'complete' 검색 결과

The sprint completeness oracle — a mechanical, exit-code-driven check that every feature in a sprint manifest is provably complete across three dimensions (a done-record reference, resolvable edge tests, and a resolvable wiring test). Fails loud with a per-feature gap list naming the missing dimension. Read-only. Use to gate a sprint before it is called done (Slice A of the sprint-mode epic), or any time you want a completeness reading.

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Expert-level mathematical logic knowledge. Use when working with propositional logic, first-order logic, proof theory, model theory, computability theory, Godel incompleteness theorems, set theory, type theory, or formal verification. Also use when the user mentions 'formal proof', 'Godel', 'incompleteness', 'Turing machine', 'decidability', 'Zermelo-Fraenkel', 'axiom of choice', 'model theory', 'completeness theorem', 'computability', 'formal language', or 'type theory'.

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Author a completed-spec fixture — a seeded intent graph plus a believable four-phase interview transcript — for a brunch feature, so it can feed any downstream tooling that consumes a completed spec or dogfood the UI. Use when you need a real completed specification in .brunch/brunch.db for testing or demo: pick a feature from memory/SPEC.md (or a free description), choose a stress profile (coverage|clean), and produce a registered scenario seed + an interview-questions doc that match exactly.

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Operational guide for integrating the NV oOS Complete purchase flow (vendor checkout API client) into standalone WordPress plugins — docs-hub 0.5.3 (stack added in PR #6963, shipped 0.5.2 → 0.5.3) and nvoos-content-graph 1.0.10 (live). Covers the vendor API contract (session/verify/health, nvoos-oos-complete product, 424/502 error passthrough), the five-class client stack (config, vendor client, license store, installer, REST controller), the purchase-modal JS/CSS port recipe (class-prefix rename, keep-the-JS-identical trick), wp.org commerce compliance (External Services disclosure, WPORG-REVIEW-COMMERCE-NOTES.md, js.stripe.com service exception), and the checkout test conventions (direct controller calls, pi_ fixture rules, zero-HTTP assertions). Use when adding the Get NV oOS Complete upsell/checkout to a plugin, porting the commerce stack to a new standalone plugin, extending the purchase flow, or debugging a checkout integration.

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Structures biological experiments so inference is valid by construction, covering Fisher's principles (randomization, replication, local control), the experimental-vs-observational unit distinction and pseudoreplication (Hurlbert 1984; Lazic 2018), randomization mechanics (complete, restricted, stratified, rerandomization, run-order), blocking layouts (randomized complete block, Latin square, incomplete block), factorial designs and interactions, and the split-plot/nested error strata hidden inside multi-batch genomics. Use when deciding the experimental unit and what counts as a replicate, planning randomization and run order, choosing a blocked/factorial/split-plot/nested layout, avoiding pseudoreplication in cell-culture or animal studies, or specifying the random-effects structure of the analysis model. For assigning samples to sequencing batches/lanes/plates and batch-effect correction see experimental-design/batch-design; for regulated clinical-trial randomization see clinical-biostatistics.

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Generate the success criteria for a task or question, then review work against them. Given a task, goal, or open-ended question, decompose it into scenarios, evaluation perspectives, and fine-grained weighted YES/NO criteria using the Recursive Expansion Tree (RET) method; if work is supplied, score it criterion-by-criterion and surface what is missing or could be better. Use when asked to self-review or check your own work, judge whether a task is done well or completely, build a definition-of-done or completeness checklist, create an evaluation rubric or grading criteria, score or grade answers to a question, set up an LLM-as-judge rubric, or when the user mentions self-review, completeness check, success criteria, evaluation criteria, scoring rubric, Qworld, or the RET algorithm.

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Structures biological experiments so inference is valid by construction, covering Fisher's principles (randomization, replication, local control), the experimental-vs-observational unit distinction and pseudoreplication (Hurlbert 1984; Lazic 2018), randomization mechanics (complete, restricted, stratified, rerandomization, run-order), blocking layouts (randomized complete block, Latin square, incomplete block), factorial designs and interactions, and the split-plot/nested error strata hidden inside multi-batch genomics. Use when deciding the experimental unit and what counts as a replicate, planning randomization and run order, choosing a blocked/factorial/split-plot/nested layout, avoiding pseudoreplication in cell-culture or animal studies, or specifying the random-effects structure of the analysis model. For assigning samples to sequencing batches/lanes/plates and batch-effect correction see experimental-design/batch-design; for regulated clinical-trial randomization see clinical-biostatistics.

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Structures biological experiments so inference is valid by construction, covering Fisher's principles (randomization, replication, local control), the experimental-vs-observational unit distinction and pseudoreplication (Hurlbert 1984; Lazic 2018), randomization mechanics (complete, restricted, stratified, rerandomization, run-order), blocking layouts (randomized complete block, Latin square, incomplete block), factorial designs and interactions, and the split-plot/nested error strata hidden inside multi-batch genomics. Use when deciding the experimental unit and what counts as a replicate, planning randomization and run order, choosing a blocked/factorial/split-plot/nested layout, avoiding pseudoreplication in cell-culture or animal studies, or specifying the random-effects structure of the analysis model. For assigning samples to sequencing batches/lanes/plates and batch-effect correction see experimental-design/batch-design; for regulated clinical-trial randomization see clinical-biostatistics.

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OpenClaw의 기능 분류와 QA 근거를 대조하여 품질, 기능 충족도, 장기 지원 평가를 재검토하고 입력 데이터를 검증해 성숙도 점수표 문서를 갱신합니다.

