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概要と使いどころ
Use when designing a course, assessment, or student-feedback workflow and deciding where AI assistance is acceptable, when grading or feedback must stay within academic-integrity and FERPA/KVKK boundaries, or when AI-use rules for students need stating.
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Hunting skill for sqli vulnerabilities. Built from 12 public bug bounty reports including modern NoSQL injection (Rocket.Chat CVE-2021-22911 MongoDB $regex, Mongoose ORM CVE-2024-53900 $where bypass), modern ORM raw-fragment SQLi (Django CVE-2024-42005, Sequelize GHSA-wrh9-cjv3-2hpw), second-order SOQL injection (HackerOne Salesforce), time-based blind SQLi in GraphQL resolvers, and SQLi on OIDC-proxy backends. Use when hunting SQLi on any target. Dedicated NoSQL operator injection (MongoDB/CouchDB $where/$regex/$ne) is owned by hunt-nosqli — NoSQL appears here only as adjacent ORM/WAF context.
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Detect VM/sandbox escape vulnerabilities in packages using node:vm, simpleeval, or custom sandboxes that can be bypassed to achieve code execution.
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別駭我！基本安全檢測 — Security self-check for Clawdbot/Moltbot. Run a quick audit of your clawdbot.json to catch dangerous misconfigurations — exposed gateway, missing auth, open DM policy, weak tokens, loose file permissions. Auto-fix included. Invoke: "run a security check" or "幫我做安全檢查".
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Check for new clawdbot releases and notify once per new version.
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Analyze Clawdbot logs and diagnostics. Use when the user asks about bot performance, response times, errors, session stats, token usage, API costs, or wants to debug slow responses.
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Clawdbot documentation expert with decision tree navigation, search scripts, doc fetching, version tracking, and config snippets for all Clawdbot features
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Use Browser Use cloud API to spin up cloud browsers for Clawdbot and run autonomous browser tasks. Primary use is creating browser sessions with profiles (persisted logins/cookies) that Clawdbot can control. Secondary use is running task subagents for fast autonomous browser automation. Docs at docs.browser-use.com and docs.cloud.browser-use.com.
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音楽動画や短尺動画の色・光・動きと拍に合わせたカットを設計し、angelcoreやhyperpopの方向性に沿って生成素材と編集をまとめるスキル。
複数回のインタビューでブランドの目的、顧客像、個性、語り口を掘り下げ、創業者間の認識の違いも整理して、協力者に共有できるブランドブックにまとめます。
ローカルの計画書やHTMLをブラウザで開き、該当箇所への注釈、チャット、承認や修正依頼を受け取るスキル。保存した変更が画面に反映され、レビューを続けられます。
業務ロジックをデータベースや外部APIから分離し、明確な境界とテストを設けながら、新規サービスの設計や既存コードの段階的な改修を支援するスキル。
公開サイトやAPIから求人・価格・ニュースなどを定期収集する仕組みを作ります。AIによる要約・分類・採点、保存先との連携、利用者の評価を次回に反映する設計も扱います。
Node.js、Express、Next.jsのAPIとデータ処理を設計・レビューするスキル。DBへの問い合わせ、キャッシュ、認証、エラー処理を整理します。
ブランドの目的や顧客像、語り口を複数回の対話で掘り下げ、回答を保存しながらブランドブックにまとめます。創業者の考えを言語化し、制作担当者への共有に使えます。
Antigravity CLIの導入・更新やプラグイン管理、認証・権限設定の調査を案内します。単発のコードレビューや実装依頼、対話セッションの再開にも使えます。
Safely track pull request feedback, resolve review comments or merge conflicts, validate fixes, and use a read-only cross-review before committing or pushing follow-up changes.
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Master advanced AgentDB features including QUIC synchronization, multi-database management, custom distance metrics, hybrid search, and distributed systems integration. Use when building distributed AI systems, multi-agent coordination, or advanced vector search applications.
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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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Implement ReasoningBank adaptive learning with AgentDB's 150x faster vector database. Includes trajectory tracking, verdict judgment, memory distillation, and pattern recognition. Use when building self-learning agents, optimizing decision-making, or implementing experience replay systems.
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Implement persistent memory patterns for AI agents using AgentDB. Includes session memory, long-term storage, pattern learning, and context management. Use when building stateful agents, chat systems, or intelligent assistants.
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Create and train AI learning plugins with AgentDB's 9 reinforcement learning algorithms. Includes Decision Transformer, Q-Learning, SARSA, Actor-Critic, and more. Use when building self-learning agents, implementing RL, or optimizing agent behavior through experience.
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Optimize AgentDB performance with quantization (4-32x memory reduction), HNSW indexing (150x faster search), caching, and batch operations. Use when optimizing memory usage, improving search speed, or scaling to millions of vectors.
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Android device and emulator control from inside Orca over adb, with the live device view in Orca's emulator pane. Use when driving an adb-connected emulator or phone on Windows, Linux, or macOS: booting AVDs, taps, swipes, typing, hardware buttons, rotation, app install and launch, runtime permissions, the accessibility tree, and logcat. For an iOS simulator use the iOS emulator skill; build the APK with Gradle first.
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