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概要と使いどころ
6 production-ready AI engineering workflows: prompt evaluation (8-dimension scoring), context budget planning, RAG pipeline design, agent security audit (65-point checklist), eval harness building, and product sense coaching.
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Create, iterate, and scale paid ad creative for Google Ads, Meta, LinkedIn, TikTok, and similar platforms. Use when generating headlines, descriptions, primary text, or large sets of ad variations for testing and performance optimization.
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Implement semantic vector search with AgentDB for intelligent document retrieval, similarity matching, and context-aware querying. Use when building RAG systems, semantic search engines, or intelligent knowledge bases.
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Secure Helm chart Dağıt:ments by validating chart integrity, scanning templates for misconfigurations, and enforcing security contexts in Kubernetes releases.
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RSA PKCS#1 v1.5 padding oracle saldırısı — Bleichenbacher'in 1998 saldırısı
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Tests APIs for injection vulnerabilities including SQL injection, NoSQL injection, OS command injection, LDAP injection, and Server-Side Request Forgery (SSRF) through API parameters, headers, and request bodies. The tester crafts malicious payloads targeting different backend technologies and injection contexts to extract data, execute commands, or access internal services. Maps to OWASP API8:2023 Security Misconfiguration and API7:2023 SSRF. Activates for requests involving API injection te...
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Extract text from PDFs/scans (pymupdf, marker-pdf).
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Edit PDF text/typos/titles via nano-pdf CLI (NL prompts).
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Humanize text: strip AI-isms and add real voice.
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Proactively draft and create pull requests by inferring title, refs, and body from git context, then confirm and open via gh CLI.
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Call MCP (Model Context Protocol) server tools on the Unique AI Platform using the unique-cli mcp command. Use when the user asks to invoke, call, or execute an MCP tool, or when they need to send a JSON payload to an MCP server through the CLI. The JSON payload is forwarded 1:1 to the platform's MCP call-tool API.
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Read and drive Agentic Table (magic table / due-diligence) sheets through the unique-cli agentic-table command. Use when the user or task involves an Agentic Table: inspecting a sheet's state, a cell's value or lock state, a cell's edit history or its export artifacts; writing text into a specific cell; or running the full loop — creating a sheet, importing a questionnaire and sources, waiting for the agent to answer, and exporting the result. Access is enforced per sheet by the platform and varies from sheet to sheet; a denial is reported as `agentic-table: permission denied`.
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agy(Google Antigravity CLI)経由で Gemini(既定 gemini-3.8-flash-high)に文章を新しく書かせ、テキストだけを受け取る。ユーザーが「Gemini に書かせて」「agy で文章を作って」「別のモデルで下書きを」「Gemini 版の案も」「タイトル案を Gemini に何本か出させて」と言ったとき、および文章の下書き・メール文面・要約・翻訳・タイトルやキャッチコピーの複数案・FAQ・構造化 JSON を Gemini で生成したいときに使う。既存原稿の推敲・批評は agy-review、画像は agy-image を使う。ユーザーが Gemini や agy を指定していない普段の文章作成は Claude 自身が書くので、このスキルは使わない。
「学生調査の自由記述回答を AI で分析したい」「授業評価アンケートの傾向を可視化したい」 「大学評価業務で膨大な記述データを整理したい」「新入生アンケートの定性データからカテゴリを抽出したい」 場面で使う IR 担当者向けスキル。匿名化前処理・カテゴリ抽出・クラスタリング・検証の 7 ステップで、 Web 版 AI 禁止ゾーンと運用ラインを構造化する。
Expands text into a detailed explanation.
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Reference and learning guide for the Model Context Protocol (MCP). Use when implementing clients/servers or debugging connection issues. For server listings, see mcp-server-registry.
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Natural, identity-preserving portrait retouching with a local CLI and a Busabase-backed review app. Use when the user asks to 美颜, 修人像, 磨皮, 提亮肤色, portrait retouch, headshot cleanup, profile-photo polish, before/after comparison, or batch portrait enhancement. Default to local non-destructive processing, preserve facial structure and skin texture, and require explicit approval before replacing or publishing any image.
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Insurance-industry App-in-Skill for read-only data governance, backed by an operator-provisioned Busabase workspace (one Drive node for the file drive plus four Bases for QA pairs, featured information, insurer notices, and user feedback) and trusted export/restore/PDF-text-backfill scripts. Use when the user invokes $kelly-insure-data or /kelly-insure-data, wants an insurance data workspace with UI, needs to review insurance files, metadata completeness, QA pairs, featured information, insurer notices, or user feedback, wants to back up or restore a Kelly Insure Data Busabase workspace from local PDFs, or wants Busabase Drive/Base data surfaced for data quality review and ongoing data governance.
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Communicate between existing local Codex App tasks that share one working directory. Use when the user asks to list or inspect same-directory tasks, send one a message or context handoff, ask a task to return a result, wait for that result, continue a request that needs user input, present an inbound task reply, or explicitly broadcast a one-way notice. Also use for Codex delegations that invoke $codex-task-messenger or contain its message-card metadata.
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Fetch a URL and save the body to a temp file so you can pipe it through rg / jq / awk instead of dumping the whole page into the conversation. Use this whenever a user gives you a URL to read - articles, docs, PRs, gists, README files, blog posts, anything HTTP. Returns a path on disk; the agent then greps the path for the relevant section and quotes only what matters. Strongly preferred over the built-in webfetch tool when (a) the page is more than a few KB, (b) the user wants to find a specific phrase / table / code block on the page, (c) you need to keep the long page out of context, or (d) you want to inspect raw HTML alongside rendered markdown. Triggers: 'fetch', 'fetch this URL', 'fetch and save', 'fetch the page', 'pull this', 'grab this article', 'read this URL', 'read the docs at', 'mirror this page', 'page is too long', 'save the page so I can grep it', 'put it on disk so I can rg', 'cache this URL'.
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Investigate why a defect or insufficiency was introduced and accepted by tracing code, pull requests, task context, and accessible development sessions. Use for second-order learning after a fix, blameless root-cause analysis, or preventing a recurring class of engineering mistakes.
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Build and verify Animated headings shell for Documentation and knowledge with Bootstrap v5.3 using a working semantic implementation, responsive RTL/LTR behavior, theme tokens, test plan and design verification.
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Build and verify Animated headings shell for Commerce and checkout with Bootstrap v5.3 using a working semantic implementation, responsive RTL/LTR behavior, theme tokens, test plan and design verification.
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Build and verify Animated headings shell for Data-heavy application with Bootstrap v5.3 using a working semantic implementation, responsive RTL/LTR behavior, theme tokens, test plan and design verification.
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