「json」の検索結果

Geração estruturada rápida e serving para LLMs com RadixAttention para cache de prefixos. Use para saídas JSON/regex, decodificação restrita, workflows com agentes que fazem chamadas de ferramentas, ou quando você precisa de 5× mais rápido que vLLM com compartilhamento de prefixos. Alimenta 300.000+ GPUs na xAI, AMD, NVIDIA e LinkedIn.

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Pencil CLI（`pencil`コマンド）だけを使って、.penファイル（Pencilで作成されたデザインファイル）の中のNodeのデザインデータ（属性・構造）とスクリーンショット画像を読み取り専用で取得するスキル。Node IDが分かっているケースだけでなく、名前の正規表現（例: 「ヘッダー」「.*Button」）、Nodeタイプ（frame / text / image など）、再利用可能コンポーネント、特定フレーム配下、ドキュメント全体のトップレベルなど、**ID以外の指定方法**にも対応する。ユーザーが「.penのこのNodeの中身を見せて」「特定コンポーネントのデザインデータを取り出して」「Nodeのスクリーンショットだけ欲しい」「ヘッダーの構造を確認したい」「ボタンのスタイルをコピーしたい」「再利用可能コンポーネント一覧を見せて」「ドキュメント全体の構造を覗きたい」「全てのテキストNodeを取得して」のように.pen内の要素の調査・参照・確認・抜き出しを依頼した場合に必ずこのスキルを使う。インタラクティブモード（`pencil interactive`）で `batch_get` の `nodeIds` / `patterns` / `parentId` を使い分けてNode属性をJSONで取得し、`get_screenshot` / `export_nodes` で画像を`.pen`と同階層の`snapshots/`にPNG出力する。編集はしない（`save()`を呼ばない）ため、対象ファイルは絶対に書き換わらない。Pencil MCPには依存せず`pencil`コマンドのみで完結。

Manage agent-skill lifecycles across local, global, project, Skill Hub, skills.sh, GitHub, plugin-cache, and system roots. Use when searching, recommending, installing, updating, upgrading, syncing, merging, auditing, deduplicating, cleaning, packaging, publishing, or validating skills; choosing project versus global scope; verifying upstream source, stars, or installs; or working with skill-upgrade, check_upstreams.ps1, sync-pull/push, junctions, skills-lock.json, or skill-upstreams.json. Do not use for ordinary software-package upgrades or non-skill file cleanup.

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Use FIRST when user requests any disease market sizing report (e.g. "做 X 市场调研" / "Run market sizing for X"). Elicits 4-6 startup questions (evidence window, geography, international comparison, report depth, user role) and writes .cache/<slug>/contract.json. ALWAYS invoke before disease-market-sizing-orchestration. Validates against schemas/contract.schema.json.

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Manage Agent Skills across Codex, Claude Code, local/global/project roots, Skill Hubs, GitHub, skills.sh, and managed plugin caches. Use when searching, installing, updating, upgrading, syncing, merging, auditing, deduplicating, cleaning, packaging, publishing, validating, resolving upstream sources, choosing runtime or scope, or working with skill-upgrade, check_upstreams.ps1, Claude Code plugins, skills-lock.json, or skill-upstreams.json. Do not use for ordinary software-package upgrades or non-skill file cleanup.

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Evidence-grounded AI research workflow for turning supplied economics, finance, management, and social-science papers or structured records into versioned PaperReading artifacts. Use when Codex must ingest text, Markdown, or a text-based PDF; separate source-grounded claims from researcher analysis; bind findings to evidence IDs and locators; review extraction candidates; migrate v0.2 PaperRecord JSON; validate or verify a v0.3 PaperPackage; generate research extensions; export reviewable JSON or Markdown; or safely update a compatible 13-field literature workbook.

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Observe the harness itself — (WS1) measure context budget as a deterministic, trendable inventory (tokens per CLAUDE.md / skill / agent, lexical redundancy, per-CI cold-write totals; committed history.jsonl), (WS2) reconstruct the real invocation trace (which skills/agents/tools fired and how they nested) from session transcripts, and (WS-A) roll the per-run CI traces up into a committed weekly usage record (per-skill invocation counts; usage.jsonl) — the usage side of the dead-weight join. Use for "context budget", "how big is CLAUDE.md / our skills", "is the harness bloating", "how do our agent loops actually run", "which skills actually get used", "trace this session", "loop station".

