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Use when working with Apache Kudu — apache Kudu cluster management, tablet server health monitoring, table partition analysis, and replication diagnostics. Covers master health, tablet distribution, column encoding efficiency, compaction metrics, and maintenance window scheduling. Read this skill before any Kudu operations.
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Analyzes genetic variant effects on gene expression (RNA-seq), chromatin accessibility (DNASE), histone marks (ChIP), and transcription factors using the AlphaGenome API. Use when the user asks about non-coding variant effects, pathogenicity, clinical significance, disease associations, functional effects, gene expression changes, splicing disruption, or regulatory effects in promoters and enhancers. Also use for resolving biological terms to tissue/cell-type ontologies (UBERON/CL) or analyzing variants in chr:pos:ref>alt format.
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Perform language and framework specific security best-practice reviews and suggest improvements. Trigger only when the user explicitly requests security best practices guidance, a security review/report, or secure-by-default coding help. Trigger only for supported languages (python, javascript/typescript, go). Do not trigger for general code review, debugging, or non-security tasks.
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AI demos and GPU compute with Gradio Spaces and Hugging Face Spaces ZeroGPU. Use when writing or reviewing code that uses `@spaces.GPU`, configuring `python_version` or `requirements.txt` for a ZeroGPU Space, or handling ZeroGPU-specific code constraints — pickle-based process isolation, `gr.State` semantics across the worker boundary, no `torch.compile` (use AoTI instead), CUDA wheel-only builds (no `nvcc` at build or runtime), large vs xlarge sizing, and dynamic duration callables. Make sure to use this skill whenever the user mentions ZeroGPU, `@spaces.GPU`, or the `spaces` Python package, or hits ZeroGPU-specific code errors like `PicklingError` across the worker boundary, `illegal duration`, or `flash-attn` wheel-build failures — even when the user does not explicitly ask for ZeroGPU coding guidance. Trigger on `import spaces` or `@spaces.GPU` in code.
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Python research assistant with Context7 MCP. Use for Python library research, evaluating packages, enforcing strict Python coding standards, or fetching up-to-date library docs via Context7.
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Expert Cursor (IDE IA, multi-file edits, composer, contexte, rules, contexte DZ)
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Expert Antigravity Code (Gemini IDE, développement agentic, IA-assisté, workflows)
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Use taste as a competitive moat and business advantage. In the AI and vibe-coding era, execution is commoditized. Taste is the defensible edge. Use when advising founders on product differentiation, building product culture, evaluating why some products win despite fewer features, or understanding taste as a strategic asset.
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Implement ONE tdmcp tool from a spec — the canonical file pattern (Zod schema + …Impl + register… ToolRegistrar), a bridge Python payload via buildPayloadScript, and an offline msw unit test — touching only new files, never shared registries. Use when coding/implementing/writing a tdmcp tool, generator, effect, control, CHOP/TOP/SOP builder, or Python bridge work, especially when several features are built in parallel.
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Coordinate parallel coding agents across repositories through the AO daemon. Generated from plugin-commands.json; invoke as $bdb-aos:orchestrator.
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Use when implementing, integrating, upgrading, debugging, or answering anything involving third-party APIs, libraries, frameworks, CLIs, cloud services, model or provider SDKs, fast-moving product behavior, unfamiliar repo docs or specs, errors that may indicate API drift, or high-stakes auth, security, billing, data, migration, deployment, compliance, or privacy behavior. Forces a docs pass before coding from memory.
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Get reliable JSON, enums, and typed objects from LLMs using response_format, tool_use, and schema-constrained decoding across OpenAI, Anthropic, and Google APIs.
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interview the user to design an agentic control loop (sensor, controller, actuator under disturbances) tailored to their codebase, then build it as locally-runnable components plus a scheduled coding-agent workflow
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Use when a user asks for a plan for a coding task, to generate a clear, actionable, and atomic checklist.
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Use when acting as the multi-project orchestrator and lead coordinator across repositories using the Agent Orchestrator (AO) daemon. Spawns, inspects, coordinates, and reviews parallel coding agents in isolated Git worktrees.
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Harness patterns for coding agents — memory, permissions, context engineering, delegation, skills, hooks, bootstrap.
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ScalarDBのトランザクション設計を行います。トランザクション境界定義、パターン選定（単一集約内/2PC/Saga/ハイブリッド）、OCC競合率評価、バッチ処理設計、v3.17最適化適用計画を含みます。ワークフローStep 05（トランザクション設計）で使用します。
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ScalarDBを前提としたデータベース設計を行います。スキーマ設計、トランザクション設計、マルチストレージ構成を対話形式で決定し、スキーマファイルと設計書を生成します。
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設計ドキュメントに基づいて実装計画を生成します。ScalarDB特有のスキーマ定義、トランザクション実装、統合テストを含む実装可能なタスク指示書を作成し、フェーズ別の実装ロードマップを提供します。
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ScalarDBの制約を考慮したデータモデル設計を行います。Partition Key・Clustering Key・Secondary Index の設計、ホットスポット評価、メタデータオーバーヘッド見積もり、バックエンドDB選定を含みます。ワークフローStep 04（データモデル設計）で使用します。
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DDDに基づいたドメインモデルを設計します。戦略的設計（境界コンテキスト、ユビキタス言語）と戦術的設計（エンティティ、値オブジェクト、集約、ドメインサービス、ドメインイベント）を定義し、ヘキサゴナルアーキテクチャとの統合を行います。ScalarDBのトランザクション境界や管理テーブル分類の考慮事項を含みます。中間状態はresearch/に記録されます。
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RESTful API の設計を行います。エンドポイント定義、リクエスト/レスポンス仕様、エラーハンドリング、ScalarDBトランザクション例外のマッピングを含みます。
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Kubernetes、Kong API Gateway、ScalarDB Cluster v3.17を使用したインフラストラクチャ設計を行います。マニフェストファイルと設定ファイルを生成します。
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Core Swift development workflows for Xcode and Swift tooling, including project setup, dependency management, concurrency guidance, language/runtime best practices, and troubleshooting build or package resolution issues. Use when working on Swift tasks across a codebase, especially package/tooling/runtime work and cross-cutting Swift conventions (mutation semantics, naming, enum/file rules, import hygiene), including in SwiftUI projects.
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