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概要と使いどころ
Guide for drafting privacy policies compliant with GDPR. Includes CNIL 2020 recommendations, a reference template, and best practices. Use when drafting or revising a privacy policy for a website or application.
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Search and cite French case law and statutes with the LibreJustice MCP tools. Use whenever the user asks about French or European court decisions (Cour de cassation, Conseil d'État, cours d'appel, TJ/TA, CNDA, Conseil constitutionnel, CNIL, CEDH, CJUE), needs authorities for a brief, requête, référé or consultation, wants to check how courts rule on an issue, needs counts of decisions on a point, or asks what a code article says at a given date, even if they never mention LibreJustice.
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GDPR Legitimate Interest Assessment (LIA) — Guided assessment for Art. 6(1)(f) GDPR using the EDPB three-step test. Based on EDPB Guidelines 1/2024, EDPB Opinion 28/2024 (AI models), the OSS Case Digest on Legitimate Interest (McIntyre 2026), CNIL AI guidance (June 2025), ICO guidance, and key CJEU case law. Use when: (1) user needs to assess whether legitimate interest is appropriate, (2) user asks about Art. 6(1)(f), "Interessenabwägung", "berechtigtes Interesse", "balancing test", or "LIA", (3) user wants to document a legitimate interest assessment, (4) user mentions the three-step test, (5) user evaluates necessity or proportionality under Art. 6(1)(f), (6) user discusses direct marketing, fraud prevention, IT security, employee monitoring, AI training, web scraping, or credit checks in context of legal basis, (7) user handles a right to object (Art. 21), (8) user asks about children's data, profiling, or cross-border data sharing under legitimate interest, (9) user compares legitimate interest against other legal bases. Do NOT use for: consent assessments (Art. 6(1)(a)), contract performance (Art. 6(1)(b)), DPIA workflows, or pure ePrivacy/cookie compliance questions — though the skill does address the ePrivacy/GDPR overlap where relevant.
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Guide for drafting cookie policies compliant with GDPR and the ePrivacy Directive. Includes CNIL 2020 recommendations, a reference template, and best practices. Use when drafting or revising a cookie policy for a website or application.
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Expert knowledge for Azure Virtual Network development including best practices, decision making, architecture & design patterns, limits & quotas, security, configuration, and deployment. Use when configuring VNet IP/DNS, peering and routing, NSGs/service endpoints, MANA/CNI networking, or hybrid connectivity, and other Azure Virtual Network related development tasks. Not for Azure Networking (use azure-networking), Azure Virtual Network Manager (use azure-virtual-network-manager), Azure Virtual WAN (use azure-virtual-wan), Azure Route Server (use azure-route-server).
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Conducts Data Protection Impact Assessments for biometric identification and authentication systems under GDPR Article 35 and Article 9 special category rules. Covers facial recognition, fingerprint, iris scanning, voice recognition, and behavioural biometrics. Applies EDPB Guidelines 3/2019, CNIL Reglement Type Biometrie, and ISO/IEC 24745 biometric template protection. Keywords: DPIA biometric, facial recognition, fingerprint, Art. 35, Art. 9, biometric template, special category.
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This skill should be used when the user needs to analyze a Dell Boomi export, parse Boomi Component XML files, migrate from Boomi to Prismatic, convert Boomi processes to CNI flows, map Boomi shapes to Prismatic equivalents, or interpret Boomi connector settings, transform maps, and process properties. Relevant when the user says "analyze this Boomi export", "migrate from Boomi", "parse Boomi XML", "convert Boomi process to Prismatic", or "what does this Boomi shape map to".
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This skill should be used when the user needs to analyze a Cyclr export, parse Cyclr JSON files, migrate from Cyclr to Prismatic, convert Cyclr cycles to CNI flows, map Cyclr steps to Prismatic equivalents, or interpret Cyclr connector settings, field mappings, and cycle parameters. Relevant when the user says "analyze Cyclr export", "migrate from Cyclr", "parse Cyclr JSON", "convert Cyclr cycle to Prismatic", or "what does this Cyclr step map to".
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Genera un nuevo Registro de Decisión de Arquitectura (ADR) copiando la plantilla de ADR en el siguiente archivo numerado y registrándolo en el índice de decisiones. Úsalo cuando la persona quiera registrar una decisión de arquitectura, crear/añadir un ADR o documentar una elección técnica (p. ej. "escribe un ADR para cambiar la base de datos", "añade un registro de decisión").
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Use quando uma necessidade de negócio ou técnica precisar de discovery estruturado em pt-BR e de um prompt de implementação autocontido.
