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概要と使いどころ
Run an offline ASO audit on canonical App Store metadata under `./metadata` and surface keyword gaps using Astro MCP. Use after pulling metadata with `asc metadata pull`.
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Create a new App Store Connect app record via browser automation. Use when there is no public API for app creation and you need an agent to drive the New App form.
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Track build processing, find latest builds, and clean up old builds with asc. Use when managing build retention or waiting on processing.
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Guidance for using asc cli in this repo (flags, output formats, pagination, auth, and discovery). Use when asked to run or design asc commands or interact with App Store Connect via the CLI.
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Resolve App Store Connect IDs (apps, builds, versions, groups, testers) from human-friendly names using asc. Use when commands require IDs.
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Determine whether an app is ready to submit, then drive the current App Store release flow with asc, including validation, staging, review submission, first-time availability, subscriptions, IAP, Game Center, and App Privacy checks.
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Full-text keyword search across every conversation at once (Telegram, Facebook, ChatGPT, Claude, notes, transcripts) over a local BM25/FTS5 catalog: instant, zero tokens, with snippets and chat-title hits. The exact-words lane, complementary to semantic search. Triggers: "/search <words>", "where did I write about <X>".
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Audits a website codebase and makes code changes so AI engines (ChatGPT, Claude, Perplexity, Google AI Overviews) can better discover, parse, quote, and cite the site. Covers structured data, content structure, technical signals, and freshness.
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Add a 'Read with AI' widget under published content: a copy-the-prompt button plus deep links that open the material already loaded into an agent (Codex, ChatGPT, Claude). Triggers: /read-with-ai, read with AI buttons, add AI buttons, widget under the article.
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Import any source into an Obsidian vault as well-linked atomic notes: social posts, Telegram HTML exports, ChatGPT JSON, voice-note transcripts, WhatsApp exports, Apple Notes, Notion dumps, pasted text, articles. Handles structure, frontmatter, provenance, dedup against existing notes and a closing RAG reindex. Triggers: "/obsidian-ingest", "import this into the vault", "file this".
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Researches what prompts people ask AI engines (ChatGPT, Gemini, Perplexity, Claude) about a product category and produces a prompts.csv artifact — a prioritized, strictly-schema'd list of the queries where the brand should be cited. Feeds the monitor workflow.
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Generate or audit an `/llms.txt` file at the site root that makes the site legible to LLMs and AI answer engines at inference time, following the llms.txt proposal (Jeremy Howard, 2024). Use this skill whenever the user asks to "build llms.txt", "create llms.txt", "generate llms.txt", "audit llms.txt", "make my site LLM-friendly", "expose the site to AI assistants", "let ChatGPT / Claude / Perplexity cite my site", "add an AI assistants index", or asks about `.md` companion pages for LLM consumption. Output is a valid `llms.txt` file (or an audit) plus optional `.md` companion page generation for top pages.
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Semantic + keyword search and connection-discovery across the user's own Apple Notes via the apple-notes MCP server. Use when the user wants to find, recall, or synthesize something from their notes,
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Instrument browser/web apps with the Application Insights JavaScript SDK (@microsoft/applicationinsights-web).
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Deploy web apps with backend APIs, database, and file storage. Use when the user asks to deploy or publish a website or web app and wants a public URL. Uses HTTP API via curl.
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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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Orchestrate AI/ML pipelines for data ingestion, model training, batch inference, and RAG indexing using Prefect, Airflow, or Dagster.
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Run structured AI red team exercises for jailbreak resistance, data exfiltration risk, harmful output controls, and agent tool abuse resilience.
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Build production-ready LLM applications, advanced RAG systems, and intelligent agents. Implements vector search, multimodal AI, agent orchestration, and enterprise AI integrations.
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Harden AI/LLM deployments against prompt injection, data exfiltration, model theft, and supply chain attacks.
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Prompt engineering regression test matrix register: baseline outputs, semantic drift thresholds, judge evaluations, and golden dataset.
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Memory is the cornerstone of intelligent agents. Without it, every interaction starts from zero. This skill covers the architecture of agent memory: short-term (context window), long-term (vector stor
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Build container-based Foundry Agents with Azure AI Projects SDK (ImageBasedHostedAgentDefinition). Use when creating hosted agents with custom container images in Azure AI Foundry.
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