「json」の検索結果

Orchestrates legacy AEM (6.x, AMS, on-prem) to AEM as a Cloud Service migration using BPA CSV or cache, CAM/MCP target discovery, and one-pattern-per-session workflow. Use for BPA/CAM findings, Cloud Service blockers, or fixes for scheduler, ResourceChangeListener, replication, EventListener, OSGi EventHandler, DAM AssetManager, HTL data-sly-test lint. OSGi configs → Cloud Manager — scan ui.config, .cfg.json, secrets, $[secret:]/$[env:] — agent follows references/osgi-cfg-json-cloud-manager.md when prompted. Transformation steps live in the best-practices skill—read it and the right references/ modules before editing code.

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HTML -> UCUF (Cocos Creator UI) conversion skill. Use for turning a complete HTML source package with ui-design-tokens.json and colors_and_type.css into Cocos usable layout/skin/screen JSON, then validating with rule guard, visual fidelity risk, runtime interaction smoke, Cocos Editor final gate, and regression evidence.

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文件分片管理 SKILL — 管理「大型文件 → shard 目錄群」的生命週期。 USE FOR: 任何大型 .md / .json 檔案需要拆分為小分片、更新分片後重建索引、 驗證分片完整性，或新增 shard 目錄給新的大型文件。 DO NOT USE FOR: 程式碼編輯、UI layout 調整、任務卡狀態更新（那些直接改對應 JSON）。

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HTML -> UCUF (Cocos Creator UI) conversion skill. Use for turning a complete HTML source package with ui-design-tokens.json and colors_and_type.css into Cocos usable layout/skin/screen JSON, then validating with Plan5 final fidelity gates: stale-rule audit, rule guard, visual fidelity risk, runtime interaction smoke, Cocos Editor final gate, and 95% regression matrix.

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Actorization converts existing software into reusable serverless applications compatible with the Apify platform. Actors are programs packaged as Docker images that accept well-defined JSON input, perform an action, and optionally produce structured JSON output.

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Query UniProt's REST API (post-2022 endpoint at rest.uniprot.org) for protein sequences, annotations, GO terms, cross-references, ID mappings, and proteomes. Use when fetching UniProtKB entries, navigating the JSON schema, choosing between UniProtKB/UniRef/UniParc/Proteomes resources, deciding stream vs search endpoint for batch retrieval, running ID-mapping jobs with the async pattern, handling isoform suffixes, or filtering reviewed Swiss-Prot vs auto-annotated TrEMBL. Encodes the legacy URL migration (2022), the new JSON schema layout, and bulk-pull patterns.

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Detect, validate, and generate Schema.org structured data. JSON-LD format preferred. Use when user says "schema", "structured data", "rich results", "JSON-LD", or "markup".

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承認済みのteam-opencode計画（task-list.json）をAgent Teamsで並行実行。 Wave式チーム実行→レビューフィードバック→クリーンアップ。 Trigger: dev:team-opencode-exec, /dev:team-opencode-exec, チーム実行, team exec

ストーリーからTDD/E2E/TASK分岐付きタスクリスト（task-list.json）を生成。 ストーリー駆動開発の起点となるスキル。 「タスクを作成」「/dev:story」で起動。 Trigger: タスクを作成, ストーリーからタスク, /dev:story, story to tasks

承認済みの team-plan 計画（task-list.json）を Agent Teams + Subagent ハイブリッドで並行実行。 Git Worktree でファイル分離。Delegate mode / Plan Approval / hooks にフル準拠。 Trigger: dev:team-run, /dev:team-run, チーム実行, team run

