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概要と使いどころ
Design effective KPI dashboards with metrics selection, visualization best practices, and real-time monitoring patterns. Use when building business dashboards, selecting metrics, or designing data visualization layouts.
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Für Vertraulichkeit Klausel: ordnet Norm, Beweislast und Gegenargument; Ergebnis: Prüfprodukt mit Risiko und nächstem Schritt.
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Für Reseller AGB: ordnet Norm, Beweislast und Gegenargument; Ergebnis: Prüfprodukt mit Risiko und nächstem Schritt.
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Für Reisebedingungen: ordnet Norm, Beweislast und Gegenargument; Ergebnis: Prüfprodukt mit Risiko und nächstem Schritt. Fachgebiet: AGB-Recht-Prüfer. Route: reisebedingungen-reseller-agb-risk-acceptance.
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Für Überraschende Klausel 305c: ordnet Norm, Beweislast und Gegenargument; Ergebnis: Prüfprodukt mit Risiko und nächstem Schritt.
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Entwirft oder überarbeitet AGB-Klauseln für ein konkretes Regelungsziel. Wählt konservative, ausgewogene oder verwenderorientierte Gestaltung und berücksichtigt B2C/B2B; liefert ausformulierte Fassung, Begründung und Rückfallposition.
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Für Product Counsel Workflow: prüft Frist, Form, Zuständigkeit und Eilbedarf; Ergebnis: Fristen- und Risikoampel.
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Für Klauselvarianten Vergleich: entwickelt Ziel, Vergleich und Eskalation; Ergebnis: Verhandlungs- oder Eskalationslinie.
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Prüft, ob Kunden Auslöser, Belastungen und Rechtsfolgen einer AGB-Klausel verstehen können. Für unklare Begriffe, Preislisten und Verweisketten; liefert begründete Beanstandung und verständliche Ersatzfassung.
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Für Product Counsel Workflow: ordnet Norm, Beweislast und Gegenargument; Ergebnis: Prüfprodukt mit Risiko und nächstem Schritt.
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Für Preisanpassung Klausel: ordnet Norm, Beweislast und Gegenargument; Ergebnis: Prüfprodukt mit Risiko und nächstem Schritt.
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Für Klauselbibliothek Aufbau: ordnet Norm, Beweislast und Gegenargument; Ergebnis: Prüfprodukt mit Risiko und nächstem Schritt.
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Für Klauselinventar und Scope: ordnet Norm, Beweislast und Gegenargument; Ergebnis: Prüfprodukt mit Risiko und nächstem Schritt.
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Bestimmt nach Nichteinbeziehung oder Unwirksamkeit einer AGB-Klausel den verbleibenden Vertrag. Prüft Teilbarkeit, salvatorische Regelung und Lückenfüllung; ersetzt weder Anspruchsberechnung noch Rückabwicklung oder Prozessführung.
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Für Bonitätsprüfung: ordnet Norm, Beweislast und Gegenargument; Ergebnis: Tatbestands- oder Anspruchsmatrix. Fachgebiet: AGB-Recht-Prüfer. Route: agb-bonitaetspruefung-score-klauseln.
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Für AGB im Leasingvertrag Fortwirkung: ordnet Norm, Beweislast und Gegenargument; Ergebnis: Prüfprodukt mit Risiko und nächstem Schritt. Fachgebiet: AGB-Recht-Prüfer. Route: agb-leasingvertrag-fortwirkung-schiedsklausel.
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Screenplay format, page craft, the writing process and adaptation (剧本格式/写作流程/改编) — merged from Wendy Henson (spec format rules), Richard Walter (page craft, revision), Neill Hicks (selling vs shooting script, draft chain), Syd Field (master shot, card method, adaptation as original work), Robert McKee (step outline → treatment → screenplay), Julian Hoxter (format elements, adaptation four questions), Diamond & Weissman (one-page nine-step) and Eric Bork — plus an exact typographic grid, element conventions (V.O./O.S., MORE/CONT'D, dual dialogue), a machine-writable output contract (Fountain, with forced markers for Chinese), and Asian industry formats (Chinese 场号制 影视剧本格式, Japanese 柱・ト書き・セリフ / 決定稿). Use when formatting a spec script, choosing the output file format, deciding what goes in action lines, planning drafts and outlines, cutting pages, adapting a novel, play or true story, writing a Chinese TV/film or Japanese-style script page, or preparing a submission-ready draft.
