「history」の検索結果

Parse Windows Prefetch files to determine program execution history including run counts, timestamps, and referenced files for forensic investigation.

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リファクタリングを「更新されたチームの理解と、コードが表現する過去の理解の差分同期」と捉え、今回得た新知識（要求・ドメイン知識・制約）が naming と responsibility へ反映されているか、boundary が現在の understanding を表現しているか、diff の削除行やコメントに現れる過去の design history と constraint を失っていないかを diff-time で確認する。Knowledge Delta の signal は diff（追加/削除された hunk・コメント・ADR 参照）を一次情報とし、PR 本文が供給されるときは補助に用い、不確実なら question に留める。ドメイン用語の一貫性は ubiquitous-language-naming、集約/コンテキスト境界の設計判断は bounded-context-language、投機的抽象化・caller special-case は altitude-generalization、スコープ逸脱/前提破壊は fix-scope-integrity、振る舞い変更と構造変更の分離は behavior-structure-separation、完了主張の反証は refactor-claim-audit へ委譲する

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Investigate USB device connection history from Windows registry, event logs, and setupapi logs to track removable media usage and potential data exfiltration.

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NanoClawの対話環境で、Markdownに保存したセッションの再開・分岐・横断検索・履歴圧縮・書き出しを扱い、モデル切り替えやスキル読み込みも支援します。

• 保存したセッションを再開したいとき
• リスクのある変更前に分岐したいとき
• セッション横断検索と履歴の圧縮

長期プロジェクトの既存文書を、規則・構造・現状・履歴の役割に整理します。エージェントの参照先と更新ルールを整え、文書のずれや削除したものの再作成を防ぐ運用を支援します。

• 散在するプロジェクト文書を整理したいとき
• セッション間で文脈を引き継ぎたいとき
• 意図的に削除した理由を残したいとき

実際のメールボックスで受信メールの仕分け、返信の下書き、送信確認を進めるスキル。履歴と送信済みの記録を確かめ、使用アカウントや対応状況を明確にします。

• 受信箱の仕分けとアーカイブ候補整理
• 履歴を踏まえた返信を下書きしたいとき
• メールを送信して記録を確認したいとき

GitHubの公開ソフトウェアに不正な変更がないか、履歴やアーカイブを照合して調査します。削除された情報の回収を試み、侵害の手がかりと根拠付きの報告書をまとめます。

• 不審なコミットやビルド手順の調査
• 履歴から消えたコミットの回収調査
• 認証情報の漏えい経緯を調べたいとき

株価や暗号資産の価格を調べ、企業名から銘柄を探せるスキル。Yahoo Financeのデータで過去の値動きや期間の騰落率を確認し、複数銘柄を比較します。

• 株価や暗号資産の価格確認
• 企業名から銘柄コードを探したいとき
• 過去の値動きと騰落率の確認

Polymarketの予測市場を検索し、出来事の見込みを価格に基づく割合で示すスキル。取引量、売買注文の一覧、価格履歴を取得して、市場の動きを調べられます。

• 出来事の可能性を市場価格で確認したいとき
• テーマに合う予測市場を探したいとき
• 現在価格と売買注文の確認

暗号資産の市場データやウォレットの残高・取引履歴を取得し、損益と市場動向を合わせて売買を振り返ったり、分析用JSONを書き出したりするスキル。

• 市場価格や資金調達料、注文板を確認したいとき
• ウォレットのポジションや現物残高を調べたいとき
• 手数料と市場動向から最近の売買を振り返りたいとき

macOSのMessages.appを通じて、iMessageやSMSの会話履歴と新着を確認します。送信先と本文を確認したうえで、文章や添付ファイルを送るスキルです。

• 最近のメッセージ一覧を確認したいとき
• 会話履歴を読み返したいとき
• 確認後に文章や添付ファイルを送るとき

Reconstructs why code exists from local git history, including the introducing commit, later changes, current authors, repeated companion files, and likely intent. Use when the user asks "why does this code exist", "who wrote this function and why", or to "explain the history of this function" before a rewrite, refactor, or risky edit. Runs entirely locally.

