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概要と使いどころ
Helps detection engineers identify coverage blind spots in system command execution detection rules, evaluate bypass risks, and reduce false negatives. Strictly limited to system command execution rules; not applicable to browser credential theft or abnormal process creation without command semantics.
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Analyze a job description, hiring post, or recruitment page for role requirements, evaluation criteria, keywords, risks, and resume or cover letter angles. Use when the user provides a JD URL/text, asks what a company is looking for, wants JD-resume gap analysis, or needs inputs for a tailored cover letter. 한국어 요청도 포함합니다 - 채용공고 분석, 공고 분석, JD 분석, 직무기술서 분석, 자격요건, 우대사항, 이 공고 뭘 원하는지, 공고랑 내 경력 비교.
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Analyze an optional company talent, values, culture, or recruitment page and turn it into cover letter positioning guidance. Use when the user provides a company values URL/text, asks to match a cover letter to company culture, or wants talent-profile keywords connected to resume.md evidence. 한국어 요청도 포함합니다 - 인재상 분석, 기업 가치관, 회사 문화, 채용 홈페이지 분석, 기업 분석, 인재상에 맞춰서, 회사가 원하는 인재.
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This skill should be used when the user asks to "analyze a koseki", "戸籍の分析", "家族関係", "相関図", "family tree", "戸籍謄本", "親族関係", "家系図", "戸籍を読んで", "相続関係図", "法定相続情報", "戸籍から相関図を作って", or wants to extract family relationships from documents.
Forensic root cause analyzer for Antigravity sessions. Classifies scope deltas, rework patterns, root causes, hotspots, and auto-improves prompts/health.
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bu skill guides practitioners through hardening AWS Identity and Access Management configurations to enforce least privilege access across cloud accounts. It covers IAM policy scoping, permission boundaries, Access Analyzer integration, and credential rotation strategies to reduce the blast radius of compromised identities.
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Auditing Google Cloud Platform IAM permissions to identify overly permissive bindings, primitive role usage, service account key proliferation, and cross-project access risks using gcloud CLI, Policy Analyzer, and IAM Recommender.
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Auditing Google Cloud Platform IAM permissions to identify overly permissive bindings, primitive role usage, service account key proliferation, and cross-project access risks using gcloud CLI, Policy Analyzer, and IAM Recommender.
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Analyze the NTFS Master File Table ($MFT) to recover metadata and content of deleted files by examining MFT record entries, $LogFile, $UsnJrnl, and MFT slack space using MFTECmd, analyzeMFT, and X-Ways Forensics.
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Analyzes meeting transcripts and recordings to uncover behavioral patterns, communication insights, and actionable feedback. Identifies when you avoid conflict, use filler words, dominate conversations, or miss opportunities to listen. Perfect for professionals seeking to improve their communication and leadership skills.
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Analyze Sentry session replays to surface UX patterns, pain points, and user journeys for a given product area. Use when asked to "show me how users use", "day in the life", "UX research", "replay research", "how do customers use", "what's the user experience like for", "watch replays of", "analyze replays for", "user behavior on", or "replay UX audit" for any Sentry product surface.
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Build AI patent analysis systems. TRIGGERS - Use when user needs help with ai-patent-analyzer related tasks.
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Build AI image analysis systems. TRIGGERS - Use when user needs help with ai-image-analyzer related tasks.
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Build AI customer feedback analysis systems. TRIGGERS - Use when user needs help with ai-feedback-analyzer related tasks.
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Build AI funnel analysis systems. TRIGGERS - Use when user needs help with ai-funnel-analyzer related tasks.
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Build AI call analysis systems. TRIGGERS - Use when user needs help with ai-call-analyzer related tasks.
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Build AI cohort analysis systems. TRIGGERS - Use when user needs help with ai-cohort-analyzer related tasks.
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Build AI conversation analytics systems. TRIGGERS - Use when user needs help with ai-conversation-analyzer related tasks.
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Build AI contract analysis systems. TRIGGERS - Use when user needs help with ai-contract-analyzer related tasks.
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Build AI marketing attribution systems. TRIGGERS - Use when user needs help with ai-attribution-analyzer related tasks.
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[32] ANALYZE. Ensure every critical claim has verifiable evidence with confidence levels. Each fact must have source + confidence percentage. If confidence <85%, enter Loop150 to find more sources. Use for critical decisions, factual claims, legal/compliance work, or any situation where unverified claims are dangerous.
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研究文書（概要/梗概/アブストラクト・研究論文・卒業論文）を種別自動判別し、研究の骨子・グローバル一貫性・当てどころ・関連研究・説明不足・弱点・体裁の各面から一括レビューして教員向け統合1ファイルに集約するメタスキル。framing-check(骨子＋一貫性)・aim-check(当てどころ)・articulation-check(5W)・weakness-analyze(弱点)・lit-survey(関連研究)で検出し、shepherd で内容面を整形、format-check(概要は --fixed で紙面配分)で体裁を見る。--student で student-comment に渡し学生向け1枚も生成。論文・概要・卒論・中間発表予稿を「レビューして」「総合的に見て」と言われたときに使う。旧 abstract-review / paper-review / thesis-review / review を統合。
研究概要・中間発表予稿の「研究としての筋」を、論理の鎖(L1背景→L2関連研究と限界→L3課題(差分)→L4仮説→L5評価→L6位置づけ)として1リンクずつ採点し、さらに端点間の整合(掲げた構成概念=旗と評価指標=物差しのズレ=construct validity)を照合するスキル。各文の綺麗さ(→articulation-check)でも汎用の弱点(→weakness-analyze)でもなく「リンク間が繋がっているか／旗と物差しが一致しているか」を見る。骨子・位置づけ・仮説・課題設定・研究の一貫性を見てほしい、research framing を見て、と言われたとき。旧名 research-framing-check。
Parse and analyze multiple sequence alignments using Biopython. Extract sequences, identify conserved regions, analyze gaps, work with annotations, and manipulate alignment data for downstream analysis. Use when parsing or manipulating multiple sequence alignments.
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