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概要と使いどころ
LLM-judge stage of an alpha-mining pipeline: take a miner's deterministic candidate list, keep only real signal, drop noise, and propose additions to that miner's curated note. Use after any zero-token detector run. Reads only the candidate digest and the home note, never the corpus. Triggers: "/alpha-judge <miner>", "judge the candidates".
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Use when performing cybersecurity operations - offensive or defensive - including threat detection and hunting, SOC operations, incident response, digital forensics and DFIR, malware analysis and reverse engineering, threat intelligence, cloud/container/network/application/API security, identity-access and zero-trust, OT/ICS and endpoint security, vulnerability and supply-chain management, DevSecOps, cryptography, AI security, compliance and governance, and red-team or penetration testing under signed rules of engagement; routes to one of 800+ technique playbooks mapped to MITRE ATT&CK, D3FEND, and NIST CSF.
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Reconstructed reference notes on US NRC software assurance guidance for digital computer software in nuclear power plant safety systems, built from seven public-domain sources (Regulatory Guide 1.168 Revision 2, July 2013; Regulatory Guides 1.169, 1.170, 1.171, 1.172, and 1.173 Revision 1, July 2013; NUREG-0800 Branch Technical Position 7-14 Revision 6, August 2016; pinned 2026-10-12). Use for software life cycle process questions, software requirements specifications, software configuration management plans, verification and validation with reviews and audits, test documentation and unit testing, and what NRC staff examine in a BTP 7-14 software review of plans, implementation, and design outputs. SCOPE LIMITS: NRC Regulatory Guides and the BTP 7-14 staff review position only; the endorsed IEEE standards (IEEE Std 603-1991, 7-4.3.2-2003, 828-2005, 829-2008, 830-1998, 1008-1987, 1012-2004, 1028-2008, 1074-2006), IEC 60880, IEC 61513, IEC 62138, and IAEA guides are cited by designation and edition only, with no standard text; RG 1.152 Rev 4, BTP 7-18, BTP 7-19, other SRP Chapter 7 sections, and NUREG/CR contractor reports are outside the pack; reflects the pinned 2013 and 2016 editions, not later agency actions; synthesized reference notes, not legal or licensing advice and not a substitute for the source documents. LICENCE: Public Domain (US Government work, 17 U.S.C. § 105).
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Knowledge base from NASA-STD-8729.1A — NASA's R&M (Reliability and Maintainability) standard covering spaceflight and support systems (Revision A, 2017-06-13). Use for NASA's objectives-driven R&M framework — the R&M objectives hierarchy (one Top Objective decomposed into four sub-objectives, paired with tailorable strategies), how R&M requirements are established inside the SMA Plan required by NPR 7120.5, the SMA Technical Authority concurrence/independent-evaluation governance, milestone vs. readiness review gates, the reliability/maintainability/availability vocabulary (Ai vs. Ao, the failure causal chain, risk as a triplet), and the R&M Evidentiary Methods catalogue (FMEA/FMECA, FTA, RBDA, RCM, LORA, plus the space-environment and parts-pedigree analyses). Scoped to NASA spaceflight and support systems and to assurance planning: it is an objectives-and-strategies standard, so it deliberately does NOT prescribe step-by-step analysis procedures (those live in the referenced NASA Preferred Reliability Practices) and is thin on facility R&M, detailed math/derivations, and non-NASA or commercial life cycles.
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Knowledge base from the DoD Test & Evaluation Enterprise Guidebook (August 2022 edition 8.02) with DOT&E-facing enterprise emphasis. Use for T&E enterprise roles (DOT&E vs USD(R&E)), DT&E/OT&E/LFT&E, cybersecurity T&E, MOSA/automation/digital enablers, suitability/reliability growth, and TEMP/Strategy/STE planning. Distinct routing from dod-te-guidebook (same guidebook family, pathway-deep pack). Guidance only—defer to DoDI 5000.89 and Title 10 for binding requirements.
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Knowledge base from the DoD Systems Engineering Guidebook (OUSD R&E, February 2022). Use for the DoD SE process model — the 16 SE processes (8 technical management + 8 technical) mapped to ISO/IEC/IEEE 15288, the event-driven technical reviews and audits across the Major Capability Acquisition life cycle (ASR, SRR, SFR, PDR, CDR, SVR/FCA, PRR, PCA), the Systems Engineering Plan (SEP), risk/issue/opportunity management, TPMs and leading indicators, system-of-systems and digital engineering, and the 24 design considerations (RAM, system safety, HSI, system security engineering, MOSA, supportability, etc.). Acquisition-program oriented: thin on detailed cost estimating, contracting law, and non-DoD or commercial life cycles.
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Knowledge base from MIL-STD-40051-2C (15 Dec 2015), Preparation of Digital Technical Information for Page-Based Technical Manuals. Use for TM/TDP structure, work packages, front/back matter, style/format, warnings/HAZMAT, change packages, content selection matrices, and plate exemplars. Primary Training & Documentation pack (cluster 25) with Ops & Maintenance procedure use—page-based (-2C) only, not IETM 40051-1.
