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Systematic literature review methodology for social science research. Use when conducting systematic reviews, research synthesis, meta-analyses, scoping reviews, or comprehensive literature searches across economics, political science, sociology, education, public health, and development. Produces structured notebook cells with search strategy, evidence table, thematic synthesis, and gap analysis.
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Systematic debugging with root cause investigation. Produces a diagnostic report; mk:fix owns remediation and mk:build-fix owns compile/build failures. Use when asked to "debug this", "fix this bug", "why is this broken", "investigate this error", or "root cause analysis". Proactively suggest when the user reports errors, unexpected behavior, or is troubleshooting why something stopped working. NOT for applying fixes without investigation (see mk:fix); NOT for step-by-step evidence-based reasoning (see mk:sequential-thinking).
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Guides systematic root-cause debugging. Use when tests fail, builds break, behavior doesn't match expectations, or you encounter any unexpected error. Use when you need a systematic approach to finding and fixing the root cause rather than guessing.
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Use when the user asks for deep or academic research — a literature review, PRISMA systematic review or meta-analysis, fact-check, evidence synthesis, APA 7 research report, or Socratic guidance to sharpen a vague research question. Runs a 13-agent pipeline with full, quick, review, lit-review, fact-check, socratic, and systematic-review modes.
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Guides systematic root-cause debugging. Use when tests fail, builds break, behavior doesn't match expectations, or you encounter any unexpected error. Use when you need a systematic approach to finding and fixing the root cause rather than guessing.
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Systematic 6-phase debugging protocol. Structured approach to bugs with quick checks, isolated testing, 20-minute rule, and bug report template.
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Systematic bug sweep with a codebase-scaled target value, doubling escalation, area tracking, and final verification. Use on /bugsweep or whenever the user requests a systematic bug pass.
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8-phase development cycle: Feature requests, current state, functional planning, frontend, backend planning, backend code, tests, use cases. Iterative framework for systematic software development.
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Systematic writing framework for philosophy and interdisciplinary academic papers from optimized outline to submission-ready manuscript. Use when users want to: (1) write a paper from a detailed outline, (2) ensure quality control during writing, (3) maintain consistency across chapters, (4) prepare a submission-ready manuscript, or (5) systematically execute a planned paper. Triggered by phrases like 'write the paper from this outline,' 'compose the full manuscript,' 'execute the outline,' or when users have completed strategic planning (academic-paper-strategist skill) and are ready to write. Takes optimized outline as input; outputs complete manuscript with iterative quality checks.
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Four-phase debugging framework that ensures root cause investigation before attempting fixes. Never jump to solutions.
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Systematic debugging: production-level reproduce, isolate, instrument, verify. Use when implementing, reviewing or testing systematic debugging for React, Vite, Next.js or Perfect_AI projects.
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Guides systematic root-cause debugging. Use when tests fail, builds break, behavior doesn't match expectations, or you encounter any unexpected error. Use when you need a systematic approach to finding and fixing the root cause rather than guessing.
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コードを書く時の実装原則（既存パターンの踏襲・deep module 設計・seam・テスタビリティ・シーム限定 TDD・コメント規約・リーダブルコード）。プロダクションコードの差分を作る時に、規模を問わず使用（数行の修正も含む）。新しい module・関数・エンドポイント・画面の追加、DB への書き込み、認可・入力検証の追加、既存構造を変えるリファクタでは特に。CSS・HTML・テンプレート等のフロントエンド資産も対象。lint・CI 等の設定ファイルだけの変更では使わない。TypeScript/Python/Go の言語別ガイドを同梱。境界: バグ・エラーの原因調査は systematic-debugging が先、提出前の diff 確認は self-review。
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Replicate and validate a GitHub issue by spinning up Archon, analyzing the issue, and systematically testing all described symptoms using browser automation. Use when: User wants to reproduce a bug, validate a GitHub issue, confirm a reported problem, or investigate whether an issue is real before working on a fix. Triggers: "replicate issue", "reproduce issue", "validate issue", "confirm bug", "test issue", "can you reproduce", "try to replicate", "verify the bug". Capability: Checks out main, pulls latest, starts Archon, reads the GitHub issue, then uses agent-browser to systematically test every symptom and produce a findings report. NOT for: Fixing issues (use /archon or /exp-piv-loop:fix-issue), general UI testing (use /validate-ui).
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Apply systematic root cause analysis and debugging methodologies to diagnose and fix bugs, test failures, and unexpected behavior. Use when encountering production issues, investigating test failures, diagnosing performance problems, tracing error sources through call stacks, analyzing logs and stack traces, reproducing inconsistent bugs, debugging race conditions, investigating memory leaks, or applying scientific method to problem-solving before proposing fixes.
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Systematic debugging methodology covering root cause analysis, log-based debugging, production debugging, memory leak diagnosis, deadlock detection, performance anomaly investigation, and reproducible bug reproduction. Distilled from real experience at Google, DeepMind, ByteDance, and Huawei. USE WHEN: investigating production incidents, debugging hard-to-reproduce bugs, analyzing crash dumps, finding race conditions, diagnosing memory leaks, debugging performance regressions, or any situation requiring systematic root cause analysis. Triggers on "debugging", "root cause", "bug", "crash", "segfault", "deadlock", "race condition", "memory leak".
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Plan and synthesize a source-grounded multi-paper literature review. Use for systematic literature reviews, survey matrices, inclusion/exclusion criteria, research gaps, or "review the literature on X" requests; do not use for reviewing one paper, ordinary web summaries, citation formatting only, or medical/legal conclusions.
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대화 시작 시 관련 스킬을 확인하고 응답이나 작업 전에 불러오는 절차를 정합니다. 작업 방식을 정하는 스킬을 우선하며 실행 환경별 안내로 연결합니다.
재현 절차, 로그와 최근 변경 사항으로 버그, 테스트 실패와 예상 밖 동작의 원인을 조사합니다. 근거에 따라 가설을 검증하고 수정 후 테스트까지 진행합니다.
PubMed에서 의학·생명과학 문헌을 찾고, 표준 주제어와 조건으로 검색식을 구성합니다. 초록과 서지 정보를 가져오며, 재현 가능한 검색 기록과 API를 통한 지속적인 문헌 확인을 돕습니다.
학술 및 기술 문헌을 검색하고 선정 기준에 따라 비교·종합합니다. 검색 이력과 제외 이유를 기록하고 근거의 강도와 인용을 확인하여 문헌 검토로 정리합니다.
버튼과 폼 조작에 따른 상태 변화를 순서대로 추적해, 공유 상태의 의도치 않은 초기화나 비동기 처리 경쟁으로 화면이 예상대로 동작하지 않는 원인을 조사합니다.
증상을 재현하는 테스트나 명령을 준비하고 원인 조사, 정상 사례 비교, 가설 검증, 수정의 네 단계를 진행합니다. 근본 원인을 찾고 회귀 테스트로 결과를 확인합니다.
색상·간격·글꼴을 공통 설정으로 정리하고 CSS 변수를 생성합니다. 화면 구성 요소의 상태별 규격과 코드의 직접 지정 값을 확인하며, 같은 브랜드 규칙으로 HTML 발표 자료를 만듭니다.