スキルを探す

Scan documents and slides for off-brand colors, fonts, and logos. Validate against brand guidelines and suggest corrections.

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UI/UX デザインガイド。50スタイル・97パレット・57フォント組み合わせ・9スタック対応。 「UI設計して」「デザインシステムを作って」「画面レビュー」等のリクエストで発動。

LP/HP作成ワークフロー。ヒアリング→訴求整理→WF→Pencilデザイン→HTML実装→Vercelデプロイの全フローをガイド。 「LPを作って」「ランディングページ作成」「HPデザイン」「Webページ制作」等のリクエストで発動。

マルチエージェントシステムのアーキテクチャ設計ツールキット。 「エージェントを設計して」「マルチエージェント構成」「エージェントのアーキテクチャ」「オーケストレーション設計」等のリクエストで発動。

Refresh UI/UX context from design system, Storybook, and codebase

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Document UI component states (current vs expected) with transitions

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UX and visual design consultant for iOS apps using Apple's Liquid Glass design system (iOS 26+). Use when asking about element positioning, layout decisions, visual hierarchy, or whether a design choice is "Apple-approved." Provides design rationale and guidance—not code. Helps create Apple Design Award-worthy apps.

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Production-grade SwiftUI with Apple Design Award-quality aesthetics. Use when building visually striking iOS interfaces — screens, components, redesigns. Screenshot-driven visual iteration, Liquid Glass (iOS 26+), bold design direction. For design advice without code, use ios-design-consultant instead.

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Fact lookup: Apple Human Interface Guidelines corpus (greppable markdown). Query on demand for accessibility and ergonomic minimums (hit-target sizes, Dynamic Type), platform terminology, system component capabilities, and App-Review-relevant conventions. Not design direction.

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API reference: Liquid Glass (iOS 26+). Query for glass effects, navigation patterns, GlassEffect modifiers, design principles.

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Best practices and example-driven guidance for building SwiftUI views and components, including navigation hierarchies, custom view modifiers, and responsive layouts with stacks and grids. Use when creating or refactoring SwiftUI UI, designing tab architecture with TabView, composing screens with VStack/HStack, managing @State or @Binding, building declarative iOS interfaces, or needing component-specific patterns and examples.

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Use when designing a study that benchmarks AI systems against a human-expert panel, before data collection. Plans the arms, decoupled rubrics with anchors, planted calibration probes, reviewer panel, inter-rater reliability targets and LLM-as-judge versus human adjudication.

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Use when comparing an exposure-outcome association across countries with parallel national surveys (KNHANES, NHANES, CHNS). Harmonizes variables, runs parallel weighted analyses and builds comparison tables for 2-country (KR+US) or 3-country (KR+US+CN) designs.

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Use when checking a radiology or medical AI study design before drafting or submission. Reviews the analysis unit, cohort logic, leakage risks, comparator, validation strategy and reporting-guideline fit. AI-vs-expert benchmarks are /design-ai-benchmarking.

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Assesses architecture decisions, ADR compliance, and coupling. Use when evaluating design changes or validating structural decisions before merging.

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Provides weighted scoring, rubrics, and decision-threshold patterns. Use when designing quality gates, evaluation systems, or decision frameworks.

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Designs memory palace structures with spatial layouts and domain organization. Use when creating a new palace or planning knowledge architecture by hand.

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Applies event-driven async messaging to decouple producers and consumers. Use when designing real-time or multi-subscriber systems needing loose coupling.

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Applies layered n-tier architecture with enforced boundaries. Use when designing moderate systems needing clear presentation, domain, and persistence layers.

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Applies client-server architecture for web/mobile apps. Use when designing systems with centralized backend services, trust boundaries, or offline-first sync.

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Use DeepSpeed for distributed training, inference acceleration, ZeRO configuration, parallelism/MoE design, profiling, autotuning, and operational diagnostics.

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Use ComfyUI as a modular AI content-creation engine: launch and automate the server, submit API workflows, validate graph JSON, author custom nodes, and configure model paths/backends.

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Guide CUDA-enabled BindCraft protein-binder design from target PDB preparation through AF2/MPNN/PyRosetta execution, filtering, output analysis, and conservative troubleshooting.

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Routes AutoTrain Advanced installation, CLI, config, training, UI/API, backend, and utility workflows.

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