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概要と使いどころ
Generate unique personalized first lines for hundreds of prospects using company news, LinkedIn activity, and mutual connections. Saves 10+ hours of manual research per campaign. Use when you need personalized outreach at volume.
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Analyzes a deal in progress and generates a comprehensive closing strategy. Researches the target company, maps the buying committee, builds objection responses, creates competitive positioning, and outputs a tactical deal-playbook.md with next-best-actions and a mutual close plan.
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Generates full consulting proposals from a brief. Input client name, problem description, and rough scope. Outputs proposal.md with executive summary, problem statement, proposed approach, timeline, team, pricing tiers, and terms. Researches client company for personalization. Multiple pricing models. Professional formatting matching consulting standards.
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Search and extract contact information for people or companies including names, phone numbers, emails, job titles, and LinkedIn profiles. Aggregates data from multiple sources and provides enriched contact details. Use when users need to find contact information, build prospect lists, or enrich existing contact data.
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X (Twitter) のリアルタイム検索を行い、トピックに関するツイートを収集・分析する。 検索結果を構造化レポート（Markdown + JSON + TXT）として出力。 「Xで検索して」「Twitterで調べて」「ツイートを分析」等で発動。
Slackチャンネルやメッセージをセマンティック検索するスキル。 「Slackで検索して」「チャンネルを探して」「発言を探して」等のリクエストで発動。
Use when drafting an IRB or ethics research protocol. Writes Background, Study Design, Sample Size and Statistical Plan in full prose and leaves institution-specific sections as TODO skeletons. Filling an institutional Word form is /fill-protocol.
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Use when writing a literature review article (narrative, scoping PRISMA-ScR or systematic). Scaffolds a 7-part skeleton with a scope and non-overlap statement, summary-table stubs and reporting-guideline wiring, without inventing citations. Original research is /write-paper.
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Use when drafting a medical research manuscript or any IMRAD section. Runs an 8-phase pipeline from outline to submission-ready draft for original articles, AI validation studies, case reports, meta-analyses, technical notes and more. Checking a draft is /self-review.
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Use when turning a folder of research PDFs into Obsidian notes, even if Obsidian is not named. Writes one templated literature note per paper and extracts cross-linked atomic concept notes, never overwriting existing ones. A .bib or Zotero library is /lit-sync.
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Use when running a systematic review and meta-analysis, DTA or intervention. Covers PROSPERO protocol, search, screening, extraction, risk of bias (QUADAS-3, RoB 2, ROBINS-I), bivariate/HSROC or random-effects pooling, forest plots, heterogeneity and PRISMA reporting. Topic scouting is /ma-scout.
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Use when references in a .bib file (often from /search-lit) should land in Zotero and Obsidian. Syncs them to the Zotero library, writes Obsidian literature notes and extracts cross-cutting concept notes once enough accumulate. A folder of PDFs is /obsidian-paper-vault.
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Use when starting or inheriting a radiology research project and need to know what it is. Classifies the project type, summarizes its current state, lists missing inputs, recommends next steps and scaffolds lightweight project memory files.
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Use when the user describes a research goal without naming a skill, or the task spans several skills. Classifies the request, plans the order and routes to the right medsci-skills skill(s) instead of producing their output itself.
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Use when analyzing a researcher's publication record from PubMed. Fetches an author's papers, classifies study types and author position, charts the patterns and writes a strategy report, with an optional trajectory-archetype classification. Works from PubMed metadata only.
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Use when looking for research topics a longitudinal cohort database can answer (NHIS, UK Biobank, an institutional EMR or registry). Profiles the cohort, matches PI expertise, scans literature saturation and returns ranked topic proposals with gap evidence.
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Use when a clinical CSV/Excel dataset needs profiling and cleaning before analysis (missing values, outliers, duplicates, type mismatches). Profiles, flags and generates cleaning code in three stages, each gated on the researcher's approval. Never auto-cleans.
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Refreshes README structure favoring concision (an index, not a manual). Use when the README needs a structural update after significant project changes.
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Curate the web-capture index. Use when the capture backlog grows, captures sit unprocessed at seedling/pending, or to surface stored research during work.
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Builds or updates the code knowledge graph via tree-sitter AST and SQLite. Use when setting up the graph before search or blast-radius analysis.
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Search and record project memory (Discussions, journal, ADRs). Use before re-investigating anything. Do not use for settled battles; see failure-archaeology.
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Use FlashRAG for retrieval-augmented generation research workflows: config/data validation, retrieval and index building, generation/refinement components, RAG pipelines/method reproduction, evaluation, and WebUI setup.
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Use for Feast feature store tasks: feature repositories, definitions, CLI, retrieval, materialization, serving, RAG/vector search, integrations, and Feast contributor workflows.
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Route fastdup workflows for visual dataset curation, annotation-driven analysis, embeddings and search, and video or exchange plumbing.
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