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Build complex AI systems with declarative programming, optimize prompts automatically, create modular RAG systems and agents with DSPy - Stanford NLP's framework for systematic LM programming
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Orchestrates an end-to-end CRISPR editing experiment design from target gene to delivery-ready, validatable constructs. Sequences guide design, off-target assessment, edit-modality selection (knockout, base editing, prime editing, HDR knock-in), and template/donor design, with a QC checkpoint at each handoff. Use when designing a complete CRISPR experiment for knockout, point correction, or tagging and the order of operations, the modality decision, and the cross-cutting traps are needed rather than a single step. Defers each step's mechanics to the genome-engineering skills.
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Multi-objective optimization framework. NSGA-II, NSGA-III, MOEA/D, Pareto fronts, constraint handling, benchmarks (ZDT, DTLZ), for engineering design and optimization problems.
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Senior software engineer for story execution and code implementation. Use when the user asks to talk to Elliot or requests the developer agent.
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Builds production-quality, accessible, responsive user-facing UIs. Use when building or modifying interfaces and pages, creating components, implementing layouts, meeting WCAG accessibility requirements, managing state, or when the output needs to look and feel production-quality rather than AI-generated.
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React and Next.js performance optimization guidelines from Vercel Engineering. This skill should be used when writing, reviewing, or refactoring React/Next.js code to ensure optimal performance patterns. Triggers on tasks involving React components, Next.js pages, data fetching, bundle optimization, or performance improvements.
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Rory Sutherland's 'psycho-logic' approach to marketing, product, and business problems — solve the human perception, not just the engineering or economic metric. Use when the obvious 'logical' fix is expensive, slow, or already done by every competitor; when the user asks 'how do we make people want X', 'the product/price/funnel is fine but nobody converts', 'how do we stand out', 'is there a cheaper way to fix this', or mentions behavioral economics, nudges, irrational behavior, perception, or 'it doesn't make sense but it works'. This is the ROUTER skill: it diagnoses the problem in human terms, then dispatches to reframing, costly-signaling, counterintuitive-tests, or experience-design. Inspired by Rory Sutherland's book *Alchemy*. 日本語の相談（「商品はいいのに売れない」「値下げしかない？」「競合と差別化できない」）にも使う。中文咨询（“产品很好却卖不动”“只能降价吗？”“无法差异化”）也适用。For a catalogue of individual biases, use marketing-psychology (separate plugin) instead.
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テスト品質のレビュー（bun:test）。`bun test` の全通過、エンティティのビルダー直接検証と createTestDb による実 SQLite E2E の使い分け、実ネットワーク（JRA）非依存、回帰テストの存在（ImportData の一致条件・枠番の JRA 割当規則・生年計算）、回帰テストの削除/skip 化の禁止、新機能・バグ修正へのテスト追随、契約の検証 vs 実装詳細への過剰結合、console spy と一時ファイルの後始末を検証。Use when user says 'テストレビュー', 'review test', 'テスト品質チェック', or 'カバレッジ確認'.
指定レースの出走馬に対して10要素スコアリング（直近成績・コース適性・距離適性・上がり3F・G1実績・ローテ適性・騎手能力・馬場適性・枠順効果・調教師）を実行する。「スコア計算」「スコアリングして」といった依頼で発動する。
外部データ取得と取り込み経路のセキュリティレビュー。JRA 以外のホストへ取りに行かせない URL 検証（SSRF）、スクレイピングの作法（User-Agent・リクエスト間隔・タイムアウト）、外部由来 HTML/JSON を無検証で DB に入れない、クエリを Kysely で組み立て生の SQL 文字列を増やさないこと、CLI 由来のファイルパスの扱い、生成物（*.db / data/extracted-*.json / data/jra-page.html）と .env をコミットさせないことを検証。Use when user says 'セキュリティレビュー', 'review security', 'セキュリティチェック', 'SSRF確認', or 'SQLインジェクション確認'.
スコアリング / ML のドメイン正しさのレビュー。SCORE_WEIGHTS の単一定義と合計1.0・ドキュメント追随、スコアリングと ML の10要素の一致（手書きで並ぶ全箇所の同時更新）、未来情報リーク（as-of カットオフを通していない取得経路の新設）、値域0〜100とゼロ除算、データ欠損時の既定値、学習・予測の決定性と再現性、JRA 枠番割当規則、バックテスト指標（1位的中率・上位3頭精度・順位相関・ROI）の計算を検証。Use when user says 'スコアリングレビュー', 'review scoring', 'ML レビュー', 'スコア計算チェック', '特徴量チェック', or 'バックテスト検証'.
再実行性・リカバリー・テスタビリティのレビュー。new Date() / Date.now() の直接呼出と時刻の注入可能性、toISOString() が UTC 日付になる点、同じ JSON を2回取り込んでも重複行・統計の二重計上が起きない再インポートの冪等性（RebuildStats との関係）、トランザクション境界と途中失敗時の一貫性、DB 接続のクローズを検証。Use when user says 'リカバリーレビュー', '再実行性チェック', 'review recovery', '冪等性確認', or 'テスタビリティ確認'.
