スキルを探す

Processes external resources into stored knowledge with quality scoring and routing. Use when ingesting articles, papers, or docs into a memory palace.

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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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Optimizes context window via MECW principles and memory tiering. Use when context exceeds 30% or before long multi-step tasks.

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Scaffolds new projects with git, CI/CD workflows, pre-commit hooks, and build config. Use when starting a new Python, Rust, or TypeScript project from scratch.

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Converts a specification into a phased, dependency-ordered implementation plan. Use after specification is complete and before execution begins.

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Transforms project briefs into testable specifications with user stories and acceptance criteria. Use after brainstorming, before planning.

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Installs egregore watchdog daemon via launchd or systemd for autonomous relaunching. Use when setting up egregore on a new machine. Do not use on CI/CD runners.

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Build a project skill library in .claude/skills/ via discovery, parallel authoring, and review. Use when packaging tribal knowledge. Do not use for one skill.

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Coordinates Claude agent teams via filesystem protocol. Use when orchestrating parallel agents with task dependencies. Do not use for single-agent tasks.

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Delegates execution to eight CLIs (Gemini, Qwen, MiniMax, GLM, Muse, Codex, OpenCode, Glimmer). Use for execution tasks. Do not use for secrets.

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Reports which delegation CLIs are installed and authenticated, installs missing ones, and stores the result. Use before delegating or when a provider errors.

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Shapes turns action-first: action leads, steps numbered, state restated. Use for ADHD-friendly output. Do not use to trim tokens; use response-compression.

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Tracks per-agent token usage and flags waste in parallel dispatch. Use when evaluating parallel agent efficiency or after a multi-agent run.

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Detects codebase bloat via dead code, duplication, complexity, and doc bloat scans. Use when codebase feels large or before a release.

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Manages context overflow by handing off to a fresh subagent at 80% usage. Use when context pressure is critical and work must continue uninterrupted.

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Guides when to ask clarifying questions versus proceed autonomously. Use to reduce unnecessary clarifying questions when intent is clear.

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Guide minimal code via a decision ladder with full safety, edge, and negative-case coverage. Use when adding code, choosing a dependency, or auditing a diff.

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Routes multi-tool workflows through MCP servers for large datasets and pipelines. Use when Bash tool overhead is limiting throughput on data-heavy tasks.

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Enforces token quota management at session start with conservation and compression checks. Use at the start of every session or before large context loads.

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Orchestrates the QUALITY pipeline stage for egregore work items, running code review, unbloat, and test updates. Use when running quality checks before a PR.

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Presents adaptive codebase challenge questions with multiple-choice and trace exercises. Use when testing contributor knowledge of the codebase.

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Adds developer-authored annotations to the gauntlet knowledge base. Use when capturing tribal knowledge or rationale not visible in code.

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Builds the gauntlet knowledge base from AST extraction and AI enrichment. Use when initializing or refreshing codebase knowledge for challenges.

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Searches the code knowledge graph by function, class, or type using FTS5 full-text search. Use when locating code entities by name or qualified path.

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