「oop」の検索結果

Use when evaluating macro dislocations, reflexive feedback loops, policy shifts, positioning squeezes, and asymmetric bets in a George Soros style.

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Design an auditable playbook when no narrower one fits: a large migration, an ambitious multi-part change, or work a human reviews after stepping away. Scales rigor to the task, runs a hypothesis loop, and logs decisions. Use for /figure-it-out or 'figure it out'.

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Sketch types, signatures, and module structure before code, then stay in the loop while implementation fills in. Use for /architect, 'architect this', 'design this', or non-trivial work where jumping to code would lock in the wrong shape.

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Apply when designing commands, lifecycle steps, or processing loops that run amid crashes, restarts, and retries. Converge to the same end state regardless of partial prior runs.

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Full build workflow for adding new syscall descriptions to syzkaller

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Transform sequential Python code into parallel/concurrent implementations. Use when asked to parallelize Python code, improve code performance through concurrency, convert loops to parallel execution, or identify parallelization opportunities. Handles CPU-bound (multiprocessing), I/O-bound (asyncio, threading), and data-parallel (vectorization) scenarios.

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Guide for translating Python classes, inheritance, and object-oriented patterns to Scala. Use when converting Python code with classes, dataclasses, abstract classes, inheritance, properties, static methods, class methods, or design patterns.

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Use this skill when implementing the inner control loop for a quadrotor — attitude (roll/pitch/yaw) PID control and attitude planning (converting desired acceleration to desired Euler angles). Covers gain layout, integral reset pattern, and the attitude planner inverse kinematics.

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Reference for the GRPO (Group Relative Policy Optimization) algorithm. Use when implementing, debugging, or verifying a GRPO training pipeline — covers the mathematical formulation (group-relative advantages, clipped surrogate loss, KL penalty), the training loop (generate → score → advantage → loss), log-probability computation, advantage estimation, and relationship to PPO/REINFORCE.

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Use this skill when implementing the outer control loop for a quadrotor — position PID control (position/velocity error → thrust and desired acceleration) and trajectory planning from flight-plan waypoints (takeoff, hover, fly, land segments → smooth 15-row state matrix).

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Train GPT-2 scale models (~124M parameters) efficiently on a single GPU. Covers GPT-124M architecture, tokenized dataset loading (e.g., HuggingFace Hub shards), modern optimizers (Muon, AdamW), mixed precision training, and training loop implementation.

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Use this skill when implementing PID control loops for adaptive cruise control, vehicle speed regulation, throttle/brake management, or any feedback control system requiring proportional-integral-derivative control.

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Identify and verify loop invariants for correctness proofs

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Automated Big-O complexity analysis of code and algorithms. Performs static analysis of loop structures, recursive call trees, space complexity estimation, and amortized analysis with detailed derivation documents.

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LangChain ReAct agent implementation with tool binding for reasoning and action loops

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Human-in-the-loop integration for LangGraph workflows with approval and intervention points

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SONA self-optimizing neural architecture with ReasoningBank trajectory learning, EWC++ anti-forgetting, and reinforcement learning feedback loops.

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Language-specific auto-lint/format/typecheck pipeline. Supports Python (ruff+pyright), TypeScript (prettier+eslint+tsc), Go (gofmt+golangci-lint). Auto-fix and convergence loops.

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Multi-dimensional code review across correctness, security, performance, and maintainability with confidence-gated reporting and remediation loops.

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Use when a task needs an app on the user's own screen — a native desktop application (instrument control software, Origin, GraphPad, ImageJ, a reference manager, a spreadsheet), or a desktop browser window that needs window-level control. Read before the first `computer` call. Covers the observe-act-observe loop, why element indexes go stale, which action to prefer for which control, what "unverified" means and why it must never be reported as success, and the recovery for each error code. Not for page-level web automation (use the browser connector) and not for anything that can be done from the shell.

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Use when creating or editing skills, before deployment, to verify they work under pressure and resist rationalization - applies RED-GREEN-REFACTOR cycle to process documentation by running baseline without skill, writing to address failures, iterating to close loopholes

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Execute a task with sub-agent implementation and LLM-as-a-judge verification with automatic retry loop

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Write idiomatic PHP code with generators, iterators, SPL data structures, and modern OOP features. Use PROACTIVELY for high-performance PHP applications.

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Master modern JavaScript with ES6+, async patterns, and Node.js APIs. Handles promises, event loops, and browser/Node compatibility. Use PROACTIVELY for JavaScript optimization, async debugging, or complex JS patterns.

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