有馬記念分析システムの命名ドメイン適合性レビュー。関数名・変数名・型名が競馬ドメインの意図（馬・騎手・調教師・血統・レース・出走・着順・上がり3F・馬場・会場・枠順・ローテ）を表現しているか、汎用名・技術接尾辞・命名規則の逸脱（snake_case 混入・アンダースコア付きメソッド名）・同一概念に別名が混在していないか（venue と course、同名異義の型）を検証。Use when user says '命名レビュー', 'review naming', '名前チェック', or 'ドメイン命名確認'.
review-all を実行し、指摘内容をコードに反映、bun run c / bun run lint / bun test で自己検証し、CONVERGED/NOT_CONVERGED の収束判定付き完了レポートを /tmp/arima-review-fix-result.md に出力する。レビュー→修正→検証→レポートを一気通貫で行うスキル。スコープ引数は /review-all と同じ（wt / PR #N / vs:<branch> / range / ファイル列挙）。review-fix-loop からの自動呼び出し（mode=non-interactive）にも対応。Use when user says 'レビューして直して', 'review and fix', '自動修正', 'レビュー反映', or when invoked by review-fix-loop.
/review-fix をループ実行し、CONVERGED になるまで自動修正を繰り返す。スコープ引数は /review-all と同じ（wt / PR #N / pr:N / vs:<branch> / git range / ファイル列挙、デフォルトは比較ブランチとの差分）。最大イテレーション数を数値で指定可能。Use when user says 'レビュー収束まで繰り返して', 'review-fix-loop', '自動修正ループ', or '収束するまでレビュー'.
有馬記念分析システムのコメント引き算レビュー。不要コメント（コードの再掲・getter 名と同義の JSDoc）、コメント量の増えすぎ（多行ファイルヘッダ・長い @example・装飾過多・base 差分での純増）、陳腐化（コメントアウトされた旧コード・重み変更で古くなる数値コメント・理由なし TODO）、冗長・重複（同じ重み配分の説明が複数ファイルに散在）を検証する。コメントが『存在するか/1行で why を書くか』の足し算側は review-code 2.5 の責務で、本スキルはその過剰・不要を削る側を見る。Use when user says 'コメントレビュー', 'コメント量チェック', 'review comments', '不要コメント確認', or '過剰コメント'.
有馬記念分析システム（Bun + TypeScript CLI）のコード品質・コードスタイルレビュー。機械検証の通過（bun run c / bun run lint / bun test）、非推奨 API の使用、死にコード・消し残し、マジックナンバーと固定語彙の constants 集約、コメントの why 品質（足し算側）、既定値・フォールバックの規律、非同期とエラーハンドリング（握り潰し catch・await 漏れ）、関数構成とファイル構成（メイン関数先頭・400行）、制御フロー（条件連鎖・ガード節の羅列）、コレクション操作（reduce・entries・長チェーン）、否定条件 + else、オーケストレーションの平坦化、型安全（any・as）、import の一貫性、CLI 出力（console）の置き場所を検証。Use when user says 'コードレビュー', 'review code', '規約チェック', 'スタイルチェック', or '死にコード確認'.
有馬記念分析システムのアーキテクチャ/レイヤー境界レビュー。docs/ARCHITECTURE.md のレイヤー構成（commands / domain / repositories / models / features / constants / database / utils / types）に対し、レイヤーディレクトリの意味と配置、参照系(queries)と更新系(aggregates)の分離、DB 接続の注入可能性とテスト容易性、リッチドメインモデルの維持（commands 肥大・ドメイン貧血症）、重み・閾値の constants 単一定義、ファイル配置と命名語彙の一致、不要な抽象化、種別分岐のポリモーフィズム化、生成引数の凝集（5個以上は分割シグナル）を検証。純粋性・依存方向の逆流・DB 接続の生成箇所は lint が error で担保するため扱わない。Use when user says 'アーキテクチャレビュー', 'レイヤー境界チェック', 'review architecture', or '依存方向の確認'.
全 8 レビュースキル（arch/code/scoring/security/test/naming/recovery/comments）を並列実行し、統合レポートを出力するオーケストレーションスキル。レビュー範囲は引数で指定可能（wt=作業ツリー / PR #N / pr:N / vs:<branch> / git range / ファイル列挙、デフォルトは比較ブランチとの差分）。Use when user says '全レビュー実行', 'review all', '一括レビュー', '総合チェック', 'PR レビュー', or '<branch> との差分レビュー'.
登録済みレース一覧を表示し、ユーザーが選んだレースについてML確率予測を主・ルールベース10要素を理由の内訳として予想結果を出力する。「レース一覧」「予想して」「どのレースを予想する？」といった依頼で発動する。
種牡馬一覧と、登録済み統計がある場合は芝ダ・距離カテゴリ別の勝利数・出走数・勝率を表示する。「血統分析」「種牡馬の成績を見たい」といった依頼で発動する。
調査（Explore）・設計（Plan）・実装（general-purpose）・レビュー（review-* スキル群）のサブエージェントをオーケストレーションして開発タスクを遂行するスキル。依頼文からゴール（調査のみ / 設計まで / 実装まで / レビュー）を判定し、必要なフェーズだけ実行する。親は自分でコードを読み書きせず、分解・dispatch・検収・機械検証に徹する。Use when starting any non-trivial development task（複数ファイル・複数層にまたがる調査/設計/実装/レビュー）, when user says 'オーケストレート', 'orchestrate', '調べて', '設計して', '実装して', '調べて直して', or 'レビューして'.
登録済みの競走馬を血統情報（父・母・母父）、調教師、馬主付きで一覧表示する。「馬一覧」「登録されている馬を見せて」といった依頼で発動する。
有馬記念分析システムで利用可能なスキル一覧と使い方、スコア配分、基本ワークフローを表示する。「ヘルプ」「使い方を教えて」「何ができるの」といった依頼で発動する。