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Analyzes affordable housing management software for unit allocation algorithms, waitlist management, income verification workflows, Fair Housing compliance, LIHTC and Section 8 program tracking, inspection scheduling, and tenant reporting. USE THIS SKILL WHEN: - You are reviewing housing management software or tenant management systems - Someone asks about Section 8, LIHTC, or public housing program compliance - You need to audit unit allocation algorithms for fairness or bias - A project involves waitlist management, income verification, or rent calculations - You are evaluating HUD compliance (50058, EIV, PIC submissions) - Someone mentions Fair Housing, reasonable accommodation, or protected class handling - You need to review HQS/NSPIRE inspection tracking or abatement workflows - A codebase handles tenant eligibility, subsidy calculations, or housing vouchers TRIGGER PHRASES: "affordable housing", "Section 8", "LIHTC", "public housing", "waitlist management", "income verification", "Fair Housing", "HUD compliance", "rent calculation", "housing voucher", "tenant management", "HQS inspection", "unit allocation", "housing authority"

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Facilitate Kimball-style dimensional (data warehouse / BI) modeling sessions through conversation, producing DimML (Dimensional Modeling Language, YAML) as the primary artifact plus a bus-matrix + star-schema HTML. Use whenever the user wants to design fact tables, dimensions, a star schema, or a bus matrix — declaring grain, choosing SCD types, identifying conformed dimensions and measures (additivity) — by grilling one step at a time. Also invoke for refining an existing DimML, or when the user says "ディメンショナル・モデリング", "ディメンションモデリング", "スタースキーマ", "バスマトリクス", "ファクト表を設計したい", "グレインを決めたい", "DimML を育てたい", "Kimball で整理したい".

Orders and orients assembled contigs into chromosome-scale scaffolds from long-range linking data, inserting N-gap spacers (adds no sequence). Covers Hi-C/Omni-C scaffolding (YaHS, SALSA2, 3D-DNA/Juicer), Hi-C read-mapping prerequisites (map each end separately, no mate rescue, dedup, enzyme-aware), reading the contact map for misjoins/inversions/false-duplications, manual curation in Juicebox/PretextView (the VGP/DToL standard), reference-guided scaffolding (RagTag) and its karyotype-erasure hazard, genetic-map (ALLMAPS) and Bionano optical-map integration, chimera-breaking before scaffolding, gap-filling, and telomere/contig-vs-scaffold-N50 QC (tidk). Use when turning contigs into chromosomes with Hi-C, integrating a linkage map or optical map, choosing a scaffolder by available linking data, or judging whether a chromosome-scale assembly is trustworthy.

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Analyzes base-editing screens for variant function. Covers library design (Sanson 2020 GRACE, Hanna 2021 BRCA1/2 SNV scanning, Cuella-Martin 2021), CBE vs ABE chemistry choice (BE3/BE4 vs ABE7.10/ABE8.20/ABE8e), editing-window math (positions 4-8 from PAM-distal end, wider for ABE8e), bystander-edit quantification and the variant-call ambiguity it creates, sgRNA-efficiency filtering before hit calling, indel byproduct interpretation, the substitution-vs-indel diagnostic, variant annotation against ClinVar / COSMIC, and the Broad be-validation-pipeline. Use when designing a BE variant screen, choosing CBE vs ABE for a specific edit, interpreting bystander-confounded hits, distinguishing functional signal from indel artifact, integrating CRISPResso2 output with screen scoring, or deciding BE vs PE for SNV installation.

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Orders and orients assembled contigs into chromosome-scale scaffolds from long-range linking data, inserting N-gap spacers (adds no sequence). Covers Hi-C/Omni-C scaffolding (YaHS, SALSA2, 3D-DNA/Juicer), Hi-C read-mapping prerequisites (map each end separately, no mate rescue, dedup, enzyme-aware), reading the contact map for misjoins/inversions/false-duplications, manual curation in Juicebox/PretextView (the VGP/DToL standard), reference-guided scaffolding (RagTag) and its karyotype-erasure hazard, genetic-map (ALLMAPS) and Bionano optical-map integration, chimera-breaking before scaffolding, gap-filling, and telomere/contig-vs-scaffold-N50 QC (tidk). Use when turning contigs into chromosomes with Hi-C, integrating a linkage map or optical map, choosing a scaffolder by available linking data, or judging whether a chromosome-scale assembly is trustworthy.

