「bli」の検索結果

Refactors code while preserving behavior. Use when reducing technical debt, planning codemods, applying strangler migrations, or tightening CI guardrails around risky changes.

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Computes availability for redundant and series designs, failover, SPOFs, fault trees, FMEA, Weibull, and error budgets. Use when asking what uptime a design gives.

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Audits SaaS, cloud, payment, and AI spend. Use when analyzing bills, right-sizing plans, sizing Savings Plans or CUDs, cutting payment-processing fees, or LLM self-host breakeven.

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Guides founder-PM discovery, roadmaps, prioritization, and PMF measurement. Use when planning product strategy, metrics, or roadmaps.

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Sizes queues and worker pools. Use when estimating Kingman G/G/1 mean waiting time, Erlang or Little's Law sizing, p99 under load, retry storms, worker counts.

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Network-science primitives: centrality, influence seeding, communities, contagion vs homophily, GNN failures. Use when seeding a referral campaign or finding critical graph nodes.

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Audits whether scores, benchmarks, LLM judges, or surveys measure what we think. Use when a benchmark is saturated, a score unreliable, or judge agreement untrustworthy.

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Builds Excel charts, pivots, validation, exports, Office Scripts/Graph automation, and workbook audits. Use when automating workbooks; for plain edits prefer official xlsx skill.

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Builds security testing pipelines for SAST, DAST, SCA, secrets, containers. Use when wiring scanners into CI or regression gates.

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Formulates LP, MILP, CP-SAT models; diagnoses infeasibility and gaps. Use when a MILP is infeasible, shifts need scheduling under capacity, or choosing a solver.

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Builds QA harnesses and agent evals. Use when evaluating tool, trace, red-team, regression, multi-agent, or carried-workspace coding trajectories. Not for metric design (ai-evals).

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Applies planning/search theory (A*, CSP, MCTS, PDDL, HTN) to agents. Use when ordering tool calls, enforcing preconditions before side effects, or validating a plan.

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16 evidence-graded behavioral-economics primitives. Use when asking will this nudge work, is a pricing decoy or dark pattern lawful, or what effect size to expect.

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Measures entropy, mutual information, KL/JS, bits-per-byte. Use when picking KL direction, comparing cross-tokenizer perplexity, trusting MI estimates, or semantic-entropy gating.

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Tests whether changes caused a metric move without a clean A/B test: DiD, synthetic control, IV, RDD. Use when asking did a launch cause lift.

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Grounding-theory primitives for common ground and repair. Use when deciding whether to ask a clarifying question, confirming a handoff was understood, or fixing multi-turn drift.

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Evaluates neuromarketing studies and neural-data law. Use when judging EEG, fMRI, eye-tracking, or GSR ad study or vendor, or if signals are regulated neural data.

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Tests API contracts for REST, GraphQL, gRPC, AsyncAPI, and webhooks. Use when adding schema validation or breaking-change gates (Pact, can-i-deploy, oasdiff, buf); not API design.

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Builds accessibility testing for WCAG 2.2 audits, CI gates, mobile audits, and EAA/ADA/VPAT evidence. Use when adding axe-core, Lighthouse, or screen-reader tests; not fixes.

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Chooses subagent, team, workflow, or debate and launches it on Claude Code or Codex. Use when delegating, running agent review boards, or installing shared agents.

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AI agent architecture, graph and loop composition, protocol choice, evaluation, and observability. Use when scoping or reviewing systems before implementation.

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Builds per-repo code graphs in JSON and markdown-ready derived artifacts. Use when you need blast radius, symbol-level maps, import graphs, inheritance, or test links.

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Designs durable API contracts across REST, GraphQL, gRPC, tRPC, and AsyncAPI. Use when specifying interfaces, auth, versioning, errors, rate limits, or agent APIs.

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Measures AI coding impact and extension robustness. Use when tracking delivery, quality trajectories, cost, experience, pilots, scorecards, or leadership reporting.

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