위 분류에 속하지 않는 스킬 (1.4만건)
Convenes expert panels for problem-solving. Use when user mentions panel, experts, multiple perspectives, MECE, DMAIC, RAPID, Six Sigma, root cause analysis, strategic decisions, process improvement, or asks for philosophers/ancients (Socratic, Aristotelian, Stoic method experts).
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Evaluate proposed repository harness changes with pinned Darwin tools and explicit evidence limits.
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Inspect repository session replay and verify configured MetaHarness field memory boundaries before reusing outcomes.
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Push current branch changes to origin and create or update the corresponding pull request; use when asked to push, publish updates, or create a pull request.
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Use Symphony's `linear_graphql` client tool for raw Linear GraphQL operations such as comment editing and status updates.
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Use when the user invokes /pr or asks to push changes and open a pull request, after commits are ready to be pushed to a remote branch and merged into the main branch.
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Feature auto-development — clarify requirements, generate spec, dispatch dev sub-agent to implement and merge into current branch
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Example project-specific skill template. Use as a starting point when creating guidelines for your own projects.
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Tulis dan sunting teks Bahasa Indonesia agar jelas, spesifik, alami untuk audiensnya, dan sesuai suara yang diminta. Gunakan untuk artikel, esai, blog, media sosial, atau permintaan mengurangi pola tulisan generik. Jangan menjanjikan hasil detektor AI.
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Open a pull request to PyPSA/pypsa-usa following repo conventions
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Analyze one or more cycling, running, or hiking FIT/KML activity tracks, generate evidence-based single or aggregate reports, open the bundled local Ride Relief report page when the environment supports it, enrich results with user-confirmed public location context, and create shareable PNG or H.264 MP4 route stories on request. Use whenever a user wants to analyze, compare, visualize, or export .fit or .kml activities, including requests that mention a workout but do not yet include track files.
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arkcli +understand：对用户提供的图片、音频、视频或文档完成转写、抽取、字幕、定位等 12 类专项产出。仅解释参数或排查已有多模态请求报错时转 arkcli-chat；实际理解任务支持临时凭证与本地 dry-run，开放对话走 +chat，生成走 +gen。
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arkcli resources 实时控制面查询：列出当前/指定 profile 可见资源及其调用兼容性；把 Endpoint 解析为权威模型、模态与候选工作流。read-only，不写 profile.yaml。用户临时给出 ep-... 但未说明该走 Chat、Understand 还是 Gen 时优先使用。反触发：用户已观察到 Endpoint NotFound，并要判断 ID 是否不完整或仅存在于历史用量时，owning skill 必须是 arkcli-infer-endpoint。
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arkcli 自定义模型仓库管理：从 TOS 导入自定义模型、查询/筛选自定义模型、查看详情、改名、删除、查询可用量化模式、量化已就绪的模型。任何提到自定义模型 ID（`cm-*`）的管理、部署准备，或要求用 `cm-*` 直接对话/推理/试效果的边界判断，都必须使用本 skill。注意：查询火山**公共基础模型**（doubao 等 foundation models）走 arkcli-models；本 skill 只管账号下的自定义模型仓库。
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arkcli 本地配置管理。处理 profile 配置归因、update.mode 的 automatic/disabled 策略、config reset 与历史 yaml 排障；profile 类操作优先使用 `arkcli profile <subcmd>`。
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Run an autonomous sprint from maintained specs and plans, with truthful verification and no duplicate artifact approval ceremonies.
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Daily repo hygiene — review the day's repo state, then perform the cleanups under per-action confirmation. Fast-forward only, never destructive without a yes.
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Trim transcript clutter to extend session lifetime — analyze, prune a copy, or toggle the after-each-turn service. Dry-run by default; gains land at resume/compaction, not the current turn.
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Watch a PR's CI to completion — diagnose on red, notify and offer the merge on green. Never auto-merges.
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Inspect context drift and refresh selected source-backed documents under existing authorization.
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Prepare a declared release target, or preview it with --dry-run. Derive its version and require authorization before publication.
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Inspect architectural variances with SMARTS; record only explicit user choices. Report-only requests make no changes.
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Build an authorized feature from a maintained specification, testable criteria and useful plan, without duplicating user approval.
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Verify the active host install, package, command ownership, enforcement, and harmless live-fire probe. Read-only.
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