「power」の検索結果

Systematically trace bugs backward through call stack to find original trigger

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Validate at every layer data passes through to make bugs impossible

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Spot patterns appearing in 3+ domains to find universal principles

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Test at extremes (1000x bigger/smaller, instant/year-long) to expose fundamental truths hidden at normal scales

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Replace arbitrary timeouts with condition polling for reliable async tests

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Force unrelated concepts together to discover emergent properties - "What if we treated X like Y?"

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Complete feature development with structured options for merge, PR, or cleanup

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Search previous Claude Code conversations for facts, patterns, decisions, and context using semantic or text search

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TDD for process documentation - test with subagents before writing, iterate until bulletproof

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Create isolated git worktrees with smart directory selection and safety verification

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Never test mock behavior. Never add test-only methods to production classes. Understand dependencies before mocking.

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Use when a phase has unresolved decisions before planning and no CONTEXT.md exists. Asks adaptive questions on the phase's gray areas and writes {phase_num}-CONTEXT.md with locked decisions; --auto, --chain, --power change the questioning.

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Use when starting any task, before invoking any other skill or GSD command, to route between Superpowers skills and GSD commands from project state and task scope. Fires first when both systems are installed.

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Use when starting any conversation - establishes how to find and use skills, requiring Skill tool invocation before ANY response including clarifying questions

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Phase 1 of the prd-taskmaster pipeline: brainstorm-driven discovery. Delegates to superpowers:brainstorming in Interactive Mode (one adaptive question at a time), or self-brainstorms in Autonomous Mode when no user is present. Intercepts before the brainstorming chain hands off to writing-plans — this skill owns the exit. Extracts constraints, calibrates scale (Solo / Team / Enterprise), and advances the pipeline to GENERATE.

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Phase 3 of the prd-taskmaster pipeline: smart mode selection and user handoff. Detects installed capabilities (superpowers, ralph-loop, task-master-ai, playwright, research providers), recommends ONE execution mode (A/B/C) with reasoned justification, appends the task-execution workflow to CLAUDE.md, surfaces a structured AskUserQuestion multi-option picker for user agency, and dispatches the chosen mode. Mode D (Atlas Fleet) is selectable only when detect_capabilities returns tier=premium (licensed atlas-launcher detected); otherwise it is a locked Atlas Pro teaser. Plan Mode is NOT used (spec section 13.5): AskUserQuestion is the sole user-agency mechanism. Declares HANDOFF complete so EXECUTE can follow.

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把图片、截图、海报、PPT 页面截图、HTML 或 SVG 设计稿转换成可编辑 PPTX 的 Codex skill。 当用户需要 image2ppt、image2pptx、图片转 PPT、截图转 PPT、PNG/JPEG 转可编辑幻灯片、 HTML/SVG 转 PPTX、把设计图拆成图片组件和文本框再拼成 PowerPoint、 或希望复用 Codex 内置生图能力把平面图重建为多元素可编辑 PPT 时，应该使用此 skill。 在 Codex 中处理二进制图片时，默认结合 imagegen skill：先用 Codex 视觉理解版式， 再用内置图片生成/编辑能力生成或清理多个组件图片，最后用本 skill 的脚本拼装 PPTX。

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Use when starting any conversation - establishes how to find and use skills, requiring Skill tool invocation before ANY response including clarifying questions

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Use when users want XiaoBei skill / xiaobei-skill / 小北在读研 style academic image-to-VBA reconstruction: convert academic figures, scientific diagrams, slides, screenshots, or other images into VBA, Office drawing code, PowerPoint/Excel/Word shapes, editable shape reconstruction, 1:1 recreation, pixel-like approximation, or hybrid editable Office shape reconstruction.

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Refine task prompts and propose controlled comparisons without claiming to change model settings or activate plugins. Use for this Bot Generator Bot template; creates drafts or simulations within its declared scope.

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Turn one confirmed security finding into a disclosure-ready GitHub advisory with root cause, proof of concept, impact, and source evidence. Use for reporting an established vulnerability, not discovering or validating one.

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Train or fine-tune SentenceTransformer bi-encoders, CrossEncoder rerankers, or SparseEncoder models, including losses, negatives, evaluation, distillation, LoRA, and Matryoshka. Use for sentence-transformers training tasks.

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Train and fine-tune transformer language models using TRL (Transformers Reinforcement Learning). Supports SFT, DPO, GRPO, KTO, RLOO and Reward Model training via CLI commands.

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Run Hugging Face models in JavaScript or TypeScript with Transformers.js, WebGPU, or WASM across browser, Node.js, Bun, and Deno. Use for client-side or JS-runtime inference, not Python training.

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