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概要と使いどころ
Context optimization extends the effective capacity of limited context windows through strategic compression, masking, caching, and partitioning. The goal is not to magically increase context windows but to make better use of available capacity.
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Strategies for managing LLM context windows including summarization, trimming, routing, and avoiding context rot
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Read-only audit of `.claude/` structural overhead. Reports prioritized "remove X save Y tokens" recommendations against the model context window. NOT for monetary cost tracking — that's /mk:budget. NOT for transcript size monitoring — long-session continuity defers to Claude Code native compaction. NOT for runtime context decisions (what to read, when to compact) — see mk:context-engineering. Use when planning to add context capacity, diagnosing perceived slowdowns, or auditing health.
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Arm proactive 5-hour usage protection for long Claude Code sessions (batch, subagents, high window % at start). Daemon reads account-level 5-hour window usage (not per-session). User types /usage-guard at session start. Re-arm every sitting. If user mentions usage-guard by name, read this file and run arm.sh.
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Cross-platform desktop development for macOS and Windows -- platform abstractions, UI convention differences, and multi-platform CI/CD. Activate on: cross-platform app, macOS and Windows, platform differences, DMG installer, MSI installer, NSIS installer, Cmd vs Ctrl, platform abstractions, menu bar differences, native conventions. NOT for: mobile apps, web-only apps, Tauri-specific internals (use rust-tauri-development).
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How to design contextual inputs for an always-on AI agent with episodic memory. Covers what data to feed the agent, how to structure observations and triggers, ambient context capture (screen, audio, calendar), context window budgeting, and retrieval strategies that keep the agent grounded in what's actually happening. Activate on: "what should the agent observe", "context inputs for agent", "ambient context capture", "agent triggers", "agent input design", "screenpipe integration", "context window budget", "what data to feed my agent", "/always-on-agent-inputs". NOT for: memory architecture and storage (use always-on-agent-architecture), application ideas (use always-on-agent-applications), safety concerns (use always-on-agent-safety).
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Token bucket, sliding window, and Redis-based rate limiting for API protection. Activate on: rate limiting, throttling, token bucket, sliding window, API abuse, DDoS protection, quota management. NOT for: API gateway setup (use api-gateway-reverse-proxy-expert), caching (use cache-strategy-invalidation-expert).
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Identify differentially bound regions across CLIP-seq conditions (knockdown vs control, treatment vs vehicle, disease vs healthy) using DEWSeq (sliding-window DESeq2), Flipper (Skipper-downstream), ASpeak, edgeR, or limma-voom. Use when computing condition-level changes in RBP binding intensity, choosing peak-level vs window-level vs crosslink-level testing, designing replicate experiments, or distinguishing biological binding shifts from technical confounders.
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Run local AI services on Windows — port binding, firewall, WSL2 networking, and common pitfalls.
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Use for Electron desktop application implementation, local packaging, and macOS Electron installer builds in GitHub Actions. Covers secure IPC, preload and multi-process architecture, electron-builder/Forge configuration, native modules, signing/notarization setup, DMG/ZIP packaging, mounted packaged smoke, and macOS qualification evidence. For cloud releases, this Skill owns macOS build and qualification; use github-desktop-release for Windows GitHub Actions qualification and for shared artifact promotion, GitHub Release publication, resume, or authoritative readback. Do not use this Skill to build or qualify Windows installers in GitHub Actions.
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Windows C盘、项目垃圾、Docker/WSL、Git worktree、CodeGraph、Agent 会话或内存异常需要安全审计、清理和验证时使用。
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Qualify Windows desktop installers in GitHub Actions and promote verified Windows/macOS assets from one frozen SHA. Use for cloud packaging, installer failures, or GitHub Release publication; not local packaging or macOS qualification.
