「vin」の検索結果

Track Apple devices/AirTags via FindMy.app on macOS.

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p5.js sketches: gen art, shaders, interactive, 3D.

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Send and receive iMessages/SMS via the imsg CLI on macOS.

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Yuanbao (元宝) groups: @mention users, query info/members.

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Delegate coding to Claude Code CLI (features, PRs).

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Manim CE animations: 3Blue1Brown math/algo videos.

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Guides stable API and interface design. Use when designing APIs, module boundaries, or any public interface. Use when creating REST or GraphQL endpoints, defining type contracts between modules, or establishing boundaries between frontend and backend.

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Delivers changes incrementally. Use when implementing any feature or change that touches more than one file. Use when you're about to write a large amount of code at once, or when a task feels too big to land in one step.

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Humanize text: strip AI-isms and add real voice.

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Refines ideas iteratively. Refine ideas through structured divergent and convergent thinking. Use "idea-refine" or "ideate" to trigger.

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Hand-drawn Excalidraw JSON diagrams (arch, flow, seq).

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ASCII video: convert video/audio to colored ASCII MP4/GIF.

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Infographics: 21 layouts x 21 styles (信息图, 可视化).

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Delegate coding to OpenAI Codex CLI (features, PRs).

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Records decisions and documentation. Use when making architectural decisions, changing public APIs, shipping features, or when you need to record context that future engineers and agents will need to understand the codebase.

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Azure Event Hubs SDK for Rust. Use for sending and receiving events, streaming data ingestion.

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App Store Optimization (ASO) toolkit for researching keywords, analyzing competitor rankings, generating metadata suggestions, and improving app visibility on Apple App Store and Google Play Store. Use when the user asks about ASO, app store rankings, app metadata, app titles and descriptions, app store listings, app visibility, or mobile app marketing on iOS or Android. Supports keyword research and scoring, competitor keyword analysis, metadata optimization, A/B test planning, launch checklists, and tracking ranking changes.

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Optimize content for AI search and LLM citations across AI Overviews, ChatGPT, Perplexity, Claude, Gemini, and similar systems. Use when improving AI visibility, answer engine optimization, or citation readiness.

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Optimize multi-agent systems with coordinated profiling, workload distribution, and cost-aware orchestration. Use when improving agent performance, throughput, or reliability.

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Rewrite AI-sounding prose so it reads as considered human writing — cut the tells (em-dash pile-ups, "it's not X, it's Y" antitheses, inflated vocabulary, uniform rhythm, empty uplift) while preserving every fact, claim, and the author's own voice. Use when the user says "make this not sound like AI", "de-AI this", "humanize/humanise this", "this reads like ChatGPT", "remove the AI tells", "it sounds robotic/generic", or shares a draft (post, email, essay, docs, cover letter) to sharpen into a more human voice. Ships a stdlib scanner that flags the mechanical tells.

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Ultra-compressed code review comments. Cuts noise from PR feedback while preserving the actionable signal. Each comment is one line: location, problem, fix. Use when user says "review this PR", "code review", "review the diff", "/review", or invokes /caveman-review. Auto-triggers when reviewing pull requests.

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Ultra-compressed commit message generator. Cuts noise from commit messages while preserving intent and reasoning. Conventional Commits format. Subject ≤50 chars, body only when "why" isn't obvious. Use when user says "write a commit", "commit message", "generate commit", "/commit", or invokes /caveman-commit. Auto-triggers when staging changes.

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Guide for defining and using Claude subagents effectively. Use when (1) creating new subagent types, (2) learning how to delegate work to specialized subagents, (3) improving subagent delegation prompts, (4) understanding subagent orchestration patterns, or (5) debugging ineffective subagent usage.

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Isolate the root cause of ML performance drops, inconsistent evaluations, prediction errors, and training-serving mismatches across data, labels, splits, pipelines, models, metrics, and runtime behavior. Use when investigating a reproducible failure or regression, not routine model selection or general performance validation.

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