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概要と使いどころ
Review, run, debug, and verify approved MATLAB or Beita Tianyuan modeling code against its plan, data contract, method decision, compatibility constraints, and experiment outputs, saving one compact JSON review.
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Parse a mathematical-modeling problem into goals, objects, data, constraints, outputs, subquestions, dependencies, variables, relationships, and human-confirmed success criteria before any method selection.
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Summarize modeling experiment evidence, compare the approved main method with a usable baseline, surface fallback triggers, and produce a decision-point or final report without creating routine per-round prose.
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Review, run, debug, and verify approved Python modeling code against its code plan, data contract, method decision, risk conditions, and experiment outputs, saving one compact JSON review.
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Generate and run minimal reproducible Python modeling code for the human-approved main method and usable baseline, saving compact experiment artifacts and a canonical run summary.
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Generate and run minimal reproducible MATLAB or Beita Tianyuan compatible code for the human-approved main method and usable baseline, with compact experiment artifacts and a canonical run summary.
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Translate a human-approved main method and usable baseline into a minimal language-neutral implementation and experiment contract. Use after G2.5 and data readiness, before Python or MATLAB code generation.
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Map contest attachments to subquestions, audit and clean raw data, and emit one reusable data profile with quality, coverage, imbalance, concentration, and method-readiness evidence for downstream risk screening.
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Build one compact choice card at a genuine mathematical-modeling judgment point. Use before method screening, after a meaningful experiment, or before final claim/freeze approval so the human chooses the trade-off while AI handles mechanical consequences.
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Build and maintain one global mathematical symbol and unit table from the problem frame and active method cards, resolving cross-subquestion conflicts before code or paper work.
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When the user wants to research keywords, find target keywords, or analyze search intent. Also use when the user mentions "keyword research," "keyword tool," "target keywords," "search volume," "search intent," "keyword difficulty," "topical map," "keyword clustering," "People Also Ask," "Google autocomplete," "autocomplete keywords," or "alphabet method." For clusters, use content-strategy.
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Use when an agent drives Unity 6.3 (6000.3) on a Mac for any task: batch mode and -executeMethod jobs, a running editor (the user's GUI editor or a headless one), the Unity CLI and com.unity.pipeline, MCP servers, the Test Framework, command-line builds; when a batch run fails silently, 'Scripts have compiler errors', a capture comes back black or pink, or a result must be proven with numbers and a frame; or when a Unity brief must go to the right scenario-unity-* specialist.
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Use when a Scenario output must be checked and improved rather than accepted first roll: iterating a generation until it matches the brief, fixing a batch that came back off-brief, retrying failed shots methodically, wiring an automated generate, review, revise loop, or deciding whether to re-prompt, swap references, inpaint, post-process, or change model. Keywords: refine, iterate, critique, review loop, QA, self-correction, verify, acceptance criteria, retry, drift.
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Validate, reconcile to the chosen target(s), and stage the `manifest.json` for a `.ppmplugin` bundle. In the normal flow the committed `./manifest.json` already exists (authored by /generate-native-extension), so this stage reads it, runs the plugin's upload-compatibility checks locally as a pre-flight gate (name regex, canonical prefix, known incompatible names, method and identifier shapes), reconciles `entrypoints` down to the platform(s) you ship, and writes the gitignored staged copy `ppmplugin/staging/manifest.json` that /assemble-ppmplugin zips. If no committed manifest exists (a hand-authored module) it falls back to deriving every field from the class name and Android module source, writing both the committed file and the staged copy. No toolchain — pure read, validate, write. Target-aware. Run after the native module exists, before the build skills.