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Verified lookup pack for crouton's schema→CRUD generation domain — the fieldsFile JSON format, the complete field-type catalog with aliases, the naming contract, the exact artifact list one generate run produces, the seed/default-layout pipeline, dialect defaults, and rollback semantics. Use when writing or reviewing a collection schema, when asking "what field types exist / what does `crouton config` actually generate / where did this file name come from / why did I get a pg schema", when a generated file's name or path doesn't match the docs, or when removing/regenerating a collection. Trigger phrases — "what field types are supported", "schema JSON format", "what files does crouton generate", "naming convention for collections", "rollback a collection", "dialect default". The generation WORKFLOW (steps + sign-off gates) lives in the `crouton` skill — this is the reference it doesn't carry.

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Draws an interactive HTML Architecture Viewer for any code flow the user names. Walks through seven research-driven steps (flow, name, repo research, lens colors, evidence flags, lens+mechanism per stop, build) and verifies links, claims, and generated artifacts before delivery.

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対象カテゴリで使う予定のツール・インフラ・フレームワークの最新公式ドキュメントを集めて公式host・version や更新日・確認時刻・参照元を fetched-references.json に記録したいとき、spec-compile 前に公式サイトの現行版で裏取りしたいときに使う。

exact-13 staging planを独立評価したいとき、4条件とdigestに束縛したplan-findings.jsonを生成したいときに使う。

システム仕様のヒアリングを開始するとき、システム構築の要件をカテゴリ×プラットフォームの収集マトリクスで往復ヒアリングして spec-state.json に確定させたいときに使う。

収集済み仕様 (spec-state.json) と取得済み最新ドキュメント・設計知識参照を章立ての複数 Markdown ファイル + index の仕様書ドキュメントセットへまとめたいとき、ヒアリング結果を仕様書へコンパイルしたいときに使う。

intake セッション起動直後にパターン・深度・痛点 3 軸を確定したいとき、run-skill-intake から phase 1 として呼ばれて kickoff.json を生成したいときに使う。

Skill要望をbrief.jsonに固めたいとき、対話形式でrequirementsを収集したいときに使う。

ヒアリング結果に図解を配置したいとき、Mermaid 12 と独自 SVG 8 から各セクションに 1〜3 図を選択して visuals.json と PNG を生成したいときに使う。

プラグイン構想から index+13 フェーズファイル+component-inventory.json とタスク粒度の型付き依存グラフ (task-graph) を第3の射影として生成したいとき、後段のrun-skill-createへ渡す前段の開発計画を立て build 中の discovered-task を --mode update の外ループで graph へ還流したいときに使う。

生成済みプロンプトを C1-C4 と 4 パスで評価したいとき、context:fork で独立評価結果 findings.json を取得したいときに使う。

36章 PKG-001〜017 と package-contract.json schema を参照するとき、PKG ID の意味・適用 package_mode・eval-log 保存先を判断するときに読む。

プロンプト要望を対話でヒアリングして prompt-brief.json を生成するとき、target_skill と responsibility_id の確定または skill 非紐付け (standalone) の汎用プロンプト要望を構造化するときに使う。

harness-creator / plugin-dev-planner への引き渡しモードを判定したいとき、summary.json から A/B/C/D/E/P のいずれかを決定論的に確定したいときに使う。

タスクの目的・背景・ゴールが曖昧なとき、既存コンテキストからAIが仮想ヒアリング済みとして最適ゴールと完了チェックリストを推定し goal-spec.json に固めたいときに使う。

生成済み plan を4条件と決定論ゲートで評価したいとき、context:fork で独立評価結果 plan-findings.json を取得したいときに使う。

Skill 実行末尾に、同じツリー内の plugin.json と CHANGELOG 先頭の版の食い違いを1行通知するとき、version の上げ忘れや CHANGELOG の節の足し忘れに作者が意識せず気づける仕組みが欲しいときに使う。