「each」の検索結果

Audit whether an enforced-coordination MCP has actually shrunk its ~19 legacy etiquette verbs into the 5 enforced tools — work/act/ask/recall/status — each carrying one denial shape and one transcript event, migrated through a real retirement path (intake-metadata, alias, or doc-history — never a parallel runtime), with zero legacy-verb calls once a body reaches compliance mode C4+. Use when reviewing a broker-collapse migration plan, gating a body's move from advisory (C0-C3) to enforced (C4+) coordination, or verifying IT-018 Broker Collapse compliance. NOT for the inbound trigger→spawn boundary that decides whether an event may spawn an agent at all (use fleet-event-spawn-trust), the capability-token cryptographic mechanism behind a denial (use agentic-zero-trust-security), designing how a swarm of agents invokes and shards work (use swarm-invocation-designer), or auditing an individual PR's mergeability (use agent-pr-authoring).

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Track the full Toulmin epistemic ancestry of every claim produced by a multi-agent swarm. Each agent output is tagged with an argument chain (claim / data / warrant / relationship) derived from SwarmTracer spans and LineageEdge records, so operators can zoom into any sub-claim and see precisely which agents asserted it, what triggered each assertion, and how contradictions propagated or were synthesised away. The SwarmTracer pattern — wrapping the SwarmAgentExecutor to capture spans, record messages, and build a lineage graph — is the concrete runtime substrate. Argumentative lineage lifts that graph into the Toulmin vocabulary so reasoning provenance is both machine-queryable and human-interpretable.

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Data structures and serialization formats for agent-to-agent communication. Covers message envelopes, structured output schemas, capability declarations, task handoff payloads, error/retry signaling, and context windows as data structures. Compares the version-pinned A2A, MCP, and JSON-RPC role boundaries covered by this bundle; OpenAI and LangChain-specific APIs require their own current sources. Teaches when to use rigid schemas versus free-form content with validation, typed versus untyped boundaries, and streaming versus batch. Activate on: "agent message format", "agent communication schema", "agent-to-agent protocol", "A2A protocol", "MCP message format", "structured output for agents", "agent interop", "interchange format", "agent serialization", "task handoff format", "capability declaration". NOT for: what agents say to each other (use agent-conversation-protocols), orchestration topology (use multi-agent-coordination), building agent infrastructure (use agentic-infrastructure-2026).

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Design discovery, directories, and guilds for agent swarms at scale. Use when agents need to find each other on a shared surface: capability indices, yellow-pages directories, whois/phonebook routing, reputation-aware discovery, and guild structures that scope trust. Covers the canonical prior art (FIPA Directory Facilitator, Contract Net, Chord/DHT, DNS-SD/Consul, EigenTrust, Greif's merchant guilds) and the failure modes (read-poverty, Sybil reset, Goodhart on rank, directory staleness, cold-start). Triggers: "agents can't find each other", "who owns this file/skill", "route a question to the right agent", "capability registry", "agent reputation", "guild / federation of fleets". NOT for issuing identities, granting authority, or automatically assigning work from a directory entry.

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End-to-end Coval accent testing workflow. Creates one persona per accent (each using a distinct accent voice and mirroring your Standard Customer behavior), launches one run per accent against the same voice agent + test set + metrics, polls for completion, builds a per-persona comparison table from the results, and creates the saved multi-run report (grouped by Persona) via the public API. Use when a user wants to follow the Testing Across Accents cookbook (https://docs.coval.dev/guides/testing-across-accents) without doing each step by hand.

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Trial protocol for teaching AI Matrx an expert's knowledge until the platform breaks, fixing it. Use when asked to run an expertise trial, distil a person/creator/recent video into a Masterwork, or test the capture product. NOT for a known-missing feature (use build-sub-feature).

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Early-user discovery and feedback trials. Use when reviewing unfamiliar AI Matrx accounts, classifying owner relationships, recommending trial plans, or running approved outreach and reply checks.

