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Generate an Amazon A+ Content banner image for book marketing with cover art, title, and branding.

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Generate a front cover image with custom artwork, title text, and author attribution.

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Generate a personalized email banner image with text, logo, and brand colors.

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Generate print-ready book cover spreads with back cover, spine, and front cover in a single image.

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Generate a professional product specification sheet with images, feature tables, technical specs, and contact information.

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Generate an event ticket image with QR code, event name, date, venue, and seat information.

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Resize a source image to a thumbnail and convert to WebP.

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Generate a vertical story image for TikTok or Instagram book promotion with cover art, hook text, and author branding.

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Extract property listing details from a real estate document, then generate a branded PDF brochure and a social media image for the listing.

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Convert PDF, DOCX, HTML, or image documents to clean, structured Markdown.

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Downloads CARLA so nothing has to be fetched by hand — an official release package for any published version (resolved live from the GitHub releases, with AdditionalMaps), the rolling nightly Dev build, a shallow source checkout of a branch or tag, or the carlasim/carla Docker image. Reports exactly what was obtained and where, plus the environment variables the other skills read. Use when the user asks to "download CARLA", "get CARLA 0.9.16", "install CARLA", "clone the carla repo", "fetch the latest CARLA", or has no CARLA at all yet.

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Gets actor and level 3D bounding boxes and projects them into a camera image as 2D boxes — the dataset-annotation workflow. Lists box geometry, draws 3D boxes in the world via debug, or captures one camera frame and writes an annotated PNG plus a JSON of 2D boxes for matching actors. Use when the user asks to "get bounding boxes", "draw boxes around the cars", "project boxes onto the camera", or "generate a detection dataset / annotations".

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Records a running CARLA simulation to a .log file via start_recorder/stop_recorder for later deterministic replay — capturing actor spawns, transforms, traffic-light states and animations (optionally velocities/controls). Use when the user asks to "record the simulation", "start/stop the recorder", "capture this run", or "save a scenario to replay later". Does NOT capture sensor images.

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Docker image reviews, optimization, and step-building guidance. Analyzes Dockerfiles for best practices, security issues, and anti-patterns.

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Cross-platform creative quality audit covering ad copy, video, image, and format diversity across all platforms. Detects creative fatigue, evaluates platform-native compliance, and provides production priorities. Use when user says creative audit, ad creative, creative fatigue, ad copy, ad design, or creative review.

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Integrate Red Hat Ansible Automation Platform (AAP) with HashiCorp Vault Enterprise for dynamic SSH credential management. Use when: (1) Configuring Vault SSH secrets engine with AppRole auth for AAP, (2) Creating AAP credentials backed by Vault signed SSH certificates, (3) Provisioning infrastructure with Terraform/Ansible for AAP-Vault integration, (4) Setting up multi-tenant credential management, (5) Configuring golden images to trust Vault SSH CA, (6) Implementing credential rotation strategies. Based on HashiCorp validated pattern.

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Use when you need to add or configure Maven plugins in your pom.xml — including quality tools (enforcer, surefire, failsafe, jacoco, pitest, spotbugs, pmd), security scanning (OWASP), code formatting (Spotless), version management, container image build (Jib), build information tracking, and benchmarking (JMH) — through a consultative, modular step-by-step approach that only adds what you actually need. This should trigger for requests such as Add Maven plugins in pom.xml; Improve Maven plugins in pom.xml. Part of cursor-rules-java project

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窓際族物語の動画を、チャプター毎のキーフレーム画像を作らずに「プロンプト＋キャラクターシート＋セリフ音声」だけでMiniMax H3（R2V）に生成させるワークフロー。ユーザーから「画像なしで動画を作って」「キーフレームなしで動画を作って」「シートだけで動画を作って」と指示されたときに必ず使用する。大まかな指示→チャプター分割案→チャプター毎の動きを人間に確認→全チャプター確定→プロンプト作成の順で進め、確定前にプロンプトを書かない。画風の注意文はチャプターに映るものだけを最小限で書き、モブキャラはラン専用のキャラクターシートを作って渡す。動画生成の実行先は/colab-video（Colab）または/local-videoステップ7（ローカルCUDA）。

動画制作スキル（/seedance・/local-video）で生成されたキーフレーム・参考画像を台本（script.md）と突き合わせて検証するワークフロー。プロンプトどおりの内容になっているか、小道具の状態（ビールの残量等）や機構小物の位置（ドアノブ・蝶番）が物理的に正しいか、場面の時間帯・天気が急変していないか（昼→夜ジャンプ等）をQwen3-VL（Ollama）とClaudeの目視の二重チェックで検証する。ユーザーから「画像を検証して」「キーフレームをチェックして」と指示されたとき、キーフレーム生成後の検証工程を実行するときに必ず使用する。

Interact with challenge widgets in an authorized automation flow using checkbox clicks, slider drags, text OCR, and image-grid input. Verify completion with an application-specific condition.

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Read a liarjs fingerprint report and attribute each failing check to the component that produced it - what the check id measures, whether the signal comes from the launch configuration, the page-modifying layer, the network path or the machine image, and which failures are inherent to headless or datacenter environments. Use when a fingerprint scan came back with a low score, or when a check id such as webdriver, worker-consistency, gpu-triad, native-integrity or tz needs explaining.

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Segment single cells from multiplexed IMC/MIBI tissue images using Mesmer/DeepCell, Cellpose, or ilastik+CellProfiler, covering whole-cell vs nuclear segmentation, the summed-membrane-channel decision, nuclear-expansion bias, lateral spillover, resolution-floor parameters, and downstream-proxy evaluation. Use when delineating cells after preprocessing, choosing a segmentation model, building a cell mask for quantification, diagnosing impossible double-positive populations, or troubleshooting over/under-segmentation.

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Quality control for IMC/MIBI data across pixel, channel, image, slide, and batch levels, covering Poisson-count SNR (cell-level Gaussian-mixture and empty-channel comparison), spillover-matrix QC (the three physical sources), drift and the missing EQ-bead analog, acquisition artifacts, and sample-of-origin batch effects. Use when deciding whether to keep or drop a channel, ROI, or slide, distinguishing a dim antibody from a failed one, reading a spillover matrix, or diagnosing batch-driven clustering before analysis.

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Assign cell types from marker expression in IMC/MIBI data using clustering (PhenoGraph/FlowSOM/Leiden/Pixie), marker-based probabilistic classifiers (Astir), or image-context CNNs (CellSighter), covering the double-positive segmentation artifact, lineage-vs-state markers, the two spillover types, and why a "cell type" in imaging is conditioned on a segmentation guess. Use when phenotyping segmented IMC cells, choosing clustering vs classification, diagnosing implausible double-positive populations, separating lineage from functional markers, or transferring labels across a cohort.

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