'defi' 검색 결과

MSBuild property definition patterns: conditional defaults, composition/concatenation, path normalization, trailing slash handling, TFM detection helpers, and property evaluation order. Only activate in MSBuild/.NET build context. USE FOR: diagnosing and fixing MSBuild property definition issues in .props or .csproj files, reviewing and fixing shared property configuration anti-patterns, fixing DefineConstants or NoWarn being overwritten instead of appended, fixing unconditional property assignments that prevent project-level overrides, fixing unquoted conditions that fail when properties are empty, fixing hardcoded paths that break cross-platform builds, setting property defaults that can be overridden, understanding property evaluation order and last-write-wins semantics. DO NOT USE FOR: props vs targets placement (use directory-build-organization), item operations (use item-management), target structure (use target-authoring), general anti-patterns (use msbuild-antipatterns), non-MSBuild build systems.

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Add or define specific fields in a collection's readSchema. Use when fields are missing from materialization field selection, pruned by complexity limit, need type refinement, need to be protected from future inference changes, or need to be required for downstream consumers. Use when user says "missing fields", "pruned fields", "field not showing up", "complexity limit", "define field in read schema", "restrict field type", or "protect field from inference".

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ステーキング、AMM、ガバナンス、レンディングシステムのプロダクション対応テンプレートでDeFiプロトコルを実装します。分散型金融アプリケーションまたはスマートコントラクトプロトコルを構築する時に使用してください。

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DeFi Specialist IA — Expert en finance décentralisée (Uniswap, Aave, Compound, liquidity pools, yield farming, impermanent loss)

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ユーザーとの対話と既存コード分析から機能仕様ドキュメント（要件定義・クリティカル設計の決定・必要なら機能全体の設計）を作成する。GitHub Issue 作成は /create-ticket の責務。Triggers on: '/define-feature', '機能定義', '要件定義', '機能設計'

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Deploy a Software-Defined Perimeter using the CSA v2.0 specification with Single Packet Authorization, mutual TLS, and SDP controller/gateway configuration to enforce zero trust network access.

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Infers person-to-person transmission from pathogen genomes using outbreaker2 (Campbell 2018), TransPhylo (Didelot 2017), phybreak (Klinkenberg 2017), BadTrIP (De Maio 2018), SCOTTI (De Maio 2016), BEASTLIER (Hall 2015), and SNP-distance / cluster-picker approaches (HIV-TRACE for HIV; transcluster). Defines outbreak clusters using pathogen-specific SNP thresholds (NOT a universal cutoff -- TB <=12 SNPs / Walker 2013; MRSA <=15 / Coll 2017; C. difficile <=2 / Eyre 2013; Klebsiella <=21 / Snitkin 2012), models within-host diversity and transmission bottlenecks (Worby-Lipsitch-Hanage 2014; McCrone 2018; Sobel Leonard 2017; Lythgoe 2021 SARS-CoV-2), integrates contact-tracing data, distinguishes generation interval from serial interval (Britton & Scalia Tomba 2019; Ali 2020), attributes source via Bayesian source attribution (Mather 2013 DT104; islandR), and reconciles transmission-network reconstruction with epi metadata. Use when investigating outbreaks for who-infected-whom, defining SNP-cluster outbreak definitions, accounting for unsampled intermediates, choosing between outbreaker2 (rich epi data) and TransPhylo (genomic-only after dated phylogeny), running source attribution between host populations, calling HIV-TRACE thresholds appropriate to the local subtype, or distinguishing recent transmission from reactivation in TB / chronic HIV.

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Design structured evaluation rubrics for scoring LLM and agent outputs — defining quality dimensions, scoring scales, hard gates, score descriptions, and edge cases. Load when the user asks to create an eval rubric, define evaluation criteria, design scoring dimensions, write an eval spec, or says "what should I evaluate", "design a rubric", "create eval criteria", "define quality dimensions", "evaluation rubric for", "how do I measure quality of". Sub-skill of eval-output orchestrator.

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Infers person-to-person transmission from pathogen genomes using outbreaker2 (Campbell 2018), TransPhylo (Didelot 2017), phybreak (Klinkenberg 2017), BadTrIP (De Maio 2018), SCOTTI (De Maio 2016), BEASTLIER (Hall 2015), and SNP-distance / cluster-picker approaches (HIV-TRACE for HIV; transcluster). Defines outbreak clusters using pathogen-specific SNP thresholds (NOT a universal cutoff -- TB <=12 SNPs / Walker 2013; MRSA <=15 / Coll 2017; C. difficile <=2 / Eyre 2013; Klebsiella <=21 / Snitkin 2012), models within-host diversity and transmission bottlenecks (Worby-Lipsitch-Hanage 2014; McCrone 2018; Sobel Leonard 2017; Lythgoe 2021 SARS-CoV-2), integrates contact-tracing data, distinguishes generation interval from serial interval (Britton & Scalia Tomba 2019; Ali 2020), attributes source via Bayesian source attribution (Mather 2013 DT104; islandR), and reconciles transmission-network reconstruction with epi metadata. Use when investigating outbreaks for who-infected-whom, defining SNP-cluster outbreak definitions, accounting for unsampled intermediates, choosing between outbreaker2 (rich epi data) and TransPhylo (genomic-only after dated phylogeny), running source attribution between host populations, calling HIV-TRACE thresholds appropriate to the local subtype, or distinguishing recent transmission from reactivation in TB / chronic HIV.

