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概要と使いどころ
Research a technical topic thoroughly by exploring the codebase and summarizing findings. Use when asked to investigate how something works, research an area of the codebase, trace a data flow, or understand a component in depth.
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Investigate two separate areas of the codebase simultaneously and combine findings into a comparison report. Use when you need research on two independent topics at once, want to compare two subsystems, or need to understand how two components relate to each other.
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Generates an experiment-overview snapshot of all research questions under research/reports/. Invoke when a new point-in-time report across all RQs should be produced.
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Integrates with EchoDecks for flashcard management, study sessions, and AI.
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Learn from consequences, not instructions — generate and enforce constraints from experience.
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Expert-level computer vision for robotics covering camera models, feature detection, object detection, pose estimation, visual SLAM, and deep learning for perception.
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Research one agent harness's release (docs, source, runtime) and fill its capability cells in scripts/harness_capabilities.py with cited evidence. Use after a harness version bump, when just harness-probe reports re-research, or when capability cells read unknown.
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Investigate a question against high-trust primary sources and capture the findings as a Markdown file in the repo. Use when the user wants a topic researched, docs or API facts gathered, or reading legwork delegated to a background agent.
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Conduct market research on competition and customers. Use when the user says they need market research
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Conduct domain and industry research. Use when the user says wants to do domain research for a topic or industry
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Push the LLM to reconsider, refine, and improve its recent output. Use when user asks for deeper critique or mentions a known deeper critique method, e.g. socratic, first principles, pre-mortem, red team.
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Conduct technical research on technologies and architecture. Use when the user says they would like to do or produce a technical research report
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Perform a post-implementation retrospective analysis measuring spec adherence, implementation deviations, and lessons learned.
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Manages government affairs, public policy communications, and collective action aligned with B Corp GACA standards. Creates policy position papers, advocacy communications, regulatory response documents, and transparent lobbying reports. Use when user asks about government relations, public policy, advocacy, lobbying, regulatory affairs, collective action, or political engagement transparency.
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Zotero ローカル API + REST API (Web API v3) 連携スキル。DOI からの文献一括インポート、コレクション管理、アイテム検索・一覧表示を行う。 REST API 経由でコレクション作成・アイテム CRUD・タグ管理・添付ファイルアップロード・グループライブラリ操作も可能。 Use when: (1) DOI リストから Zotero に文献を登録する, (2) Zotero のコレクション一覧・アイテム一覧を取得する, (3) BibTeX/RIS データを Zotero にインポートする, (4) CrossRef API で文献の DOI を検索する, (5) REST API でコレクション作成・アイテム追加・タグ管理を行う, (6) グループライブラリを操作する。 Triggers: "zotero", "文献登録", "DOI インポート", "コレクション", "論文追加", "文献管理"
Use when revising or reviewing scientific, technical, or academic manuscripts, proposals, abstracts, reports, or related writing for precision, concision, logical cohesion, citation support, evidence alignment, and objective scholarly tone.
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Use when a learning, new skill, rule improvement, or bug fix from a consumer project should be contributed back to the shared agent-config package.
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Run the skill-improvement pipeline after a learning was detected — capture, classify, create, validate, apply; explicit request only.
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Use when a repeated learning, mistake, or successful pattern should be turned into a new rule or skill. Also use after completing a task to capture learnings from the work.
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Use when the user wants to learn a topic or verify real understanding — rapid-competence session, error drills, learning sprint, gap probe, Feynman check. Triggers 'teach me X', 'quiz me'.
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Use when shaping a discovery slice — JTBD-framed interview guide, switch-event focus, verbatim quotes not summaries. Triggers on 'talk to users', 'why did they cancel', 'before we build X'.
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Autonomous multi-step investigation — deep research carried end-to-end without per-step approval; explicit request only, never for normal feature work.
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Blind dual-implementation pattern where two agents independently create artifacts, then a third agent judges which is better and synthesizes learnings.
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Multi-agent web research with cross-fact-checking and verified synthesis.
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