「core」の検索結果

Build a structured interview scorecard for a role. Use when the user says "create an interview scorecard", "build an interview guide", "what questions should I ask for this role", "help me evaluate candidates consistently", "design the interview process", or wants to assess candidates against defined criteria - even if they don't explicitly say "scorecard". Also use when a recruiter or hiring manager wants to prevent gut-feel hiring.

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Presentation/Core/Engine split control plane — the canonical entry point for any work decomposing the Yuzu server into three binaries (presentation · core · engine) per ADR-0031-presentation-core-engine-decomposition / ADR-0032 (the admission interlock) / ADR-0033 (access-control spine). Use when the user says "/split", "/pce-split", "/decomposition", asks to plan or implement a split workstream (WS-A*, WS-B*, WS-X*), asks "what's our gap to the presentation/core split" or "is it safe to extract presentation/the engine yet", asks to audit split readiness, or starts work touching the seam (handlers calling stores directly, the INV-31-4 contract test, the Drogon port, `server/presentation` or `server/engine`, the `uce` DB grants, component service identity, or the ADR-0032 admission/grant/audit substrate — `use_case_run_id`, the release log, the capability-declaration registry).

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Analyze ad creatives (images and videos) extracted from competitor research. Use when given a directory of ad images, video files, or transcripts to evaluate ad quality, score visual and messaging effectiveness, assign a scale score for viral/engagement potential, and generate a cross-creative pattern summary. Triggered by requests like "analyze these ads", "score these creatives", "what hooks are competitors using", "evaluate the ad library", "give me a scale score", "analyze the ad folder", or "what's working in these ads".

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Assigns confidence scores to agent outputs based on multiple factors including source quality, consistency, and reasoning depth. Produces calibrated confidence estimates. Activate on 'confidence score', 'how confident', 'certainty level', 'output confidence', 'reliability score'. NOT for validation (use dag-output-validator) or hallucination detection (use dag-hallucination-detector).

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Measure real frontend performance — Core Web Vitals (LCP, CLS, INP), page-load traces, CPU and network throttling, Lighthouse accessibility/SEO scores, and heap growth — using chrome-devtools-mcp against a live browser. Trigger when asked "is the page fast enough", "measure Core Web Vitals", "why is this route slow", "run Lighthouse", "check for a memory leak", before any performance-gated certification (Built for Shopify, Core Web Vitals thresholds, store listing review), and before any launch or traffic-multiplier event. Measurement only — this skill never drives functional journeys.

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Chrome DevTools MCPを使ってWeb performanceを分析する。Core Web Vitals（LCP、INP、CLS）とFCP、TBT、Speed Indexを計測し、render-blocking resources、network dependency chains、layout shifts、cache、accessibilityの問題を特定する。表示速度の監査・計測・デバッグ・最適化、Lighthouse scoreの改善で使用する。既定スタックの必須スキルではないoptional群であり、要件で明示された場合、またはapp-orchestratorがv1前の計測として指示した場合のみロードする。事前学習の知識より最新の公式ドキュメントを優先する。

工程ごとの完了判定、品質ゲート、証跡、標準検証コマンド、例外運用を設計するスキル。 実装完了・テスト実施・品質確認完了・出荷可能を分離し、再利用可能な gate matrix を作る。 「全OK」「完了」などの曖昧な完了表現を排除し、証跡に基づく退出条件を定義する。 Use when defining Definition of Done, quality gates, exit criteria, release readiness gates, evidence requirements, exception handling, or standardized verification commands. Covers: definition of done, quality gate, exit criteria, release readiness, 完了判定, 品質ゲート. Distinct from project-completeness-scorer (which scores) -- this skill designs the gates and criteria themselves.

Builds a DRAFT weighted supplier evaluation matrix from supplier responses and the panel's agreed criteria, weights and scale: a provisional score per cell with the quoted evidence and anchor behind it, a register of every missing or partial answer, and calibration and sensitivity flags. Provisional for panel moderation; never recommends, awards or disqualifies. Use when the user asks to score, weight or rank supplier, bid or tender responses against agreed criteria, for example "score these bids", "build the evaluation matrix", "weight the tender responses" or "rank the suppliers against our criteria". Do not use for a side-by-side comparison without scores, use rfp-comparison-pack instead; for writing the criteria, use rfp-requirements-pack instead. Drafts for human review; never approves, authorises or signs off.

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Marp形式プレゼンテーションの専門レビュー・評価・改善スキル。 10軸スコアリング（100点満点）で品質を定量評価し、具体的な改善コード付きで提案する。 Use when the user asks to: - Review, evaluate, or critique a Marp presentation / プレゼンをレビュー / 評価 / 添削 - Improve, polish, or upgrade existing slides / スライドを改善 / ブラッシュアップ - Check slide quality, score slides, or audit a deck / スライドの品質チェック / 採点 - "このプレゼンどう？" "スライドを見てほしい" "プレゼン資料のフィードバック" Reads .md files with Marp frontmatter, scores across 10 dimensions, and outputs a detailed review report with concrete before/after code improvements. Works as a companion to the marp-slides skill (generation → review → improvement cycle).

Use when working with Coreweave — coreWeave GPU cloud management covering Kubernetes namespace inventory, GPU workload status, virtual server instances, persistent volume claims, node allocation, billing analysis, and network configuration. Use for comprehensive CoreWeave infrastructure assessment and GPU workload optimization.

