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概要と使いどころ
Batch-dump vtables from IDA Pro MCP by searching mangled symbol patterns, then write a merged YAML file beside the binary. Use this skill when you need to find and export all vtables matching a name pattern (e.g., all GameSystem vtables) in one shot. Triggers: dump vtables, batch vtable dump, export vtables, dump all vtables matching pattern
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Decompose DAGs into execution chains using width bounds, stratification, virtual nodes, and matching. Use when minimizing workflow lanes in dependency graphs. NOT for cyclic graphs, generic scheduling, or one-off queries with no preprocessing payoff.
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Matches natural language task descriptions to appropriate skills using semantic similarity. Handles fuzzy matching, intent extraction, and capability alignment. Activate on 'find skill', 'match task', 'semantic search', 'skill lookup', 'what skill for'. NOT for ranking matches (use dag-capability-ranker) or skill catalog (use dag-skill-registry).
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Automated discovery and matching of agent skills for dynamic task routing and capability assessment
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既存機能の不具合を失敗するテストで再現し、修正、レビュー、承認後のコミットまで、各工程を担当するECCエージェントに割り振って進めるスキル。
コマンド実行やファイル編集、入力・終了時のイベントを条件で検知し、危険な操作や機密ファイルの変更に警告・ブロックを設定するルールを作るスキル。
既存プロジェクトの設計に合わせて、外部APIとの連携機能を追加するスキル。設定、認証、エラー処理から登録、テストまで、既存の実装方式に沿って整えます。
Parallelを使い、Web検索や詳しい調査、企業一覧への情報追加を進めます。ページ内容の抽出、条件に合う企業の発見、継続的な変化の監視も扱うスキル。
ユーザー名を手がかりに400以上のSNSやサービスでアカウントを探し、見つかったページのリンクを整理します。名前の使用状況確認や公開情報の調査に使えます。
プロジェクトの内容を読み取り、紹介の切り口とトーンを決めて短い告知動画を制作するスキル。動画に加え、ポスター画像と共有用の文章も出力し、縦横比や音声を指定できます。
システムの構成やデータの流れを、クリックして詳しく読める立体的なHTMLマップに整理します。同じデータから説明文も生成し、設計上の判断や未解決の質問を管理します。
Search the OD Library (the global asset registry) and apply matching assets into the current project mid-task. Use when the user asks to reuse an image they captured/uploaded earlier, "pull a logo/screenshot from my library", or to find and drop a stored asset into the page being built.
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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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Detect installed CLI coding tools (Claude Code, Codex, Cursor, Copilot, Cline and more), search GitHub for matching agent skills, and install them to the detected tools via OmniRoute's built-in APIs.
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Orchestrate multi-phase deep research with web search, memory retrieval, pattern matching, and synthesis into structured findings
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Visual + DOM diff between two recorded sessions at matching trajectory step ids; used for visual regression and replay verification
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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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Use when the user asks about Codex Rules behavior, injected project rules, supported rule file locations, matching, or environment configuration.
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Guided Cowork setup — install a matching plugin, try a skill, connect tools. Use when: set up cowork, setup cowork, get started with cowork, cowork onboarding, configure cowork, personalize cowork.
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The technique catalog: five velocity-matched SEAMS (zoom-through, INVERSE zoom-through, cut-the-curve, waterfall cut, rack-focus blur-cut) plus the two in-scene techniques — waterfall ENTRY (staggered arrival cascades for title cards / segment openers) and the nudge curve (slow-fast-slow three-phase group slides). Covers partial-travel (~12% of frame) velocity matching via mirrored power4 eases, the Z scale-sign rule, size-scaled blur (10px text / 18-20px full-frame), word-by-word staggered cuts, cascade pacing by element weight, and the 10/65/25 slide ratio. Read before authoring any transition, text-beat handoff, kinetic text entry, or group reposition. [depth, zoom, inverse-zoom, scale-sign, mirrored-zoom, rack-focus, pacing, velocity, cut-the-curve, waterfall, stagger, cascade, kinetic-text, title-card, segment-opener, nudge, slide, easing, group-motion, z-depth, motion-graphics, cinematic, transition, blur, directional-continuity]
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Search, install, and wire registry blocks and components into HyperFrames compositions. Use BEFORE hand-building any named visual — whenever a brief, a user, or a storyboard names a look, effect, treatment, or transition such as CRT scanlines, glitch, chromatic aberration, film grain, a shimmer sweep, a chart, a code or terminal window, a map, or a confetti burst — because roughly 400 hosted items already cover many of them and the search ranks all of them with nothing installed, no project, and no account. Also use when running hyperframes add or hyperframes catalog, installing one item or every block matching a tag, wiring an installed item into index.html, or working with hyperframes.json. Covers discovery, install locations, block sub-composition wiring, component snippet merging, and authoring a new block or component to contribute upstream (idea → scaffold → validate → PR).
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Processes mass spectrometry data with pyOpenMS. Supports proteomics and metabolomics workflows—feature detection, peptide/protein identification, label-free quantification, adduct/accurate-mass annotation, and complex LC-MS/MS pipelines. Supports extensive file formats and algorithms. For simple spectral comparison and small-molecule library matching use matchms.
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Processes, cleans, compares, and searches tandem mass spectra with matchms. Use for MS/MS file I/O, metadata harmonization, peak filtering, spectral similarity, library matching, score matrices, and molecular-similarity networks. Use pyopenms instead for LC-MS feature detection or proteomics pipelines.
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Queries the 1000 Genomes Project dataset (3,202 whole-genome-sequenced individuals, GRCh38) at the level of individual participants. Use when a question is about individuals or variants in the 1000 Genomes Project cohort: which individuals carry variants matching specific criteria in a gene or region, which individuals are homozygous-reference at a position, which variants exist in the dataset or carried by specified individuals in a gene or region, the relatedness between two specified individuals. Variants are returned with 1000 Genomes allele frequencies (AF), gnomAD v4.1 exome and genome AF, AlphaMissense score, and HGVSp annotations.
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