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概要と使いどころ
Build real-time streaming applications with Azure Event Hubs SDK for Java. Use when implementing event streaming, high-throughput data ingestion, or building event-driven architectures.
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Examine file system slack space, MFT entries, USN journal, and alternate data streams to recover hidden data and reconstruct file activity on NTFS volumes.
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Monitor Certificate Transparency logs using crt.sh and Certstream to detect phishing domains, lookalike certificates, and unauthorized certificate issuance targeting your organization.
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Reference for the Claude API / Anthropic SDK — model ids, pricing, params, streaming, tool use, MCP, agents, caching, token counting, model migration. TRIGGER — read BEFORE opening the target file; don't skip because it "looks like a one-liner" — whenever: the prompt names Claude/Anthropic in any form (Claude, Anthropic, Fable, Opus, Sonnet, Haiku, `anthropic`, `@anthropic-ai`, `claude-*`, `us.anthropic.*`, `[1m]`); the user asks about an LLM (pricing/model choice/limits/caching) — never answer from memory; OR the task is LLM-shaped with provider unstated (agent/MCP/tool-definition/multi-agent/RAG/LLM-judge/computer-use; generate/summarize/extract/classify/rewrite/converse over NL; debugging refusals/cutoffs/streaming/tool-calls/tokens). SKIP only when another provider is being worked on (overrides all triggers): OpenAI/GPT/Gemini/Llama/Mistral/Cohere/Ollama named in the query; OR `grep -rE 'openai|langchain_openai|google.generativeai|genai|mistralai|cohere|ollama'` over the project hits (run this grep FIRST if no provider named — don't Read the file).
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Extract structured data from LLM responses with Pydantic validation, retry failed extractions automatically, parse complex JSON with type safety, and stream partial results with Instructor - battle-tested structured output library
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Turns untargeted LC-MS/MS features (m/z, RT, MS/MS) into confidence-stratified metabolite annotations using spectral-library matching (matchms), in-silico tools (SIRIUS/CSI:FingerID, MetFrag) and molecular networking, and assigns a defensible MSI/Schymanski confidence level to each. Use when naming detected features, scoring MS/MS against a reference library, running SIRIUS, or deciding what confidence level an evidence set actually supports. For upstream feature extraction see metabolomics/xcms-preprocessing and metabolomics/msdial-preprocessing; for downstream enrichment that must respect these levels see metabolomics/pathway-mapping; for lipid-specific structural annotation see metabolomics/lipidomics.
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Use when you need to write or review programmatic JDBC with Spring — including JdbcClient (Spring Framework 7+) as the default API, JdbcTemplate only where batch/streaming APIs require JdbcOperations, NamedParameterJdbcTemplate for legacy named-param code, parameterized SQL, RowMapper mapping to records, batch operations, transactions, safe handling of generated keys, DataAccessException handling, read-only transactions, streaming large result sets, and @JdbcTest slice testing. This should trigger for requests such as Review Java code for Spring JDBC (JdbcTemplate, JdbcClient, NamedParameterJdbcTemplate); Apply best practices for Spring JDBC data access in Java code; Detect and fix SQL injection risks in JDBC code; Improve transaction boundaries or exception handling for JDBC operations. Part of cursor-rules-java project