フィーチャー全体の設計・ストーリー分割を行い、PLAN.md と plan.json を生成。 ストーリー駆動開発フローと統合し、dev:story の上位レイヤーとして機能する。 各ストーリーに executionType とフェーズを付与し、実行計画を構造化する。 Trigger: フィーチャー計画, エピック作成, 全体設計, /dev:epic

docs/PLAN/{YYMMDD}_{slug}/ の schema v3 仕様書を Codex で Gate 単位に実行する。 tasks.json を正とし、Gate 契約 (Goal/Constraints/AC) に基づいて実装・検証・レビューを行う。 Trigger: spec-codex-run, spec-run

docs/PLAN 配下の計画書ファイル（tasks.json v2）のフォーマット不整合を検出・修正し、 ダッシュボードでの表示問題を解決するスキル。 スクリプトによる自動チェック（構造・整合性・パースシミュレーション）を第一手段とし、 解決しない場合は LLM エージェントが原因を調査する。 Trigger: 計画書が壊れた, プランの修正, 計画書のフォーマット直す, /dev:fix-plan, plan fix, plan broken, ダッシュボードに表示されない

task-list.jsonのタスクを実行。workflowフィールド（tdd/e2e/task）に応じたワークフローで実装。 Trigger: dev:developing, /dev:developing, 実装, 開発, implementing, develop

docs/PLAN 配下の tasks.json (v2) をダッシュボード互換フォーマットで安全に更新する。 spec-run を経由しない部分的な変更（レビュー完了、ステータス変更等）に使う。 更新後は自動的に validate + simulate + sync で整合性を保証する。 Trigger: プランを更新, 計画書のステータス変更, レビュー完了にする, /dev:update-plan

AgentShieldを使用してClaude Codeの設定（.claude/ディレクトリ）のセキュリティ脆弱性、設定ミス、インジェクションリスクをスキャン。CLAUDE.md、settings.json、MCPサーバー、フック、エージェント定義をチェック。

Convert JSON ABI files to TypeScript const exports with proper typing. Use when working with smart contract ABIs, converting JSON to TypeScript, generating typed contract interfaces, or adding new contract ABIs to the SDK.

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四国めたんとずんだもん (VOICEVOX の声と立ち絵) の掛け合いで解説動画を作る。台本 JSON からセリフを合成して 1 本の音声にまとめ、字幕・立ち絵 (場面に合わせた表情)・口パク付きで、HTML プレイヤー 1 ファイル (書き起こし・チャプター付き) か mp4 動画、またはその両方に書き出す。「ずんだもん解説を作って」「ずんだもん動画を作って」「VOICEVOX で掛け合い動画」「キャラの音声で解説を読み上げさせたい」「zundamon-kaisetsu」で発火。ブラウザ内のリアルタイム合成 (Web Speech API) が要るときには使わない。

Craft のホワイトボードに Excalidraw 要素を追加・描画するときに必ず使うスキル。 whiteboardElements_add を使う場面、Craft ホワイトボードに図を描く場面、 Excalidraw の JSON を Craft に反映させる場面では常にこのスキルを参照すること。 label 内包記法や cameraUpdate を使うと Craft でテキストが消えるため、 このスキルの互換フォーマットに従う必要がある。

Actorization converts existing software into reusable serverless applications compatible with the Apify platform. Actors are programs packaged as Docker images that accept well-defined JSON input, perform an action, and optionally produce structured JSON output.

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This skill should be used when creating, modifying, or managing Claude Code plugins and plugin marketplaces. Trigger when working with plugin manifests (plugin.json, marketplace.json), creating plugin directory structures, adding plugin components (commands, skills, agents, hooks), version bumping, or when discussing plugin development workflows.

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Audit MCP (Model Context Protocol) server configurations for security issues. Use this skill when: - Reviewing .mcp.json files for security risks - Checking MCP server args for hardcoded secrets or shell injection patterns - Validating that MCP servers use pinned versions (not @latest) - Detecting unpinned dependencies in MCP server configurations - Auditing which MCP servers a project registers and whether they're on an approved list - Checking for environment variable usage vs. hardcoded credentials in MCP configs - Any request like "is my MCP config secure?", "audit my MCP servers", or "check .mcp.json" keywords: [mcp, security, audit, secrets, shell-injection, supply-chain, governance]

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Control LLM output with regex and grammars, guarantee valid JSON/XML/code generation, enforce structured formats, and build multi-step workflows with Guidance - Microsoft Research's constrained generation framework

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Extract structured data from LLM responses with Pydantic validation, retry failed extractions automatically, parse complex JSON with type safety, and stream partial results with Instructor - battle-tested structured output library

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