「search」の検索結果

Migration workflow - research → analyze → plan → implement → review

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Search library documentation and code examples via Nia

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Hierarchical memory organization for multi-session context retention. Wings (projects) > Rooms (domains) > Drawers (decisions). Semantic search across all memories with zero cloud dependency.

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Research-to-implement pipeline chaining 5 MCP tools with graceful degradation

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GitHub MCP Server ile GitHub API erisimi. Repo, issue, PR, code search, release yonetimi.

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AST-based code search and refactoring via ast-grep MCP

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Map how customers discover, evaluate, and choose a product across Google, AI chatbots (ChatGPT, Claude, Perplexity), and social platforms, using the 5-stage awareness journey. Use when the user asks about search intent, AI SEO prompts, discoverability, buyer journeys, awareness stages, or what content to create for a brand, website, or keyword list.

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When the user wants high-converting copy for landing pages, headlines, cold emails, X/LinkedIn posts, video intros, or SEO titles — and already knows their audience. Also use when the user mentions "blitz copy", "dopamine copywriting", hooks, or asks to rewrite flat copy that explains instead of sells. For audience research first, use the understand-customers skill.

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When the user wants to deeply understand their ideal customer before writing copy — pains, desires, inner monologue, and language. Also use when the user mentions "empathy engine", "know your target", "customer pain points", or asks to research their audience before writing Blitz Copy.

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Optimizing vector embeddings for RAG systems through model selection, chunking strategies, caching, and performance tuning. Use when building semantic search, RAG pipelines, or document retrieval systems that require cost-effective, high-quality embeddings.

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Proactive intelligence pulse — scans user's memory files (USER.md, SOUL.md) to identify current interests, investments, projects, and concerns, then performs targeted web searches to find noteworthy updates. Returns a concise briefing if something deserves attention, or `[SKIPPED]` if nothing warrants interruption. Use this skill when the system needs to check if there's anything worth proactively notifying the user about — like a scheduled heartbeat check, a "what's new" sweep, or when the user asks "anything I should know?", "what did I miss?", or "any updates?". Also triggers on requests like "check my interests", "scan for news", "morning briefing", or "pulse check".

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Instantiate or update a workspace `UNITS.csv` from a selected pipeline and units template (deps/checkpoints/acceptance).

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Writing self-loop for surveys: run the strict section-quality gate, then rewrite only the failing `sections/*.md` files until the report is PASS.

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Generate lightweight section/subsection transitions (NO NEW FACTS) to prevent “island” subsections; outputs a transition map that merging/writing can weave in.

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Run a tutorial-specific quality gate and write a PASS/FAIL report for the final tutorial deliverable.

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Use when module planning and source coverage are done and the run needs writer-ready per-module packs.

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Build per-H3 writer context packs (NO PROSE): merge briefs + evidence packs + anchor facts + allowed citations into a single deterministic JSONL, so drafting is less hollow and less brittle.

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同步中文毕业论文的非正文部分：摘要、附录、封面、成果、致谢、名单等，确保这些部分与正文口径一致，而不是最后临时补写。

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在 Markdown 中间层统一毕业论文的主线、术语、符号、指标、图表口径与章节边界，让整篇论文先在中间层收敛成“一篇论文”。

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De-slot and harmonize paper voice across `sections/*.md` without changing meaning or citation keys.

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维护中文毕业论文的 `codex_md/question_list.md`：把本轮问题、边界、优先级、协作方案和验收口径结构化，作为整条 thesis pipeline 的控制面。

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Deterministically merge the final fingerprinted section snapshot into `output/DRAFT.md`, preserving outline order and inserting transitions only when explicitly enabled.

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Build or validate the source manifest for the source-tutorial pipeline from user-provided URLs/files.

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Build per-subsection writing briefs (NO PROSE) so later drafting is driven by evidence and checkable comparison axes (not outline placeholders).

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