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親イシュー配下のサブイシュー（孫以下の全子孫を含む）を依存順を保ちつつ worktree で並列に自動実装・push 前 review・PR 作成・CI 監視・マージ可能状態化まで一括自動化。 「イシューツリーを並列実装」「配下のサブイシューをまとめて実装」「ツリー全体を並列で実装して」「イシュー階層を自動開発」で使用。 per-issue 計画立案（Plan: セッション継承モデル）→実装（Implement: sonnet）の分業。push 前 review（Review 通過後にのみ push・PR 作成して CI を 1 回だけ起動）。 外部チェック構成は args の externalChecks で明示（{"app", "context"} の組で宣言。[] で「なし」を確定して不要待機なし・未指定なら自動マージ停止・slug のみの旧形式は自動マージ fail-closed）。 自動 squash merge は autoMerge: true + externalChecks 明示（全 App の信頼済み context 宣言込み）の opt-in で実行（merge-exec の自己取得再検証 + サーバー側 branch protection 実測が前提。既定 false はマージ可能状態で停止し人間がマージ。サーバー側 workflow サンプル（upstream の docs/implement-issue-tree/auto-merge-sample.yml 参照）+ branch protection への委譲も可）。並列度（parallel）と依存（dependsOn）で実行順を制御。 Phase 単位で厳密に直列化したい場合は phaseGate: true（opt-in。ルート直下の子〔Phase 親〕を sub-issues リスト順に直列化し、前 Phase の全子孫が merged/closed になるまで次 Phase 配下に着手しない。既定 false は現行の post-order 優先度のみ）。 着手できる件数・blocked になる件数を事前に知りたい場合は dryRun: true（何も書かずに見積りだけ返す）。 単一イシューの実装は implement-issue、PR レビューは implement-review-pr を参照。
Conventional Commits 形式で GitHub PR を作成する。OWASP Top 10 のセキュリティチェック必須で、問題があれば PR 作成を中止。Summary/Test plan/Design を含む body を生成。「PR 作って」「プルリク」「`gh pr create`」などで使用。別リポジトリ (upstream) への貢献は contribute-skill。
Windows アプリ開発 (Windows App SDK / WinRT) の OS 統合 API リファレンス。 DeviceInformation, DeviceWatcher, センサー (Accelerometer, Gyrometer, Compass, OrientationSensor, Pedometer, ActivitySensor), Bluetooth LE, USB, Serial, HID, Battery, HttpClient, StreamSocket, WebSocket, BackgroundDownloader/Uploader, NetworkInformation, PointerInput, KeyboardInput, FocusManager, DragAndDrop, IME/TextInput, Calendar, DateTimeFormatter, CurrencyFormatter, ResourceLoader (多言語化・地域化), PasswordVault, CryptographicBuffer, WindowsHello/Passkeys, WebAuthenticationBroker, Clipboard, DataTransferManager, Launcher, JumpList, TaskbarManager, SecondaryTile, StartupTask, ProtocolActivation。
OpenAI API (developers.openai.com) の Realtime API と Audio エンドポイントのリファレンス。 WebRTC / WebSocket / SIP transport, sessions / conversations / events, client secrets (ephemeral keys), VAD (server_vad / semantic_vad), tools/MCP, speech-to-speech voice agents, speech-to-text (streaming / file transcription), text-to-speech, translation。
Hono (軽量・マルチランタイム対応 Web フレームワーク) リファレンス。 Hono App, Context (c.req / c.json / c.text / c.html), HonoRequest, Routing, HTTPException、 Built-in Middleware (JWT, CORS, CSRF, Cache, Logger, Compress, Basic / Bearer Auth)、 Helpers (Cookie, Streaming, WebSocket, Factory, RPC)、 Cloudflare Workers / Deno / Bun / Node.js / AWS Lambda 対応。
NVIDIA CUDA GPU 並列コンピューティングリファレンス。 CUDA C++ / CUDA Python, kernel, nvcc, Unified Memory, CUDA Graphs, Cooperative Groups, Driver API, マルチ GPU。 PTX ISA 命令セット, state space, MMA 命令。 Blackwell チューニング, Streaming Multiprocessor, NVLink。 CUTLASS / CuTe DSL / CuTe C++ GEMM, Tensor Core, tcgen05, Operator API, nsight-compute, compute-sanitizer。
TanStack Start (TanStack Router ベースのフルスタック React フレームワーク、 @tanstack/react-start) の API リファレンス。Next.js とは別フレームワーク。 createServerFn (validator / handler), createMiddleware, server routes, createServerOnlyFn / createIsomorphicFn、SSR / selective SSR / SPA mode / static prerendering / ISR、streaming、hydration、 server entry / client entry、hosting (Cloudflare Workers / Netlify / Vercel / Node / Bun / Docker)、authentication / session、Tailwind、SEO、 environment variables。ルーティングは tanstack-router スキルを参照。
OpenAI API (developers.openai.com) の Responses API リファレンス。 text generation, embeddings, structured outputs, streaming, function calling, programmatic tool calling, conversation state, prompt caching, reasoning models, background mode, compaction, multi-agent。 webhooks, error codes, rate limits, Realtime API server controls。 公式 SDK (Python / JavaScript(JS) / .NET / Java / Go / Ruby), openai CLI。 Chat Completions / Assistants からの移行, deprecations。
