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Ideenschürf-Workflow für festgefahrene, schwere Probleme (Beweise, Forschungsfragen, hartnäckige Design-/Architekturprobleme): einen Ideenspeicher über acht Schürftechniken füllen (Wiedererkennung, Fern-Disziplin-Analogie, Alltags-Allegorie, Störgefühl/Ästhetik, Märchen-Reframing, Web-/Literatur-Recherche, Geschwisterprojekte, Bestandsquerlauf), dann gegen bereits Versuchtes filtern, eine Idee wählen und bis zur Substanz verfolgen. Nutze diesen Skill, wenn ein Problem trotz mehrerer Anläufe feststeckt, wenn „neue Ideen für X" gebraucht werden, bei „wir drehen uns im Kreis", oder für periodische Innovations-Läufe über ein Projekt. Für breites, freies Ideensammeln ohne festgefahrenes Problem stattdessen brainstorm (SCAMPER, Six Hats etc.).

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Ordner und Dateiablagen semantisch aufräumen: lokale Regeln und vorhandene Taxonomie erkennen, Dateien inhaltlich zuordnen, zusammengehörige Sets erhalten, klare Vorgänger-/Nachfolgerreihen und Logs archivieren, gemischte gültige und überholte Inhalte per Cut-and-Clue trennen und Löschkandidaten reversibel in einen Prüf-Papierkorb legen. Nutze diesen Skill bei „Ordner aufräumen“, „Dateien sinnvoll einsortieren“, „alte Versionen archivieren“, „Logdateien bereinigen“, „veraltete und gültige Inhalte trennen“ oder wenn beim Aufräumen Geheimnisdateien beziehungsweise Geheimnisse in einer Cloud-Ablage auffallen. Er funktioniert anbieter- und nutzerneutral allein; erkannte kompatible Module oder Dateidienste werden nur als optionale Beschleuniger genutzt. Für bereits vollständig definierte wiederkehrende Sammelregeln stattdessen eine regelbasierte Datei-Automation, für den Umbau einer ganzen Projektarchitektur einen Pipeline-/Projekt-Optimizer verwenden.

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Neutrale moralisch-rechtliche Prüfinstanz für Politik und Entscheidungen — der lauffähige Prototyp des Forschungsprojekts "Die Position der Ungeborenen" (Schattenmodus Stufe 1). Nutze diesen Skill, wann immer eine politische Entscheidung, ein Gesetz(entwurf), eine Reform, ein Haushaltsbeschluss oder eine gesellschaftliche Streitfrage analysiert, geprüft oder begutachtet werden soll — auch bei Formulierungen wie "prüfe aus Sicht künftiger Generationen", "Gesetzespass", "was sagt das Grundgesetz dazu", "Superposition-Prüfung", "Gesetzesgeschichte/Containeranalyse", "Folgenabschätzung", "analysiere diese Reform", "lebende Verfassung" oder wenn der User eine Politik-Fragestellung mit Bitte um neutrale, mehrstufige Bewertung einbringt. Orchestriert die 5-CORE-Architektur (config.json): moralische Superposition-Instanz, Gesetzbuch-Verkörperungen, zweistufige Folgenabschätzung (retrospektiv/prospektiv mit Evidenzhierarchie), Wissens-Handler mit lokalem Speicher, einstellbarer Workflow.

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Evidenzbasierte Windows-Speicherbereinigung mit kontrolliertem Notfallmodus, physischer Belegungsmessung, Prozess- und Entstehungsforensik sowie reversiblen Maßnahmen gegen wiederkehrende Speicherfüller.

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Baut aus einem Chatverlauf oder aus bestehenden Automatisierungs-Prompts (z. B. eines anderen Agenten-Systems) eine selbstlaufende, user-neutrale Workflow-Automatisierung: einen wiederkehrenden Prompt bzw. Automations-Skill für Cron/Schedule/Loop. Alias: automations-extractor. Nutze diesen Skill bei „mach daraus eine Automatisierung", „das soll regelmäßig/nächtlich laufen", „extrahiere Workflows aus diesen Chatverläufen/Automationen", „Automation aus dieser Session bauen", oder bei `/workflow-extract`. Ergänzt fehlende Automations-Bausteine (Rotations-Auswahl, Check-Registry, Idempotenz, Log-Hygiene, Freigabe-Gate, Eskalations-Handoff, Monitor-Meldedisziplin) systematisch. Enthält auch den Fleet-Audit-Modus: bestehende Automations-Flotten auf Silent-Failures, Redundanz, Drift und Lücken prüfen („prüfe meine Automatisierungen/Scheduled Tasks/Cron-Jobs"). Soll stattdessen ein abrufbarer Skill (Fähigkeit auf Zuruf) entstehen, den Schwester-Skill skill-extractor nutzen.

