上記に当てはまらないスキル（1.5万 件）
Quantify periodicity in a recorded agent session — dominant onset period in seconds, spectral entropy, autocorrelation lag. Use to prove a poll loop, measure how metronomic retries are, compare cadence between runs, or window into one suspicious stretch.
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Analyze one recorded agent session the way the Whalesong instrument does — signal shape first, computed findings second, exact evidence rows last. Use when the user asks what a session did, why it stalled, looped, errored, or burned tokens.
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Capture screenshots on registered computers, record on macOS or HarmonyOS, and manage saved captures. Probe capabilities before recording.
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Attach review scores to recorded Whalesong traces and build comparison pairs — mark a session good/bad/regressed, then diff two runs deterministically. Use when evaluating agent changes, reviewing a run after the fact, or building a small eval set.
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Read release notes/changelogs, update a defined dependency scope, handle breaking changes, and verify. Explicit-only; no broad update-everything by inference.
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Improve clarity and reduce needless complexity after behavior is understood; preserve behavior and keep cleanup separate from correctness fixes.
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Search a local macOS Photos library and export selected copies when the user asks to find or use their own photos.
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Break a large, parallelizable goal into bounded work units, coordinate existing agent/worktree machinery, integrate, and verify. Explicit-only.
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Ask one useful structured question at a time only when material product/implementation choices are genuinely missing; remember answers and produce a brief/spec. Discoverable facts should be investigated instead of asked.
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Carry an authorized, defined request or approved plan through scoped edits and proportionate verification. Skill loading is not write authorization by itself.
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Write a compact, decision-ready handoff so the next session (or the user) can continue without reconstructing the current one. Use when the session is ending, context is running low, the user asks for a handoff / 'pass the baton' / 'hand off', or a long-running operation needs a durable state checkpoint.
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Set, review, and update the user's goals. Use when: goals, resolutions, track progress, what am I working toward, or holding me accountable.
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Track flights and look up status and schedules. Use when: flight status, track a flight, flightaware, arrivals, departures, delays, or a flight number.
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Generate a small set of independent candidate solutions in worktrees, judge them against one explicit rubric, and apply the winner only after PASS verification.
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Control Spotify playback and search the library and playlists. Use when: spotify, music, playlist, play, pause, or what's playing.
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Bank accounts, balances, and transactions via Plaid. Use when: bank, balance, transactions, spending, accounts, or plaid.
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仅当使用者明确说"使用规则写作"、"按规则写"、"用写作规则"或等价表达时启用。启用后按十五条规则写中文：禁破折号、禁"不是A，是B"、打破三点式、删句首冗余连接词、杜绝强行升华、长短句交替且不用嵌套从句、只在文末收束、保留适当不确定性、必须有明确立场、禁虚构细节和假精确数字、硬性禁用词表（动作黑话与工程腔）、语气温和不吹捧、删冗余声明、写完即止不追问、检索优先英文来源。写前过 15 条自检清单，写完走 10 步复查。日常对话、代码工作、分析任务一律不主动应用。
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当使用者贴出一段 xxxxx 形式的字数模板、说"按这个结构写"、"帮我定一下歌曲结构"、"主歌预副副歌该各写几句"时使用。把 x 模板解析成可执行的骨架表：每段每行的字数、停顿位置、押韵位、以及这一段在整首歌里的功能；没有模板时给两三个常用骨架供选。这是确定性工作，不派子代理。产出的骨架是填词的唯一输入，改字数等于改旋律。
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当使用者说"我想写一首关于X的歌"、"这首歌想表达Y"、"帮我想想这首歌写什么"、"疗愈主题的歌该怎么切入"时使用，适用于只有主题词或一句念头、还没定具体处境的时候；处境和字数骨架都已齐、只差句子时改用 adversarial-lyric-writer。动笔写句子之前先定四样东西：这首歌的具体处境（谁、在什么状况、发生了什么变化）、一套只属于同一个世界的意象系统、情绪弧线的起点转折点终点、五条 hook 候选。派 sonnet 子代理并行提三个不同切入角，主 Agent 收敛。只问两个问题：唱给谁、有没有真实的画面可用。不替使用者编经历，不把"疗愈""成长"这类效果词当成主题。
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当使用者贴出一份写好的歌词说"帮我改改"、"这词哪里有问题"、"听起来像 AI 写的"、"帮我看看字数和押韵对不对"时使用。先跑脚本做机械体检（字数、断句、陈词命中、重复行、与模板比对），再判断需要读音和语感的部分（韵辙、画面感、主歌推进、hook 是否成立、可唱性），可派一个 sonnet 子代理做陌生听众初听测试。产出定点修改清单，每处给两三个替换候选，不重写整稿。
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当使用者说"用 zlc 的语气说"、"来一段 zlc 体"、"帮我点评一下这个（zlc 风格）"、"把这句话改成他那种四拍点评"时使用。按固定的四拍句式生成中文点评：表态句（很X这份Y）、否定加事实句（不A，B）、价值句（谁最珍贵的就是这份Z）、呼吁句（多一些/少一些这样的W，才能让V真正生根发芽）。褒用「这份」，贬用「这种」加「少一些」。第二拍必须写出被点评的那件具体小事，宏大评语配琐碎事实才是这个句式的笑点所在。只对事不对人，不冒充本人发言。
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当使用者说“帮我批判这个模型”“找漏洞和反例”“模拟评委审稿”“这个结论站得住吗”“为什么验证不充分”时使用。先重建现有模型及其证据链，再从核心主张倒查方程、参数、数据、代码与假设，检查量纲、边界、可辨识性、泄漏、基线、验证、灵敏度、稳健性和可复现性；按对结论的影响分级，每条给最低成本反证检查与修复方向，不伪造审稿意见或验证结果，不整套重写。
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当使用者说“帮我写模型假设”“这些假设合理吗”“方程里藏了哪些前提”“这些模型假设怎么检验”时使用。把题面事实、定义、校准选择、数值近似与真正假设分开，建立带类型、理由、作用域、失效后果、承重性和反证测试的假设登记表，并检查量纲、守恒、边界、极限情形与重复假设；不虚构现实依据，不把方便计算写成已验证事实。
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当使用者说"帮我填词"、"按这个字数模板写歌词"、"用多Agent对抗式写词"、"这首副歌帮我想几句"时使用，前提是字数骨架和这首歌写什么都已经有了；只有主题、还没定写什么时先用 lyric-concept-builder。拿一份字数骨架和意象系统，派三个 sonnet 子代理按不同路子并行独立起草（场景派 / 口语派 / 意象派），再派一个红队子代理逐句挑毛病，主 Agent 按句裁决拼稿，最后统一辙口与意象。收敛判据卡死：字数用 lyric-doctor 的脚本对模板数、每段同辙、hook 不含陈词、主歌二对主歌一有推进。不抄现有歌词，不替使用者决定这首歌要说什么。
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