이메일, 캘린더, 할 일 관리, 자동화 (7.8천건)
Previews, provisions, or diagnoses a uv-managed local Python .venv with `databricks environments setup-local`. Use when the user wants to set up or fix one for Databricks Connect, cluster or serverless compute, `--job-task`, or a bundle target, or when setup-local fails.
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Interview the user one question at a time to resolve remaining ambiguity before implementation. Use when planning or brainstorming is done but unknowns remain, or when the user asks to be interviewed about a task or spec.
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Start here for any iOS or SwiftUI task. Coordinates best-practice guides, correctness checks, and full Apple API references. Use before navigating to other Apple skills — for building, reviewing, refactoring, or debugging iOS apps.
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API reference: EventKit. Query for EKEventStore, EKEvent, EKReminder, calendar access.
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API reference: BackgroundTasks. Query for BGTaskScheduler, app refresh, background processing.
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Slackチャンネルやメッセージをセマンティック検索するスキル。 「Slackで検索して」「チャンネルを探して」「発言を探して」等のリクエストで発動。
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Slackの同期データからメンションを検索しTODO/タスクを抽出・ステータス判定するスキル。 「Slackからタスク抽出」「TODO確認」「メンション確認」等のリクエストで発動。
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Slackの未返信メッセージを検出し、返信ドラフトを生成するスキル。 「未返信メッセージ」「返信してないメッセージ」「Slack確認」等のリクエストで発動。
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複雑なタスクをファイルベースで計画管理するスキル。task_plan.md、findings.md、progress.mdを作成。 「計画を立てて」「タスクを整理して」「プランニング」等のリクエストで発動。
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Slack検索・TODO抽出・タスク管理を行うサブエージェント。 複数データソースからタスクを抽出し、優先順位付けを行う。 「Slackを検索」「タスクを抽出」「TODO確認」「メンション確認」等のリクエストで発動。
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メールとSlackから返信すべき項目・タスクを抽出する統合型スキル。 Gemini 3.0 Flashで文脈判定し、優先度と返信ドラフトを生成。 「受信箱チェック」「TODO確認」「返信すべきメッセージ」「メール確認」等のリクエストで発動。
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会議テキストやメモから構造化された議事録を自動生成するスキル。 「議事録をまとめて」「会議メモを整理して」「アクション項目を抽出して」等のリクエストで発動。
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メールシーケンス、ステップメール、ドリップキャンペーンの設計・最適化を行うスキル。 「メール設計」「ステップメール作成」「ウェルカムメール」等のリクエストで発動。 For in-app onboarding, see onboarding-cro.
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Expedited workflow for urgent production issues
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Generate formatted Slack messages for team communication
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Standardize Notion task updates across all modes
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Generate and maintain BPMN 2.0 diagrams linked to Gherkin scenarios
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Use when you need a runnable PyTorch training repo for a medical-imaging task (segmentation, classification, detection, synthesis, self-supervised, or fine-tuning a pretrained backbone). Emits a patient-level seed-locked split, train/evaluate scripts, config and a Methods stub.
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Orchestrates Spec Driven Development by coordinating spec, plan, and task skills. Use when running the full speckit workflow from spec to implementation.
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Generates phased, dependency-ordered implementation tasks from specifications. Use after spec is complete and before starting implementation.
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Implements GitHub or GitLab issues via parallel subagents with review gates between task batches. Use when resolving multi-step issues end-to-end.
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Evaluates and improves skills, agents, commands, and hooks after a workflow slice. Use when execution felt slow, confusing, repetitive, or fragile.
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Detects workflow failures and inefficient patterns then files GitHub issues. Use when a workflow step repeatedly fails or produces inconsistent output.
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Classifies agent tasks into 4 risk tiers (GREEN/YELLOW/RED/CRITICAL). Use when assessing action reversibility before committing to an approach.
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