「lab」の検索結果

A skill that creates new Claude skills and automatically shares them on Slack using Rube for seamless team collaboration and skill discovery.

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Install Codex skills into $CODEX_HOME/skills from a curated list or a GitHub repo path. Use when a user asks to list installable skills, install a curated skill, or install a skill from another repo (including private repos).

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Triage Linear or Jira backlogs and run bug sweeps via the Composio CLI. Bulk-fetch issues, deduplicate, relabel, reassign, and post summaries all from the shell.

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Triage GitHub issues through a label-based state machine. Use when user wants to create an issue, triage issues, review incoming bugs or feature requests, prepare issues for an AFK agent, or manage issue workflow.

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Generate creative domain name ideas for your project and check availability across multiple TLDs (.com, .io, .dev, .ai, .app). Find the perfect domain name without manual checking.

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Context is the complete state available to a language model at inference time. It includes everything the model can attend to when generating responses: system instructions, tool definitions, retrieved documents, message history, and tool outputs.

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Design robust, scalable database schemas for SQL and NoSQL databases. Provides normalization guidelines, indexing strategies, migration patterns, constraint design, and performance optimization. Ensures data integrity, query performance, and maintainable data models.

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Collaborative writing partner that assists with research, outlining, drafting, citations, and iterative feedback. Helps writers create high-quality content while maintaining their unique voice and style.

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Create and evolve design systems with design tokens, component architecture, accessibility guidelines, and documentation templates. Ensures consistent, scalable, and accessible UI across products.

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Context optimization extends the effective capacity of limited context windows through strategic compression, masking, caching, and partitioning. The goal is not to magically increase context windows but to make better use of available capacity.

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Convert human-written CLAUDE.md into AI-native structured-label format. Battle-tested across 4 models. Same rules, fewer tokens, higher compliance.

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Assess and manage Azure service quotas and limits to prevent deployment and scaling failures. Use this skill when users ask about quota errors, capacity planning, regional availability, or resource limits.

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Publication-quality statistical visualization with mandatory best practices. Use when creating plots, charts, figures, or any data visualization. Enforces accessibility, uncertainty display, proper labeling, and statistical accuracy.

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Get started with Xpoz — set up authentication, verify your account, configure tracking, and discover available skills. Use when asked to "set up Xpoz", "connect to Xpoz", "get started with Xpoz", "what can Xpoz do", "new to Xpoz", "install Xpoz", or "my Xpoz account".

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复杂探索资产化 / Complex Exploration：当用户面对复杂、不确定、多轮迭代的产品策略、Roadmap、商业化定价、竞品定位、复杂 PRD 前置探索、项目复盘或方法论沉淀任务时使用。它先判断任务类型，暴露隐含假设，重构真正问题，规划探索路径和中间产物，并在结束后沉淀认知、结构、方法论、工具和影响力资产。不用于简单润色、翻译、摘要、明确执行任务；问题只需早期认知校准时优先用 ai-collaboration-calibration，已有方案要压力测试时用 grill-me，系统专题研究用 research-topic-compiler。

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协作校准 / 认知校准 / 问题脑暴：当用户有模糊感受说不清问题、方案越补越复杂、想挑战假设、 想重新定义问题、想知道成熟领域里怎么叫这个问题时使用。 可用中文唤起："帮我想想""先聊一下""一起脑暴""我感觉有问题但不清楚是什么" "先别执行，帮我看清问题""挑战我的假设""这个方案是不是想错了""帮我做认知校准" "双向钢人""钢人论证一下""正反最强论证，给我明确判断"。 也适用于：用户直接说"帮我做 X 功能""接入 Y 平台"但背景复杂、或对话早期感觉方向可能跑偏时， AI 主动识别并建议进入脑暴模式。 这里的“挑战假设”主要指问题定义、目标、约束和领域定位层面的假设；如果问题已确认且用户已有具体方案、 计划、架构或决策要压力测试，应转用 grill-me。不用于翻译、摘要、格式整理、单文件小改等简单执行任务。