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Generate the dispatcher PCF for a third-party `.ppmplugin` (wrap-runtime) control. Runs `pac pcf init` in the pcf/ subfolder, rewrites ControlManifest.Input.xml from ARCHITECTURE §6, and writes index.ts derived from ARCHITECTURE §4 (message contract), §8 (PCF surface), §9 (error UX) — no placeholders. The bridge dispatches the composite key `<name>/<receiver>` to `NativeModules.<nativeModule>.<method>` via the host-injected `window.PowerApps.NativeExtension.sendAsync` global (never `cordova.exec` — not in the PCF sandbox); also emits a `PowerAppsNativeExtension.d.ts` ambient declaration. Responses are peeled with `extractResponse`. Emits structured JSON debug/error logs. Validated by `npm run build`. **Local only** — does not deploy. Needs only `pac` CLI. Run after the native module exists. Uses npm (not pnpm).
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This skill should be used when the user asks to "dev-impl", "タスクを実装", "テストファースト実装", "implement task", "実装を開始", "クイック修正", "quick fix", "dev-impl auth 001". TDDをガードレールとしたテストファースト実装を行う。通常モード（Plan+タスク指定）とクイックモード（直接指示）に対応。
This skill should be used when the user asks to "task-breakdown", "タスク分割", "タスク分解", "タスクを分割", "タスクを分解", "WBSを作成", "作業分解", "break down task", "decompose task", "create WBS". 依頼をゴール/制約/前提に正規化し、トップダウンで構造分解（1階層1軸）、粒度の停止条件を適用し、MECE・依存関係・DoD を検証して、ツリー＋表のタスク分割結果を生成する。分野を問わない汎用スキルで、単独利用と他スキル/コマンドからの呼び出しの両方に対応。
This skill should be used when the user asks to "dev-webtest-plan", "Webテスト計画を生成", "テスト計画を作成", "webtest plan", "E2Eテスト計画", "画面テスト計画", "generate webtest plan", "create test plan from requirements", "webtest計画を更新", "テスト計画の差分更新", "update webtest plan", "画面仕様からテスト更新". dev-planの出力からPlaywright用のWebテスト計画ファイルを自動生成する。画面仕様の変更差分からテスト計画を更新する差分更新モードも対応。
This skill should be used when the user asks to "dev-init", "技術スタックを選定", "新規プロジェクト初期化", "initialize tech stack", "プロジェクトをセットアップ", "setup project", "scaffold project", "プロジェクト作成", "tech stackを決める". インタラクティブなヒアリングでプロジェクトの技術スタックを決定し、dev-context互換のコンテキストファイルを生成する。承認制でプロジェクトスキャフォールディングも実行可能。
This skill should be used when the user asks to "dev-plan", "実装計画を作成", "要件からタスク分解", "create implementation plan", "plan tasks", "タスクを分割", "設計してタスクにする", "詳細要件定義", "full-spec plan", "EARS要件". ユーザーの要件をインターフェースファースト設計とテスト可能なタスクに分解し、Plan単位でdocs/dev/plans/に保存する。Lightweight（素早い計画）とFull-spec（EARS要件定義付き）の2モードに対応。
ipa-security-check をはじめとするセキュリティ診断ツールが出力したレポートを読み込み、各検出項目を優先順位付きの dev-debug 依頼リストに変換する。対象プロジェクトの言語・FWを問わず汎用的に使える。コードベースを直接読んでアーキテクチャ判断を行う。
This skill should be used when the user asks to "dev-screen-spec", "画面仕様を生成", "画面仕様を更新", "screen spec", "generate screen spec", "update screen spec", "画面仕様ドキュメント". ソースコードから画面仕様ドキュメントを自動生成・差分更新する。受け入れ条件から画面仕様を事前生成する from-plan モードも対応。
This skill should be used when the user asks to "dev-run", "自動実装", "タスクを一括実装", "auto implement", "run all tasks", "タスクを自動実行", "バッチ実装", "dev-run auth 001 005". Plan内の指定範囲のタスクをdev-impl/dev-verify/dev-debugのワークフローで自動実行するオーケストレーションスキル。
This skill should be used when the user asks to "dev-verify", "実装の検証", "完了チェック", "verify implementation", "全テスト実行", "run all tests", "dev-verify auth". Plan単位で全タスクの完了状態とテスト・ビルド・Lintの整合性を検証し、レポートを出力する。