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概要と使いどころ
diff-time で「影響範囲を repo 全体で調査した証拠」「失敗系を検証した証拠」「外部依存・レート制限・キャッシュ整合を確認した証拠」の欠落を検出する evidence-sufficiency 観点。defect そのものは既存 skill へ委譲し、本 skill は「そのリスク種別を調査した証拠が差分・PR 本文・テストに残っているか」の meta 評価のみを行う。証拠が同一 diff に同梱（テスト・canary・grep 記録）されていれば充足とみなす
Train or fine-tune sentence-transformers models across `SentenceTransformer` (bi-encoder, dense or static embedding model for retrieval, similarity, clustering, classification, paraphrase mining, dedup, multimodal), `CrossEncoder` (reranker, pair scoring for two-stage retrieval / pair classification), `SparseEncoder` (SPLADE, sparse embedding model for learned-sparse retrieval), and `MultiVectorEncoder` (ColBERT / late-interaction, per-token embeddings scored with MaxSim). Covers loss selection, hard-negative mining, evaluators, distillation, LoRA, Matryoshka, and Hugging Face Hub publishing. Use for any sentence-transformers training task.
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Concurrency v3 — threads, async/await, mutex, channels, actor model, CSP, lock-free, distributed
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Expert en concurrence (threads, async/await, mutex, channels, race conditions)
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Automates SOC 2 Type II audit preparation including gap assessment against AICPA Trust Services Criteria (CC1-CC9), evidence collection from cloud providers and identity systems, control testing validation, remediation tracking, and continuous compliance monitoring. Covers all five TSC categories (Security, Availability, Processing Integrity, Confidentiality, Privacy) with automated evidence gathering from AWS, Azure, GCP, Okta, GitHub, and Jira. Use when preparing for or maintaining SOC 2 Ty...
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End-to-end 16S/ITS amplicon workflow from demultiplexed FASTQ to a consensus differential-abundance result, orchestrating cutadapt primer removal, per-run DADA2 ASV inference (learnErrors/mergeSequenceTables/removeBimeraDenovo), region-matched taxonomy assignment, a SEPP/Greengenes2 tree, alpha/beta diversity at a declared sampling depth (phyloseq/vegan, adonis2 paired with betadisper), compositional DA as a consensus of >=2 tools (ALDEx2/ANCOM-BC2) on unrarefied counts, and optional PICRUSt2 functional prediction gated on NSTI. Covers the stage-ordering decisions (primers before truncation, per-run error model, rarefy for diversity not DA, predicted potential not activity) and defers each per-step choice to the six microbiome skills. Use when staging an amplicon study end to end or chaining ASV inference, taxonomy, diversity, and differential abundance. For shotgun reads see workflows/metagenomics-pipeline.
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Balances Hi-C contact matrices (ICE via cooler.balance_cooler, KR/SCALE/VC context), computes distance-decay expected with cooltools (expected_cis per-diagonal P(s), expected_trans scalar), builds observed/expected (O/E) matrices, and diagnoses polymer state from the P(s) log-derivative. Covers the within-matrix-vs-cross-sample distinction (balancing is NOT a normalizer), the equal-visibility assumption that CNV/aneuploidy violates (use raw counts for copy-number), cis-only balancing, mad_max/blacklist masking before balancing, multiplicative cooler weights vs divisive juicer weights, and the resolution-vs-depth budget. Use when balancing a .cool/.mcool, computing expected or P(s), making O/E matrices for compartments/loops, deciding ICE vs KR vs SCALE, choosing a resolution for a given depth, or troubleshooting NaN/all-NaN balanced matrices; route cross-sample comparison to hic-differential.
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When the user wants to plan a product launch, feature announcement, or release strategy. Also use when the user mentions 'launch,' 'Product Hunt,' 'feature release,' 'announcement,' 'go-to-market,' 'beta launch,' 'early access,' 'waitlist,' 'product update,' 'how do I launch this,' 'launch checklist,' 'GTM plan,' or 'we're about to ship.' Use this whenever someone is preparing to release something publicly. For ongoing marketing after launch, see marketing-ideas.
