「agent-skills」の検索結果

Use for first principles thinking, or when the user questions an inherited default: "why do we do it this way?", "is this cost really necessary?", "should we copy what competitors do?". Strips analogies and rebuilds from fundamentals. Skip for convention-following checklists.

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Build a throwaway prototype to flush out a design before committing to it. Routes between two branches — a runnable terminal app for state/business-logic questions, or several radically different UI variations toggleable from one route. Use when the user wants to prototype, sanity-check a data model or state machine, mock up a UI, explore design options, or says "prototype this", "let me play with it", "try a few designs".

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Create exercise directory structures with sections, problems, solutions, and explainers that pass linting. Use when user wants to scaffold exercises, create exercise stubs, or set up a new course section.

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Set up Husky pre-commit hooks with lint-staged (Prettier), type checking, and tests in the current repo. Use when user wants to add pre-commit hooks, set up Husky, configure lint-staged, or add commit-time formatting/typechecking/testing.

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TRL: SFT, DPO, PPO, GRPO, reward modeling for LLM RLHF.

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Axolotl: YAML LLM fine-tuning (LoRA, DPO, GRPO).

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Edit and improve articles by restructuring sections, improving clarity, and tightening prose. Use when user wants to edit, revise, or improve an article draft.

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AudioCraft: MusicGen text-to-music, AudioGen text-to-sound.

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vLLM: high-throughput LLM serving, OpenAI API, quantization.

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Search, create, and manage notes in the Obsidian vault with wikilinks and index notes. Use when user wants to find, create, or organize notes in Obsidian.

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W&B: log ML experiments, sweeps, model registry, dashboards.

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DSPy: declarative LM programs, auto-optimize prompts, RAG.

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Outlines: structured JSON/regex/Pydantic LLM generation.

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Ultra-compressed communication mode. Cuts token usage ~75% by dropping filler, articles, and pleasantries while keeping full technical accuracy. Use when user says "caveman mode", "talk like caveman", "use caveman", "less tokens", "be brief", or invokes /caveman.

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Interview the user relentlessly about a plan or design until reaching shared understanding, resolving each branch of the decision tree. Use when user wants to stress-test a plan, get grilled on their design, or mentions "grill me".

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llama.cpp local GGUF inference + HF Hub model discovery.

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Compact the current conversation into a handoff document for another agent to pick up.

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OBLITERATUS: abliterate LLM refusals (diff-in-means).

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Create new agent skills with proper structure, progressive disclosure, and bundled resources. Use when user wants to create, write, or build a new skill.

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lm-eval-harness: benchmark LLMs (MMLU, GSM8K, etc.).

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SAM: zero-shot image segmentation via points, boxes, masks.

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Set up Claude Code hooks to block dangerous git commands (push, reset --hard, clean, branch -D, etc.) before they execute. Use when user wants to prevent destructive git operations, add git safety hooks, or block git push/reset in Claude Code.

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Take a markdown file of raw material and shape it into an article through a conversational session — drafting candidate openings, growing the piece paragraph by paragraph, arguing about format (lists, tables, callouts, quotes) at each step. Use when the user has a pile of notes, fragments, or a rough draft and wants help turning it into something publishable.

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Grilling session that mines the user for fragments — heterogeneous nuggets of writing (claims, vignettes, sharp sentences, half-thoughts) — and appends them to a single document as raw material for a future article. Use when the user wants to develop ideas before imposing structure, or mentions "fragments", "ideate", or "raw material" for writing.

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