스킬 찾기

REA의 분석 처리와 캐시 설계를 검토합니다. 결과의 정확성과 근거 접근성을 유지하면서 처리 시간, CPU, 메모리, 에이전트가 다루는 정보량을 개선합니다.

• 분석 처리가 느린 원인 조사
• 캐시 설계 검토
• CPU와 메모리 부하 절감

REA의 CI와 테스트 모음을 조사하여 결함을 놓치는 판정과 테스트 데이터의 차이를 검증합니다. 필요한 검출 능력을 유지하면서 실측을 바탕으로 실행 비용도 검토합니다.

• 결함을 놓치는 CI 판정 조사
• 테스트 데이터와 현재 사양의 차이 확인
• 느린 테스트 모음의 불필요한 비용 측정

REA의 Git 이력을 특정 버전으로 고정해 변경 이력과 릴리스 노트를 정리합니다. 기여자 감사 표기를 검증하고 Release Please의 공개 본문과 일치하는지 확인합니다.

• Git 이력으로 릴리스 노트 작성
• 사용자에게 미치는 변경 영향 정리
• 기여자 감사 표기와 이슈 링크 확인

REA로 배포된 앱, 바이너리, 패키지를 분석해 기능과 버전별 차이를 조사합니다. 역컴파일과 실행 중 관찰을 활용해 근거, 추론, 미확인 사항을 구분합니다.

• 배포된 앱의 기능 구현 조사
• 앱 버전 간 동작 비교
• 바이너리와 포함된 리소스 분석

REA 조사 도구를 설계하거나 변경할 때 담당 범위, 입출력, CLI 및 MCP 호출 규칙을 정리합니다. 조사 근거의 의미와 검증 방법을 포함한 설계안을 작성합니다.

• 새로운 REA 조사 도구 설계
• CLI 및 MCP 입출력 검토
• provider 책임과 Evidence 의미 정리

Use Jacobian's MCP operations for nontrivial mathematical computation, finite search, structural analysis, formal checking, probability, or optimization.

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Evaluate Jacobian reliability using recently resolved conjectures as held-out probes.

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Diagnose malformed calls, retries, and unusable results after an agent selects an MCP tool.

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Extract reusable Jacobian capabilities from a mathematical solution corpus, rather than one agent trajectory.

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Audit a bounded mathematical slice for missing or unusable Jacobian capabilities, beyond a single-operation review.

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Use Jacobian’s typed operations when exact computation or structural analysis can help solve a mathematical problem.

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Author, package, validate, or run mathematical evaluations as Jacobian Harbor datasets.

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Design or audit a Jacobian operation’s mathematical contract, boundedness, exact results, and composition.

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Investigate MCP tool availability, discovery, and selection, including controlled adoption evaluations.

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Review mathematical agent trajectories for evidence-backed Jacobian improvements; do not resume solving.

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Design, audit, or repair mathematical benchmark verifiers, submission contracts, and scoring.

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Investigate performance bottlenecks and validate optimizations without weakening retrieval quality or correctness.

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Create or revise repository-aware social preview images for GitHub, package pages, launch posts, and link cards. Use when an agent needs to inspect a project, sharpen its short positioning, generate a branded 2:1 raster preview, explore color variants, adapt a supplied visual reference without copying it, or validate and save a social-card image non-destructively.

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Use SmokingGun to find complexity candidates and organize imported optimization evidence.

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Activate a persistent visible-reasoning mode that requires detailed internalcot CLI notes before substantive tools and answers, throughout the conversation. Use only when the user explicitly invokes $internalcot, says "internalcot on", or asks to enable internalcot mode. Keep it active until the user explicitly turns it off. Do not trigger merely because a user asks to think carefully, reason deeply, or show work.

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