• 기능 영역별 성숙도를 재검토합니다
• 예상 사용 절차의 충족도를 확인합니다
• QA 근거로 평가 문서를 갱신합니다

작업 완료나 오류 수정 성공을 보고하기 전에 테스트와 빌드를 실행하고 결과를 확인합니다. 커밋이나 풀 리퀘스트 생성 전에도 실제 출력을 근거로 현재 상태를 전달합니다.

• 완료 보고 전 결과 확인
• 오류 수정 여부 검증
• 커밋이나 풀 리퀘스트 생성 전 검증

명세서나 티켓의 작업을 코드로 구현합니다. 유형 검사와 테스트로 확인하고 code-review 스킬로 변경 사항을 검토한 뒤 현재 브랜치에 커밋합니다.

• 명세서에 따른 기능 구현
• 지정한 티켓의 작업 구현
• 유형 검사와 테스트로 변경 사항 확인

예약이 완료된 Itô GPU 환경에서 기계 학습 훈련을 사용할 수 있는지 확인합니다. 현재는 훈련을 실행하지 않으며, 미제공 기능과 향후 인계 조건을 정리합니다.

• GPU 예약 후 훈련 가능 여부 확인
• 미세 조정 작업의 인계 요건 확인
• 예약, 예산, 확인 절차 정리

가사와 곡 분위기 및 악기 태그로 로컬에서 음악을 생성합니다. 설치와 입력 준비, GPU 메모리 절약 설정부터 MP3 저장까지 안내합니다.

• 직접 쓴 가사를 곡으로 만들기
• 태그로 곡 분위기와 악기 시험하기
• 로컬 환경에서 음악 생성하기

Apple Reminders의 할 일을 추가·조회·완료하는 스킬입니다. 마감과 알림 시간을 따로 정하고, iCloud를 통해 iPhone과 iPad에도 동기화합니다.

• iPhone과 동기화할 할 일 등록
• 오늘 할 일과 기한이 지난 항목 확인
• 마감 시간 전에 알림 받기

캘린더·작업·메모를 함께 살펴 한 주의 약속과 정체된 프로젝트를 돌아봅니다. 마감과 일정 부담을 고려해 다음 주 성과 목표와 다음 행동을 정리합니다.

• 완료한 약속과 기한이 지난 작업 검토
• 다음 행동이 없는 정체된 프로젝트 파악
• 답변 대기 항목과 후속 확인 일정 정리

기존 작업이 수용 조건을 충족하는지 필요한 만큼만 검사합니다. 현재 상태에도 유효한 결과를 재사용하고, 통과 여부와 실행하지 못한 이유를 정리한 뒤 검증을 마칩니다.

• 완료한 작업의 수용 조건 확인
• 지정한 조건만 검증
• 여전히 유효한 검증 결과 재사용

Paperclip의 후보 버전 검증부터 npm 게시, GitHub Release 생성, 공지 후속 작업까지 관리하며, 검증된 canary 시험 버전을 안정 버전으로 승격합니다.

• Paperclip 전체 릴리스 진행 관리
• 검증된 canary를 안정 버전으로 승격
• Docker로 후보 버전 동작 확인

완성된 변경을 GitHub 풀 리퀘스트로 정리합니다. 브랜치와 커밋 정리, 설명과 검증 기록 작성, 화면 변경 증거 첨부, 리뷰 답변을 진행합니다.

• 완성된 변경으로 GitHub PR 준비
• 검증 결과와 화면 변경 기록
• 리뷰 답변과 수정 제출

프로젝트의 빌드, 타입 검사, 테스트 명령을 실행합니다. 성공 여부와 실패 내용을 보고서와 로그에 저장해 자동 수정 반복 작업의 종료 판단에 활용합니다.

• 프레임워크 이전 후 동작을 검증합니다
• 편집 완료 후 빌드와 테스트를 확인합니다
• 자동 수정 반복 작업의 종료를 판단합니다

Grok Bot의 claude-mem에서 완료한 작업을 검색 가능한 XML 기록으로 정리합니다. 대기나 초기화처럼 기록이 필요 없는 상태는 별도 표시로 구분합니다.

• 완료한 작업을 검색용으로 기록할 때
• 대기 상태와 기록할 작업을 구분할 때
• claude-mem의 기록 형식을 통일할 때

로컬 앱과 외부 브라우저의 화면을 조작합니다. 에이전트에게 클릭, 문자 입력, 메뉴와 대화 상자 조작, 스크린샷 촬영을 맡길 수 있습니다.

• 로컬 앱의 입력과 클릭을 에이전트에게 위임
• 외부 브라우저의 메뉴와 대화 상자 조작
• 표시 중인 창의 스크린샷 촬영

Home Assistant 마이그레이션을 검토해 입력 형식의 버전, 설정 항목 보존, 기존 파일을 덮어쓰지 않는 출력과 비밀 정보 처리를 확인합니다.

• 저장 형식의 지원 버전을 확인합니다
• 알 수 없는 설정 항목의 보존을 확인합니다
• 기존 파일의 덮어쓰기 방지를 점검합니다

AI 팀의 작업을 담당자와 결과물이 명확한 과제로 나누고 의존 관계와 진행 상황을 기록합니다. 착수, 중단, 완료 상태를 관리하며 기존 과제와의 중복도 확인합니다.

• 팀 작업을 작은 과제로 분할
• 담당자와 의존 관계 정리
• 작업이 중단된 이유 기록

Audit account settings, privacy pages, and API routes for a complete data deletion flow. Check browser storage cleanup, server deletion requests, and user confirmation, then identify missing pieces and guide implementation.

한국어 요약은 준비 중입니다. 영어 요약을 표시하고 있습니다.

• Audit account deletion flows
• Check browser storage cleanup
• Review server deletion requests