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Cria automaticamente changelogs voltados para usuários a partir de commits do git, analisando o histórico de commits, categorizando mudanças e transformando commits técnicos em notas de lançamento claras e amigáveis para clientes. Transforma horas de escrita manual de changelog em minutos de geração automatizada.
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Domine SQL moderno com bancos de dados cloud-native, otimização OLTP/OLAP e técnicas avançadas de query. Especialista em tuning de performance, modelagem de dados e sistemas analíticos híbridos.
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Padrões abrangentes para criar, manter e gerenciar Registros de Decisões de Arquitetura (ADRs) que capturam o contexto e a lógica por trás de decisões técnicas significativas.
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Quando o usuário quer planejar, avaliar ou construir uma ferramenta gratuita para fins de marketing — geração de leads, valor em SEO ou conscientização de marca. Use também quando o usuário menciona "engenharia como marketing", "ferramenta gratuita", "ferramenta de marketing", "calculadora", "gerador", "ferramenta interativa", "ferramenta de geração de leads", "construir uma ferramenta para leads" ou "recurso gratuito". Esta competência conecta engenharia e marketing — útil para fundadores e profissionais de marketing técnico.
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Quando o usuário quer auditar, revisar ou diagnosticar problemas de SEO no seu site. Também use quando o usuário menciona "auditoria de SEO," "SEO técnico," "por que não estou ranqueando," "problemas de SEO," "SEO on-page," "revisão de meta tags," ou "verificação de saúde de SEO." Para construir páginas em escala visando palavras-chave, veja programmatic-seo. Para adicionar dados estruturados, veja schema-markup.
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Renderize diagramas SVG limpos em estilo blueprint a partir de specs JSON. Use quando usuários pedirem para desenhar, esboçar ou diagramar um fluxo de requisição, rede neural, bloco transformer, arquitetura de sistema, máquina de estados, pipeline de dados, ou qualquer visual técnico de nós e arestas que queiram como SVG para docs, READMEs, posts ou slides.
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Especialista em Otimização para Mecanismos de Busca para estratégia de conteúdo, SEO técnico, pesquisa de palavras-chave e melhorias de ranqueamento. Use ao otimizar conteúdo do site, melhorar ranqueamentos de busca, realizar análise de palavras-chave ou implementar melhores práticas de SEO. Especialista em SEO on-page, meta tags, schema markup e Core Web Vitals.
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Guia especializado em padrões de engenharia de prompts, melhores práticas e técnicas de otimização. Use quando o usuário quer melhorar prompts, aprender estratégias de prompting ou depurar comportamento de agentes.
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Domine técnicas avançadas de engenharia de prompts para maximizar o desempenho, confiabilidade e controlabilidade de modelos de linguagem.
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Coleção curada de prompts de alta qualidade para diversos casos de uso. Inclui prompts baseados em função, templates específicos de tarefas e técnicas de refinamento de prompts. Use quando o usuário precisar de templates de prompts, prompts para dramatização, ou exemplos de prompts prontos para uso em codificação, escrita, análise ou tarefas criativas.
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Reduza o tamanho de LLMs e acelere a inferência usando técnicas de pruning como Wanda e SparseGPT. Use para comprimir modelos sem retreinamento, alcançando 50% de esparsidade com perda mínima de acurácia, ou ativando inferência mais rápida em aceleradores de hardware. Cobre pruning não estruturado, pruning estruturado, esparsidade N:M, pruning por magnitude e métodos one-shot.
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Acelere a inferência de LLMs usando especulative decoding, múltiplas cabeças Medusa e técnicas de lookahead decoding. Use ao otimizar velocidade de inferência (aceleração de 1,5-3,6×), reduzir latência em aplicações em tempo real ou fazer deploy de modelos com recursos computacionais limitados. Cobre modelos draft, atenção em árvore, iteração de Jacobi, geração paralela de tokens e estratégias de deploy em produção.
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Guia completo para usar Claude Code de forma eficaz. Inclui templates de configuração, estratégias de prompting com keywords "Thinking", técnicas de debugging e melhores práticas para interagir com o agente.
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Estenda janelas de contexto de modelos transformer usando RoPE, YaRN, ALiBi e técnicas de interpolação de posição. Use ao processar documentos longos (32k-128k+ tokens), estender modelos pré-treinados além dos limites de contexto originais ou implementar codificações posicionais eficientes. Cobre embeddings rotativos, vieses de atenção, métodos de interpolação e estratégias de extrapolação para LLMs.
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