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本番と同じ失敗を本番前に検出するためのテスト階層設計スキル。 DB方言差、実依存関係、永続化確認、timezone差、packaging整合性、 adversarial regressionをunit/integration/e2e/smoke/packagingに 適切に割り振り、PR CIで最低限の本番同等性を保証する。 Use when designing production-parity tests, closing test blind spots, building smoke suites for real dependencies, verifying persistence beyond UI success, or creating adversarial regression backlogs.
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Rework an existing NV oOS Pro toolkit from a single-tenant demo into a universal product — currency-neutral schema with legacy aliases, a Tenant Profile + token renderer shared across the two assistant-delivery surfaces (packs via Portability vs blueprints via Blueprint Installer), demo-mode inversion, a universal single-folder ingestor (header-alias dictionary + dry_run + JSON), report export to CSV/PDF (DomPDF vs html_to_pdf choice), the add-a-tool drift checklist (TOOLS_LIST, coverage manifest, admin tool list, presets), and the re-seed-on-settings-save gotcha. Use when asked to 'universalise', 'de-demo', 'multi-tenant', 're-tenant', 'remove LKR/Surf Club', 'point the toolkit at a single Drive folder', 'export reports as CSV/PDF', or 'avoid re-installing assistants on save'. First case study: food-beverage (F&B Management, 2026-10-16). Complements mcp-ai-wpoos-toolkit-creation (build new) and mcp-ai-wpoos-toolkit-audit (harden existing).
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This skill should be used when the user asks to "test for directory traversal", "exploit path traversal vulnerabilities", "read arbitrary files through web applications", "find LFI vulnerabilities", or "access files outside web root". It provides comprehensive file path traversal attack and testing methodologies.
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Create or edit the Universal Editor component configuration (component-definition.json, component-models.json, component-filters.json) for AEM Edge Delivery Services blocks. Use this skill whenever the user mentions component models, component definitions, component filters, block configuration for the Universal Editor, UE block setup, adding a new block to UE, configuring block properties, block authoring fields, or any task involving the three JSON config files that control how blocks appear in the Universal Editor. Also trigger when the user wants to create a new EDS/Franklin block with UE support, modify block fields, add a block to the section filter, or asks about how blocks connect to the Universal Editor.
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This skill should be used when the user wants to "stress-test a design", "challenge an idea", "red team a proposal", "get critical feedback on a design", "validate a design", "adversarial architecture review", "risk assessment", "設計を検証して", "反論をもらいたい", "設計を批判的にレビュー", "デビルズアドボケート", "ストレステスト", "弱点を指摘して", "穴を見つけて", "この設計で良いか", "リスク評価", "設計のアーキテクチャレビュー", or mentions structured adversarial review of a proposal or design. NOTE: Use this for validating PROPOSALS and DESIGNS through adversarial debate, NOT for generic code review, PR review, or normal review requests (use /codex:review or /codex:adversarial-review for those). Also NOT for investigating unknown bugs (use /agent-dialectics:strong-inference for that).
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Create or edit the Universal Editor component configuration (component-definition.json, component-models.json, component-filters.json) for AEM Edge Delivery Services blocks. Use this skill whenever the user mentions component models, component definitions, component filters, block configuration for the Universal Editor, UE block setup, adding a new block to UE, configuring block properties, block authoring fields, or any task involving the three JSON config files that control how blocks appear in the Universal Editor. Also trigger when the user wants to create a new EDS/Franklin block with UE support, modify block fields, add a block to the section filter, or asks about how blocks connect to the Universal Editor.
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This skill should be used when the user asks to "test for directory traversal", "exploit path traversal vulnerabilities", "read arbitrary files through web applications", "find LFI vulnerabilities", or "access files outside web root". It provides comprehensive file path traversal attack and testing methodologies.
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결혼기념일에 부부의 10년을 돌아보는 사진과 글의 HTML 슬라이드를 만듭니다. 검은 배경에 분홍색과 크림색을 조합해 가족과 친구에게 추억과 전환점을 전합니다.
Venice.ai로 글을 음성으로 바꿔 내레이션, 영상에 덧입힐 음성, 대화형 에이전트의 목소리를 만듭니다. 모델, 목소리, 출력 형식과 스트리밍을 다룹니다.
기사와 보고서를 남녀 두 진행자의 자연스러운 대화로 바꾸고 음성 합성으로 팟캐스트를 만듭니다. 영어와 중국어를 지원하며 MP3와 대화 원고를 출력합니다.
명령줄에서 AI에 전달할 정보의 처리 설정과 RTK 필터를 조정합니다. OmniRoute 연결을 전환하고 JSON 설정과 대화 세션을 관리합니다.
에이전트의 상태, 설정, 기억, 작업 진행 상황을 함께 저장하고 다른 대화에서 복원합니다. 저장된 세션의 목록과 세부 정보를 확인하고 오래된 세션을 삭제할 수도 있습니다.
Generate short videos with audio from prompts and reference images, then refine them through conversational edits. The skill covers targeted object, lighting, and text changes, plus timed actions, using Gemini Omni Flash through documented video tools.
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Build voice assistants and conversational characters with ElevenLabs. Configure voices, language models, and external tools, then connect conversations to a website widget or use Twilio integration for outbound phone calls.
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Work with a personal Messenger account to find contacts, review call history, and search or summarize conversations. It also supports sending, editing, unsending, and reacting to messages, with previews and confirmation before those actions.
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Read Threads inboxes and conversations, summarize messages relevant to a question, and send explicitly approved messages through threads-messages-cli. You can also check message requests, reply to specific messages, and share existing published Threads posts.
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Find information across memories, projects, and conversations already stored in MemPalace. Use semantic search, which looks for related meaning, by following the search instructions returned by the MemPalace command.
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Store project files and conversation transcripts as searchable memories while preserving their original text. Retrieve past decisions, code, and notes by meaning, inspect stored content, and review how well memories are organized.
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Extract information from a project or conversation and store it as memories in MemPalace for later retrieval. The skill follows the step-by-step mining instructions returned by the MemPalace command.
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Implement database action handlers for syncable entities in Twenty server internals. It covers create, update, and delete operations, with conversion from universal identifiers to database IDs before each action is executed.
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Design and evaluate how an AI agent remembers user preferences and history across conversations. Compare storage formats and memory frameworks, plan updates and compression, and distinguish personal memory from shared document retrieval while addressing sensitive information.
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Build real-time voice applications in Python with Azure AI Voice Live. Covers two-way audio streaming, transcripts, conversation history, and handling interruptions, with examples for authentication and configuring when the assistant responds.
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Design agent memory that preserves facts, preferences, and conversation history across sessions. Plan storage, retrieval, and retention separately for each organization or user, with checks for unauthorized access, outdated information, conflicting records, and retrieval quality.
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Organize articles, documents, and insights from conversations into a personal Markdown wiki. Maintain source references, links between related topics, an index, and an activity log, then answer questions using the knowledge already collected.
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