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概要と使いどころ
Apple Silicon GPU コンピュート／数値計算リファレンス。MSL の kernel 関数属性・address space・ atomic/SIMD-group 関数、threadgroup sizing・argument buffer・indirect command buffer・ unified memory・GPU counters、MPS/MPSGraph（MPSMatrix, MPSNDArray, MPSNNGraph）、 MLX（mx.array, lazy evaluation, grad/vmap, mx.compile, mlx.nn, mlx.optimizers, distributed）。
Claude Code (code.claude.com) の CLI 本体リファレンス。 CLAUDE.md memory, settings.json, env-vars, model config, keybindings, statusline, terminal config, cli-reference (-p / --continue / --resume), sessions, checkpointing, worktrees, remote control, channels, deep links, troubleshooting。
Claude Code のセッション記録（~/.claude の履歴・セッションログ・memory）から、週ごとの問い（questions.json）に答える「ナレッジカード」を下書きし、本人が確認・修正したうえで機密スキャンを通し、Notion の「ナレッジカード」DB に提出する。引数なしなら先週（月曜〜日曜）の記録を集計し、確認のうえ Notion に提出する。「Claude Code の履歴をナレッジカードにまとめて」「先週のログからナレッジカードを作って」「ナレッジカードを提出したい」「今週のカードを出して」「週次の振り返りカードを作って」などの依頼で使う。週次のカード提出であり、個人の採点や評価ではない（セッション 1 本の採点は evaluate-session の領域）。
Stores and operates on sparse expression matrices for single-cell and large bulk RNA-seq, covering dgCMatrix/dgRMatrix/dgTMatrix when-each-is-fast, the dgCMatrix (CSC, R) <-> CSR (Python) implicit transpose, AnnData (cells-rows) <-> SingleCellExperiment (cells-cols) orientation flip, HDF5/h5ad vs Zarr cloud-native shift, HDF5SummarizedExperiment + DelayedArray for out-of-memory bulk, scanpy backed mode for large h5ad, the ~10-15% density crossover where dense beats sparse, 10X format proliferation (MTX vs CellRanger H5 vs h5ad), the dense-conversion memory blow-up, and Dask + Zarr for consortium-scale matrices. Use when choosing sparse format, working with single-cell-sized matrices, importing/exporting 10X, debugging R/Python interop transposes, processing matrices too large for RAM, or building cloud-native pipelines.
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LSF 作业内存不足时的调整技能。当作业因内存不够被挂起(SSUSP)或终止(EXIT/MEMLIMIT)时，通过调整 bsub -n 的节点（核数/slot）数量来扩大可用内存——可用运行内存 ≈ 5GB × 申请节点数。当用户说内存不足、作业被杀、OOM、需要更大内存，或排查 EXIT/SSUSP 作业时，配合 lsf-ncpgr skill 一起使用。
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A meta-skill that understands task requirements, dynamically selects appropriate skills, tracks successful skill combinations using agent-memory-mcp, and prevents skill overuse for simple tasks.
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Route agent work through AccInt's MCP memory loop: retrieve prior outcomes, resolve frames, and close commitments with evidence.
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A hybrid memory system that provides persistent, searchable knowledge management for AI agents (Architecture, Patterns, Decisions).
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Claude Code の過去のセッション記録（~/.claude の履歴・セッションログ・memory）から、他のメンバーと共有できる運用 Tips を抽出し、公式ドキュメントや論文などの一次情報で裏付けを取って、Markdown・Artifact・Notion に公開する。「過去の会話から Tips をまとめて」「Claude Code の使い方をチームに共有したい」「今月の学びを Tips にして」などの依頼で使う。セッション 1 本の効率採点ではない（それは evaluate-session の領域）。週次のナレッジカード提出は knowledge-cards で行い、このスキルはカードや記録から Tips 文書を作る下流工程にあたる。
Curate durable PWDEV Flow project decisions, lessons, and conventions. Use when the user asks to capture, list, show, link, supersede, or select project memory, or when an approved workflow decision should persist across phases.
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Build, update, and query a persistent project knowledge graph from skills, memory, docs, and code structure — stdlib Python only, no external tools. Dual-mode: skill-library (agent-loom) or application (any consumer repo). Load when the user asks for a knowledge graph, project map, skill relationships, query the graph, update the graph, or trace how components connect. Auto-runs on memory-handoff and project-setup bootstrap. Also triggers on "build the graph", "what connects to X", "map this project".
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Promote project-specific memories into strict, small global memory only when they are cross-project, stable, useful, safe, and worth the global context cost. Load when the user says make this global, remember across projects, save this globally, or promote this learning.
