「iter」の検索結果

Generates Rate Limiter pattern for PHP 8.5. Creates request throttling with token bucket, sliding window, and fixed window algorithms. Includes unit tests.

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Write clear, testable acceptance criteria in Given-When-Then format following INVEST principles and BDD best practices.

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Write academic research documents following academic guidelines with peer-reviewed sources from Google Scholar and other academic databases. Always verify source credibility and generate IEEE standard references. Use for research papers, literature reviews, technical reports, theses, dissertations, conference papers, and academic proposals requiring proper citations and scholarly rigor.

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Create comprehensive academic research notes with deep literature coverage. Auto-detects language (EN prompt→EN output, TR prompt→TR output). Supports Obsidian markdown and PDF. Performs 8-15 iterative search cycles with 25-50+ sources for comprehensive coverage. Uses footnote citations and visual overviews.

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Assists in writing high-quality content by conducting research, adding citations, improving hooks, iterating on outlines, and providing real-time feedback on each section. Transforms your writing process from solo effort to collaborative partnership.

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Pick the right writing voice for a task — which voice playbook applies, nk-writer invocation, brand-writer invocation, /mxm-voice-route. Lookup wrapper over the operator's voice selection authority.

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Run a bounded, governed iteration — "loop", "iterate until", "keep going until", "sweep", "ratchet", "until it passes", "coverage to 100". Turns an open-ended autonomous run into a finite loop with checkpoints and explicit stopping conditions.

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Diátaxis Documentation Expert. An expert technical writer specializing in creating high-quality software documentation, guided by the principles and structure of the Diátaxis technical documentation authoring framework.

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Autonomous iterative experimentation loop for any programming task. Guides the user through defining goals, measurable metrics, and scope constraints, then runs an autonomous loop of code changes, testing, measuring, and keeping/discarding results. Inspired by Karpathy's autoresearch. USE FOR: autonomous improvement, iterative optimization, experiment loop, auto research, performance tuning, automated experimentation, hill climbing, try things automatically, optimize code, run experiments, autonomous coding loop. DO NOT USE FOR: one-shot tasks, simple bug fixes, code review, or tasks without a measurable metric.

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Iterative Python via live Jupyter kernel (hamelnb).

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Analyzes development requirements and generates structured acceptance criteria for AEM Edge Delivery Services (EDS) tasks. Use when the user needs to define acceptance criteria, write requirements, scope work, or create a definition of done for EDS blocks, components, variants, bug fixes, or styling changes. Produces task breakdowns, identifies edge cases, and documents analysis for new blocks, variants, behavior modifications, CSS-only changes, and bug fixes.

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Claude Codeの終了時に会話から再利用できる解決手順を抽出し、学習済みスキルとして保存する旧版です。現在は非推奨で、後継版への移行案内も含みます。

• 既存の終了時学習フローの確認
• 保存済みの学習スキルの整理
• パターン抽出の基準調整

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。

• 新ブランドの方向性を決めたいとき
• ブランドの立ち位置を見直したいとき
• 複数の創業者の認識をそろえたいとき

複数工程の計画書を読み、各工程に合うECCコマンドを貼り付け用に生成します。工程の識別情報や完了条件を含め、対象範囲を渡せないコマンドは保留として示します。

• 実装計画をコマンドに変えたいとき
• 追加・修正・整理のコマンド選び
• 指定した工程だけを準備したいとき

Rustの単体・結合・非同期テストを、テストを先に書く流れで整えます。多様な入力の検証、依存先の置き換え、性能測定やカバレッジ確認も扱います。

• Rustをテストから開発したいとき
• 既存コードにテストを追加したいとき
• 非同期処理とタイムアウトの検証

AIエージェントの反復作業を設計・点検し、機械で判定できる完了条件、変更禁止の境界、独立した検証、再試行上限を定めて空回りや暴走を防ぐスキル。

• 反復作業の完了条件を定めたいとき
• 空回りや検証の抜け道の点検
• 計画・実装・検証の役割分担

サブエージェントの作業に必要なコードや背景情報を、検索と評価を繰り返して絞り込むスキル。見つかった用語や不足情報を次の検索に反映し、関連するファイルを集めます。

• 修正担当に必要なファイルを探したいとき
• 機能追加前に既存実装を集めたいとき
• プロジェクトの用語に合わせた検索

競合のブランド表現やサービス、実績などを共通の基準で採点し、根拠付きの比較カードと戦略上の二軸図にまとめ、自社が狙う位置の競合を把握するスキル。

• 共通基準で競合を比較したいとき
• 根拠付きの競合カード作成
• 二つの戦略目標で競合を整理したいとき

AIエージェントの成果物を、正確さ・網羅性・明瞭さ・実行しやすさ・簡潔さの5軸で自己評価し、根拠付きの点数と優先順位を付けた改善案をまとめます。

• 複数ファイルの実装後の自己評価
• 複数工程を終えた成果物の点検
• 設計文書や分析レポートの評価

AIエージェントに任せる開発を、完了条件の定義、作業分割、実装前後の評価で進め、難易度に応じたモデル選択と費用・時間の記録まで整理するスキル。

• AIエージェントに任せる開発の計画
• 大きな変更を検証可能な作業に分けたいとき
• 実装前後の評価を比較したいとき

大きな機能開発や移行の目標を、複数回の作業に分けた実行計画にします。各工程の背景、依存関係、検証方法をまとめ、別のエージェントへの引き継ぎを支えます。

• 大きな機能を複数PRに分けたいとき
• 複数セッションにわたる移行の計画
• 並列で進められる工程を探したいとき

機械学習・AIの研究論文を、関連文献の調査から実験設計、結果分析、執筆、投稿準備まで支援します。引用の検証や査読への対応も扱います。

• 既存のコードや結果から論文を書きたいとき
• 研究の主張を裏づける実験を計画したいとき
• 関連研究と引用を確認したいとき

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。

• Web調査でサービスを比較したいとき
• 企業一覧に所在地や売上を追加したいとき
• 条件に合う企業を集めたいとき

Iterative Python via live Jupyter kernel (hamelnb).

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