「ena」の検索結果

Use when working with cognee's users, permissions, and multi-tenancy — creating users, tenants and roles, sharing datasets (read/write/delete/share grants), acting as a specific user in the SDK or authenticating over HTTP (login, API keys), turning access control on or off, debugging PermissionDeniedError or missing datasets, or understanding where permissions are enforced and how datasets are isolated.

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Use this skill when the user wants to build a financial model — 3-statement model, DCF valuation, LBO, SaaS unit economics, sensitivity / scenario analysis, debt schedule, or fundraising projections — in Excel. Trigger on: 'financial model', '3-statement model', 'P&L + BS + CF', 'DCF', 'WACC', 'NPV', 'terminal value', 'LBO', 'debt schedule', 'cash sweep', 'MOIC', 'IRR / XIRR', 'sensitivity table', 'scenario analysis', 'ARR model', 'unit economics', 'CAC / LTV', 'cap table forecast'. Output is a single formula-driven .xlsx. This skill is a scene layer on top of officecli-xlsx — it inherits every xlsx v2 rule (4-color code, visual floor, number formats, cache-drift, Known Issues, Delivery Gate minimum cycle). DO NOT invoke for a simple budget tracker, CSV dump, or operational KPI sheet — route those to officecli-xlsx base.

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Create, update, validate, or reorganize repo-local Agent Skills under .agents/skills, including SKILL.md frontmatter, first-level references, compatibility symlinks, and validation scripts. Use only for skill-tree maintenance, skill taxonomy changes, or agent-guidance validation work.

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Analyze logs and source from a completed manual examples run. Never execute or control examples.

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Assess a GitHub issue or PR for demonstrated need, supported alternatives, correctness, and maintainer action. Desk review only.

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Use when the task requires capturing or automating a real browser from the terminal.

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Run the required final formatting, lint, type, and test checks after eligible SDK changes pass review.

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Fix the tiny credit-note formatting bug and rerun the exact targeted test command.

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Build a concise prior authorization packet from local case files and payer policy docs.

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Measure Python SDK coverage or address measured coverage gaps. Use for coverage audits and metric regressions, not routine test additions.

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Assess a Python SDK release candidate or release plan against the previous release and recommend ship or block.

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Plan controlled runtime probes when explicitly invoked; execute only after the required probe approval.

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Choose supported scope and compatibility boundaries for SDK behavior changes; revisit when feedback changes the design.

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Prepare the required local PR title, description, and branch suggestion after eligible implementation work is complete.

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Review completed implementation changes before final verification. Use when repository policy requires independent review or the user explicitly requests it.

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Audit or fix sensitive-data exposure in Python SDK diagnostics, exceptions, logging, and telemetry.

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Audit or update English SDK documentation against the requested implementation scope.

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Prepare a local Python SDK release candidate in a dedicated worktree. Use only when explicitly invoked with a version.

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Carry implementation through an isolated worktree and local handoff. Use only when this skill is explicitly invoked.

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Analyze CSV files in /mnt/data and return concise numeric summaries.

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Build a composable CLI for Codex from API docs, an OpenAPI spec, existing curl examples, an SDK, a web app, an admin tool, or a local script. Use when the user wants Codex to create a command-line tool that can run from any repo, expose composable read/write commands, return stable JSON, manage auth, and pair with a companion skill.

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Create a new blank Figma file. Use when the user wants to create a new Figma design or FigJam file, or when you need a new file before calling use_figma. Handles plan resolution via whoami if needed. Usage — /figma-create-new-file [editorType] [fileName] (e.g. /figma-create-new-file figjam My Whiteboard)

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Create comprehensive test scenarios from user stories with test objectives, starting conditions, user roles, step-by-step actions, and expected outcomes. Use when writing QA test cases, creating test plans, defining acceptance tests, or preparing for feature validation.

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AI image generation with OpenAI GPT Image 2.5, Azure OpenAI, Google, OpenRouter, DashScope, Z.AI GLM-Image, MiniMax, Jimeng, Seedream, Replicate and Agnes APIs. Supports text-to-image, reference images, aspect ratios, and batch generation from saved prompt files. Sequential by default; use batch parallel generation when the user already has multiple prompts or wants stable multi-image throughput. Use when user asks to generate, create, or draw images.

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