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Analyzes base-editing screens for variant function. Covers library design (Sanson 2020 GRACE, Hanna 2021 BRCA1/2 SNV scanning, Cuella-Martin 2021), CBE vs ABE chemistry choice (BE3/BE4 vs ABE7.10/ABE8.20/ABE8e), editing-window math (positions 4-8 from PAM-distal end, wider for ABE8e), bystander-edit quantification and the variant-call ambiguity it creates, sgRNA-efficiency filtering before hit calling, indel byproduct interpretation, the substitution-vs-indel diagnostic, variant annotation against ClinVar / COSMIC, and the Broad be-validation-pipeline. Use when designing a BE variant screen, choosing CBE vs ABE for a specific edit, interpreting bystander-confounded hits, distinguishing functional signal from indel artifact, integrating CRISPResso2 output with screen scoring, or deciding BE vs PE for SNV installation.

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Locate CCSPlayerInventory::GetItemInLoadout in CS2 server.dll / libserver.so via IDA Pro MCP and emit a fresh, minimal-unique signature or offset for the WeaponPaints gamedata entry "CCSPlayerInventory::GetItemInLoadout" (symbol CCSPlayerInventory_GetItemInLoadout). Non-virtual inventory method resolving a player's loadout item. Shortlist via callers inside CCSPlayerInventory code that walk the loadout item cache (m_pSOCache / CGCClientSharedObjectCache), and via the CSO/econ loadout message paths. The function takes an item definition index + loadout slot and returns the matching CEconItemView — the body iterates a small item list comparing definition indices and loadout slots. Trigger: CCSPlayerInventory_GetItemInLoadout, CCSPlayerInventory::GetItemInLoadout

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This skill should be used when the user wants to "test a claim against data", "validate an empirical hypothesis", "refine a model/theory with evidence", "characterize a pattern and verify it", "演繹と帰納で検証", "仮説をデータで検証して更新", "実例と反例で確かめる", "弁証法ループ", "主張を現物で裏取り", "傾向分析を検証して精緻化", or mentions iteratively updating a hypothesis by deriving predictions and testing them against a real corpus. NOTE: Use this for VALIDATING/REFINING an empirical claim or model against real data through a derive→test→update loop. Use strong-inference for debugging an UNKNOWN cause, and devils-advocate for adversarially stress-testing a DESIGN proposal.

Comprehensive offensive methodology for software supply chain attacks covering the full kill chain from reconnaissance through exploitation. Addresses dependency confusion across npm, PyPI, and NuGet ecosystems where internal registry override allows an attacker to inject malicious packages that shadow private dependencies. Covers typosquatting techniques for popular packages, compromised package injection via maintainer account takeover or social engineering, and build system attacks through Makefile injection, setup.py install hooks, and npm postinstall scripts. Extends into CI/CD artifact tampering where build outputs are replaced or modified in transit, code signing abuse through stolen or self-signed certificates, upstream repository compromise via commit injection or force-push to trusted repos, and container image supply chain attacks including base image trojaning and registry confusion. Maps to MITRE ATT&CK T1195.001 (Supply Chain Compromise: Compromise Software Dependencies and Development Tools...

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Systematic methodology for identifying and exploiting cryptographic implementation weaknesses in real-world applications. Covers padding oracle attacks against CBC-mode ciphers with PKCS7 padding (Vaudenay's original attack through modern padbuster automation), ECB mode exploitation including block cut-and-paste and byte-at-a-time decryption, hash length extension attacks against SHA1/SHA256/MD5-based MACs using HashPump, RSA vulnerabilities including small public exponent, common modulus, Bleichenbacher PKCS1v1.5 padding oracle, and Coppersmith's method for partial key recovery. Addresses weak PRNG exploitation targeting time-seeded generators and Mersenne Twister MT19937 state recovery from observed outputs, timing side-channel attacks against comparison operations, nonce reuse in AES-GCM leading to authentication key recovery, and key derivation weaknesses including insufficient iteration counts and missing salts. Primary tooling includes padbuster, RsaCtfTool, hashpump, and PyCryptodome for building c...

