「dex」の検索結果

Use Sno memory from Codex through four explicit commands.

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Any live-web task via the Firecrawl CLI — including ordinary web research: searching the web, reading or extracting pages, gathering sources, discovering site URLs, bulk extraction, downloading a site, change alerts, or pages needing clicks/login — web only; local files route to firecrawl-parse. For US legal or regulatory questions use gov; for papers use firecrawl-research-index; for library, API, error, or bug questions use firecrawl-developer-index.

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Search an index of public repositories, GitHub issues, merged pull requests, repository READMEs, and curated documentation sites. Use when a programming question needs external documentation or upstream evidence.

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把 TikTok、Reels、YouTube Shorts、UGC 广告、本地 MP4/MOV/WebM 等视频拆成 Codex 可读的视频上下文。 当用户要求 Codex 看懂视频、读视频、分析视频、总结视频、找 hook、找爆点、提取字幕、 语音转文字、ASR、批量转写 TikTok 视频或音频、 生成视频 timeline、抽关键帧、做 contact sheet、分析口播/画面/节奏、制定 TikTok 9:16 剪辑方案、 或把原始视频素材变成 edit_plan.json 并用 FFmpeg 渲染短视频时，应该使用此 skill。 本 skill 独立内置 ffprobe/ffmpeg/whisper.cpp/tesseract 可选流程，不依赖其他 BGGG skills。

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Integrate Elasticsearch and implement search index Sync patterns in NestJS. Use when integrating Elasticsearch or implementing search index sync in NestJS.

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Diagnose database latency with explain plans, index ownership, and query-shape review. Use when a query is slow, an index is missing, or scans and N+1 patterns appear.

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把带时间戳的 narration.json 合成为中文解说音频。使用 MiMo TTS（mimo-v2.5-tts）或 Fish Audio（s2.1-pro-free）或显式配置的通用 IndexTTS HTTP 服务逐段生成语音， 按时间窗动态适配语速并处理响度；输入输出时间线上的旁白，产出 tts_segments 与 tts_meta.json。 外发说明：每段旁白文字会发给所选 TTS 服务（MiMo / Fish Audio / 用户自托管的 IndexTTS），--voice-ref 的参考音频会发给 MiMo。 另含实验性的英译中 dub 路径：只在显式选择 dub 模式并传 --confirm-voice-rights 时运行，会把源视频音频发到 MiMo ASR， 并以原说话人的声音为参考经 MiMo voiceclone 克隆配音；只可用于用户有权使用、且说话人同意被克隆声音的内容。 触发词：配音、语音合成、TTS、解说配音、 voiceover、text to speech、旁白配音。

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Internal Ralph Specum contract for Codex phase interviews, skill manifests, approval, and delegation gates. Phase coordinators load this skill directly; users do not invoke it as a workflow phase.

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이미지 placeholder를 동적으로 materialize. Codex 채널에서는 내장 image-generation primitive 호출, Claude Code 채널에서는 omd-asset-curator로 fall back, OpenCode에서는 spec dump. HTML/MD의 `<!-- omd:gen-image -->` 블록을 단일 source of truth로 사용. '이미지 생성해줘', '플레이스홀더 채워줘', '코덱스로 이미지 만들어' 류 트리거.

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Index at Creation Time

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OpenAI Codex CLI + Claude Code (Hizir) birlikte kullanim rehberi. Is dagitim pattern'leri, GitHub Actions workflow ornekleri, review dongusu ve iki AI yazilim asistaninin guclu yanlarini birlestiren orchestration stratejileri.

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Query and maintain the user's local LLM Wiki from any Codex or Claude Code conversation or project. Use when the user asks to search personal knowledge, recall prior research or decisions, answer from the wiki, create durable notes, ingest a source into the wiki, update topic/concept/entity/question pages, write back useful answers, or run wiki lint/reindex workflows.

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A股/港股/美股通用"卡脖子"选股技能。应用 Serenity（@aleabitoreddit）的供应链瓶颈理论， 对任意板块/产业链进行结构化分析，寻找"一旦断货整个产业就停工"的瓶颈环节， 并筛选该环节中具备技术壁垒和资本信号的小盘股。 触发词：分析XX板块、找XX卡脖子、serenity分析、A股/美股/港股瓶颈产业链 EN triggers: analyze [sector] choke points / find bottlenecks in [industry] JP triggers: [セクター] のボトルネックを分析 KR triggers: [산업] 의 병목 지점 분석 适用板块示例：电力、光模块、医疗器械、半导体设备、军工、新能源车等任意板块； 港美股示例：InP衬底（AXTI）、CPO激光器（AAOI）、AI算力链（NVDA/TSM） 数据源：三级数据获取策略（智能体自带财经工具 → 本技能内置脚本 → 网络检索）， 不依赖任何特定平台，Claude Code / Codex / 通用智能体均可直接使用。 行情/估值支持 A股+港股+美股；研报/两融/筹码等深度数据仅A股。 ⚠️ 注意：本技能不预测大盘走势，不适用于纯题材炒作无实质产业逻辑的小票。

