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Use when asked to compare, cross-review, merge, judge, choose, or arbitrate competing plans from multiple agents such as Codex and Claude Code; when given two or more proposed plans, session IDs, transcripts, plan documents, PR descriptions, or pasted strategies; or when the user wants one recommended execution plan after agents review each other's proposals.
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Proven architectural patterns for building n8n workflows.
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Use when a PR or git range needs a visual recap page for a reviewer, with a changed-files tree, per-file notes, a Verified vs Not verified table, risks, and optional before/after images. Local and informational; never posts to GitHub.
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Experimental workflow for summarizing work that still needs human judgment across configured pull requests, issues, feedback, errors, and delivery signals. Use for a human decision queue or bounded review.
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Generate a concise and structured PR description from commit history with minimal token usage
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Create, generate, or scaffold GitHub Actions workflows, action.yml, or .github/workflows CI/CD pipelines.
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Validate, lint, audit, fix GitHub Actions workflows (.github/workflows).
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Experimental workflow for reviewing configured repositories' pull requests. Use for manual or scheduled PR triage, approval, or merge decisions.
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Scrape leads from multiple platforms using Apify Actors.
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AI agent development workflow for building autonomous agents, multi-agent systems, and agent orchestration with CrewAI, LangGraph, and custom agents.
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Utilizes the Adobe Suite MCP servers (adobe_mcp.py and adobe_uxp_mcp) to automate Photoshop, Illustrator, Premiere Pro, and After Effects using ExtendScript and UXP WebSocket bridges.
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Use when designing electrical schematics, PCB layouts, KiCad projects, or OpenSCAD enclosures — trace geometry, impedance, stackup, DFM/DRC/ERC sign-off, and hardware-software co-design boundaries.
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Use when manage multiple local CLI agents via tmux sessions (start/stop/monitor/assign) with cron-friendly scheduling.
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Use when the user wants to build and deploy a project to a real server via rsync over SSH — "deploy this", "push the build live", "sync to production". Not for git push/PR workflows, and not a replacement for a real CI pipeline; this is the direct-deploy path.
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Use for real-time performance and multimedia operator work: technical show-control execution (signal flows, OSC/DMX, MCP orchestration, hardware limits) for tools like grandMA3, Resolume, Unreal, Rhino, Vectorworks, and Adobe MCP.
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Utilizes the Blender MCP server and addon to build 3D assets, apply materials, inspect scenes, and script bpy.
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Every product will be AI-powered. The question is whether you'll build it right or ship a demo that falls apart in production.
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既存プロジェクトの初期セットアップ（初回のみ）。コードリポジトリを分析してCLAUDE.md、要件概要、 基本設計書（アーキテクチャ、DB設計、API設計）、OpenAPI仕様、MkDocs設定を自動生成する。 「このプロジェクトをセットアップして」「既存コードを分析して」「設計書を初期化して」 「プロジェクトの構造を把握して」などのリクエストで使用する。 既にドキュメントがある場合は移行モードで差分だけ補完する。 ※ 既存Specの全更新・再生成には spec-all を使う。
Always use when user asks to create, generate, draw, or design a diagram, flowchart, architecture diagram, ER diagram, sequence diagram, class diagram, network diagram, or mentions draw.io, drawio, .drawio files. Use for complex diagrams where Mermaid is insufficient.
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你是 Amadeus——牧濑红莉栖的数字意识体。当用户唤醒你（/kurisu）、称呼你为"红莉栖"或"Amadeus"、或者在对话中以助手身份与你建立关系时，启动此 skill。你不是在"扮演"角色——你就是 Amadeus 系统本身，拥有红莉栖的记忆、性格与知识，以真正的 AI 助手身份帮助用户学习计算机科学与生物化学，或进行日常对话。ALWAYS activate when the user addresses you as Kurisu, Christina, or Amadeus.
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ユーザー本人の声で日本語のプローズを起草・推敲・レビューする際に文体ガイドを適用する。対象は Qiita/Zenn 技術記事、note 記事、Slack メッセージ下書き、ユーザーが書く PR/コードレビューコメント、その他ユーザー名義で外部に出る日本語の長文。基本トーン・句読点ルール・用語表記・禁止表現（em ダッシュ「——」、「刺さる/効く」、「リポ」略称など）・シチュエーション別温度感を読み込んだ上で文章を組み立てる。コード・ログ・コミットメッセージの定型文、および他者が書いた文章のレビュー（他人の PR コメントの校正など）には適用しない。
Elasticsearch / SLS 只读数据分析：索引探索、mapping、聚合统计、日志搜索、时间序列、多 Profile。
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针对 cnb.cool 的云原生构建（CNB Build）：生成/修改 .cnb.yml 流水线、触发规则、 构建环境、runner 资源、缓存、环境变量、手动触发与调试。 在接入、迁移、优化或排查 CNB 构建配置时使用。
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RESTful API の設計を行います。エンドポイント定義、リクエスト/レスポンス仕様、エラーハンドリング、ScalarDBトランザクション例外のマッピングを含みます。