「quality」の検索結果

Web画面の新規作成や改修で、見た目、配置、動き、使いやすさを整えるスキル。デザイン方針を文書化し、実装と実ブラウザでの表示・性能確認まで進めます。

• 参考画像やサイトからLPを作りたいとき
• 既存の管理画面の配置や見た目の改善
• アニメーションや操作時の反応の追加

前回のnpm公開以降の変更を複数エージェントで点検し、個別の不具合から全体の互換性まで確認して、公開可否・バージョン更新案・変更履歴案をまとめるスキル。

• npm公開前の準備状況を確認したいとき
• 互換性変更と移行手順の点検
• バージョン更新案を確認したいとき

変更したコードの振る舞いを回帰テストで確かめてから、不要なコメントや重複、過剰な処理を整理します。変更範囲を限定し、検証結果と見送った修正も報告します。

• AIが書いた変更を整理したいとき
• 冗長なコメントや未使用コードの削除
• 重複や過剰な複雑さの整理

Ticketmasterのイベントと座席を検索し、予算や人数に合う候補を料金・座席情報付きで比較して、購入手続きへのリンクを案内するスキルです。

• 場所と日程でイベントを探したいとき
• 予算内のチケット比較
• 複数人分の座席選び

Androidから同期したGoogle Health Connectの歩数・心拍数・睡眠・運動記録を読み取ります。日ごとの傾向や細かな測定値、同期の抜けも確認できます。

• 日々の歩数や心拍数を振り返りたいとき
• 睡眠段階や中途覚醒を確認したいとき
• 運動時間や距離を振り返りたいとき

Apple Healthに同期された歩数や心拍数、睡眠、ワークアウトの記録を期間別に確認し、日々の変化や同期状況、データの欠けを調べます。

• 歩数や心拍数の推移を確認したいとき
• 睡眠段階や時間、中途覚醒の確認
• 運動時間・距離・消費カロリーの振り返り

複数のエージェントで調査・レビュー・移行を分担するWorkflow用スクリプトの書き方を案内します。並列処理、独立した検証、結果の統合や中断後の再開を設計するための資料です。

• 複数の視点でコードレビューしたいとき
• 異なる検索方法で調査したいとき
• ファイル移行を分担したいとき

変更したコードを、既存処理の再利用・単純化・効率・根本の仕組みを直す観点で点検し、意図した動作を変えない範囲で修正まで行う、品質改善向けのスキル。

• コミット前に変更コードを整理したいとき
• 重複処理を既存の補助関数に置き換え
• 無駄な計算や入出力の削減

動画用BGMや歌入り楽曲をGoogle Lyria 3で生成するため、モデル選択と指示文作成から試聴、実際の尺の確認、指定尺への仕上げまで支援します。

• 動画の尺に合うBGMを作りたいとき
• 自作の歌詞で楽曲を生成したいとき
• 生成音源の長さと品質の確認

When the user wants help with paid advertising campaigns on Google Ads, Meta (Facebook/Instagram), LinkedIn, Twitter/X, or other ad platforms. Also use when the user mentions 'PPC,' 'paid media,' 'ROAS,' 'CPA,' 'ad campaign,' 'retargeting,' 'audience targeting,' 'Google Ads,' 'Facebook ads,' 'LinkedIn ads,' 'ad budget,' 'cost per click,' 'ad spend,' 'should I run ads,' 'ABM,' 'account-based marketing,' 'B2B ads,' 'lead quality,' 'negative keywords,' 'Performance Max,' 'thought leader ads,' 'when should I kill an ad,' 'search terms report,' 'wasted spend,' or 'is this campaign working.' Use this for campaign strategy, audience targeting, bidding, and optimization. For bulk ad creative generation and iteration, see ad-creative. For landing page optimization, see cro. For outbound to target accounts, see cold-email. End every recommendation with facts, hypotheses, and missing data, and label unavailable inputs MISSING instead of estimating them.

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Runs the evals of a BMad skill through the agent harness the user works in and reports what they show: baseline against the bare model, variant against a stripped or prior version, quality against a rubric, and trigger accuracy of the description with an optional optimization loop. Use when the user asks to evaluate, benchmark, test the triggers of, grade, or compare versions of a skill, or when the bmad-toolsmith skill asks for an eval of a skill it built.

