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根据 model_route.json、数据计划和清洗数据，为数学建模论文生成结果证据契约和 q1/q2/q3 建模代码脚手架。Invoke when 需要把模型输出、评价指标、结构化结论、论文表格和当前赛题专用建模代码沉淀到 paper_output/results/、paper_output/tables/ 和 paper_output/code/modeling/，供 QA 与正文生成读取。
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Analyze C++ build performance using vcperf.exe and ETL traces. Use this skill when the user wants to profile a build, understand compile bottlenecks, identify expensive headers or templates, generate JSON analysis reports, or interpret vcperf output. Covers tracing workflows, the /jsonAnalysis flag, reading the resulting JSON schema, and actionable remediation strategies for each bottleneck category.
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Convert FIRE analysis cards, Chinese knowledge notes, or project-note JSON into validated EPUB books with directory cards, chapter cards, keyword index cards, backlinks, and GitHub-shareable ebook assets. Use when Codex needs to teach or automate the path from `fire-analysis-card` outputs to `project-note-json-to-epub` style EPUB files, including sample JSON manuscripts and attached `.epub` deliverables.
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Shape Laravel Feeds output for a consumer schema. Use when changing XML, JSON, JSON Lines, CSV, or RSS converter settings, root and metadata structure, XML directives, optional fields, or value transformers on an existing feed.
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Convert the canonical markdown+JSON deliverable of any SfSkills runtime agent into Excel, PDF, CSV, Notion card, ServiceNow ticket, or similar downstream format without adding dependencies to the consumer's project. NOT for an Agentforce action's output — use agentforce/agent-actions. NOT for exporting Salesforce data — use integration/bulk-api-2-patterns.
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Use the Skmtc CLI to scaffold projects, install or clone generators from JSR, configure schema sources and enrichments, and produce code artifacts from an OpenAPI v3 or GraphQL SDL schema. Teaches the workspace mental model (`<root>/.skmtc/<project>/`, client.json, bundle, manifest) and the agent contract (strict text / strict JSON modes, exit codes, recipe errors, `agent-context` + `doctor`); the command surface itself is discovered from the binary — `skmtc --help`, `skmtc <cmd> -h` — rather than carried in this skill. Use this skill when the user asks to "run skmtc", "generate code from an OpenAPI schema", "install a skmtc generator", "scaffold a skmtc project", "watch a skmtc project", "configure enrichments", "publish a stack", "deploy to skmtc-hub" (the command is `publish`; there is no `deploy`), "skmtc in CI", or invokes any CLI subcommand. For *authoring* a generator package (Projections, Snippets, transform functions), defer to `skmtc-generator`. When something is broken (no output, wrong output, error messages, a failed bundle build), verify before proposing a fix: read the manifest and the parse issues, and reproduce the failure first.
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docling CLIを使用したドキュメント変換スキル。PDF、DOCX、PPTX、HTML、画像、Excel等のあらゆるドキュメントをMarkdown、JSON、YAML、HTML、テキストに変換。OCR対応で画像内テキストも抽出可能。Use when converting documents to Markdown or other formats, extracting text from PDFs, processing scanned documents with OCR, or converting office documents. Argument hint: [file_path] [--to md|json|yaml|html|text] [--ocr-lang ja] [--output output_dir]
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Convert the canonical markdown+JSON deliverable of any SfSkills runtime agent into Excel, PDF, CSV, Notion card, ServiceNow ticket, or similar downstream format WITHOUT polluting the consumer's project with new dependencies or regenerating from the agent's source logic. NOT for authoring new agent output formats (use DELIVERABLE_CONTRACT.md). NOT for data-export SOQL (use bulk-api-2-patterns).
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Extract structured data from LLM responses with Pydantic validation, retry failed extractions automatically, parse complex JSON with type safety, and stream partial results with Instructor - battle-tested structured output library
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Fast structured generation and serving for LLMs with RadixAttention prefix caching. Use for JSON/regex outputs, constrained decoding, agentic workflows with tool calls, or when you need 5× faster inference than vLLM with prefix sharing. Powers 300,000+ GPUs at xAI, AMD, NVIDIA, and LinkedIn.
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Control LLM output with regex and grammars, guarantee valid JSON/XML/code generation, enforce structured formats, and build multi-step workflows with Guidance - Microsoft Research's constrained generation framework
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Reads and summarises ScenarioRunner output — the criteria pass/fail tables from --output/--file, the machine-readable --json and --junit result files, and the criteria JSON written alongside a --record recording — and runs the metrics module (metrics_manager.py) to compute custom measurements over a recorded run offline, without the simulator. Use when the user asks "did the scenario pass", "why did it fail", "summarise these results", "compare these runs", or wants distance/speed/lane metrics from a recording.
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Control LLM output with regex and grammars, guarantee valid JSON/XML/code generation, enforce structured formats, and build multi-step workflows with Guidance - Microsoft Research's constrained generation framework
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Extract structured data from LLM responses with Pydantic validation, retry failed extractions automatically, parse complex JSON with type safety, and stream partial results with Instructor - battle-tested structured output library
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Extracts structured data from LLM responses using JSON schemas, Zod validation, and function calling for reliable parsing. Use when users request "structured output", "JSON extraction", "parse LLM response", "function calling", or "typed responses".
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텍스트에서 필요한 정보를 추출하고 Pydantic으로 자료형과 값을 검증합니다. 언어 모델 출력을 정해진 구조로 정리하며 검증 실패 시 재시도와 생성 중 결과 수신도 다룹니다.
코드와 에이전트 결과물을 검증하고 신뢰도를 점수로 확인합니다. 기준 미달 변경의 자동 되돌리기, 품질 추이 모니터링과 보고서 출력도 다룹니다.
여러 에이전트의 작업을 순서대로 연결하고 이전 출력을 다음 단계에 전달해, 코드 분석과 수정, 테스트 작성, 데이터 변환을 하나의 절차로 진행합니다.
Claude Code 단일 세션의 비용을 메시지별로 계산해 비싼 응답을 찾습니다. 입력·출력 토큰, 캐시 읽기·쓰기, 모델과 비용 분포를 비교해 비용 원인을 살펴봅니다.
Create a substantial technical manual for one exact system version. Organize authoritative sources, record offline inputs and outputs, explain behavior with figures, and audit the text and supporting evidence for consistency.
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Inspect Muse Code’s saved settings and defaults, then make targeted changes when explicitly requested. Explain reasoning and display options while distinguishing persistent configuration from the settings currently active in a running session.
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Manage files and storage buckets in Tigris through its official CLI. Agents can upload and download objects, generate temporary sharing URLs, take snapshots, and manage access keys and permissions with structured JSON output.
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Train and run Uni-Mol Tools models to predict molecular properties from CSV data. Organize experiments into projects, compare model performance, rank results, and manage storage through interactive commands or machine-readable JSON output.
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Work with NotebookLM through an installed command-line tool to list notebooks, add URL sources, ask questions, generate artifacts, and download results. It also provides commands for checking authentication, conversation history, and sharing status.
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