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吉里吉里Z (kirikiri Z) 本体クラス API のリファレンス。TJS2 で吉里吉里Z 上のスクリプトを書く、レビューする、デバッグするときに使う。Layer / Window / Bitmap / System / Storages / Font / Plugins / Timer / Debug / AsyncTrigger / Scripts / BinaryStream / Matrix32 / Matrix44 / Rect / ImageFunction のコア API、サウンド系 (WaveSoundBuffer / SoundBuffer / VideoOverlay)、DrawDevice (BasicDrawDevice / SDLDrawDevice / OGLDrawDevice / GPUDrawDevice / NullDrawDevice)、OpenGL 描画系 (Canvas / Texture / ShaderProgram / Offscreen / VertexBinder / VertexBuffer)、および主要プラグイン提供クラス (HttpRequest / GdiPlus.* / WIN32Dialog / CSVParser / LineParser / Process / Pad / MenuItem / Unzip / Zip / PSD / SimpleHTTPServer) を網羅。**呼び出されたら必ず「共通パターン」と「クロスカッティング概念」を確認し、必要な詳細クラスは doc/reference/*.md を Read しに行くこと。** TJS2 言語そのものや組み込みクラス (Array / Dictionary / Math 等) は別 skill (`tjs2`) を参照。エンジン内部構造 (C++ 実装、レンダリングパイプライン詳細) は対象外。
TJS2 (吉里吉里Z 内蔵スクリプト言語) の言語仕様と組み込みクラスのリファレンス。.tjs ファイル / *.ks (KAG) 内の埋め込みスクリプト / TJS2 コード断片 を扱う、書く、レビューする、デバッグするときに使う。JavaScript / TypeScript に似ているが文法と意味論が違うので、JS の感覚で書くと壊れる場合が多い。組み込みクラス (Array / Dictionary / Date / Math / RegExp / Exception) の API もここに集約。**呼び出されたら必ず「JS との主な違い」セクションを最初に確認し、その上で必要な詳細リファレンスを Read で取りに行くこと。** 吉里吉里Z 本体のクラス API (Window / Layer / System / Storages / Bitmap 等) や engine 内部はこのスキルの対象外。
Detect Kerberos Pass-the-Ticket (PtT) attacks by analyzing Windows Event IDs 4768, 4769, and 4771 for anomalous ticket usage patterns in Splunk and Elastic SIEM
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Detect malicious scheduled task creation and modification using Sysmon Event IDs 1 (Process Create for schtasks.exe), 11 (File Create for task XML), and Windows Security Event 4698/4702. The analyst correlates task creation with suspicious parent processes, public directory paths, and encoded command arguments to identify persistence and lateral movement via scheduled tasks. Activates for requests involving scheduled task detection, Sysmon persistence hunting, or T1053.005 Scheduled Task/Job analysis.
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Detect RDP brute force attacks by analyzing Windows Security Event Logs for failed authentication patterns (Event ID 4625), successful logons after failures (Event ID 4624), NLA failures, and source IP frequency analysis.
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Detect Kerberos Golden Ticket forgery by analyzing Windows Event ID 4769 for RC4 encryption downgrades (0x17), abnormal ticket lifetimes, and krbtgt account anomalies in Splunk and Elastic SIEM
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Detect LSASS credential dumping, SAM database extraction, and NTDS.dit theft using Sysmon Event ID 10, Windows Security logs, and SIEM correlation rules
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Parse Windows Prefetch files to determine program execution history including run counts, timestamps, and referenced files for forensic investigation.
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Parse Windows PowerShell Script Block Logs (Event ID 4104) from EVTX files to detect obfuscated commands, encoded payloads, and living-off-the-land techniques. Uses python-evtx to extract and reconstruct multi-block scripts, applies entropy analysis and pattern matching for Base64-encoded commands, Invoke-Expression abuse, download cradles, and AMSI bypass attempts.
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Use Sysinternals Autoruns to systematically identify and analyze malware persistence mechanisms across registry keys, scheduled tasks, services, drivers, and startup locations on Windows systems.
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Analyze Windows LNK shortcut files and Jump List artifacts to establish evidence of file access, program execution, and user activity using LECmd, JLECmd, and manual binary parsing of the Shell Link Binary format.
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Web サーバ（nginx/apache、Linux 中心）の Phase 1 設定セキュリティレビュー。 target_profile.yaml で対象を確定し、MANIFEST.txt + manifest_attestation.txt で証跡 integrity を検証。 SSH 直接または証跡受領モードで 9 観点 (OS/リソース/ログ/ネットワーク/サービス/認証/監視/バックアップ/証明書) を read-only 走査。6 階層ガード (allowed/conditional/conditional_sensitive/ask-first/exceptional_sensitive_read/forbidden)、 3 軸補助 (Exploitability/Blast Radius/Service Criticality) の重大度判定、 observation_status による未確認の独立管理、evidence_dir/raw_evidence_store 分離、自己レビュー必須。 Windows/IIS は v1 hard fail。 Use when: Web サーバの設定セキュリティレビュー、Phase 1 監査、nginx/apache 構成監査、 EOL ランタイム調査、ログローテーション不備調査、ドキュメントルート漏えい調査。