Use ManagedCode.MarkItDown when a .NET application needs deterministic document-to-Markdown conversion for ingestion, indexing, summarization, or content-processing workflows. USE FOR: ManagedCode.MarkItDown integration; document ingestion flows; Office or rich-text conversion to Markdown; indexing and summarization pipelines. DO NOT USE FOR: unrelated stacks; generic tasks that do not need this specific guidance. INVOKES: inspect the repository context, edit targeted files, and run relevant build, test, lint, or validation commands when changes are made.

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Produce a high-confidence, CONCISE implementation / architecture / strategy PLAN that follows the OMC plan system end to end. It first runs OMC's real requirements interview (auto-chains the `omc-plan` skill: one question at a time, explore-first, Analyst consult) to produce an initial plan in `.omc/plans/`, then DEEPENS that plan with a 3-round ITERATIVE fusion loop — each round an Opus 4.8 panelist (Agent subagent) and a GPT-5.5 panelist (via codex) critique/improve it IN PARALLEL and BLIND, then Opus 4.8 (the orchestrator) judges and synthesizes one tighter plan that seeds the next round, stopping early on convergence. Writes the final dense plan back to the same `.omc/plans/<slug>.md`, then offers the OMC handoff (`/omc-plan --review` → `/team` or `/ralph`). Use for high-stakes planning, architecture decisions, strategy calls, and hard debugging — especially when the user runs /plan or asks how to approach a non-trivial build. Reuses the `fusion` skill's run_codex.sh + judge rubric. NOT for trivial tasks (single pass is enough).

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Use when you need framework-agnostic SQL guidance — schema naming, relational table design, query readability, indexes, transactions, database security, migrations, testing, and monitoring — without choosing Spring Boot, Quarkus, or Micronaut. This should trigger for requests such as Review SQL schema or migrations; Improve SQL query performance and readability; Design relational tables and indexes; Review database transaction, security, or monitoring practices. Part of Plinth Toolkit

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Use when you need framework-agnostic MongoDB and non-relational database query guidance — document schema design, collection modeling, JSON Schema validation, indexes, aggregation pipelines, query performance, consistency trade-offs, transactions, and operational safety — without choosing Spring Boot, Quarkus, or Micronaut. This should trigger for requests such as Design MongoDB document schemas; Review MongoDB queries and indexes; Improve aggregation pipeline performance; Model non-relational data access patterns; Review NoSQL consistency and transaction trade-offs. Part of Plinth Toolkit

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Use when you need to design or implement MongoDB data access in Spring Boot — including document modeling, Spring Data Mongo repositories/templates, indexing, optimistic concurrency, and error handling. This should trigger for requests such as Add MongoDB in Spring Boot; Review Spring Data Mongo design; Improve error handling for Mongo writes; Model MongoDB documents for a Spring Boot service; Configure Spring Data MongoDB indexes or transactions. Part of Plinth Toolkit

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Use when you need MongoDB persistence in Micronaut — including @MongoRepository design, document modeling, indexes, query patterns, and error handling. This should trigger for requests such as Add MongoDB in Micronaut; Review Micronaut Data Mongo design; Improve error handling for Micronaut Mongo operations; Model MongoDB documents for a Micronaut service; Configure Micronaut MongoDB codecs indexes or transactions. Part of Plinth Toolkit

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Use when you need to install the embedded robot agents into .github/agents, .claude/agents, .cursor/agents, or .codex/agents, selecting the destination interactively and copying the embedded agent definitions from project assets. This should trigger for requests such as Install embedded agents; Bootstrap .github/agents; Bootstrap .cursor/agents; Bootstrap .claude/agents; Bootstrap .codex/agents; Copy robot agents. Part of Plinth Toolkit

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Build or refresh the Operator Project Index.

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Run benchmark-selected GPT-5.6 work through the Codex CLI.

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Quick reference for common SQL patterns, CTEs, window functions, and indexing strategies. Triggers on: sql patterns, cte example, window functions, sql join, index strategy, pagination sql.

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