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概要と使いどころ
Generates structured biomedical outlines for review articles, discussion sections, and thesis proposals. Use when a user provides biomedical keywords, results/discussion text, or a proposal title plus background and needs a directly usable academic writing scaffold.
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Generates FAQ lists from complex medical policies or protocols. Trigger when user provides medical documents, policies, or protocols and requests FAQ generation, patient education materials, or simplified explanations.
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Generates a first draft of a clinical meta-analysis paper. Input the research report (including Methods and Results sections), language, and title to automatically generate a complete paper draft including Abstract, Introduction, Discussion, and other sections, with automatic ...
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Generates the Methods section for a meta-analysis paper, including search strategy, screening, quality assessment, data extraction, and statistical analysis.
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Generates a meta-analysis baseline characteristics section (text + table) from raw data. Supports Chinese and English. Use when the user provides baseline data and wants a formatted results section.
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Generates submission-ready Elsevier/SCI Highlights from manuscript text or extracted PDF/DOCX/TXT content. Use when a user needs 3-5 concise, evidence-grounded highlight bullets for a research paper, review, meta-analysis, case report, or bioinformatics manuscript.
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Converts a biomedical study storyline into a graphical abstract and, when direct image capability is available, generates the graphical abstract directly; otherwise it falls back to prompts, Mermaid flowcharts, or designer-facing briefs.
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Automatically creates user-facing changelogs from git commits by analyzing commit history, categorizing changes, and transforming technical commits into clear, customer-friendly release notes. Turns hours of manual changelog writing into minutes of automated generation.
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Apply to any non-trivial work, not just bulk work: edits, migrations, analyses, checks. Build the tool that does it or proves it (codemod, script, generator, or a skill your subagents follow) instead of working by hand. The tool is the artifact a reviewer can rerun.
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Generate JSON Schema definitions for MCP tool input parameters. Creates well-documented, AI-consumable schemas with proper types, descriptions, and validation rules.
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Generate Ink (React for CLI) components for terminal UIs with hooks, state management, and layout components.
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Generate Homebrew formula for CLI distribution on macOS and Linux.
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Generate getopts-based argument parsing for shell scripts with short/long options and validation.
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Generate interactive command-line prompts using Inquirer.js with validation, conditional logic, and custom renderers. Creates user-friendly input collection flows for CLI applications.
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Generate optimized prime sieves and factorization routines
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Generate configuration file migration utilities for version upgrades.
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Generate argument validation logic with type coercion, constraints, custom validators, and helpful error messages for CLI applications.
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Generate comprehensive test cases including edge cases, stress tests, and counter-examples for algorithm correctness verification. Supports random generation, constraint-based generation, and brute force oracle comparison.
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Generate blessed widgets for Node.js terminal UIs with boxes, lists, forms, and dashboard layouts.
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Generate Chocolatey package for Windows CLI distribution.
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Generate compression reports for video processing. Use when you need to create structured JSON reports with duration statistics, compression ratios, and segment details after video processing.
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Optimize Python code for reduced memory usage and improved memory efficiency. Use when asked to reduce memory footprint, fix memory leaks, optimize data structures for memory, handle large datasets efficiently, or diagnose memory issues. Covers object sizing, generator patterns, efficient data structures, and memory profiling strategies.
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Guide for translating Python code to functional Scala style. Use when converting Python code involving higher-order functions, decorators, closures, generators, or when aiming for idiomatic functional Scala with pattern matching, Option handling, and monadic operations.
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Use for parsing structured unit commitment input data from JSON, CSV, benchmark cases, spreadsheets, databases, or nested tables; finding fields for time periods, resources, load, reserve, generator limits, initial conditions, startup data, renewable availability, and production costs without assuming one source-specific schema.
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