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Análisis de requisitos de documentos: Analiza los documentos de concepto y requisitos en la carpeta docs/, verifica los requisitos con el código actual y crea un informe de diferencias consolidado.
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Canalización automatizada de desarrollo de software. Escanea proyectos, prioriza tareas, analiza código u orquesta bucles de desarrollo. Cero dependencias (solo la biblioteca estándar de Python).
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Procedimiento estándar para la incorporación de nuevos proyectos de software: análisis de funciones, revisión de calidad de código, lista de verificación e integración de tareas.
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Ciclo de desarrollo de 8 fases: solicitudes de funciones, estado actual, planificación funcional, frontend, planificación de backend, código de backend, pruebas, casos de uso. Marco iterativo para el desarrollo sistemático de software.
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Barrido sistemático de errores con un valor objetivo escalado a la base de código, escalado por duplicación, seguimiento de áreas y verificación final. Se utiliza al ejecutar /bugsweep o cuando el usuario solicita una revisión sistemática de errores.
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Entfernt KI-Spuren, Chat-Reste, Platzhalter und LLM-Stilmuster aus fertigen Texten und prüft die AI-Disclosure auf Vollständigkeit und korrekten Sitz.
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Ordner und Dateiablagen semantisch aufräumen: lokale Regeln und vorhandene Taxonomie erkennen, Dateien inhaltlich zuordnen, zusammengehörige Sets erhalten, klare Vorgänger-/Nachfolgerreihen und Logs archivieren, gemischte gültige und überholte Inhalte per Cut-and-Clue trennen und Löschkandidaten reversibel in einen Prüf-Papierkorb legen. Nutze diesen Skill bei „Ordner aufräumen“, „Dateien sinnvoll einsortieren“, „alte Versionen archivieren“, „Logdateien bereinigen“, „veraltete und gültige Inhalte trennen“ oder wenn beim Aufräumen Geheimnisdateien beziehungsweise Geheimnisse in einer Cloud-Ablage auffallen. Er funktioniert anbieter- und nutzerneutral allein; erkannte kompatible Module oder Dateidienste werden nur als optionale Beschleuniger genutzt. Für bereits vollständig definierte wiederkehrende Sammelregeln stattdessen eine regelbasierte Datei-Automation, für den Umbau einer ganzen Projektarchitektur einen Pipeline-/Projekt-Optimizer verwenden.
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Verweist auf das öffentliche, anbieterneutrale Modul build-your-users-mind: ein datenschutzbewusstes Verfahren zum Aufbau eines empirischen Theory-of-Mind-Präferenzmodells eines autorisierten Nutzers aus dessen eigenen Interaktionsprotokollen. Verwenden, wenn eine zuständige Person ein Entscheidungsavatar-Profil erstellen, validieren, anbinden oder pflegen möchte, ohne das persönliche Profil oder seine Belege zu veröffentlichen.
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Abbruchbedingung für autonome Loops: So weit wie möglich selbständig weiterarbeiten UND einen Loop erst beenden, wenn belegt ist, dass keine autonom ausführbare Aufgabe mehr vorliegt. Der bloße Eindruck "nichts mehr zu tun" reicht NICHT — er löst eine vierstufige Prüfkette aus (think/decide, _CONTROL/_DECISIONS, Gardener/USMC, decision-avatar/BYUM), die zuerst neue Aufgaben GEWINNEN muss, bevor der Loop enden darf. Jeder Kettenschritt meldet found/empty/unavailable statt eines binären Ergebnisses — "exhausted" gilt nur, wenn ALLE Quellen tatsächlich befragbar waren; ist mindestens eine Quelle unavailable, meldet der Skill "blind" statt "exhausted" und behauptet nichts Ungeprüftes. Nutze diesen Skill bei /work-autonomous, /waafap, "arbeite autonom weiter bis nichts mehr zu tun ist", als Goal-Bedingung innerhalb eines /loop, oder wenn geprüft werden soll, ob wirklich keine autonome Arbeit mehr übrig ist, bevor ein Loop/eine Session beendet wird.
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Eigenständige Navigations- und Routing-Strategie, die Verzeichnishierarchien nach oben und unten nach Wegweiser-Dokumenten wie CLAUDE.md, AGENTS.md, README.md und RULES.md sowie nach nutzerkonfigurierbaren Stichwörtern durchsucht. Die Konfiguration erfolgt über staircase-config.json oder config.json. Auch als Up-and-Down Routing oder Walking Bass Routing bekannt.
