'dify' 검색 결과

Security hygiene for GSD's self-modifying skill and agent system. Use this skill whenever: creating, editing, or deleting skill files (.claude/skills/, .claude/commands/), modifying agent definitions (.claude/agents/), working with YAML configuration or chipset files, handling JSONL observation data (.planning/patterns/), processing community-contributed skills or chipsets, any file path operations that could involve user input, or when installing/updating project-claude configuration. Also activates for discussions about skill-creator security, trust models, or content hygiene.

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Handles TOML configuration file operations in Python using tomlkit for comment-preserving read-modify-write cycles. Use when reading or writing pyproject.toml or any .toml config file, selecting between tomlkit and tomllib, modifying TOML while preserving comments and whitespace, implementing atomic config file updates, integrating TOML with Python dataclasses, handling TOML parse errors, or applying XDG base directory patterns for config file locations.

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Configure clang-format code formatting. Use when: user mentions clang-format or .clang-format, analyzing code style/patterns, creating/modifying formatting config, troubleshooting formatting, brace styles/indentation/spacing/alignment/pointer alignment, or codifying conventions.

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Analyzes the downstream impact (blast radius) when a BigQuery table or view is broken, stale, or modified. Identifies all downstream tables, dashboards, and processes that will be affected. Use when: - Performing a blast radius or impact analysis for a BigQuery table or view. - Assessing the consequences of modifying, deleting, or pausing updates to a BigQuery asset. - Identifying downstream dependencies (tables, dashboards, processes) of a BigQuery asset. Don't use for: - General BigQuery querying or data analysis (use BigQuery-related tools instead). - Non-BigQuery assets (e.g., Cloud Storage files) unless they are part of the BigQuery lineage. - Creating or modifying lineage links directly.

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Builds, validates, schedules, and dynamically modifies DAG execution graphs. Decomposes problems into nodes with dependencies, performs topological sorting, detects cycles, resolves conflicts, and schedules wave-based parallel execution. Use when designing a DAG structure, validating dependencies, planning execution order, or modifying a DAG at runtime. Activate on "build DAG", "plan workflow", "DAG dependencies", "topological sort", "schedule execution", "modify DAG", "replan". NOT for executing DAGs (use dag-runtime), validating outputs (use dag-quality), or matching skills to nodes (use dag-skills-matcher).

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Core technical, safety, and maintainability rules for codebase edits. Trigger when: - Writing code, refactoring, modifying files, or creating unit tests. - Proposing commits, reviewing git history, or auditing code quality. - Modifying files in any programming language (e.g. *.go, *.rs, *.py, *.ts, *.js, *.c, *.cpp). - Prompt contains keywords: refactor, build, compile, lint, test, git, commit, rule priority, type safety, error handling, defensive programming.

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Add new capabilities or modify NanoClaw behavior. Use when user wants to add channels (Telegram, Slack, email input), change triggers, add integrations, modify the router, or make any other customizations. This is an interactive skill that asks questions to understand what the user wants.

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Add new capabilities or modify NanoClaw behavior. Use when user wants to add channels (Telegram, Slack, email input), change triggers, add integrations, modify the router, or make any other customizations. This is an interactive skill that asks questions to understand what the user wants.

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Applies a change-safety review to any requested file, mail or calendar change: lists every create, modify, move, rename, archive or delete before proposing it, marks destructive items as requiring the user's typed confirmation, proposes versioned file names instead of overwrites, declines to draft bulk destructive operations, and drafts a change journal entry for the user to keep. Use when the user asks to "clean up this folder", "delete the old versions", "reorganise these files", "archive everything older than a year", "rename and move these documents" or "make sure nothing gets overwritten while we work", or when any task is about to create or modify files, emails or calendar items. Do not use for backing up, journalling or restoring a skills folder, use skills-backup-keeper instead. Drafts for human review; never approves, authorises or signs off.

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Use when modifying OpenAmer's own core code safely. Gate every change behind the test suite with automatic rollback.

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Production-ready patterns for building LLM applications, inspired by [Dify](https://github.com/langgenius/dify) and industry best practices.

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AI Workflow Automation IA — Expert en automatisation de workflows IA (n8n AI nodes, LangChain, Dify, Flowise, pipelines custom)

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Production-ready patterns for building LLM applications, inspired by [Dify](https://github.com/langgenius/dify) and industry best practices.

