「prompt」の検索結果

スキルを作成・更新・プロンプト改善するためのメタスキル。 **最初のアクションは必ず AskUserQuestion**（インタビュー深度確認）。 **collaborative**モードでユーザーと対話しながら共創し、抽象的なアイデアから具体的な実装まで柔軟に対応する。 **orchestrate**モードでタスクの実行エンジン（Claude Code / Codex / 連携）を選択。 Anchors（主要3件・全7件は references/anchors.md 参照）: • Continuous Delivery (Jez Humble) / 適用: 自動化パイプライン / 目的: 決定論的実行 • The Lean Startup (Eric Ries) / 適用: Build-Measure-Learn / 目的: 反復改善 • Domain-Driven Design (Eric Evans) / 適用: 戦略的設計・ユビキタス言語・Bounded Context / 目的: ドメイン構造の明確化 Trigger: 新規スキルの作成、既存スキルの更新、プロンプト改善を行う場合に使用。 スキル作成, スキル更新, プロンプト改善, skill creation, skill update, improve prompt, Codexに任せて, assign codex, 実行モード選択, IPC Bridge統一, safeInvoke/safeOn, Preload API標準化, contextBridge, Electron IPC pattern

6 production-ready AI engineering workflows: prompt evaluation (8-dimension scoring), context budget planning, RAG pipeline design, agent security audit (65-point checklist), eval harness building, and product sense coaching.

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Use when the user uploads a screenshot of a hero section or landing page (or a URL/description of one) and wants a copy-paste-ready developer prompt to recreate it exactly in a tool like Lovable, Bolt, Replit, or Cursor. Produces prompts with exact hex colors, Tailwind classes, animation timing tuples, and component structure — not vague descriptions.

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Run a second, harder escalation pass using the original glazer prompt words verbatim. Use when prompts say `/tw-glazer`, when a first escalation still feels incremental, or when you want the exact original rhetoric preserved while forcing a sharper replacement rather than more polish.

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Run one explicit escalation pass using the original glaze prompt words verbatim. Use when prompts say `/tw-glaze`, when the first answer feels merely adequate, or when you want the exact original rhetoric preserved while pushing for a materially stronger direction.

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Mine Claude Code session data for analytics — token usage, tool rankings, skill invocations, session search, and prompt history. Use when asked about session stats, token costs, tool frequency, skill usage patterns, or finding past sessions by prompt text.

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Erweitert automation-self-care um Letter Hooks, Preflight-Bootloader, Dokument-Traversierungsregeln und selbstheilende Prompt-Kontext- Anreicherung für KI-Agenten und CLIs ohne native, ereignisgetriebene JSON-Lifecycle-Hooks (wie Antigravity / Gemini CLI). Nutzen, wenn ein Agent Preflight-Regeln injizieren, vor Arbeitsbeginn Memory/Gardener durchsuchen, Verzeichnis-Dokument-Lesestrategien erzwingen (CLAUDE.md / AGENTS.md) oder Sidecar-Tasks dynamisch an Skills und Sicherheitsprotokolle routen soll.

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Baut aus einem Chatverlauf oder aus bestehenden Automatisierungs-Prompts (z. B. eines anderen Agenten-Systems) eine selbstlaufende, user-neutrale Workflow-Automatisierung: einen wiederkehrenden Prompt bzw. Automations-Skill für Cron/Schedule/Loop. Alias: automations-extractor. Nutze diesen Skill bei „mach daraus eine Automatisierung", „das soll regelmäßig/nächtlich laufen", „extrahiere Workflows aus diesen Chatverläufen/Automationen", „Automation aus dieser Session bauen", oder bei `/workflow-extract`. Ergänzt fehlende Automations-Bausteine (Rotations-Auswahl, Check-Registry, Idempotenz, Log-Hygiene, Freigabe-Gate, Eskalations-Handoff, Monitor-Meldedisziplin) systematisch. Enthält auch den Fleet-Audit-Modus: bestehende Automations-Flotten auf Silent-Failures, Redundanz, Drift und Lücken prüfen („prüfe meine Automatisierungen/Scheduled Tasks/Cron-Jobs"). Soll stattdessen ein abrufbarer Skill (Fähigkeit auf Zuruf) entstehen, den Schwester-Skill skill-extractor nutzen.

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Flexible Bedingungssprache für Ziele, Prompts und Aufträge. Übersetzt Bedingungen, Zeitpunkte und Reihenfolge-Abhängigkeiten in prüfbare Gates, damit ein Teilschritt erst nach belegter Freigabe ausgeführt wird. Immer verwenden bei /condition, /if, /if-only, /when, /after, /and oder /or sowie bei Formulierungen wie "erst wenn", "sobald", "nur falls", "nachdem", "warte bis", "danach" oder "vorher nicht". Auch verwenden, wenn mehrere Teilziele voneinander abhängen oder ein Goal eine spätere Freigabe enthält.

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Use when the user wants to send the same prompt to several LLMs and compare the answers - sequentially (stopwatch, clean per-lane timing) or in parallel (true race), with optional repetitions per model, judged by the starting model across quality, correctness, completeness, instruction fidelity and latency (time is only one dimension). Triggers on /compare-race, 'model race', 'vergleiche modelle', 'gleicher prompt an mehrere modelle'.

