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PaperclipのStorybookの表示例を実際の製品UIや機能一覧と照合し、データや分類、参照を整えて、現行機能の例と試作・過去の例を区別するスキル。

• UI変更後の表示例を整えたいとき
• 模擬データやAPI応答の更新
• 試作や過去の表示例の分類

Terminal-Benchの単一課題をPaperclipで試験・診断・再実行し、回数と時間の上限、製品修正の承認を管理するスキルです。

• 単一課題を上限付きで反復検証
• ベンチマークの停止原因の診断
• 製品修正前の承認管理

Paperclipで、追跡したい業務を文章で指定して状況カードを作成・更新します。条件を絞った課題検索と要約により、関心のある仕事の進捗をまとめます。

• 公開準備の停滞やレビュー待ちの把握
• 今週更新された課題の要約
• プロジェクトや担当者別の状況確認

Paperclipの画面や部品を、既存の色・文字・状態表示・操作の規則に合わせて作成・修正し、再利用する部品と見本ページも一緒に整えるスキル。

• 既存の規則に沿ってページを追加
• 再利用できるUI部品の作成
• 状態の色や優先度アイコンの統一

Paperclipで実際のブラウザからサーバー、データベースまで通すE2E評価を追加・拡張し、操作結果や証拠を既存のレポートで確認できるようにするスキル。

• 一連の利用操作の評価を追加したいとき
• テスト用データと判定条件の更新
• 評価レポートに画像や成果物を載せたいとき

GitHub・GitLab・Perforceの変更を対象に、レビュー指摘、CIの失敗、説明文の不足を確認し、対応事項の整理から依頼に応じた修正まで支援するスキル。

• 変更を提出する前に点検したいとき
• 失敗したチェックと修正事項の確認
• 人とボットのレビュー指摘の整理

Paperclipの過去のタスクから進捗と実際の成果物を確認し、根拠へのリンク付きで報告します。依頼されたフィードバックは、接続中の利用者名義でコメントに残します。

• 以前のタスクの進捗を確認したいとき
• 成果物への修正依頼を伝えたいとき
• 対応環境でタスク更新を監視したいとき

Paperclipで割り当てられた仕事の背景を読み取り、成果物の保存、進捗や完了・障害の記録、ほかのエージェントへの作業依頼を共通の手順で進めるスキル。

• 最新の背景を確認して作業を再開したいとき
• 文書やファイルをタスクに納品したいとき
• 完了や依存関係・回答待ちを記録したいとき

エージェントの作業中に実際に生じた、ほかの作業にも共通する支障をもとに、具体的な改善案をPaperclipへ記録し、主作業を止めずに共有するスキル。

• ツールの挙動の不一致を改善したいとき
• 不足した説明や文脈を報告したいとき
• 繰り返す承認手順を改善したいとき

アイデアや記事からPaperclip向けの公開カタログ用スキルを整備します。既存スキルの調査から参照登録・新規作成、利用例、検証、PR作成まで進めます。

• アイデアや記事をスキルにしたいとき
• 外部スキルをカタログへ登録したいとき
• 類似スキルを出典付きで応用したいとき

Paperclipで最初に取り組む仕事の目的や条件を整理し、計画や単一タスクを提案します。承認を待ってから、合意した範囲の作業へ進めるスキルです。

• Paperclipで最初の目標を整理したいとき
• 計画とエージェントのチーム案づくり
• 実行前に単一タスクの範囲を合意したいとき

エージェントがツールや権限、作業環境に感じた不満を、短い自由文でPaperclipに記録します。解決策を求めず、生の反応を残して本来の作業を続けるためのスキルです。

• エージェント用ツールへの不満の記録
• 権限や実行環境への不満を残したいとき
• 解決案のない反応を記録したいとき

PaperclipのAPIで担当タスクの確認、進捗更新、コメント、子タスクへの委任、承認依頼を行い、複数エージェントの作業と引き継ぎを管理するスキル。

• 担当タスクと次の作業を確認したいとき
• 進捗と成果物をタスクに残したいとき
• 子タスクの委任と依存関係の管理

回転する文字や地球儀、速度の異なる複数のレイヤーを組み合わせ、CSSで動く16:9のヒーロー画面を制作。動画書き出し用のHTMLにまとめます。

• マーケティング用の動くヒーロー画面制作
• 文字が動くタイトルカード制作
• リングと地球儀のループポスター制作

Use OpenViking from OpenClaw through @openviking/openclaw-plugin: long-term memory, session archives, resource and Agent Skill import, semantic recall, recall trace debugging, and externalized tool-result recovery. Prefer this skill when the user wants to use, query, debug, or operate OpenViking context from an OpenClaw agent. For first-time plugin installation, use the install-openviking-memory skill instead.