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Edit EcoSIM PFT-parameter NetCDF files such as ecosim_pftpar_20260303.nc with the ParEditor class from applications/notebooks/scripts/ParamEditor.py. Use when asked to modify, scale, copy, compare, or delete PFT parameter records for a plant functional type (six-character pfts code such as gr3s43 or ndlf34), update microbe parameter NetCDF values, or maintain the JSONL change log that records past parameter changes. Never modify plant_trait.*.desc files; they are read-only references.

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Codify the most recent successful /scrape flow into a permanent browser-skill on disk. Future /scrape calls with the same intent run the codified script in ~200ms instead of re-driving the page. Walks back through the conversation, synthesizes script.ts + script.test.ts + fixture, runs the test in a temp dir, and asks before committing. Use when asked to "skillify", "codify", "save this scrape", or "make this permanent". (gstack)

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Add new capabilities or modify NanoClaw behavior. Use when user wants to add channels (Telegram, Slack, email input), change triggers, add integrations, modify the router, or make any other customizations. This is an interactive skill that asks questions to understand what the user wants.

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새 기능이나 기획을 시작하기 전에 대화로 목적, 선호, 제약을 정리합니다. 필요하면 그림이나 시제품으로 이해를 확인하고 작업 규모에 맞는 설계를 작성합니다.

• 새 기능의 목적 명확히 하기
• 강연이나 사업 아이디어 정리
• 화면이나 방의 배치 비교

AI 에이전트가 읽는 스킬과 지침 문서를 작성하고 편집하도록 돕습니다. 절차, 참고 정보, 완료 조건을 정리하고 자료를 읽을 조건과 중복 내용을 검토합니다.

• 스킬 문서 작성과 편집
• AGENTS.md와 CLAUDE.md 정리
• 참고 자료를 읽을 조건 명확화

모듈 의존 관계와 검증 명령을 REGRESSION.md에 정리합니다. 수정한 모듈과 영향을 받는 모듈의 실행 결과로 기존 기능이 손상되지 않았는지 확인합니다.

• 모듈 수정의 영향 범위를 검증합니다
• 기존 테스트를 모듈별로 정리합니다
• 의존 관계 근거와 검증 범위를 감사합니다

대량 데이터 수집, 과거 데이터 보충, 변환, 동기화의 지연을 단계별로 조사합니다. 처리 방식을 비교해 속도를 높이고 행 수, 파일 수, 시각의 일치 여부를 확인합니다.

• 대량 데이터 수집과 내보내기 가속
• 과거 데이터 보충 시간 단축
• 배치 크기와 병렬 작업 수 비교

가중치가 공개된 언어 모델의 응답 거부 원리를 분석하고 재학습 없이 가중치를 수정하는 실험을 돕습니다. 환경에 맞는 모델과 방법을 선택하고 수정 전후의 거부율과 답변 품질을 비교합니다.

• 언어 모델의 응답 거부 원리 연구
• 재학습 없이 가중치 수정 실험
• 계산 환경에 맞는 모델과 방법 선택

반복해서 요청하는 작업을 재사용할 스킬로 만들고 기존 스킬을 개선·평가합니다. 출력 비교와 사용자 의견을 바탕으로 지침과 호출 조건을 조정합니다.

• 반복 작업을 재사용할 스킬로 정리
• 사용자 의견으로 기존 스킬 개선
• 스킬 사용 여부에 따른 결과 비교

PowerPoint 자료와 템플릿을 만들고 편집하며, 텍스트 추출과 슬라이드 병합·분할을 수행합니다. 파일 구조와 화면을 점검하고 글자 잘림과 겹침을 수정합니다.

• 내용을 바탕으로 PowerPoint 자료 제작
• 기존 템플릿으로 자료 업데이트
• 요약에 쓸 슬라이드 텍스트 추출

Build MCP servers that let AI access actions and data using mcp-use. The guide covers project setup, reusable prompts, interactive React interfaces, authentication, error handling, and deployment, with reference files for each area.

한국어 요약은 준비 중입니다. 영어 요약을 표시하고 있습니다.

• Create a new MCP server with mcp-use
• Add actions, data resources, or reusable prompts
• Build interactive React interfaces for browsing and selection