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Balances Hi-C contact matrices (ICE via cooler.balance_cooler, KR/SCALE/VC context), computes distance-decay expected with cooltools (expected_cis per-diagonal P(s), expected_trans scalar), builds observed/expected (O/E) matrices, and diagnoses polymer state from the P(s) log-derivative. Covers the within-matrix-vs-cross-sample distinction (balancing is NOT a normalizer), the equal-visibility assumption that CNV/aneuploidy violates (use raw counts for copy-number), cis-only balancing, mad_max/blacklist masking before balancing, multiplicative cooler weights vs divisive juicer weights, and the resolution-vs-depth budget. Use when balancing a .cool/.mcool, computing expected or P(s), making O/E matrices for compartments/loops, deciding ICE vs KR vs SCALE, choosing a resolution for a given depth, or troubleshooting NaN/all-NaN balanced matrices; route cross-sample comparison to hic-differential.
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Chaos Engineering discipline — proactive experimentation on distributed systems to build confidence in their resilience. Covers Netflix-inspired chaos principles, experiment design, blast radius control, LitmusChaos and Chaos Mesh usage, game day planning, and production safety. USE WHEN: validating system resilience before production incidents, designing chaos experiments, planning game days, implementing CI/CD chaos pipeline, or building confidence in fault tolerance. Triggers on "chaos engineering", "chaos experiment", "game day", "resilience test", "fault injection", "Litmus", "Chaos Mesh", "break things on purpose".
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World-Class Risk Management Playbook. Use for: business continuity planning (BCP), disaster recovery (DR), scenario planning, fraud prevention & detection, reputational risk management, geopolitical risk assessment, insurance & risk transfer, crisis communication, enterprise risk management (ERM), risk registers, BIA, RTO/RPO, ISO 22301, ISO 31000, COSO ERM, NIST CSF, DORA, operational resilience, three lines of defence, risk appetite, internal controls, segregation of duties, synthetic identity fraud, deepfake fraud, AML/CFT, KYC, sanctions screening, social listening, vendor risk, geopolitical exposure mapping, parametric insurance, cyber insurance, D&O, KRIs, risk dashboards. Trigger when discussing ANY risk management, business continuity, disaster recovery, fraud prevention, reputational risk, geopolitical risk, insurance strategy, crisis management, operational resilience, or enterprise risk topic. If in doubt, use this skill.
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Synthesizes evidence-linked feedback from validation results, confidence evidence, and iteration triggers. Proposes bounded revision guidance for a stated acceptance failure. Activate on 'synthesize feedback', 'improvement suggestions', 'actionable feedback', 'iteration guidance', 'feedback generation'. NOT for iteration detection (use dag-iteration-detector) or convergence tracking (use dag-convergence-monitor).
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OpenClawのGitHub Secret Scanningアラートを調べ、IssueやPRなどに残る秘密情報の伏せ字化、コメントの削除・再作成、通知とアラート処理を進めるスキル。
Telegramのテスト環境で実ユーザーとしてOpenClawを操作し、応答や編集・削除・リアクションなどを記録して、利用者に見える動作を検証するスキル。
指定した会話と期間で共有されたOpenClawの変更提案や課題を集め、GitHubで状態と根拠を確認し、影響度と対応準備に応じて優先順位を付けるスキル。
OpenClawのチャット接続を設定し、実際のテスト送信で届くか確認します。トークンを露出させず、既存のアクセス制限を守りながら接続の問題も調べます。
共有のレビュー手順と補助スクリプトを使い、対象リポジトリ固有の要件も踏まえてコードを確認するスキル。OpenClawの共通インストールを参照します。
OpenClawからSlackのメッセージ送信やスレッド返信を行います。相手・投稿・アカウントを特定し、利用可能な操作に沿ってやり取りを進めるスキルです。
OpenClawからDiscordのメッセージ送信やスレッドへの返信を行い、利用可能な操作の範囲で投稿の編集やボタン付きメッセージを扱うスキル。
OpenClawのIssueやPRを点検するボットを運用し、報告の確認から修正ジョブの作成、権限や検証条件に沿った自動修正・マージまで扱います。
コードの構造や処理の流れ、性能比較を対話型の図で説明し、OpenClawのダッシュボードに指標や表を継続して表示するスキルです。
OpenClawの管理画面でセッションや画面配置を整理し、ダッシュボードを作るスキル。接続先の確認や、遠隔公開時の表示・通信不具合の調査も扱います。
指定したコミットやブランチなどを基準にコードの変更を確認し、開発規約への適合と仕様の実現を別々にレビューします。二つの観点の指摘を分けて報告するスキルです。
Javaのtinystructで、端末とWebの両方から使える処理を実装するスキル。起動スクリプトの生成からAPI、データ保存、テストまで開発手順を案内します。