スキルを探す

Helps an AI assistant work with the Miraheze wiki farm — writing wiki requests that get approved, navigating ManageWiki, doing common how-to tasks (templates, skins, permissions, custom domains, backups), writing regex for MediaWiki search-and-replace, AND writing actual article and page content for Miraheze-hosted wikis. Miraheze does NOT ban generative AI; AI-written content is permitted (subject to per-wiki rules). MADE BY SQERSTERS

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Helps an AI assistant write, structure, and edit articles in the encyclopedic style of Wikipedia — neutral tone, lead section, summary style, inline citations, no peacock/weasel/persuasive language, and the stub→FA quality ladder. Also covers Simple English Wikipedia rules. MADE BY SQERSTERS

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Generate structured changelogs from git history. Use when user asks "what changed recently", "generate a changelog", "summarize commits" or user wants to understand recent development activity.

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Generate two complementary onboarding documents that together give any engineer — from newcomer to principal — a complete understanding of a codebase. Use when user asks for onboarding docs or getting-started guides, user runs /deep-wiki, or user wants to help new team members understand a codebase.

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Answer repository questions grounded entirely in source code evidence. Use when user asks a question about the codebase, user wants to understand a specific file, function, or component, or user asks "how does X work" or "where is Y defined".

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You are an expert software engineer and systems analyst. Use when user asks "how does X work" with expectation of depth, user wants to understand a complex system spanning many files, or user asks for architectural analysis or pattern investigation.

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Use when a user asks to "proofread", "review and correct", "fix grammar", "improve readability while keeping my voice", and to proofread a document file and save an updated version.

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This is the core skill for the deep research and writing tool—combining AI-driven deep research with well-formatted written outputs. Every document produced is backed by comprehensive literature search and verified citations through the research-lookup skill.

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Remove AI writing patterns from prose. Use when drafting, editing, or reviewing text to eliminate predictable AI tells.

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Master proven backend architecture patterns including Clean Architecture, Hexagonal Architecture, and Domain-Driven Design to build maintainable, testable, and scalable systems.

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Master modern SQL with cloud-native databases, OLTP/OLAP optimization, and advanced query techniques. Expert in performance tuning, data modeling, and hybrid analytical systems.

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Transform slow database queries into lightning-fast operations through systematic optimization, proper indexing, and query plan analysis.

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SQL query optimization, schema design, indexing strategies, and relational database mastery for production data systems

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Generate production code for Dataverse SDK using advanced patterns, error handling, and optimization techniques.

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Database development and operations workflow covering SQL, NoSQL, database design, migrations, optimization, and data engineering.

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Expert database architect specializing in data layer design from scratch, technology selection, schema modeling, and scalable database architectures.

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Statistics, probability, linear algebra, and mathematical foundations for data science

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Performs numerical and symbolic mathematics using NumPy, SciPy, SymPy, and mpmath. Use when the user needs linear algebra, arrays, optimization, integration, ODEs, symbolic expressions, equation solving, or arbitrary-precision arithmetic.

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Apache Airflow, dbt, Prefect, Dagster, and modern data orchestration for production data pipelines

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Expert data scientist for advanced analytics, machine learning, and statistical modeling. Handles complex data analysis, predictive modeling, and business intelligence.

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Implement data quality validation with Great Expectations, dbt tests, and data contracts. Use when building data quality pipelines, implementing validation rules, or establishing data contracts.

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Guidelines for data analysis and Jupyter Notebook development with pandas, matplotlib, seaborn, and numpy.

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Data pipeline architecture, ETL/ELT patterns, data modeling, and production data platform design

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You are a data pipeline architecture expert specializing in scalable, reliable, and cost-effective data pipelines for batch and streaming data processing.

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