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Selbstjustierende Takt-Regelschleife für wiederkehrende Agenten-Scans. Nutzen, wenn ein geplanter Scan sein Intervall bei Aktivität schärfen und bei Stille abkühlen soll, ohne Operator-Eingriff.

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Flexible Bedingungssprache für Ziele, Prompts und Aufträge. Übersetzt Bedingungen, Zeitpunkte und Reihenfolge-Abhängigkeiten in prüfbare Gates, damit ein Teilschritt erst nach belegter Freigabe ausgeführt wird. Immer verwenden bei /condition, /if, /if-only, /when, /after, /and oder /or sowie bei Formulierungen wie "erst wenn", "sobald", "nur falls", "nachdem", "warte bis", "danach" oder "vorher nicht". Auch verwenden, wenn mehrere Teilziele voneinander abhängen oder ein Goal eine spätere Freigabe enthält.

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Bei vorhandenem und ausdrücklich autorisiertem lokalem Entscheidungsprofil: wiederkehrende Entscheidungen aus belegtem Feedback vorhersagen, Konfidenz kalibrieren und Vorhersage, Entscheidung und Ausführung strikt trennen.

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Baut und betreibt ein anbieterneutrales Self-Care-Kernset für geplante LLM-Aufgaben und Desktop-App-Automationen. Ergänzt deterministisches Policy-Linting, Lock- und Modell-Governance, semantische Prompt-Prüfung, konsistente Mehrflächen-Updates, Mini-Checks und Regeldatei-Hygiene. Nutzen, wenn ein Agent seinen nativen Scheduler entdecken oder eine bestehende Automations-Flotte mit Rollback, Readback und Löschschutz kontinuierlich verbessern soll. Löst aus bei automation self-care, Scheduler-Task-Pflege, Desktop-App-Automations-Wartung, Automations-Flotten-Audit, selbstheilende Zeitpläne, core-set-textautomations, basic-text-automations, textbased-automation-core, textbased-automation-drivers, textbased-governance-automations oder textbased-desktopapp-automations.

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Erstellt und verwendet einen anbieterneutralen semantischen Routing-Graphen aus Personas, koordinierenden Rollen, Experten und aktiven Skill-Endpunkten. Verwenden, wenn ein LLM eine Anfrage von einer Leitrolle über einen Experten zu einem Skill routen, aus einem vorhandenen Agentensystem einen portablen Persona-Router extrahieren, eine semantische Domänenkarte mit einer lexikalischen Skill-Registry kombinieren oder fehlende Verbindungen zwischen Rolle und Skill sichtbar machen soll, statt still auf einen Ersatz zurückzufallen. Auslöser sind unter anderem semantisches Persona-Routing, Persona-Umbrella, Rollen-Router, Boss-Agent-Experten-Skill-Routing, Agentenrollen-Export oder die Wiederverwendung von Personas über mehrere LLM-Anbieter hinweg.

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Standard-Gerüst für rotierende Pipeline-Checks: Pro Lauf genau ein Ziel aus einer Menge (Projekte, Ordner, Repos) wählen — bevorzugt das am längsten ungeprüfte —, den Check durchführen, Ergebnis in einer Check-Registry und einem Verlaufslog festhalten. Nutze diesen Skill, wenn ein wiederkehrender Check über viele Projekte verteilt werden soll („prüfe regelmäßig alle X auf Y"), wenn eine Automatisierung Doppelprüfungen vermeiden muss, wenn eine Check-Registry/CHECKS-LOG-Struktur angelegt oder benutzt wird, oder wenn eine periodische Qualitätsrunde (Quellencheck, Style-Check, Health-Check, Audit) über eine Pipeline fair verteilt werden soll.

