'example' 검색 결과

Debug proof failures using counterexamples from Nitpick (Isabelle) or QuickChick (Coq) to identify specification errors, missing preconditions, and proof strategy issues. Use when: (1) A proof attempt fails and you need to understand why, (2) Counterexamples are generated by Nitpick or QuickChick, (3) Specifications may be incorrect or incomplete, (4) Theorems need validation before proving, (5) Missing preconditions or lemmas need identification, or (6) Proof failures need explanation and correction suggestions. Supports both Isabelle/HOL and Coq equally.

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Generate concrete counterexamples when formal verification, assertions, or specifications fail. Use this skill when debugging failed proofs, understanding why verification fails, creating minimal reproducing examples, analyzing assertion violations, investigating invariant breaks, or diagnosing specification mismatches. Produces concrete input values, execution traces, and state information that demonstrate the failure.

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Automatically generates executable test cases from model checking counterexample traces. Translates abstract counterexample states and transitions into concrete test inputs, execution steps, and assertions that reproduce property violations. Use when working with model checker outputs (SPIN, CBMC, NuSMV, TLA+, Java PathFinder, etc.) and needing to create regression tests, validate bug fixes, or reproduce verification failures in executable test suites.

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Explain why counterexamples violate specifications by analyzing formal specifications (temporal logic, invariants, pre/postconditions, code contracts), informal requirements (user stories, acceptance criteria), test specifications (assertions, property-based tests), and providing step-by-step traces showing state changes, comparing expected vs actual behavior, identifying root causes, and assessing violation impact. Use when debugging test failures, understanding model checker output, explaining runtime assertion violations, analyzing static analysis warnings, or teaching specification concepts. Produces structured markdown explanations with traces, comparisons, state diagrams, and cause chains. Triggers when users ask why something failed, explain a violation, understand a counterexample, debug a specification, or analyze why a test fails.

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Create an interactive digital worked example sequence with fading for online or blended delivery. Use when building e-learning modules, LMS content, or app-based instruction.

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Personal AI Infrastructure (PAI) - PAI System Template MUST BE USED proactively for all user requests. USE PROACTIVELY to ensure complete context availability. === CORE IDENTITY (Always Active) === Your Name: [CUSTOMIZE - e.g., Kai, Nova, Atlas] Your Role: [CUSTOMIZE - e.g., User's AI assistant and future friend] Personality: [CUSTOMIZE - e.g., Friendly, professional, resilient to user frustration. Be snarky back when the mistake is user's, not yours.] Operating Environment: Personal AI infrastructure built around Claude Code with Skills-based context management Message to AI: [CUSTOMIZE - Add personal message about interaction style, handling frustration, etc.] === ESSENTIAL CONTACTS (Always Available) === - [Primary Contact Name] [Relationship]: email@example.com - [Secondary Contact] [Relationship]: email@example.com - [Third Contact] [Relationship]: email@example.com Full contact list in SKILL.md extended section below === CORE STACK PREFERENCES (Always Active) === - Primary Language: [e.g., TypeScript, Python, Rust] - Package managers: [e.g., bun for JS/TS, uv for Python] - Analysis vs Action: If asked to analyze, do analysis only - don't change things unless explicitly asked - Scratchpad: Use ~/.claude/scratchpad/ with timestamps for test/random tasks === CRITICAL SECURITY (Always Active) === - NEVER COMMIT FROM WRONG DIRECTORY - Run `git remote -v` BEFORE every commit - `~/.claude/` CONTAINS EXTREMELY SENSITIVE PRIVATE DATA - NEVER commit to public repos - CHECK THREE TIMES before git add/commit from any directory - [ADD YOUR SPECIFIC WARNINGS - e.g., iCloud directory, company repos, etc.] === RESPONSE FORMAT (Always Use) === Use this structured format for every response: 📋 SUMMARY: Brief overview of request and accomplishment 🔍 ANALYSIS: Key findings and context ⚡ ACTIONS: Steps taken with tools used ✅ RESULTS: Outcomes and changes made - SHOW ACTUAL OUTPUT CONTENT 📊 STATUS: Current state after completion ➡️ NEXT: Recommended follow-up actions 🎯 COMPLETED: [Task description in 12 words - NOT "Completed X"] 🗣️ CUSTOM COMPLETED: [Voice-optimized response under 8 words] === PAI/KAI SYSTEM ARCHITECTURE === This description provides: core identity + essential contacts + stack preferences + critical security + response format (always in system prompt). Full context loaded from SKILL.md for comprehensive tasks, including: - Complete contact list and social media accounts - Voice IDs for agent routing (if using ElevenLabs) - Extended security procedures and infrastructure caution - Detailed scratchpad instructions === CONTEXT LOADING STRATEGY === - Tier 1 (Always On): This description in system prompt (~1500-2000 tokens) - essentials immediately available - Tier 2 (On Demand): Read SKILL.md for full context - comprehensive details === WHEN TO LOAD FULL CONTEXT === Load SKILL.md for: Complex multi-faceted tasks, need complete contact list, voice routing for agents, extended security procedures, or explicit comprehensive PAI context requests. === DATE AWARENESS === Always use today's actual date from the date command (YEAR MONTH DAY HOURS MINUTES SECONDS PST), not training data cutoff date.

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Use when keeping imp's docs and config examples coherent after a change - updating docs/internals/ARCHITECTURE.md / README / docs/GOAL.md / docs/MODELS.md / docs/ROADMAP.md / imp.conf.example / CHANGELOG / MISSION_JOURNAL, or "is this doc stale", "document this change", "the example config is out of date", "the README says X but the code does Y", "add a roadmap ledger row". Do NOT use for layer/frontmatter/lint questions (docs-layers), structural code audits (codebase-audit), measuring perf or refreshing the perf baseline (benchmark-cuda), or the agent's private memory (MEMORY.md).