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Framework for building competitive landscape decks — market positioning, competitor deep-dives, comparative analysis, strategic synthesis. Use when the user asks for a competitive landscape, competitor analysis, peer comparison, market positioning assessment, strategic review, or investment memo deck. Also triggers on "who are the competitors to X", "benchmark X against peers", "build a market map", or any request to systematically evaluate competitive dynamics across an industry.

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Create, repair, validate, visually QA, and package Codex-compatible animated pets and pet spritesheets from character art, generated images, company or prospect brand cues, or visual references. Use when a user wants a lightweight-worker Codex pet workflow, a non-pixel custom pet style, a prospect or company mascot pet, or a full 8x9 animated pet atlas with transparent unused cells, QA contact sheets, and pet.json packaging. This skill composes the installed $imagegen system skill for visual generation and uses bundled scripts for deterministic spritesheet assembly.

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Search and retrieve arXiv academic papers by topic, category, or paper ID — with AlphaXiv-enriched AI-generated overviews. Uses arXiv Atom API across cs.AI/cs.LG/cs.CL/cs.CR/cs.MA/cs.SE/cs.IR. Three workflows: Latest, Search, Paper. USE WHEN arxiv, papers, latest papers, research papers, recent ML papers, paper lookup, summarize paper, latest LLM papers, AI safety papers, cs.AI latest. NOT FOR general research (Research), URL parsing, or annual reports.

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Set up a Superset open-source contribution, from forking and cloning superset-sh/superset through local dev setup and the repo's rules to a merge-ready PR. Use when the user wants to contribute to Superset, fix a Superset bug themselves, add a feature to Superset, or prepare a PR against superset-sh/superset.

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Implements advanced TypeScript type systems, creates custom type guards, utility types, and branded types, and configures tRPC for end-to-end type safety. Use when building TypeScript applications requiring advanced generics, conditional or mapped types, discriminated unions, monorepo setup, or full-stack type safety with tRPC.

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Imperative guidance for the System.Text.Json APIs added in .NET 11: the built-in `JsonNamingPolicy.PascalCase` naming policy, and the strongly-typed generic `JsonSerializerOptions.GetTypeInfo` and `JsonSerializerOptions.TryGetTypeInfo` metadata accessors (generic overloads that return a typed `JsonTypeInfo`). USE ONLY when the user is targeting net11.0 or later and needs PascalCase JSON property or dictionary-key names without writing a custom naming policy, a strongly-typed generic `JsonTypeInfo` instead of the non-generic `JsonTypeInfo`, or a no-throw way to probe whether a type's serialization metadata is resolved. DO NOT USE when the target is earlier than net11.0, the requested behavior uses an established pre-net11 naming policy, or the user explicitly selected another JSON library.

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Internal — invoked headlessly by `peon create`; humans should run `peon create` instead. Author and render a brand-new PeonPing draft pack — invoked headlessly as: "Use the peon-ping-create-pack skill to draft a pack: name=<n> flavor=<f> vibe=<v> draft_root=<dir>. Follow the skill exactly." Authors all 7 CESP categories honoring the vibe, writes openpeon.json (draft-stamped) and prompts.json, renders every sound via scripts/pack-render.py, and always ends by telling the human to run `peon eval <name>`.

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Systematic strategic planning framework for philosophy and interdisciplinary academic papers targeting preprint platforms (PhilArchive, arXiv, PhilSci-Archive). Use when users want to: (1) plan a paper on a specific topic, (2) identify research gaps and assess originality, (3) develop optimized paper outlines, (4) prepare for preprint submission, or (5) understand platform requirements and writing standards. Triggered by phrases like 'plan a paper on,' 'help me design a paper about,' 'identify research gaps in,' 'is this idea original,' or when users need structured research planning. The skill guides through three phases: Platform Analysis (identifying target venue and studying sample papers), Theoretical Framework (AI-driven literature search and gap identification), and Outline Optimization (structured design with reviewer-perspective self-assessment). Each phase includes quality evaluation standards and validation checkpoints. Output: optimized detailed outline ready for systematic writing (use with academic-paper-composer skill).

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[omh] CRM pipeline or sales forecast to review: turn a supplied CRM export or pipeline snapshot into an evidence-bound pipeline health, forecast, and follow-up review. Aliases: pipeline-review, forecast-review, deal-review. Use when the user says: sales-pipeline-review, sales pipeline review, pipeline review, pipeline health, pipeline coverage, deal review, deal health, sales forecast review.

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