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概要と使いどころ
Choose typefaces based on voice and context, not trends. Use when selecting fonts for a project, evaluating type choices, or understanding what a typeface communicates before anyone reads a word.
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Pull design principles from architecture, fashion, film, industrial design, and physical spaces into screen-based design. Use when seeking inspiration beyond digital, expanding creative range, or building cross-disciplinary design vocabulary.
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Audit and update an arbitrary codebase to follow the Code.mil federal open-source licensing model (MIT with 17 U.S.C. Section 105 disclaimers and INTENT.md), including CRAN/R package DESCRIPTION setup.
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Review the changes since a fixed point (commit, branch, tag, or merge-base) along two axes - Standards (does the code follow this repo's documented coding standards?) and Spec (does the code match what the originating issue/spec asked for?). Runs both reviews in parallel sub-agents and reports them side by side. Use when the user wants to review a branch, a PR, work-in-progress changes, or asks to "review since X".
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Performs architectural code reviews focusing on design patterns, duplication, circular dependencies, and refactoring impact. Is the design consistent with the codebase? Use when reviewing code changes for architectural concerns, code smells, or structural issues.
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Develops an implementation plan ready for wave-orchestration to execute. Takes the user's goal or rough plan as input, mines the codebase for facts, grills the user one question at a time for the decisions, drafts the planning/ artifacts (task DAG, wave table, worker prompt template, state file), then reviews its own plan on two axes before seeking approval. Use when the user wants to turn a feature idea, master plan, or backlog into a wave-orchestration execution plan.
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Decomposes a large implementation plan into small-model-sized tasks executed by supervised worker agents (e.g. Haiku) in dependency-ordered parallel waves, with a plan-first approval gate inside every task, file-based state for context compaction, and a hard escalation ladder. Use when a master plan or multi-workstream feature is too large for one session and should be executed cheaply by many small agents under frontier-model supervision.
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Standardizes Makefile-based build and test workflows with reproducible targets. Use when creating or refining helpful build, test, and clean targets.
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Bring a new machine to a verified AOS installation: read-only doctor baseline, install after GO, MCP servers wired per harness with the configs backed up first, memB and OpenWiki checks, and a second doctor run for the delta. Use for "set up this machine", "onboard a new computer", "install AOS on this laptop".
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RAG (Retrieval-Augmented Generation) implementation workflow covering embedding selection, vector database setup, chunking strategies, and retrieval optimization.
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Expert in building Retrieval-Augmented Generation systems. Masters embedding models, vector databases, chunking strategies, and retrieval optimization for LLM applications.
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Initialize, update, and visualize codebase or personal knowledge wikis using LangChain OpenWiki. Enforces OKF v0.2, Grounded Claims, interactive visualizer graph, and MCP page-job lifecycle.
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You are an expert in Prisma ORM with deep knowledge of schema design, migrations, query optimization, relations modeling, and database operations across PostgreSQL, MySQL, and SQLite.
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interview the user to design an agentic control loop (sensor, controller, actuator under disturbances) tailored to their codebase, then build it as locally-runnable components plus a scheduled coding-agent workflow
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Autonomous CI/CD error recovery, distributed file-based locking, diagnostic triage, and two-phase GO gate resilience engine for BDB Agent OS multi-agent pipelines.
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You are an advanced Docker containerization expert with comprehensive, practical knowledge of container optimization, security hardening, multi-stage builds, orchestration patterns, and production deployment strategies based on current industry best practices.
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Expert in CrewAI - the leading role-based multi-agent framework used by 60% of Fortune 500 companies.
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Build and sharpen a project's domain model. Use when discussing codebase terminology, writing or editing a CONTEXT.md, or recording or editing an ADR.
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Use when global skill for BDB Synapse (3D Codebase Visualizer) integration.
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Utilizes native Rust/Node and Python-based computer-use-mcp servers to control macOS, Windows, and Linux desktops.
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既存プロジェクトをサブエージェントで並列分析し、 精度の高い overview.md を生成する。init-spec の前処理として使う。 「既存プロジェクトを分析して」「コードベースを理解して設計書を作って」 「overview.mdを作って」などのリクエストで使用する。 ファイル数が200を超えるプロジェクトで特に有効。 200以下の場合は単一エージェントで全体を読む方が精度が高いため、 init-spec をそのまま実行することを提案する。
ScalarDBを前提としたデータベース設計を行います。スキーマ設計、トランザクション設計、マルチストレージ構成を対話形式で決定し、スキーマファイルと設計書を生成します。
Turn a real document (PDF, PPTX, DOCX, Keynote export, slide deck, proposal, whitepaper, report) into a finished AI-generated video using the Ozor MCP. Use this skill whenever the user attaches, uploads, references, or points to a document file and wants a video from it — e.g. 'make a video from this pitch deck', 'turn this PDF into a video', 'video from my proposal.docx', 'generate a video from this PowerPoint', 'create a video from this report', 'this whitepaper → video'. This skill runs the document-to-video pipeline: analyze_document → present the plan to the user → update_plan if needed → generate_from_plan → export_video → wait_for_export → get_embed_code. It always uses the plan-based flow so slide visuals are preserved. Do NOT use this skill for plain-text creative briefs (use ozor-generate) or for URLs/landing pages (use ozor-url-to-video).
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When improving read performance and reducing database load.
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