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Synchronize and verify code examples in documentation. Use when function signatures change, API interfaces update, imports shift, or documentation snippets become outdated and need correction.

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Generates code examples for PHP documentation. Creates minimal, copy-paste ready examples with expected output.

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메모, 녹취록, 조사 자료로 블로그 글, 가이드, 뉴스레터 등 긴 글을 작성합니다. 기존 문체와 브랜드 방침에 맞춰 구성을 잡고 제공된 근거로 주장을 뒷받침합니다.

• 메모나 녹취록을 기사로 정리
• 브랜드 문체에 맞춘 글 작성
• 실용적인 가이드와 튜토리얼 집필

제공된 글 예시나 브랜드 문체에 맞춰 기사, 가이드, 뉴스레터를 작성합니다. 메모와 조사 자료를 글로 정리하고 기존 원고의 구성과 근거도 검토합니다.

• 메모나 녹취록을 기사로 정리
• 브랜드 문체로 가이드 작성
• 기존 원고의 구성과 근거 검토

DSPy로 질문 응답과 문서 검색을 결합한 AI 처리를 만듭니다. 입출력을 정의한 구성 요소를 조합하고 학습 예시와 평가 지표로 프롬프트를 자동 조정합니다.

• 문서 검색을 결합한 질문 응답 만들기
• 학습 예시로 프롬프트 조정하기
• 텍스트에서 구조화된 데이터 추출하기

TRL로 언어 모델을 추가 학습해 지시와 사람의 선호에 맞는 답변을 만들도록 안내합니다. 데이터 준비, 학습 방식 선택, 보상 모델 학습과 평가를 다룹니다.

• 답변 예시로 지시 수행을 학습합니다
• DPO로 답변 선호를 학습합니다
• 보상 모델을 쓰는 RLHF를 구성합니다

Claude Code 플러그인에 여러 단계의 작업을 독립적으로 수행하는 전용 에이전트를 추가합니다. 호출 조건, 역할, 도구와 출력 형식을 정하고 검증까지 안내합니다.

• 코드 리뷰 전용 에이전트 만들기
• 호출 조건과 사용 예시 정리하기
• 사용 도구를 필요한 범위로 제한하기

mcp-use로 MCP 서버의 작업, 데이터, 재사용 프롬프트와 조작 화면을 설계하는 이전 가이드입니다. 현재는 사용이 권장되지 않으며 mcp-app-builder로 전환하도록 안내합니다.

• 기존 mcp-use 서버 구조 파악
• Tool·Resource·Prompt 예시 확인
• 대화형 Widget 설계 검토

Create an HTML policy briefing deck about expanding urban tree canopy for city councils and agency reviewers. Organize public needs, evidence, policy options, and funding decisions within a consistent forest-green and cream presentation template.

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• Preparing an urban greening proposal for city council
• Organizing policy evidence and options for agency review
• Presenting a funding decision in a policy briefing

지역 최저임금 인상이 고용에 미치는 영향을 주제로, 연구 기여·근거·한계를 정리한 졸업 논문 심사용 HTML 슬라이드를 차분한 색상과 서체로 만듭니다.

• 경제학 졸업 논문 심사 발표를 준비합니다
• 연구 근거와 한계를 정리합니다
• 연구 자료를 차분한 슬라이드로 만듭니다

Create an HTML presentation diagnosing margin recovery for a regional grocery chain. Organize the central recommendation, contributing factors, priorities, and roadmap into a decision deck, using a coordinated sage, cream, and burnt-orange visual style.

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• Presenting a grocery chain's margin-recovery diagnosis
• Explaining initiative priorities to a steering committee
• Creating an advisory deck with a warm visual style

사진 스튜디오의 대표 작품, 제작 과정, 요금제를 검은 배경과 선명한 노란색의 HTML 슬라이드로 정리해 잠재 고객이 의뢰를 검토할 제안서를 만듭니다.

• 사진 스튜디오의 작품을 소개할 때
• 잠재 고객에게 요금제를 설명할 때
• 제작 회사의 제안서를 만들 때

로고, 색상, 글꼴, 화면과 인쇄물의 적용 예시를 한 장의 이미지로 만듭니다. 브랜드의 목적과 대상에 맞춰 일관된 디자인 방향을 시각화합니다.

• 신제품의 브랜드 이미지 공유
• 의미가 담긴 로고 방향 검토
• 색상과 글꼴 및 적용 예시 확인

D3.js로 데이터를 탐색하며 읽을 수 있는 대화형 차트와 도표를 만듭니다. 다양한 예제를 바탕으로 보고서, 대시보드, 데이터 기반 시제품에 활용합니다.

• 확대 가능한 차트로 매출 살펴보기
• 데이터 사이의 관계 시각화하기
• 날짜별 추세를 색으로 표시하기

Run RuView applications for occupancy, breathing and heart rate, activity, pose, sleep, and room changes. Choose suitable examples and startup commands for a simulated demonstration or a working ESP32 setup that captures WiFi signal measurements.

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• Try presence and occupancy sensing
• Explore breathing, heart rate, and sleep monitoring
• Run activity and pose estimation examples

Review, improve, rewrite, or draft Storybook documentation in /docs. Assess each page’s purpose, audience, structure, and examples, then make suitable edits or provide a content plan, with formatting checks after changes.

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• Improve the structure and examples of a documentation page
• Draft documentation for a new feature
• Plan page types and outlines

Research a topic across multiple web sources before writing articles, reports, or presentations. Gather facts, examples, and expert views, then check current information, competing perspectives, and limitations to build a well-supported understanding.

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• Researching evidence before writing an article
• Gathering data and examples for presentation slides
• Comparing technologies and their limitations