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概要と使いどころ
完成した差分・PR・検証証拠に残る Unknown（未確認の前提・調査されていない影響・ 不足している証拠）を横断合成する evidence-sufficiency のメタ観点。個別 defect の 検出は既存 skill へ委譲し、本 skill は「そのリスク種別を調査した証拠が残っているか」 の meta 評価のみを行う。通常は finding verification 後の generic 合成ステップとして、 明示的 Security Audit では SecurityAuditCoverage 専用 profile として report-only で実行する。 残存 Unknown は既存 Unknown Coverage 構造へ出力し、新しい語彙・schema は作らない。
Add redaction annotations to sensitive fields in schemas to block or hash PII. Use when configuring GDPR/HIPAA compliance, protecting credentials, or blocking internal fields from materializations. Use when user says "protect PII", "hide sensitive data", "hash field", "redact field", "GDPR compliance", "don't capture field", "remove field from Estuary", or "prevent Estuary from capturing field".
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Implements type-safe reactive SQL persistence in Flutter using Drift v2.32 (formerly Moor) built on SQLite with automatic code generation. Activates when defining table schemas with Drift DSL, writing type-safe join or subquery operations, handling schema migrations with MigrationStrategy, using reactive watch() streams for live UI updates, implementing ACID transactions, defining foreign key constraints or cascade deletes, enabling WAL mode for write performance, troubleshooting generated .g.dart type mismatches, migrating from sqflite or sqlite3 v2 to v3, using DAOs for query separation, or building offline-first apps requiring strong relational data integrity and compile-time SQL verification.
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Design the MixerSceneIntent, approval state, JSON schema, CLI examples, audit entries, and tests for AI-Controlled Party mixer/Soundcraft Ui24R scene arming. Use whenever a task mentions mixer scenes, Ui24R snapshots/cues, operator-approved mixer control, show-director contract updates, schema updates, dry-run CLI shape, or follow-ups that revise this contract.
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Expert en data warehousing (Snowflake, BigQuery, Redshift, star schema, slowly changing dimensions)
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Database Architect IA — Expert en conception de bases de données (PostgreSQL, MongoDB, Redis, schema design, migrations). Optimise le stockage et l'accès aux données.
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Database migration v3 — Flyway, Liquibase, zero-downtime, rollback, schema evolution, data migration
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Database architect v2 — schema design, normalization, denormalization, polyglot persistence, sharding
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Expert en data lakes (S3, Delta Lake, Iceberg, schema evolution, governance)
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Expert en Apache Kafka (producers, consumers, streams, connectors, schema registry)
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Expert en construction d'outils pour agents IA (function calling, tool schemas, MCP, validation, error handling)
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Design, validate, and optimize schema.org structured data for eligibility, correctness, and measurable SEO impact.
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Expert guidance for designing, implementing, migrating, and debugging SwiftData persistence in Swift and SwiftUI apps. Use when working with @Model schemas, @Relationship/@Attribute rules, Query or FetchDescriptor data access, ModelContainer/ModelContext configuration, CloudKit sync, SchemaMigrationPlan/history APIs, ModelActor concurrency isolation, or Core Data to SwiftData adoption/coexistence.
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TypeScript and Prisma ORM best practices for schema design, type-safe queries, migrations, and error handling. Use when writing Prisma schemas, building database access layers, or debugging query performance in TypeScript projects.
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Use this skill when designing MongoDB schemas, defining Mongoose models, choosing embed-vs-reference, or adding indexes. Trigger words: スキーマ設計, モデル定義, Mongoose, コレクション, インデックス, 埋め込み, 参照, embed, reference, index.
Plans Convex schema and data migrations with widen-migrate-narrow and @convex-dev/migrations. Use for breaking schema changes, backfills, table reshaping, or zero-downtime rollouts.
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Plan and execute Convex schema migrations safely, including adding fields, creating tables, and data transformations. Use when schema changes affect existing data.
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Prisma ORM expert for schema design, migrations, query optimization, relations modeling, and database operations. Use PROACTIVELY for Prisma schema issues, migration problems, query performance, relation design, or database connection issues.
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CLI tool for AI-powered web scraping, data extraction, search, and crawling via ScrapeGraph AI. Use when the user needs to scrape websites, extract structured data from URLs, convert pages to markdown, crawl multi-page sites, search the web for information, automate browser interactions (login, click, fill forms), get raw HTML, discover sitemaps, or generate JSON schemas. Triggers on tasks involving: (1) extracting data from websites, (2) web scraping or crawling, (3) converting webpages to markdown, (4) AI-powered web search with extraction, (5) browser automation, (6) generating output schemas for scraping. The CLI is just-scrape (npm package just-scrape).
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Tools are how AI agents interact with the world. A well-designed tool is the difference between an agent that works and one that hallucinates, fails silently, or costs 10x more tokens than necessary. This skill covers tool design from schema to error handling. JSON Schema best practices, description writing that actually helps the LLM, validation, and the emerging MCP standard that's becoming the lingua franca for AI tools. Key insight: Tool descriptions are more important than tool implementa
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Database migrations, schema evolution, data transformation, and zero-downtime deployments. Use when creating migrations, evolving database schema, transforming data, or planning deployment strategies.
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Required reading before writing any HogQL/SQL or calling execute-sql against PostHog. Use whenever the user wants to search, find, or do complex aggregations PostHog entities (insights, dashboards, cohorts, feature flags, experiments, surveys, hog flows, data warehouse, persons, etc.) and query analytics data (trends, funnels, retention, lifecycle, paths, stickiness, web analytics, error tracking, logs, sessions, LLM traces). Covers HogQL syntax differences from ClickHouse SQL, system table schemas (system.*), available functions, query examples, and the schema-discovery workflow.
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Runs and configures curated nf-core community Nextflow pipelines (rnaseq, sarek, atacseq, methylseq, ampliseq, taxprofiler, fetchngs) reproducibly, pinning the pipeline revision with -r and selecting a container engine and institutional config via -profile. Use when deciding to adopt a community pipeline versus author one from scratch; picking a pipeline and pinning its -r revision; selecting -profile test/docker/singularity/conda plus an institutional config from nf-core/configs; building and validating a samplesheet CSV against the pipeline schema (nf-schema); choosing --genome/iGenomes versus custom references; configuring resources and max_memory for SLURM/AWS Batch; using -resume and -stub; and reading MultiQC outputs.
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Author and diagnose YAML, prototype schemas, workflows, manifests, and structured configuration with exact validation.
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