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This skill should be used when the user asks to "これらのIssueを全部実装して", "implement these issues autonomously", "Issue一覧を自動で片付けて", "これらのタスクを順番に実装してPRにして", or provides a list of GitHub Issue numbers/URLs for autonomous batch implementation. Fetches all specified Issues, resolves dependency order, then iterates through each — creating a worktree, implementing, and opening a PR — without user intervention.

When the user needs to set up multiple academic courses in a learning management system (Canvas/LMS) from structured data sources. This skill automates the entire workflow extracting course schedules from emails/attachments, matching instructors from CSV files, creating courses, enrolling teachers, publishing announcements with class details, uploading syllabi, enabling resource sharing for instructors teaching multiple courses, and publishing all courses. Triggers include course schedule setup, Canvas/LMS administration, academic term preparation, instructor assignment, syllabus distribution, and multi-course management.

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Draft cold emails, warm intro blurbs, follow-ups, update emails, and investor communications for fundraising. Use when the user wants outreach to angels, VCs, strategic investors, or accelerators and needs concise, personalized, investor-facing messaging.

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Execute an internal network penetration test simulating an insider threat or post-breach attacker to identify lateral movement paths, privilege escalation vectors, and sensitive data exposure within the corporate network.

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Builds a hyperpersonalization packet for each lead by chaining company-researcher, cro-auditor, and person-researcher. The packet feeds into message-generator for Tier 3 personalized outreach.

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Track key contacts who change jobs and draft warm outreach to movers at ICP companies

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Determines all follow-up actions due today across the 10-day outreach cadence. Generates content and delivers automatically via Chrome DevTools MCP. Sends Telegram confirmation after completion.

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Audit a website for CRO issues and AI automation opportunities, returning actionable findings with outreach hooks

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Find broken links, competitor backlinks, and link building outreach targets

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LinkedIn connection requests and DM sequences adapted to tool stack

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ParallelsのmacOS仮想環境で、導入からDiscordへの送信、ホストの返信、ゲストでの読み取りまでを検証し、双方向通信の成否を確認するスキル。

• 新規macOS環境で送受信を確認したいとき
• アップグレード後の双方向通信確認
• Discord往復通信の失敗調査

音声ファイルをOpenAIの文字起こしAPIに送り、テキストやJSONで保存します。モデルや言語の指定、話者を区別した文字起こしにも対応するスキル。

• 会議の録音を文字起こししたいとき
• インタビューの話者を区別したいとき
• 文字起こしをJSONで保存したいとき

互いに依存しない不具合やテスト失敗を別々のエージェントに割り当て、並行して調査・修正するスキル。担当範囲を明確にし、結果の確認と変更の統合まで案内します。

• 原因の異なるテスト失敗を調べたいとき
• 別々の機能の不具合を修正したいとき
• 複数エージェントの担当を整理したいとき

コードレビューの指摘を実際のコードや対応環境と照らし合わせ、妥当性を確認します。不明点の整理、根拠を示した返答、修正ごとのテストまで進めるスキルです。

• 曖昧なレビュー指摘を整理したいとき
• 提案された変更の互換性確認
• 追加機能が使われているか調べたいとき

新機能や不具合修正で、先に期待する動作のテストを書き、失敗を確認してから実装します。最小限のコードで成功させ、全体のテストを保ちながら整理するスキルです。

• 新機能をテストから実装したいとき
• 不具合をテストで再現して直したいとき
• テストを保ちながらコードを整理

コミット直前に変更ファイルを整形し、既存の型チェックとテストを実行する仕組みを設定します。Huskyとlint-stagedの導入から設定・動作確認まで扱うスキルです。

• コミット前の自動チェックを導入
• 変更ファイルをPrettierで整形
• 既存の型チェックとテストを実行

公式文書・ソースコード・仕様などの一次資料で疑問を調べ、各主張の出典を添えた調査メモをMarkdownにまとめてリポジトリへ保存するスキル。

• APIの仕様を公式資料で確かめたいとき
• 出典付きの調査メモを残したいとき
• 別の作業中に資料調査を任せたいとき