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macOS上のOpenClawをmainの最新版へ更新し、Gatewayとアプリの動作を確認します。CIの失敗修正や、公開を伴わないリリース検証も扱います。

• macOSのOpenClawを更新したいとき
• 更新後のGatewayとアプリの動作確認
• 現在のmainに対するCIの失敗修正

指定したコミットやブランチなどを基準にコードの変更を確認し、開発規約への適合と仕様の実現を別々にレビューします。二つの観点の指摘を分けて報告するスキルです。

• ブランチやPRの変更レビュー
• 指定コミットやタグ以降の確認
• 文書化された開発規約との照合

書きたいテーマを質問で掘り下げ、印象的な一文や体験、比喩、考えかけの断片を集めます。構成は決めず、文章の素材を一つのMarkdownファイルに蓄積します。

• 記事の構成を決める前の素材集め
• 体験や観察を文章の断片にしたいとき
• 考えの軸になる比喩や言葉探し

複数のマシンで動くUncloudのサービスを配備・管理するスキル。uc CLIで公開ポートやCaddyの設定、台数調整、ログ確認、ボリューム管理を進めます。

• Composeからサービスを配備したいとき
• WebアプリをHTTPS公開したいとき
• NASやルーターへの経路設定

Swift 6.2への移行や並行処理の設計で、MainActorによる状態の保護、重い処理の明示的なバックグラウンド実行、コンパイルエラーの解消を支援するスキル。

• 既存アプリをSwift 6.2へ移行したいとき
• データ競合のコンパイルエラー解消
• 重い計算をバックグラウンドへ移したいとき

Mailtrapで登録確認やパスワード再設定のメール送信を実装します。開発用のテスト環境と本番の送信先を分け、認証やドメイン確認、配信失敗への対処も整理します。

• 登録確認メールを追加したいとき
• パスワード再設定メールの実装
• 実際に配信せずテストしたいとき

複数店舗の販売データや商品の特性をもとに、需要予測、安全在庫、発注量を検討するスキル。販促後の需要減少や季節商品の値下げ時期まで計画を支援します。

• 商品ごとの需要予測方法の選定
• 仕入れ先の納期変更に伴う安全在庫の見直し
• 販促中と終了後の需要を見積もりたいとき

Spring BootやQuarkusのJavaコードを、命名、例外処理、データの変更制限、テストなどの規約に沿って書き、レビューするスキル。

• Javaコードの規約レビュー
• Optionalやstreamsの使い方の確認
• パッケージとプロジェクト構成の整理

Floxで開発ツールやデータベースの構成・バージョンを設定ファイルにまとめ、macOSとLinuxで再現できる開発環境を作り、チームで共有するスキル。

• チームで開発環境を揃えたいとき
• 言語ツールとシステム依存関係の管理
• PostgreSQLやRedisのローカル起動

Axolotlで大規模言語モデルを追加学習するため、YAML設定やデータ形式、学習手法の使い方を案内します。複数GPUの設定や不具合の調査にも使えます。

• 追加学習用のYAML設定を作りたいとき
• LoRAやQLoRAの学習方法の確認
• データ形式とAPIの使い方の確認

Linkアプリで利用者の承認を受け、Hermesが買い物や有料APIの支払いを進めるスキルです。使い捨て仮想カードと共有決済トークンを使い分けます。

• Linkで承認してオンライン購入
• HTTP 402を返す対応APIへの支払い
• LinkアカウントとHermesの接続

機械学習の実験設定や精度をW&Bに記録し、学習状況の可視化と実験間の比較を支援します。学習条件の自動探索や、モデル・データの版管理にも使えます。

• 学習実験ごとの精度を比較したいとき
• 学習状況をダッシュボードで確認
• よりよい学習条件を探索したいとき

ドメインのサブドメイン、SSL証明書、登録情報、DNSレコードを調べるスキル。複数ドメインの一括調査や登録状況の推定に対応し、結果をJSONで返します。

• 公開ログからサブドメインを探したいとき
• SSL証明書の期限を確認したいとき
• 登録情報やDNS設定を調べたいとき

Claude Codeのプラグイン設定をプロジェクト別のファイルに保存し、動作を切り替える実装を支援します。設定の読み取り、初期値、値の検証まで扱います。

• プラグインにプロジェクト別設定を追加
• フックの有効・無効を切り替えたいとき
• エージェントの作業内容や状態の保存