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Reviews the instructions text and skills of a declarative agent, with its stated capabilities, knowledge sources and audience, for prompt-injection exposure, data-leakage paths, over-broad permissions and missing refusals, and returns an attack-surface map, a findings table with severity, quoted evidence and attack path, one pasteable fix per finding, a probe pack the owner can run and a refusal-coverage table. Use when the user asks to "red-team this agent", "check these instructions for prompt injection", "could this agent leak data", "review the permissions on my agent" or "what should this agent refuse". Do not use for checking a SKILL.md against the format rules, use skill-file-reviewer instead; do not use for designing the launch test set, use agent-evaluation-plan instead. Drafts for human review; never approves, authorises or signs off.

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Reads existing brand DNA, keywords.csv, and prompts.csv, then produces a plan.csv — a strictly-schema'd content architecture telling the next pipeline step which pages to create, for which keyword/prompt clusters, and in what build order.

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Researches what prompts people ask AI engines (ChatGPT, Gemini, Perplexity, Claude) about a product category and produces a prompts.csv artifact — a prioritized, strictly-schema'd list of the queries where the brand should be cited. Feeds the monitor workflow.

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**MANDATORY for ALL MCP server work** - mcp-use framework best practices and patterns. **READ THIS FIRST** before any MCP server work, including: - Creating new MCP servers - Modifying existing MCP servers (adding/updating tools, resources, prompts, widgets) - Debugging MCP server issues or errors - Reviewing MCP server code for quality, security, or performance - Answering questions about MCP development or mcp-use patterns - Making ANY changes to server.tool(), server.resource(), server.prompt(), or widgets This skill contains critical architecture decisions, security patterns, and common pitfalls. Always consult the relevant reference files BEFORE implementing MCP features.

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DEPRECATED: This skill has been replaced by `mcp-app-builder`. Check if `mcp-app-builder` is available in the skills folder. If not, install it: `npx skills install mcp-use/mcp-use --skill mcp-app-builder` Use `mcp-app-builder` instead of this skill. Build Model Context Protocol (MCP) servers with mcp-use framework. Use when creating MCP servers, defining tools/resources/prompts, working with mcp-use, bootstrapping MCP projects, or when user mentions MCP development, tools, resources, or prompts.

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Provision a client-brand AI assistant in the NV oOS Pro Toolkit — brand intake, system-prompt authoring, tool selection, an idempotent provisioning script, credentials, and end-to-end verification. Use when creating a brand manager or social media assistant for a client brand (e.g. Aerlinn), onboarding a new brand into the Design Stack, replicating an existing brand assistant, or updating a brand assistant's prompt, tools, or campaign copy.

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Prompt engineering regression test matrix register: baseline outputs, semantic drift thresholds, judge evaluations, and golden dataset.

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Suno V6 統合スキル（V5.5 以前は退役済み）。アーティスト設定 → 歌詞生成 → 楽曲(Style/Exclude/YAML)生成の3ステップで曲を作る。 自由テキストで指示でき、足りない情報は対話で収集する。 全ての曲はアーティストに紐づく。アーティスト設定があれば歌詞・楽曲から開始。 トリガー: /suno, 曲作って, 歌詞書いて, スタイル作って, アーティスト作って, Suno prompt, Suno lyrics, Suno 用 YAML, Suno の WAV を整えて

Per-screen design spec generator for AI design tools (Stitch / Figma AI / Claude artifacts). Consumes per-feature PRDs from kta-prd-pipeline. Emits tool-agnostic markdown specs. Triggers — design spec, AI design prompt, screen mockup brief, Figma AI input, Stitch prompt, design system tokens, post-PRD design phase, generate design specs, design brief, mockup spec. DOES NOT generate Compose code, Kotlin code, or @Preview stubs.

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Per-screen design spec generator for AI design tools (Stitch / Figma AI / Codex artifacts). Consumes per-feature PRDs from kta-prd-pipeline. Emits tool-agnostic markdown specs. Triggers — design spec, AI design prompt, screen mockup brief, Figma AI input, Stitch prompt, design system tokens, post-PRD design phase, generate design specs, design brief, mockup spec. DOES NOT generate Compose code, Kotlin code, or @Preview stubs.

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The addition was a prompt injection, a form of AI attack that exploits an LLM s inability to distinguish between legitimate user prompts and those fro

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Prepare Stitch screen-generation, edit, image-to-design, and variant prompts with verified tool checks and design-system-aware wording.

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Use when the user asks how to build with OpenAI products or APIs, asks about Codex itself or choosing Codex surfaces, needs up-to-date official documentation with citations, help choosing the latest model for a use case, latest/current/default-model prompting guidance, or model upgrade and prompt-upgrade guidance; use OpenAI docs MCP tools for non-Codex docs questions, use the Codex manual helper first for broad Codex self-knowledge, and restrict fallback browsing to official OpenAI domains.

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Expert en ingénierie du contexte IA (compression de prompts, chunking, gestion tokens, optimisation fenêtre)

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