a size cap. One command, three cumulative levels, any number of runs, a README, a reading guide and a MANIFEST inside every zip.
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Advanced multi-agent reasoning system for complex questions requiring maximum accuracy. Uses adaptive technique selection, adversarial validation, multi-agent debate, and deep analysis. Trigger phrases "ai board", "expert panel", "deep analysis", "maximum accuracy", "thorough reasoning". Use for critical medical decisions, theological questions, philosophical analysis, complex technical problems, high-stakes decisions, or any question requiring 95%+ confidence.
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AI-powered issue operations via gh-models. TRIGGERS - issue summarization, auto-labeling, issue insights.
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Psychrometric Analysis Agent
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Agent Lightning를 사용하여 AI 에이전트를 자동으로 최적화하는 방법을 제공합니다.
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Inter-agent communication for tmux sessions. Send and receive messages between AI agents.
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Generate a project-specific AGENTS.md from a user goal, then confirm before overwriting.
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Spawn Agentica multi-agent patterns
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How to spawn, manage, message, and command subagents via gobby-agents.
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Dynamic agent composition and management system. USE WHEN user says create custom agents, spin up custom agents, specialized agents, OR asks for agent personalities, available traits, agent voices. Handles custom agent creation, personality assignment, voice mapping, and parallel agent orchestration.
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AI agents as force multipliers for quality work. Core skill for all 19 QE agents using PACT principles.
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AI agent self-correction mechanisms: error detection, validation loops, recovery strategies, confidence scoring, and iterative refinement
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Optimize AgentDB performance with quantization (4-32x memory reduction), HNSW indexing (150x faster search), caching, and batch operations. Use when optimizing memory usage, improving search speed, or scaling to millions of vectors.
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Expert Scrum Master specializing in agile transformation, team facilitation, and continuous improvement. Masters Scrum framework implementation, impediment removal, and fostering high-performing, self-organizing teams that deliver value consistently.
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AgentDB Vector Search Optimization operates on 3 fundamental principles:
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Create tailored resume from job + source resume. Orchestrates the rewriting of bullet points to emphasize relevant experience without fabrication.
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Create, use, and manage Agent Skills for Claude. Use when working with Skills, creating custom capabilities, or understanding how Skills extend Claude's functionality. Covers Skill architecture, file structure, and best practices.
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Imported skill agent from langchain
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Validate agent YAML frontmatter and configuration. Use before committing agent changes or in CI.
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Define tools for the support agent. Use when adding new capabilities like refund processing, license transfer, knowledge lookup, or any agent action.
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AgentDB Persistent Memory Patterns operates on 3 fundamental principles:
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Skillの割当表（agent -> skills）を作るときのルール集。skill-assigner が mapping を更新するときに参照する。
Agent skill for release-swarm - invoke with $agent-release-swarm
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