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Weekly engineering retrospective. Analyzes commit history, work patterns, and code quality metrics with persistent history and trend tracking. Team-aware with per-person contributions, praise, and growth areas. Use when asked for weekly retro, what shipped this week, or engineering retrospective.

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A pixel / sprite-style animated explainer slide — full-bleed cream stage, bold display year, animated pixel-art mascot (e.g. Hanafuda card, mushroom, or 8-bit console), kinetic Japanese display type, ticking timeline ribbon. Reads like a single frame of an educational motion video — looping CSS keyframes, no JS, ready to be screen-recorded into a vertical video. Use when the brief asks for a "sprite animation", "pixel-art video", "8-bit explainer", "history of X explainer", "kinetic typography history", "Nintendo-style", "精灵图动画", "像素动画", or "复古动画".

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Generate a "Journey Into [Project]" narrative report analyzing a project's entire development history from claude-mem's timeline. Use when asked for a timeline report, project history analysis, development journey, or full project report.

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Handles git work: atomic commits, rebase, squash, blame, bisect, reflog, and history questions. Use whenever a task needs a commit or a git-history investigation; skip for ordinary code edits.

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Query Binance fiat payment capabilities — supported countries, currencies, payment methods, limits, and crypto prices — via public APIs, plus authenticated order/payment history lookup. Use whenever users ask about buying or selling crypto with fiat, depositing or withdrawing fiat, fiat-crypto exchange rates, payment options in a specific country, or their fiat order history — even if they don't explicitly mention Binance APIs.

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Binance P2P trading assistant for natural-language queries about P2P/C2C market ads, the user's own P2P order history, order detail & appeal tracking, and advertisement publish & management. Use when the user asks about P2P prices, searching/choosing ads, comparing payment methods, reviewing P2P order history, checking order detail/appeal status, querying complaints, publishing/updating/managing P2P advertisements, or viewing merchant profiles. Do NOT use for spot/futures prices, exchange trading, deposits/withdrawals, on-chain transfers, or anything unrelated to P2P/C2C.

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Evidence-based creation of a reusable personal course-making Skill from the user's own classroom and chat history. Use when the user asks to summarize, analyze, or learn from their past course-making records/history and create a personal, exclusive, or reusable Skill, such as “总结我的做课记录，给我做个专属 Skill” or “从我过去的课程和对话里提炼一个个人技能”.

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Parse Windows Prefetch (.pf) files with the windowsprefetch Python library to reconstruct application execution history, run counts, and accessed file/volume lists. Use when investigating renamed or masquerading binaries, verifying program execution timelines, or hunting for suspicious execution patterns in incident response.

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Parse Chromium-based browser databases with Hindsight to extract and correlate browsing history, downloads, cookies, cached content, autofill data, saved passwords, and extensions from Chrome, Edge, Brave, Opera, and Vivaldi into a unified timeline (XLSX, JSON, or SQLite output). Use during incident response, insider-threat investigations, or criminal cases when you need to reconstruct a user's web activity from a browser profile.

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Search conversation history and semantic memory to recall previous discussions, decisions, and context. Use when the user asks to "search memory", "what did we discuss", "remember when", "find previous conversation", "check history", or before starting work to recall prior decisions.

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Author an eval for an existing skill from its REAL usage history, not its spec. Mine invocations from the brain's conversation archive (conversations/) and per-harness session transcripts — a user correction after an invocation is the gold signal — then synthesize an eval_contract plus 4-8 replayable cases with honesty labels (SPEC-DERIVED vs HISTORY-IMPLIED) and stage the result at skills/<name>/eval/autobench-<date>.md as PENDING-HUMAN-APPROVAL. Never rewrites SKILL.md. Ships two guard companions: panel integrity (multi-model judging must prove each provider actually responded) and the fail-improve taxonomy (logged LLM-fallback cases convert to deterministic code over time).

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