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Load bounded working context at the start of a coding session. FIRES ON EVERY FIRST USER MESSAGE in a fresh session, regardless of content — including bare greetings ("hi", "hello", "hey"), task-only openers, or "let's start". Also triggers on: "fresh session", "session start", "first message in a new thread", "new chat", "cold start", "begin work in this repo", "starting work", "continue from prior session", "what were we working on", "resume", "what happened last time", "load memory", "recall context", "create a handoff", "prior session context", "latest handoff", "current state", "decision context". Skip ONLY if the user explicitly says "fresh start" or "ignore prior context". Self no-ops if invoked mid-session when context is already loaded.
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Build the smallest, highest-signal context package for an AI coding task — goal, constraints, repo facts, boundaries, and a verification plan. Load when prompts are underspecified, the agent is missing key files or decisions, the user says "use the right context", "here's the repo", or when work is drifting due to missing constraints. Also triggers on "context engineering", "gather context", "what do you need from me", "before you start". Not for cross-session continuity (use memory-startup/memory-recall).
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A meta-skill that understands task requirements, dynamically selects appropriate skills, tracks successful skill combinations using agent-memory-mcp, and prevents skill overuse for simple tasks.
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A hybrid memory system that provides persistent, searchable knowledge management for AI agents (Architecture, Patterns, Decisions).
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Stores and operates on sparse expression matrices for single-cell and large bulk RNA-seq, covering dgCMatrix/dgRMatrix/dgTMatrix when-each-is-fast, the dgCMatrix (CSC, R) <-> CSR (Python) implicit transpose, AnnData (cells-rows) <-> SingleCellExperiment (cells-cols) orientation flip, HDF5/h5ad vs Zarr cloud-native shift, HDF5SummarizedExperiment + DelayedArray for out-of-memory bulk, scanpy backed mode for large h5ad, the ~10-15% density crossover where dense beats sparse, 10X format proliferation (MTX vs CellRanger H5 vs h5ad), the dense-conversion memory blow-up, and Dask + Zarr for consortium-scale matrices. Use when choosing sparse format, working with single-cell-sized matrices, importing/exporting 10X, debugging R/Python interop transposes, processing matrices too large for RAM, or building cloud-native pipelines.
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LSF 作业内存不足时的调整技能。当作业因内存不够被挂起(SSUSP)或终止(EXIT/MEMLIMIT)时，通过调整 bsub -n 的节点（核数/slot）数量来扩大可用内存——可用运行内存 ≈ 5GB × 申请节点数。当用户说内存不足、作业被杀、OOM、需要更大内存，或排查 EXIT/SSUSP 作业时，配合 lsf-ncpgr skill 一起使用。
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How to design contextual inputs for an always-on AI agent with episodic memory. Covers what data to feed the agent, how to structure observations and triggers, ambient context capture (screen, audio, calendar), context window budgeting, and retrieval strategies that keep the agent grounded in what's actually happening. Activate on: "what should the agent observe", "context inputs for agent", "ambient context capture", "agent triggers", "agent input design", "screenpipe integration", "context window budget", "what data to feed my agent", "/always-on-agent-inputs". NOT for: memory architecture and storage (use always-on-agent-architecture), application ideas (use always-on-agent-applications), safety concerns (use always-on-agent-safety).
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Design bounded applications and workflows for an always-on AI agent with episodic memory. Covers product ideas, persistence-dependent workflows, and constructed examples that make delegation, interruption, evidence, and opt-out explicit. Activate on: "what can an always-on agent do", "persistent agent use cases", "agent applications", "proactive agent ideas", "what to build with episodic memory", "always-on agent product", "personal AI assistant ideas", "/always-on-agent-applications". NOT for: building the architecture (use always-on-agent-architecture), designing inputs (use always-on-agent-inputs), safety and privacy (use always-on-agent-safety).
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A meta-skill that understands task requirements, dynamically selects appropriate skills, tracks successful skill combinations using agent-memory-mcp, and prevents skill overuse for simple tasks.
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A hybrid memory system that provides persistent, searchable knowledge management for AI agents (Architecture, Patterns, Decisions).
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OpenViking long-term memory plugin guide. Once installed, the plugin automatically remembers important facts from conversations and recalls relevant context before responding.
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This skill adds data(like resources) to OpenViking Context Database (aka. ov). Use when an agent needs to add files, data from URLs, or external knowledge during interactions. Trigger this tool when 1. is explicitly requested adding files or knowledge; 2. identifies valuable resources worth importing; 3. the user mentioned adding to OV/OpenViking/Context Database. This skill helps how to use CLI like `ov add-resource`, `ov add-skill` and `ov add-memory` to add resource data, skill files, memory files to OpenViking.
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