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Command-line interface for CloudAnalyzer — Agent-friendly harness for CloudAnalyzer, a QA platform for mapping, localization, and perception outputs. Supports 27 commands across 8 groups: point cloud evaluation, trajectory evaluation, ground segmentation QA, config-driven quality gates, baseline evolution, processing, visualization, and interactive REPL.

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12-agent academic paper writing pipeline. 11 modes (full/plan/outline/revision/revision-coach/abstract/lit-review/format-convert/citation-check/disclosure/rebuttal-audit). 6 paper types, 5 citation formats, bilingual abstracts, LaTeX/DOCX-via-Pandoc/PDF output. Style Calibration + Writing Quality Check + Anti-Patterns with IRON RULE markers. Triggers: write paper, academic paper, guide my paper, parse reviews, I got reviewer comments, revision roadmap, should we push back, conference rebuttal, grant panel response, audit my rebuttal, check my response draft, AI disclosure, check citations, citation check, check my references, verify references, look over the refs, 寫論文, 學術論文, 引導我寫論文, 審查意見, 我收到審查意見, 修訂路線圖, 評估回覆, 檢查引用, 引用檢查, 檢查參考文獻, 核對文獻, 논문 작성, 초록 작성, 논문 수정, 논문 계획을 도와줘, 심사 의견을 받았어, 심사 의견 반영, 답변서 점검, AI 사용 고지, 인용 확인, 인용 형식 검사, enmendar mi artículo, redactar artículo, guía mi artículo, analizar reseñas, auditar mi respuesta, verificar borrador de respuesta, verificar citas, divulgación de IA.

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Orchestrator for the full academic research pipeline: research -> write -> integrity check -> review -> revise -> re-review -> re-revise -> final integrity check -> finalize. Coordinates deep-research, academic-paper, and academic-paper-reviewer into a seamless 10-stage workflow with mandatory, coverage-bounded integrity checks, two-stage peer review, and auditable quality-assurance artifacts. Triggers on: academic pipeline, research to paper, full paper workflow, paper pipeline, end-to-end paper, research-to-publication, complete paper workflow, 연구부터 논문까지, 연구 주제 설정부터 논문 완성까지, 논문 전체 워크플로, flujo de trabajo académico, investigación a artículo, flujo completo de artículo, pipeline de investigación completa, publicación de investigación, flujo de trabajo completo del artículo.

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Evaluates scientific claims and evidence quality. Applies to experimental design validity, biases and confounders, statistical interpretation, evidence grading frameworks (GRADE, Cochrane Risk of Bias), and teaching critical analysis. Supports evidence appraisal and identifying flaws; formal peer review writing belongs to peer-review.

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Provides qualitative-first, evidence-traceable developmental review of scholarly works and audit low-stakes research-assessment rubrics with optional local quality controls. Never use for ranking people or consequential decisions.

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Generates scientific diagram drafts using Nano Banana 2 AI with smart iterative refinement. Uses Gemini 3.7 Flash for quality review. Refines when the review requests improvement, with at most two generations. Specialized in neural network architectures, system diagrams, flowcharts, biological pathways, and complex scientific visualizations.

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Analyzes Neuropixels extracellular recordings end-to-end with SpikeInterface. Covers loading SpikeGLX/Open Ephys/NWB data, preprocessing, drift/motion correction, Kilosort4 (and CPU) spike sorting, quality metrics, and unit curation (threshold-based, model-based UnitRefine, and AI-assisted visual review). Use when working with Neuropixels 1.0/2.0 recordings, spike sorting, or extracellular electrophysiology analysis.

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Open a high-quality external contributor PR against prisma/orm. Use when the user is an outside contributor (not a Prisma maintainer) and wants to submit a change as a pull request from a fork. Encodes the contribution flow from CONTRIBUTING.md so the resulting PR passes review on the first round.

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Understand audience demographics, preferences, behavior patterns, and engagement quality across Facebook, Instagram, YouTube, and TikTok.

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Autonomous Principal Design Technologist. Cures vibe-coded software from AI frontend slop using curated token archetypes and 7-axis quality gating.

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Use when reviewing AI-generated code before merge or execution: plan AST/security checks, isolated behavior tests and evidence, with language-specific coverage limits.

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Build AI-focused SRE incident response practices for LLM outages, degraded quality, runaway cost events, and safety regressions.

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Autonomous AI agent benchmark evaluation register: task completion rates, planning accuracy, tool invocation precision, and cost benchmarks.

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