Rust 製バックエンド HTTP サーバーフレームワーク fandhe-backend のリファレンス。 fandhe-backend-core / -http / -routes。Server, BoundServer, Router（merge）, Handler。 4 拡張点 Middleware（on_response_with_status）/ UpgradeHandler / RequestGate / Interceptor。 Diagnostics, StreamingResponse, sans-IO HTTP/1.1, graceful shutdown。 プラグイン cors, websocket（WsSender）, graphql, openapi, webrtc 等。
Swift Standard Library・Concurrency・プロトコル/ジェネリクス・Observation リファレンス。 async/await、actor、Sendable、Task、TaskGroup、AsyncSequence、AsyncStream、 Equatable、Hashable、Comparable、Codable、Identifiable、Optional、Result、 generics、some/any opaque types、Observable、@Observable、ObservationRegistrar。
Claude API (platform.claude.com) の Messages API リファレンス。 streaming (SSE), thinking (adaptive) / effort, prompt caching, context editing, compaction, structured outputs, Message Batches, token counting, vision / PDF, Files API, citations, embeddings (Voyage AI)。 errors, rate limits, beta headers, Amazon Bedrock / Vertex AI / Foundry 経由アクセスを含む。
Claude Agent SDK (code.claude.com/docs/en/agent-sdk) の TypeScript / Python リファレンス。 query(), ClaudeAgentOptions / Options, custom tools (in-process MCP), createSdkMcpServer, hooks, permissions (canUseTool), subagents, sessions (resume / fork), streaming, structured outputs, slash commands, tool search, hosting / observability。
Claude Managed Agents (platform.claude.com/docs/en/managed-agents) リファレンス。 Agents API, Sessions API, Environments API, SSE event streaming, threads, deployments (cron スケジュール), dreams (メモリ統合), vaults (credentials), memory stores, self-hosted sandboxes, webhooks, multiagent orchestration, user profiles, Agent Skills 添付, MCP connector 接続, permission policies。
依存関係更新のローカル差分やPRをレビューする。人間・エージェントによる更新、Dependabot・Renovateの更新PRを対象に、upstreamの変更と利用箇所を照合し、根拠付きの判定を返す。
Build whole-genome alignments using Progressive Cactus (Armstrong 2020 reference-free clade-level WGA), Minigraph-Cactus (Hickey 2024 pangenome-aware), LASTZ chain/net (UCSC pipeline), MUMmer4 (Marçais 2018 pairwise), minimap2 -x asm5/10/20 (Li 2018 fast pairwise), AnchorWave (Song 2022 WGD-aware), and Mauve / progressiveMauve (bacterial). Operates the HAL toolkit (Hickey 2013) for downstream extraction including halSynteny, halLiftover, halBranchMutations, and hal2maf. Use when constructing multi-species alignments for comparative-annotation projection (TOGA), synteny detection, conservation analyses (phyloP / PhastCons), or pangenome graph construction; selecting between reference-free (Cactus) and reference-anchored (LASTZ chains/nets) approaches; tuning sensitivity for closely vs distantly related genomes; or producing HAL files for genome-wide downstream tools.
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Detects allele-specific transcription factor or histone modification binding from heterozygous-variant ChIP-seq using WASP (reference-bias filter; mandatory upstream), RASQUAL (joint QTL + bias-corrected testing), BaalChIP (Bayesian beta-binomial with copy-number-aware overdispersion), and AlleleSeq (personalized diploid genome). Handles imprinted-locus awareness, X-inactivation artifacts, cancer copy-number imbalance, and integration with downstream caQTL / bQTL mapping. Use when identifying variants with allelic effects on TF binding, fine-mapping causal regulatory variants, validating deep-learning variant predictions, or characterizing cis-acting regulatory effects.
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Integrate and maintain Robelest Convex Auth in apps by always checking upstream before implementation. Use when adding auth setup, updating auth wiring, migrating between upstream patterns, or troubleshooting @robelest/convex-auth behavior across projects.
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