「ace」の検索結果

Code simplification suggestions — clarity, unnecessary complexity, redundant abstractions. Advisory only.

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Skill for the Panels area of paddock. 727 symbols across 76 files.

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Skill for the [key] area of paddock. 25 symbols across 5 files.

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Initialize a Git repository with an initial commit

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Convert existing tasks into actionable, dependency-ordered GitHub issues for the feature based on available design artifacts.

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Test coverage quality analysis — behavioral coverage, critical gap identification, test resilience evaluation.

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Skill for the Users area of paddock. 45 symbols across 12 files.

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Verify tasks marked [X] in tasks.md are implemented, not phantom completions (marked done but backed by missing or dead code).

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Perform a non-destructive post-implementation verification gate validating the implementation against spec.md, plan.md, tasks.md, and constitution.md.

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Create or update the feature specification from a natural language feature description.

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Skill for the Observability area of paddock. 105 symbols across 26 files.

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Verify tasks marked [X] in tasks.md are implemented, not phantom completions (marked done but backed by missing or dead code).

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Skill for the Sessions area of paddock. 50 symbols across 13 files.

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Skill for the Scripts area of paddock. 486 symbols across 34 files.

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Skill for the Integrations area of paddock. 25 symbols across 2 files.

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Review UI code for Web Interface Guidelines compliance. Use when asked to "review my UI", "check accessibility", "audit design", "review UX", or "check my site against best practices".

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Create distinctive, production-grade frontend interfaces with high design quality. Use this skill when the user asks to build web components, pages, or applications. Generates creative, polished code that avoids generic AI aesthetics.

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Map existing materials into a first knowledge record, or investigate a subject's history in depth. Use whenever the user asks to map, survey, go through, reconstruct or investigate what already exists - folders of documents, decision records, meeting notes, emails, exports, code - or wants a starting record built from existing materials, even when the word 'record' is never said: consult this before listing or reading the files yourself, because a map has an agreed scope, a protocol and a report. Also, once, at a suitable moment, to offer the starting choices where a workspace has no record and the work is clearly ongoing - never on a greeting. Learning while working needs no map. Requests come in any language.

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[Testing] Use when a workflow step or the user asks for integration test generation, diagnosis or traceability checks. --mode=review checks test quality; --mode=verify runs tests, with optional --fix-loop.

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[Utilities] Use when syncing the project-config file (default docs/project-config.json) with the current workspace structure. Not reference docs (scan) or CLAUDE.md (ai-context-refresh).

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[Implementation] Use when the user asks to build a feature from an idea or description with no plan file yet: research and trace the code, create and get the plan approved, build each phase with its tests, review, verify once, sync specs and docs. Existing plan: plan --mode=execute.

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Use when the user asks how to build with OpenAI products or APIs, asks about Codex itself or choosing Codex surfaces, needs up-to-date official documentation with citations, help choosing the latest model for a use case, or model upgrade and prompt-upgrade guidance; use OpenAI docs MCP tools for non-Codex docs questions, use the Codex manual helper first for broad Codex self-knowledge, and restrict fallback browsing to official OpenAI domains.

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Babysit a GitHub pull request after creation by continuously polling review comments, CI checks/workflow runs, and mergeability state until the PR is merged/closed or user help is required. Diagnose failures, retry likely flaky failures up to 3 times, auto-fix/push branch-related issues when appropriate, and keep watching open PRs so fresh review feedback is surfaced promptly. Use when the user asks Codex to monitor a PR, watch CI, handle review comments, or keep an eye on failures and feedback on an open PR.

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Fine-tune LLMs and VLMs using Unsloth on HF Jobs (Hugging Face on-demand cloud GPUs). Use when users want to fine-tune language models, train VLMs (Vision Language Models), do continued pretraining, domain adaptation, or run UV scripts on HF Jobs. Triggers on requests involving Unsloth training, HF Jobs GPU training, Qwen3-VL fine-tuning, Gemma VLM training, or LoRA fine-tuning on cloud GPUs.

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