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概要と使いどころ
Coordinate teams of role-based agents — role definitions, task delegation, sequential and hierarchical workflows, and shared memory. Use when a job naturally splits into specialist roles collaborating.
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Run goal-driven autonomous agent loops — decomposing objectives, executing tool chains, self-critiquing, and iterating until done. Use when exploring what fully autonomous task execution looks like and its limits.
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Check whether the work is actually finished rather than finished-looking — what was promised versus what really runs. Several models compare the task against the code, and every completion claim has to survive a command that was actually executed. Use before calling something done, before a PR, at the end of a session, or on "is this done", "did I finish", "check if done", "what did we skip".
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sgcop の RuboCop 設定を、導入先プロジェクトの .rubocop.yml にセットアップ・更新する。標準（rubocop.yml）か厳格版（rubocop_strict.yml）かの導入方針をまず確認して inherit_gem を整え、既存 .rubocop.yml から sgcop と重複する不要設定を削除する。gem 依存のカスタム Cop（enumerize 系など）は必要時のみ確認。そのうえで rubocop --auto-gen-config で .rubocop_todo.yml を生成し、違反（ノイズ）が多い Cop は無効化・Exclude・段階対応を提案、無効化したら todo を作り直す。
.rubocop_todo.yml に残った違反を段階的に潰すスキル。safe autocorrect だけで完結する Cop はまとめてバッチで、unsafe autocorrect や手動修正が必要な Cop もリスクに応じた単位でバッチにまとめて潰す。
Classify a proposed code change as Leaf Node or Core Code to decide how much AI usage and review rigor is appropriate. Use this skill whenever the user asks "is this leaf or core", "what kind of change is this", "should I vibe code this", "can AI write this", "how rigorous should the review be", or before starting any non-trivial change. Also useful as a sub-step inside other workflows (planning, PR prep, code review) when classification matters. Asks 6 diagnostic questions about propagation range, change frequency, tech-debt tolerance, examples, failure cost, and review intensity, then outputs a clear classification with the recommended approach. Trigger even when the user describes a change without explicitly asking for classification — the answer changes how they should proceed.
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Simple Admin 完整开发工作流指导技能,涵盖从 Ent Schema 定义到 RPC 服务、API 网关、前端页面的全链路开发。当用户进行以下操作时使用此技能:(1) 开发新功能、新增字段、修改数据模型,(2) 创建或修改微服务的任何环节(Ent/RPC/API/前端),(3) 进行 CRUD 开发、接口开发、页面开发,(4) 需要使用 m-goctls 工具生成代码,(5) 在 Simple Admin 项目中进行任何开发工作。此技能提供完整的工作流指导,包括命令使用、文件修改规则、常见问题排查等。
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Synapse A2A agent communication — sending messages, spawning agents, delegating tasks, sharing memory, and coordinating file edits. Use this skill when: running synapse send/reply/broadcast/interrupt, spawning agents with synapse spawn or synapse team start, managing the task board with synapse tasks, sharing knowledge with synapse memory, locking files with synapse file-safety, checking agent status with synapse list/status, or orchestrating any multi-agent workflow.
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Runs synapse-docs, /simplify, sync-plugin-skills, and github-pages-sync in parallel for synapse-a2a development workflows. Use when you need doc updates, code simplification, plugin skill sync, and site-docs sync at the same time.
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Hunts for malicious scheduled task persistence by analyzing task registration events (4698) and schtasks process creation for suspicious actions, triggers, and hidden tasks. Activates for requests to hunt scheduled task abuse, detect malicious schtasks usage, or find persistence via the Task Scheduler.
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Prepares indicators of compromise for safe sharing: defanging URLs, domains, IPs, and emails so they cannot be accidentally clicked or resolved, and formatting them into STIX/CSV/MISP-friendly output. Activates for requests to defang IOCs, sanitize indicators for a report, or export indicators for sharing.
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Establishes a disciplined malware sample repository: content-addressed storage by hash, encrypted/password-protected archiving, consistent metadata records, and chain-of-custody tracking so samples are reproducible and safe to handle. Activates for requests to organize a malware repository, manage samples, or track sample metadata and provenance.
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Create scheduled background jobs that run on cron schedules
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Implement event-driven side effects that react to domain events
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Build an ORC behavior tree workflow using the DSL
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Process meeting notes into structured notes + action items
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Morning briefing - curated task list from multiple sources
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Pick the right Pulp Stream for a given I/O task, wire async callbacks correctly without deadlocking the worker, and avoid the backpressure / cancellation footguns in `pulp::runtime::AsyncStream`.
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Optional AAX support for Pulp, including developer-supplied Avid SDK setup, CMake enablement, DigiShell/AAX Validator workflows, and local AAX builds on macOS or Windows.
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Maintain Pulp's macOS Intel (x86_64) portability lint and CI tiering — the PULP_INTEL_CANARY configure gate, intel_canary_lint.py + its allowlist, and the Tier 0-3 workflows (build.yml canary step, intel-portability.yml, nightly-intel.yml, release-cli.yml universal gate). Use when touching cross-arch build wiring, arch-gated SIMD, or Intel CI.
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Use Pulp's MIT-safe Cmajor support lane via source-owned patches, an external `cmaj` toolchain, and explicit generated-artifact workflows.
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Use Chanjing TTS API to convert text to speech (list voices, create tasks, poll, download from returned URLs).
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List, select, and install Volcengine skills from the volcengine-skills marketplace. Use when a user asks which Volcengine skill or plugin handles a task, wants to browse every available skill, needs an optional skill that is not currently installed, or asks to install or check the installation status of a Volcengine skill. Also use to discover any core skill, including this finder. Use as a fallback during a Volcengine operation when the currently loaded or installed skills cannot cover the required product, tool, or workflow; inspect the full catalog, select the missing capability, and install it.
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指导 AI 正确填写任务日志，并在任务完成后自动提取认知价值。当任务完成后、对话即将结束时、或用户提到「写日志」「更新日志」「任务记录」时自动触发。对应 AGENT_RULES.md RULE-01/02/03。版本：v2.0（2026-03-19新增步骤四：认知提取）
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