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概要と使いどころ
Send one research question to as many independent LLMs as possible at once, each in its strongest reasoning mode with proof of that mode, then synthesize. Floor of 3 models, quorum of 4; late answers are collected later. Use for high-stakes questions where one model's view is not enough. Triggers: /hyper, hyper research, ask every LLM, max fan-out research.
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Cut background heat and noise on this machine: audit scheduled tasks by runs per hour, autostart entries, GPU holders, power plan and top CPU, then propose disable or stretch candidates, decide line by line with the operator and apply only approved lines. Triggers: /deflate, fan is loud, laptop runs hot, what can I turn off, machine slow from background load.
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Route a task through SIPS commands, agents, scripts, MCP tools, or bounded delegation. Use when asked to route, split, fan out, escalate, or choose the right SIPS path.
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Generate production-quality Excalidraw architecture diagrams from natural language. Visual structure maps to conceptual structure — fan-out for one-to-many, timelines for sequences, convergence for aggregation. Includes self-validation via Playwright render review.
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Given the product offering and existing page inventory, create new core landing and resource pages (homepage refresh, features, solutions, pricing, comparison, resource hubs, about) that capture core product intent using the query-fanout pattern. Use this skill whenever the user asks to "spawn pages", "generate landing pages", "create marketing pages", "build a pricing page", "add a solutions page", "build out the site", "fill in missing pages", or wants new top-level marketing/product pages. Output is one new page per route in the project's native file format (component or markdown), matching the existing page style and framework idiom.
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Use when the user asks to "triage our comments, DMs, and mentions", "draft replies to this thread", "can we repost this fan post", or "set up inbox SLAs and an escalation path"; produces a ranked triage queue with register detection (sincere / ironic / performative / parasocial, sentiment-inversion table included — "this is so bad" under a comedy register is praise), a commenter taxonomy (troll monitor-only / rager / misguided / unhappy-customer / advocate) with a response-tier ladder and per-channel SLAs, an escalation matrix ending at the crisis path, a moderation ladder plus house rules for owned spaces, and a UGC curation-and-rights mode whose dated permission entries route to the channel registry — every reply is a ranked DRAFT a human posts; nothing is ever auto-sent. Not for launch-window feedback triage — use launch-feedback-synthesizer. 评论私信提及分诊/语域识别/回复草稿/UGC授权
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Apply when context is filling up: large outputs, long files, repeated reads, fan-out planning. Route bulk to subagents; keep summaries in the main thread, not raw payloads.
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Fan out N independent workers, collect their results, and return one report for coverage, races, gauntlets, or exploration.
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Architect durable, event-driven workflows using step functions, retry strategies, idempotency, fan-out patterns, and the critical differences between orchestration approaches.
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Use when working with Aws Kinesis — aWS Kinesis stream management, shard analysis, consumer lag monitoring, enhanced fan-out configuration, and throughput analysis.
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Sifa 1 , Fabian Küch 6 , Andreas Herten 4 , René Jäkel 3 , Georg Rehm 5 , Stefan Kesselheim 4 , Joac
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Prometheus, Grafana, logging, alerting, and data pipeline observability
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Spin up N Rhino MCP sessions in parallel and fan out one agent per Rhino. Use when the user wants multiple Rhinos running simultaneously with each agent driving its own — e.g. "spawn 3 agents and have each launch Rhino", "run 5 Rhino tasks in parallel". For a single Rhino, use `/launch-rhino` instead.
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Builds real-time incident response dashboards in Splunk, Elastic, or Grafana to provide SOC analysts and leadership with situational awareness during active incidents, tracking affected systems, containment status, IOC spread, and response timeline. Use when IR teams need unified visibility during incident coordination and post-incident reporting.
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Authors bioinformatics pipelines in WDL (Workflow Description Language) run by Cromwell or miniwdl, targeting the GATK/Broad and Terra/AnVIL/BioData Catalyst cloud ecosystem, with tasks, workflows, scatter-gather parallelism, structs, and a runtime block that sizes the cloud VM. Use when deciding to target Terra/AnVIL/GATK/WARP (chosen for the ecosystem, not the language); sizing runtime disks dynamically for a fresh-per-task cloud VM (ceil(size(f)*factor)+buffer); choosing preemptible vs on-demand VMs by task length and idempotency; picking Cromwell (production, cloud, call-caching) vs miniwdl (local dev, miniwdl check linting, readable errors); enabling and debugging call-caching silent-miss modes; pinning Docker by digest for reproducibility and cache stability; or scattering an array for parallel fan-out.
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Completes the online SBTI personality test at sbti.fancc.de5.net, answers all single-choice questions using the model's default personality and stable behavioral tendencies, submits the test, and returns the final type, match percentage, result description, and fifteen-dimension scores. Use when the user asks to take the SBTI test, run the SBTI quiz, get an SBTI result, or complete that personality test website for them.
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Theatre.js アニメーションツールキットリファレンス。 @theatre/core / @theatre/studio / @theatre/r3f / @theatre/dataverse。 getProject, Sheet, Sequence, Object, val, onChange, prop-types（number / rgba / compound / image）。 studio initialize / extend / transaction / scrub / createPane。 SheetProvider, editable, useCurrentSheet, useVal, usePrism, useAtom。 keyframe アニメーション、audio sync、state JSON、React Three Fiber 統合。
既存の .claude/ 体系（CLAUDE.md・Agents・Rules・Skills・hooks）を診断し、理想形との差分を提示して ユーザー承認後に追補・充実させる。「.claude 充実させて」「CLAUDE.md 充実させて」「Agent 整備して」 「claude 体系アップデート」「Rules 追加して」などで使用。新規セットアップは init-claude を使用。 npx skills add 不足分の補完・implement-issue-tree の前提確認・既存資産の破壊なし差分更新が特徴。
GitHub Project v2 を新規作成し、Status/Priority/Size の標準フィールドを設定してリポジトリにリンクする。Auto-add/Auto-archive/Auto-close 等のビルトインワークフロー設定 URL もガイド (CLI 不可・Web UI のみ)。「プロジェクト作って」「Project v2 セットアップ」「カンバン作成」などで使用。
プロジェクトのドラフトアイテム (DraftIssue) を実 GitHub Issue に変換し、Status/Priority/Size 等のフィールド値を引き継ぐ。親 Issue を指定または新規作成して `gh api .../sub_issues` で sub-issue として紐付け可能。「ドラフトを Issue 化」「DraftIssue を変換」「プロジェクトのタスクを Issue にして」などで使用。
Status が Done のプロジェクトアイテムを `gh project item-archive` で一括アーカイブする。Auto-archive ビルトインワークフローの設定状況も確認・案内 (有効なら手動実行は基本不要)。「完了アイテムをアーカイブ」「Done を整理」「ボード掃除」などで使用。
Markdown チェックリスト・YAML タスクリスト・要件定義書などからプロジェクトアイテムを一括作成する。タイトル・本文・Priority・Size をパースして `gh project item-create` + `item-edit` でフィールド設定。「要件書からアイテム作って」「タスクをプロジェクトに追加」「ロードマップを取り込んで」などで使用。
任意の対象リポジトリに Claude Code の .claude/ 体系（CLAUDE.md・Agents・Rules・Skills・hooks）を 初期セットアップする。「claude セットアップして」「.claude 作って」「CLAUDE.md 初期化」「Agent 整備して」 「claude-code セットアップ」などで使用。既存 .claude/ の差分充実は update-claude を使用。 implement-issue-tree が動く前提（gh auth / sub_issues / workflow js）の整備まで含む。
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。