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概要と使いどころ
Generate Japanese Word documents (.docx) using python-docx with proper Japanese fonts, vertical writing (縦書き), ruby text (ふりがな), and business templates. Triggers on requests to create Word文書, 見積書docx, 請求書docx, 日本語Word, 縦書き文書, ビジネス文書Word.
Slack で自分へのメンションを確認する。「メンション確認」「Slackメンション」「自分へのメンション」「@mention を見せて」などで起動。Pythonスクリプト `slack_message.py mentions` を使用。
Slack の未読メッセージを確認する（全チャンネル横断確認対応）。「Slack未読確認」「Slack の未読メッセージ」「Slack 未読ある？」「Slackの未読」「Slack 未読を見せて」「Slack 未読チェック」「全チャンネルの未読」「Slack 未読サマリー」などで起動。Pythonスクリプト `slack_message.py unread` を使用。
Slack チャンネルを既読にする（全チャンネル一括既読化対応）。「Slack を既読にして」「Slack 既読化」「Slack チャンネル既読」「Slack の未読を消す」「Slack 既読マーク」「Slack を全部読んだことにして」「Slack 全部既読」「Slack を一括既読」などで起動。Pythonスクリプト `slack_message.py mark-read` を使用。
test ツールと CircuitTest Python DSL の書き方。test を実行する前に start_session でセッションを開始し、その session_id を指定する。回路の自動テストを作成・実行する前に必ず読む。
Python development principles and decision-making. Framework selection, async patterns, type hints, project structure. Teaches thinking, not copying.
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Python coding rules and references for common development workflows.
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Comprehensive guidance for implementing asynchronous Python applications using asyncio, concurrent programming patterns, and async/await for building high-performance, non-blocking systems.
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Debug Python: pdb REPL + debugpy remote (DAP).
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Apply Google-style docstrings and inline comments to Python .py files. Use when documenting new functions/classes/modules, incrementally documenting touched code, or flagging rename opportunities as TODOs.
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Debug Python code using tracebacks, pdb, and structured logging.
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SVG でスライドを設計し、Python スクリプト (svg2pptx.py) で編集可能な PPTX に変換するスキル。デザイントークン・カラーパレット・レイアウト原則を統一し、高品質なプレゼンスライドを生成する。
MMI自動定量評価エージェント - Lilienthal 3軸（モジュール性・階層性・パターン一貫性）でPythonプロジェクトの技術的負債を定量評価。/mmi-analyzer [対象パス] で呼び出し。
Parse Windows Prefetch files using the windowsprefetch Python library to reconstruct application execution history, detect renamed or masquerading binaries, and identify suspicious program execution patterns.
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Automates the enrichment of raw indicators of compromise with multi-source threat intelligence context using SOAR platforms, Python pipelines, or TIP playbooks to reduce analyst triage time and standardize enrichment outputs. Use when building automated enrichment workflows integrated with SIEM alerts, email submission pipelines, or bulk IOC processing from threat feeds. Activates for requests involving SOAR enrichment, Cortex XSOAR, Splunk SOAR, TheHive, Python enrichment pipelines, or automated IOC processing.
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Test-driven development in Python using uv as the package manager. Covers the red-green-refactor cycle, vertical slicing, and uv project setup.
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Build interactive HTML/web visualizations with plotly (Python/R), bokeh (Python), and gganimate/plotly frames for animation, with awareness of current Kaleido static-export model (post-orca-EOL), HTML file-size bloat, and the limits of interactive-only output for journal submission. Use when producing zoomable/hoverable plots for notebook EDA, supplementary HTML, dashboards, or animated time-course / iteration visualizations.
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Builds CARLA on Unreal Engine 5.8 from the ue58-dev branch using its CMake build system — configure a preset, then build the carla-unreal / carla-unreal-editor / carla-python-api-install / launch targets — with ROS 2, DLSS, RSS and cook-scope options, and the engine-side build of the CarlaUnreal UE 5.8 fork. There is no Makefile and no Util/BuildTools in this tree, so every UE4 `make` recipe is invalid here. Use when the user asks to "build CARLA UE5", "build ue58-dev", "compile CARLA with cmake", "rebuild the Python API", or hits a CMake configure or target failure.
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OpenAI API (developers.openai.com) の Agents SDK (Python / TypeScript) リファレンス。 Agent, Runner, handoffs, guardrails, tracing、 built-in tools（web search, file search, computer use, code interpreter, image generation）、 function tools, vector stores, MCP (Model Context Protocol) connectors, background mode, multi-agent orchestration、 SandboxAgent（隔離実行環境）。
OpenAI API (developers.openai.com) の Responses API リファレンス。 text generation, embeddings, structured outputs, streaming, function calling, programmatic tool calling, conversation state, prompt caching, reasoning models, background mode, compaction, multi-agent。 webhooks, error codes, rate limits, Realtime API server controls。 公式 SDK (Python / JavaScript(JS) / .NET / Java / Go / Ruby), openai CLI。 Chat Completions / Assistants からの移行, deprecations。
OpenAI API (developers.openai.com) の Evals / Fine-tuning リファレンス。 Evals API, Datasets, graders（string check, text similarity, model, python, multi）, agent evals, trace grading, external models、 SFT, DPO, RFT（reinforcement fine-tuning）, vision fine-tuning, distillation, prompt optimizer, fine-tuning best practices。 セルフサービス fine-tuning は段階的廃止進行中。
NVIDIA CUDA GPU 並列コンピューティングリファレンス。 CUDA C++ / CUDA Python, kernel, nvcc, Unified Memory, CUDA Graphs, Cooperative Groups, Driver API, マルチ GPU。 PTX ISA 命令セット, state space, MMA 命令。 Blackwell チューニング, Streaming Multiprocessor, NVLink。 CUTLASS / CuTe DSL / CuTe C++ GEMM, Tensor Core, tcgen05, Operator API, nsight-compute, compute-sanitizer。
CadQuery (Python 製 3D CAD スクリプティングライブラリ) リファレンス。 Workplane API (lineTo / extrude / revolve / sweep / loft / fillet / chamfer / shell)、 Sketch API、Assemblies (Constraint solver, 9 種制約)、Free Function API、 Selectors、Class hierarchy (Shape / Vertex / Edge / Wire / Face / Shell / Solid)、 Import / Export (STEP / DXF / STL / glTF / SVG)、Visualization (VTK, Jupyter)、CQGI。
Blender Python API リファレンス。bpy / bmesh / mathutils / gpu / bpy_extras モジュール、 bpy.data / bpy.context / bpy.ops / bpy.types / bpy.props コア API。 Mesh / Modifier / Geometry Nodes / Armature / Keyframe / Driver / Shape Key / NLA、 Cycles / EEVEE / Shader Nodes / Rigid Body / Cloth / Fluid / Compositor Nodes / AOV、 headless CLI レンダリング、add-on 開発、Extensions システム、MCP Server (Model Context Protocol)。