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Regelmäßiger Pflegedurchlauf für ein bereits veröffentlichtes GitHub-Repository (Stufe 1, günstig und oft wiederholbar): zuerst alle Distributionsflächen des Projekts ermitteln (npm, PyPI, Registries, Marketplaces, Stores, Website) und Änderungen später dorthin spiegeln, dann Topics setzen, Privacy-Gate, Dokumente auf Veröffentlichungsabsicht prüfen und interne Planungsdateien nachträglich ignorieren, Banner ergänzen, Aussagen im README gegen den echten Code-Stand abgleichen, Darstellung verbessern, Sprachfassungen der README vervollständigen, Sichtbarkeitsmaßnahmen umsetzen, Eintrag auf der Organisationsseite prüfen sowie offene Issues und Pull Requests abarbeiten. Nutze diesen Skill, wenn ein bestehendes Repo gepflegt, aufgeräumt, aktualisiert, aufgehübscht oder "mal wieder durchgesehen" werden soll, wenn ein Repo veraltet oder unaufgeräumt wirkt, bei Formulierungen wie "Repo-Pflege", "after care", "Nachpflege", "Repo auf Stand bringen", "aufräumen und pushen" oder bei rotierenden Qualitätsrunden über mehrere Repos. Für die tiefe Runde inkl. Rechtscheck und orga-übergreifenden Querverweisen stattdessen full-after-care nutzen; für die Erstveröffentlichung github-repo-care.

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Tiefe Pflegerunde für ein veröffentlichtes GitHub-Repository (Stufe 2): enthält den vollständigen surface-after-care-Durchlauf und ergänzt ihn um drei teure Schritte — rechtliche Ersteinschätzung über die Law-Checker mit Wiedervorlage nach einem Jahr (Gutachten bleibt gitignored im Repo), Querverweise zu verwandten Repos über ALLE Organisationen hinweg sowie das Nachziehen aller Sprachen auf App-Ebene, nicht nur in der Doku. Nutze diesen Skill bei "full after care", "deep after care", "tiefe Repo-Pflege", "große Runde", "Repo grundlegend durchgehen", wenn ein Repo länger nicht geprüft wurde, vor größeren Releases oder wenn rechtliche Relevanz, Querverweise oder Mehrsprachigkeit ausdrücklich Thema sind. Für die günstige, oft wiederholte Runde stattdessen surface-after-care; für die Erstveröffentlichung github-repo-care.

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Use when the user wants to send the same prompt to several LLMs and compare the answers - sequentially (stopwatch, clean per-lane timing) or in parallel (true race), with optional repetitions per model, judged by the starting model across quality, correctness, completeness, instruction fidelity and latency (time is only one dimension). Triggers on /compare-race, 'model race', 'vergleiche modelle', 'gleicher prompt an mehrere modelle'.

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Reißverschluss-Verfahren (englisch: zipper merge) für sehr konfliktreiche Merges: Wenn zwei divergente Branches oder ein PR und sein Zielbranch BEIDE wertvolle, unvereinbar erscheinende Änderungen tragen, wird nicht pauschal eine Seite gewählt, sondern Abschnitt für Abschnitt verglichen, per Entscheidungstabelle (Nimm/Warum) die jeweils bessere Version übernommen, abschnittsweise committet und erst am Ende gepusht. Letzte Eskalationsstufe: Rebuild statt Merge — nur die Absicht/Funktionalität des Branches übernehmen und auf dem aktuellen Stand neu bauen. Nutzen bei: "Merge-Konflikt", "divergente Branches", "main vs. master", "konfliktreicher PR", "zipper merge", "Reißverschluss", "beide Seiten haben Recht", "PR ist zu alt zum Mergen".

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Hosting-Muster, um eine lokal gebaute Anwendung (eigene Datenbank, eigener API-Key, In-Process-State) sicher hostbar zu machen, ohne Nutzerverwaltung zu bauen. Kernzug — der Host speichert nichts, der Browser des Besuchers speichert alles — sodass Pro-Besucher-Accounts, Zugriffsprüfungen und Löschfristen gegenstandslos werden, statt gelöst werden zu müssen. Nutzen, wenn eine lokal gebaute App für mehrere Besucher gehostet werden soll, bei "mach das ohne Login hostbar", "keine Nutzerkonten bauen", "Datenschutzerklärung für ein gehostetes Tool verkleinern", "wer ist verantwortlich, wenn wir nichts speichern" oder beim Wählen/Implementieren eines Server-Modus (`local`, `huckepack-gift`, `huckepack-only-host`, `pay-membership`). Liefert eine Data-Flow-Plan-Vorlage, eine Datenschutz-Vorlage und eine rechtliche Ersteinschätzung (DSGVO/TDDDG/UWG, deutsch) als Referenzen.

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Set up Abridge clinical AI platform authentication and EHR integration credentials. Use when onboarding a healthcare org to Abridge, configuring Epic/Athena integration, or setting up developer sandbox access for ambient AI documentation. Trigger: "install abridge", "setup abridge", "abridge auth", "configure abridge credentials".

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