From an idea to a sellable series design; series engine / franchise, story pattern, character webs that keep generating conflict, pilot types, and the documents that sell them (剧集引擎/franchise/故事模式/人物网/试播集类型/剧集圣经/跳板/提案). Merged from Rabkin's four-element franchise and story landmines, Landau's tacit contract and pitch recipe, Oberg's series types and bible specs, Douglas's franchise-plus-springboard and bible tiers, Goldberg & Rabkin's 100-episode test, Blum's concept/presentation/bible ladder, Miller's ten-component treatment, Calvisi's Compelling Crisis, Smith's series format, plus engines read off Sopranos, Fleabag and Succession. Use when turning an idea into a series, testing whether a premise has legs, choosing premise vs typical-episode pilot, designing a sustainable character web, writing a logline, pitch document, bible or treatment, picking a series type, adapting IP into a series, or diagnosing a project that feels "more like a movie than a series".
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Use when generating a single installable agent that should keep learning, track sources, refresh research, propose repairs, or improve itself over time without becoming a multi-agent team.
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Interactive guided deployment flow for Azure OpenAI models with full customization control. Step-by-step selection of model version, SKU (GlobalStandard/Standard/ProvisionedManaged), capacity, RAI policy (content filter), and advanced options (dynamic quota, priority processing, spillover). USE FOR: custom deployment, customize model deployment, choose version, select SKU, set capacity, configure content filter, RAI policy, deployment options, detailed deployment, advanced deployment, PTU deployment, provisioned throughput. DO NOT USE FOR: quick deployment to optimal region (use preset).
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Self-coaching analysis of your own behavior across meetings — talk-time ratio, filler words, hedging language, monologue length, energy patterns, and (when meetings are tagged via /minutes-tag) what your behavior in winning meetings looks like vs losing ones. Use this whenever the user says "how did I do", "review my last meeting", "mirror", "self-review", "show my patterns", "coach me", "where am I weak", "talk time", "am I improving", "what do I do in meetings I win", "feedback on me", or asks for any kind of personal feedback on their own meeting behavior. This is the rare skill that gives the user a mirror to their own habits — surface it whenever they show curiosity about their own performance, even if they don't use the word "mirror".
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Maintenance orchestrator for the brooks-lint plugin itself. Runs a sequential subagent pipeline — author → eval → QA → trigger-audit → release — to add or edit a skill, refresh the eval suite, keep the four manifests + all README translations + CHANGELOG + AGENTS/GEMINI in sync, audit trigger boundaries, and cut releases. Drives the five agents in .claude/agents/ (skill-author, eval-curator, consistency-qa, trigger-boundary-auditor, release-manager). Triggers when the maintainer asks to work ON brooks-lint itself: "add a new skill", "edit the brooks-debt guide", "update the eval suite", "fix the trigger descriptions", "make this change and validate it", "release brooks-lint", "bump and publish", and follow-ups: "re-run", "re-validate", "update that skill", "redo the audit", "do the X part again". Do NOT trigger for: USING the brooks-lint analysis skills on some target codebase (that's brooks-review / brooks-audit / brooks-debt / brooks-test / brooks-health / brooks-sweep); generic questions about brooks-lint that don't ask to change it; or maintenance of a different plugin.
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Build a production behavior-tree runtime (Blackboard, action/condition leaves, sequence/selector/parallel composites, decorators) and a Utility AI system (response curves — linear, exponential, sigmoid, quadratic — considerations, and action evaluators), plus hybrid BT-drives-Utility agents. Use when implementing a reusable behavior-tree or utility-based decision system, or tuning enemy/NPC decisions beyond a simple FSM, or when the user mentions behavior tree, blackboard, decorator, selector, sequence, tick status, utility AI, response/scoring curve, or consideration. For choosing between FSM/BT/steering or for pathfinding, use game-ai; for Unreal's BehaviorTree/Blackboard assets, use unreal-behavior-trees.
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Gated checklist to choose or review a library, framework, storage, data format, model, build-vs-buy or architecture. Run favorites-search before external research when installed. Compare candidates and trade-offs; select within authorization or return user-owned choices. Use for 用哪个 / 选什么框架 / 要不要自建 / A 还是 B / 这个方案行不行 and before committing to one. Research reports → deep-research.
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