「search」の検索結果

A hybrid memory system that provides persistent, searchable knowledge management for AI agents (Architecture, Patterns, Decisions).

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Optimize content for AI search and LLM citations across AI Overviews, ChatGPT, Perplexity, Claude, Gemini, and similar systems. Use when improving AI visibility, answer engine optimization, or citation readiness.

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Build production-ready LLM applications, advanced RAG systems, and intelligent agents. Implements vector search, multimodal AI, agent orchestration, and enterprise AI integrations.

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Search for code patterns in decompiled output using Weggli semantic matching. Use when finding vulnerable code constructs like unchecked memcpy, buffer operations, or specific function call patterns in pseudocode.

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Search for raw byte patterns (hex sequences, opcodes) in binary code. Use when looking for specific instruction sequences, machine code patterns, UEFI SMI handlers, or known vulnerability signatures by their byte representation.

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Ask Claude, ChatGPT, and Gemini a question and capture the full trace behind the answer (the search queries each engine ran, the pages it retrieved, and the sources it cited, span by span). Use when asked to "trace an AI answer", "see what AI engines cite", "check AI citations", "which sources does ChatGPT/Claude/Gemini use", "why does the AI recommend X", or for any GEO (Generative Engine Optimization) measurement.

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Export Twitter/X data to CSV for analysis using Xpoz. Search by keywords, author, date range, and download complete datasets (up to 500K rows). Use when asked to "export tweets", "download Twitter data", "get tweets as CSV", "Twitter dataset", or "bulk tweet download".

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复杂探索资产化 / Complex Exploration：当用户面对复杂、不确定、多轮迭代的产品策略、Roadmap、商业化定价、竞品定位、复杂 PRD 前置探索、项目复盘或方法论沉淀任务时使用。它先判断任务类型，暴露隐含假设，重构真正问题，规划探索路径和中间产物，并在结束后沉淀认知、结构、方法论、工具和影响力资产。不用于简单润色、翻译、摘要、明确执行任务；问题只需早期认知校准时优先用 ai-collaboration-calibration，已有方案要压力测试时用 grill-me，系统专题研究用 research-topic-compiler。

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論文、学会、特許、データ、広報、受賞、アウトリーチを研究プロジェクトの成果台帳として整理する

研究評価指標（論文数、被引用数、h-index等）の収集・分析を行う

研究成果のプレスリリース、研究紹介、Web掲載、取材対応、英文概要の初稿と確認フローを作る

政策動向、研究力分析、公募情報、学内資源を統合し部局・研究グループ向けの研究戦略メモを作る

研究費公募情報を検索・フィルタリングする

研究データ管理計画（DMP）の作成とデータ公開・保管方針の整理を支援する

Relentless delivery mode for complex, multi-step tasks. Use when: multi-file features, unclear root cause debugging, multi-angle research, architecture decisions with trade-offs. Activates parallel subagent dispatch and strict verification.

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Write an analytical longform piece — a 4-phase pipeline from raw idea to finished text, with research-backed facts and a devil's-advocate pass before publishing. Invoke /longread <topic>. Triggers — "write a longread about X", "write an analytical breakdown of Y", "write an expert post", "turn this into an article".

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Autonomous goal loop — give it ONE goal plus how to verify it, the agent runs check→fix→check itself and comes back only with the finished result (code with audit, research with fact-check, content with critique, audit/backtest). Self-verification instead of constant supervision, with hard safety guards. Vary the loop with a verification rubric designed before it runs. Triggers — "work autonomously to the result", "don't come back until it's done", "run the loop yourself", "drive it to done".

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Runs a team of 50 LLM personas through a 30-round structured debate to predict market direction. Uses the Canvas Agent Swarm Service — the same shared infrastructure other skills use for smaller agent teams. Output is an influence-weighted consensus direction + trade recommendation with a transparent record of every argument, research query, and cross-examination.

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Research historical news events that moved (or are moving) an asset's price and plot them as data points directly on the chart. Click a marker in the Historic News tab to zoom the chart to that event and read the article. Useful for identifying the fundamental drivers behind price action — earnings, regulation, product launches, macro shocks, geopolitical events.

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Ingest GEODE research/knowledge into the mango-wiki Obsidian vault (render + sync).

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Audit and improve Generative Engine Optimization as a measurable discovery-to-citation pipeline. Use for /geo, AI-search visibility, citation readiness, and GEO benchmark work.

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Ground GEODE design and evaluation work in Stanford CS329A Parts 2 and 5. Use for test-time compute, planning, multi-step reasoning, deep research, LATS, independent subplans, best-of-N, repair depth, measurement replication, verifier authority, and GEODE/Eco²/SIL/Crucible comparisons.

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Auto-search and summarize latest AI/agent papers.

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Researches and compares free and open source software projects in a supplied domain, using either user-named candidates or a discovered shortlist. Use when evaluating FOSS alternatives, comparing GitHub popularity, maintenance, licences, domain fit, trade-offs, or producing a linked HTML comparison report.

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