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Tiefe Pflegerunde für ein veröffentlichtes GitHub-Repository (Stufe 2): enthält den vollständigen surface-after-care-Durchlauf und ergänzt ihn um drei teure Schritte — rechtliche Ersteinschätzung über die Law-Checker mit Wiedervorlage nach einem Jahr (Gutachten bleibt gitignored im Repo), Querverweise zu verwandten Repos über ALLE Organisationen hinweg sowie das Nachziehen aller Sprachen auf App-Ebene, nicht nur in der Doku. Nutze diesen Skill bei "full after care", "deep after care", "tiefe Repo-Pflege", "große Runde", "Repo grundlegend durchgehen", wenn ein Repo länger nicht geprüft wurde, vor größeren Releases oder wenn rechtliche Relevanz, Querverweise oder Mehrsprachigkeit ausdrücklich Thema sind. Für die günstige, oft wiederholte Runde stattdessen surface-after-care; für die Erstveröffentlichung github-repo-care.
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Regelmäßiger Pflegedurchlauf für ein bereits veröffentlichtes GitHub-Repository (Stufe 1, günstig und oft wiederholbar): zuerst alle Distributionsflächen des Projekts ermitteln (npm, PyPI, Registries, Marketplaces, Stores, Website) und Änderungen später dorthin spiegeln, dann Topics setzen, Privacy-Gate, Dokumente auf Veröffentlichungsabsicht prüfen und interne Planungsdateien nachträglich ignorieren, Banner ergänzen, Aussagen im README gegen den echten Code-Stand abgleichen, Darstellung verbessern, Sprachfassungen der README vervollständigen, Sichtbarkeitsmaßnahmen umsetzen, Eintrag auf der Organisationsseite prüfen sowie offene Issues und Pull Requests abarbeiten. Nutze diesen Skill, wenn ein bestehendes Repo gepflegt, aufgeräumt, aktualisiert, aufgehübscht oder "mal wieder durchgesehen" werden soll, wenn ein Repo veraltet oder unaufgeräumt wirkt, bei Formulierungen wie "Repo-Pflege", "after care", "Nachpflege", "Repo auf Stand bringen", "aufräumen und pushen" oder bei rotierenden Qualitätsrunden über mehrere Repos. Für die tiefe Runde inkl. Rechtscheck und orga-übergreifenden Querverweisen stattdessen full-after-care nutzen; für die Erstveröffentlichung github-repo-care.
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Plant Haushaltsaufgaben, Routinen und Zuständigkeiten ohne Bindung an eine bestimmte App.
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Drafts one internal or external announcement (email, intranet post, town hall script, customer notice or press statement) in the organisation's voice from the facts, audience, sender and style guide the user provides, with a fact trace, reader-questions check, pre-send checks and an approvals checklist left blank for the named approvers. Use when the user asks to "announce this change to all staff", "draft the customer notice", "write the town hall script", "prepare a holding statement" or "rewrite this in our voice". Do not use for a digest of several items, use internal-newsletter-drafter instead; to pre-test a drafted message against personas, use communication-pretest-panel. Drafts for human review; never approves, authorises or signs off.
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Organize user-scoped CLEC episodes into traceable Traditional Chinese Obsidian pages. Use when Codex must group X, pCloud, Google Drive, Bilibili, Odysee, and RSS or Podcast sources by five-digit episode number; obtain and review transcripts through media-transcript; clean readable transcripts with the confirmed CLEC lexicon; anonymize students; or build the standard three-layer episode page.
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プロダクト要求仕様書(PRD)の新規作成・更新・レビューを支援する。AI駆動開発成果物フローのビジネス要求(D1)に位置する成果物で、方針・概念・体験設計・制約・受け入れ基準を扱う文書。具体的な横断要求(機能要求・非機能要求・UI/UX・セキュリティ・法務 等)は独立成果物のドメイン共通要求仕様書に集約し、PRD は要求 ID を持たない。BRD・アクター一覧・ドメイン定義書 を上流とし、BRD策定後、ドメイン共通要求仕様書の作成前に呼び出す。
ユースケース一覧の新規作成・更新・レビューを支援する。AI駆動開発成果物フローのビジネス要求(D1)に位置する成果物で、ユーザーストーリー一覧・ドメイン要求仕様書群を上流とし、**1 オペレーション(操作。ドメイン要求仕様書の業務状態遷移における 1 遷移)= 1 UC = 1 シーケンス図** の単位に分割した一覧。1 UC 1 行のフラット表で章分割せず、ID は通し連番(`UC-1`, `UC-2`, …)。**後続の D2 システム要件・D3 システム設計工程における最重要成果物であるシーケンス図の分割単位** となるため、各 UC は 1 本のシーケンス図に無理なく収まるオペレーション粒度(例: 設計書作成=「商品・特約選択」「保険料試算」「意向整合検証」「プラン比較提示・確定」に分割)とし、工程まるごとを 1 UC にしない。同一アクターのインライン例外(IRR)は同一 UC の alt 分岐に、別アクター・別トリガの収束業務とプロダクト共通能力(認証/中断再開/通知/帳票/同意/縮退/例外UX)は独立 UC に切り出す。ユーザーストーリー一覧の策定後、業務局面のオペレーション分解段階で呼び出す。