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设计脑暴 / 实现前方案校准：当用户想把已基本成立的想法、功能方向或产品问题，在写 PRD、画 mockup 或进入开发计划前，先比较方案、确认取舍、对齐 UI/视觉约束，并收敛成可执行设计 spec 时使用。 可用中文唤起：“先脑暴一下方案”“先不要写 PRD，帮我设计几种路径”“参考 brainstorming 把这个需求变成设计 spec” “实现前先讨论设计”。问题还没定义清楚时先用 ai-collaboration-calibration；已有方案要压力测试时用 grill-me； 直接写 PRD 时用 prd-architect；grill-me 返回精确设计 gap 时，本 Skill 只输出 Design Delta。

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方案拷问 / 压力测试：当用户有一个产品方案、架构设计、计划或决策，想被连续追问、反方挑战、 压测取舍和失败模式时使用。可用中文唤起：“拷问我的方案”“压力测试这个设计”“帮我问 hard questions” “这个方案哪里会翻车”“grill me”。目标是一问一答把决策树走清楚，不是直接替用户写最终方案。 跨 Skill 运行时只输出 Challenge/Critic Handoff，并把一个 gap 返回最小责任节点；不重写完整方案。 如果用户还不知道真正问题是什么，先用 ai-collaboration-calibration；如果用户要标准 PRD 交付准备度评审， 用 prd-review。

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决策调研 / Decision-Driven Research：当用户面对一个具体决策需要找信息时使用——「有没有现成方案」 「怎么接入 X 平台」「这个技术可行吗」「业界怎么做 Y」「选 A 还是 B」「桌面端应该怎么定位」 「高级版和基础版怎么拉开差异」「这个产品方向对不对」。 核心行为：先框定研究层级和问题类型，再锚定决策问题，枚举竞争假设，主动找反对证据， 用排除逻辑给出有立场的结论。支持技术选型、产品策略、商业判断、竞品定位等所有需要做决定的调研。 可用中文唤起：「帮我调研」「有没有现成方案」「这个怎么接」「技术上可行吗」「帮我选一个」 「这个产品方向对不对」「我们应该怎么定位」「行业怎么做」。 与 research-topic-compiler 的边界：需要最终选择、推荐、排除理由、置信度和颠覆条件时用这个； 如果目标是长期学习、候选池沉淀或 Research Project，用 research-topic-compiler，再把 Candidate Backlog 交回本 Skill 做最终决策。 只有发现一个会实质改变结论、可研究且可关闭的证据 gap 时，才向 research-topic-compiler 发出精确 Return Request。 不用于：问题还没定义清楚时（先用 ai-collaboration-calibration L4-fuzzy 脑暴）。

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Use when publishing a local PRD Markdown file to DingTalk Docs or Drive with version-history preflight and read-back, or when validating an approved Product Delivery Package through its fail-closed dry-run path. Package mode real writes require a trusted host approval capability and are unavailable in the current Agent runtime.

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Perform comprehensive technical reviews of Ruby on Rails applications. Runs automated analysis tools (RubyCritic, Brakeman, bundler-audit, Gitleaks, Debride, linters, SimpleCov, Rails stats, Rails ERD), analyzes code for architecture, security, authorization (Pundit/CanCanCan), dead code, and design issues, and produces a structured markdown report with prioritized findings and a 0-10 score. Use when the user requests a tech review, code audit, project assessment, or quality analysis of a Rails application.

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NDA、共同研究、受託研究、データ提供、MTA、再委託契約の初期論点を整理し専門部署へ引き渡す

薬品、遺伝子組換え、病原体、放射線、動物実験、フィールド調査などの安全管理確認を初期整理する

国際共同研究、招聘、MOU、調印式、海外機関連絡、時差調整、英文連絡の運営支援を行う