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Deploy a Software-Defined Perimeter using the CSA v2.0 specification with Single Packet Authorization, mutual TLS, and SDP controller/gateway configuration to enforce zero trust network access.

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REA 조사 도구를 설계하거나 변경할 때 담당 범위, 입출력, CLI 및 MCP 호출 규칙을 정리합니다. 조사 근거의 의미와 검증 방법을 포함한 설계안을 작성합니다.

• 새로운 REA 조사 도구 설계
• CLI 및 MCP 입출력 검토
• provider 책임과 Evidence 의미 정리

서로 독립적인 버그나 테스트 실패를 별도 에이전트에 맡겨 동시에 조사하고 수정합니다. 담당 범위를 정하고 결과 검토, 변경 충돌 확인, 전체 테스트와 통합까지 안내합니다.

• 원인이 다른 테스트 실패 조사
• 서로 다른 기능의 독립적인 버그 수정
• 여러 에이전트의 담당 범위 정리

구체적인 사례와 코드 대조로 프로젝트의 업무 용어와 개념 경계를 명확히 합니다. 합의한 정의를 용어집에 기록하고 필요에 따라 중요한 설계 결정의 이유도 남깁니다.

• 모호한 업무 용어 정리
• GLOSSARY.md 생성과 갱신
• 업무 정의와 코드의 일치 여부 확인

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

AI 에이전트가 스킬과 규칙을 지키는지 세 단계의 지시 조건으로 검증합니다. 도구 호출 순서를 확인하고 시나리오별 준수율과 호출 시간선을 보고서로 정리합니다.

• 추가한 규칙의 준수 여부 확인
• 명시적 안내 없이 절차를 지키는지 확인
• 도구 실행 순서와 누락 확인

AgentShield로 Claude Code 설정의 비밀 정보 직접 기재, 과도한 권한, 악성 지시 주입 위험을 검사하고 보고합니다. 일부 문제는 자동으로 수정합니다.

• Claude Code 도입 시 설정 확인
• 권한 및 MCP 설정 변경 후 감사
• 참여한 저장소의 기존 설정 확인

Build a shared animation foundation for React and Next.js with motion/react. Define reusable timing and spring settings, respect reduced-motion preferences, adapt to device performance, and align initial animation states with server-rendered content.

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• Standardize animation settings across components
• Define reusable spring animation presets
• Respect users' reduced-motion preferences

Solidity 자동화 마켓 메이커와 유동성 풀을 점검합니다. 체크리스트와 구현 예제로 재진입 공격, 지분·가격 조작, 교환 한도, 정수 연산, 관리자 권한을 검토합니다.

• 유동성 풀 계약 감사
• 입출금 지분 계산 검토
• 교환 최소 수령량과 기한 제한

AI 에이전트가 구현의 많은 부분을 맡는 개발팀을 위해 계획, 책임 분담, 리뷰 기준, 테스트 요구 사항을 정리하고 생성 코드를 다루는 개발 절차를 설계합니다.

• AI 생성 코드를 다루는 개발 규칙 정비
• 코드 리뷰 기준과 승인 조건 설정
• 에이전트가 작업하기 편한 설계 검토

LLM이 JSON, 정규 표현식, Pydantic 타입 정의에 맞춰 답변을 생성하도록 합니다. 텍스트에서 추출한 정보와 분류 결과를 후속 프로그램에서 다루기 쉬운 형식으로 정리합니다.

• 텍스트에서 기업과 제품 정보를 추출할 때
• 정해진 라벨로 리뷰를 분류할 때
• 프로필을 항목별로 정리할 때

텍스트에서 필요한 정보를 추출하고 Pydantic으로 자료형과 값을 검증합니다. 언어 모델 출력을 정해진 구조로 정리하며 검증 실패 시 재시도와 생성 중 결과 수신도 다룹니다.

• 텍스트에서 연락처나 기업 정보를 추출합니다
• 기사를 정해진 범주로 분류합니다
• 리뷰 분석의 항목을 통일합니다

판단할 문제를 한 문장으로 정리하고 세 가지 선택지의 장단점과 권고안을 제시합니다. 완료 기준과 실행 절차도 함께 정리해 팀에 공유할 제안서 작성을 돕습니다.

• 기술적 판단에 필요한 선택지 비교
• 팀에 공유할 제안서 작성
• 도구나 이전 전략 비교

스킬의 이름, 설명, 지침을 작성하는 최소한의 틀입니다. 설명과 본문이 미작성 상태이므로 용도와 실행 절차를 직접 정의하는 출발점으로 사용합니다.

• 최소 구성으로 스킬 정의하기
• 설명과 사용 조건 초안 작성하기
• 작업 지침을 작성할 자리 준비하기

ChatGPT 안에서 조작하는 앱의 구상부터 React 위젯과 상태 공유 구현까지 안내합니다. 현재는 사용이 권장되지 않으며 후속 스킬로 전환하도록 안내합니다.

• ChatGPT 앱의 기능 정리
• 서버와 연동하는 화면 구현
• 화면 상태를 ChatGPT와 공유