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Optimize Core Web Vitals (LCP, INP, CLS) for better page experience and search ranking. Use when asked to "improve Core Web Vitals", "fix LCP", "reduce CLS", "optimize INP", "page experience optimization", or "fix layout shifts".

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Integrate and optimize Core ML models in iOS apps for on-device machine learning inference. Covers model loading (.mlmodelc, .mlpackage), predictions with auto-generated classes and MLFeatureProvider, compute unit configuration (CPU, GPU, Neural Engine), MLTensor, VNCoreMLRequest, MLComputePlan, multi-model pipelines, and deployment strategies. Use when loading Core ML models, making predictions, configuring compute units, or profiling model performance.

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TanStack Table (React Table) v9 ヘッドレステーブル (@tanstack/react-table) の API リファレンス。 ark-ui / chakra-ui のスタイル付き Table とは別。 useTable, tableFeatures, createColumnHelper, flexRender, createCoreRowModel, sorting, column / global / fuzzy filtering, faceting, pagination, row selection, expanding, grouping / aggregation, column / row の ordering・pinning・sizing・visibility, virtualization。 v8 legacy (useReactTable / getCoreRowModel) と v9 移行。

Apple オンデバイス機械学習フレームワークリファレンス。 Core ML / Create ML / Vision / Natural Language / Speech。 MLModel, MLModelConfiguration, MLMultiArray, MLComputeUnits, MLImageClassifier, MLTextClassifier, MLDataTable, VNImageRequestHandler, VNRecognizeTextRequest, VNCoreMLRequest, NLTagger, NLLanguageRecognizer, NLEmbedding, SFSpeechRecognizer, SFSpeechAudioBufferRecognitionRequest, SFTranscription。

検索に見つけてもらいやすいサイトを目指し、技術的な問題、ページの見出しや説明文、構造化データ、表示性能を点検し、ページごとの改善案と実装を進めるスキル。

• 検索に登録されない原因を調べたいとき
• タイトル・説明文・見出しの改善
• 記事や商品の構造化データ追加

F#の単体テストや結合テストを作成し、入力を自動生成する検証も取り入れるスキル。結果の確認方法、依存先の置き換え、テストの整理と実行を支援します。

• F#の単体テストを追加したいとき
• 自動生成した入力で性質を検証
• ASP.NET CoreのAPI結合テスト

CodeScene MCPでコード構造の保守しやすさを評価するスキル。編集前後のスコアを比較し、コミットやPRの前にAIによる変更で品質が下がっていないか確認します。

• 見慣れないファイルを編集前に確認したいとき
• AIの変更で保守性が下がっていないか確認
• スコアを比較しながらコードを整理したいとき

AIエージェントの成果物を、正確さ・網羅性・明瞭さ・実行しやすさ・簡潔さの5軸で自己評価し、根拠付きの点数と優先順位を付けた改善案をまとめます。

• 複数ファイルの実装後の自己評価
• 複数工程を終えた成果物の点検
• 設計文書や分析レポートの評価

Run the smallest relevant core, Wasmtime, HAP, or full Homecore test profile.

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Retrieve the composite country resilience score (0-100) and its domain/pillar breakdown for a single country. Use when the user asks how resilient a country is, or wants its numeric resilience score, trend, or per-domain breakdown.

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Run `@metaharness/darwin evolve {repo}` to mutate a harness's seven policy surfaces (planner/contextBuilder/reviewer/retryPolicy/toolPolicy/memoryPolicy/scorePolicy), sandbox-score each variant, and promote only measured wins. The model is frozen; the harness evolves. Closes the loop ADR-150 opens (score+genome describe; evolve changes). Degrades gracefully when @metaharness/darwin is absent (ADR-150 + ADR-153 architectural constraints).

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5-dimension harness readiness scorecard from `metaharness score {path}`. Returns harnessFit / compileConfidence / taskCoverage / toolSafety / memoryUsefulness + estCostPerRunUsd + scaffoldReady. Pure-read; subprocess invocation; degrades gracefully when MetaHarness is absent (ADR-150 architectural constraint).

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Looks up precomputed AlphaGenome Atlas effects for any GRCh38 single-nucleotide variant (AVI score with Phred and 18 SHAP feature attributions, plus raw and quantile scores for RNA-seq, DNase, ATAC, ChIP-TF, ChIP-histone, CAGE, PRO-cap, splicing, polyadenylation and contact-map tracks), scores variants or scans windows on demand with the AlphaGenome model for human and mouse (variant scoring, in silico mutagenesis, REF-versus-ALT track prediction), and builds Atlas website deep links. Use when the user mentions AlphaGenome, AlphaGenome Atlas, AVI or AlphaGenome Variant Impact, DeepMind variant effect prediction, or wants to prioritise or mechanistically interpret non-coding, regulatory, splicing, enhancer, promoter, or chromatin-accessibility effects of SNVs from a VCF, credible set, or region. Research use only; not a clinical tool.

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Plan and execute moving non-host-specific code (and its tests) from the OpenHuman core (crates/openhuman-core) into the vendored tiny* submodule libraries (vendor/tiny*), then release the submodule and re-pin the registry digests. Use when asked to "move X out of core", "upstream this into tinyfoo", "extract a crate", or to shrink the host to composition/policy only.

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