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Linuxサーバーにn8nを導入し、HTTPSで公開するスキル。Docker Composeによる単体・ワーカー構成の構築から、更新、バックアップ、復元まで扱います。

• VPSにn8nを導入したいとき
• ワーカーで処理を並列化したいとき
• n8nをHTTPSで公開したいとき

n8nのCodeノードで動くPythonコードを作成し、データの変換・集計・検証を支援します。入力データの参照方法、戻り値の形式、標準ライブラリの使い方も扱います。

• n8nでPythonによるデータ変換・抽出
• 合計や基本統計を計算したいとき
• 正規表現で文章を抽出・検証したいとき

PRの変更内容から関連する未解決のIssueを探し、同時に解決し得る問題や要望と衝突する変更を整理するスキル。差分と症状を根拠に、確信度付きで報告します。

• PRで同時に解決するIssueを探したいとき
• 別のIssueの要望との衝突を調べたいとき
• 関連Issueのレビュー根拠を整理したいとき

NemoClawのPRやIssueに紐づく変更を読み、認証・入力処理・設定などの安全性を9分類で点検し、脆弱性の影響と修正案を報告するスキル。

• マージ前のPR安全性確認
• Issueに紐づく変更の点検
• 認証処理と認証情報の確認

NemoClawの未処理PRとIssueを優先順位で整理し、持ち越し案件やリリース候補を確認して、その日の対象バージョンと作業計画をまとめるスキル。

• 朝の保守作業を計画したいとき
• 前回リリースの持ち越し確認
• レビュー候補の優先順位付け

NemoClawのPRで取得可能な全期間の履歴を分析し、投稿者の対応・レビュー・自動処理の待ち時間を整理して、遅延箇所と目標時間との差を確認するスキル。

• PR全期間の遅延箇所を調べたいとき
• 処理時間を目標値と比較
• レビュー待ちとマージ待ちの計測

NemoClawのCIに保存された実行時間を分析し、継続的に遅いCLIテストや実行待ち、ベースイメージ公開にかかる時間を読み取り専用で調べます。

• 継続的に遅いCLIテストを探したいとき
• 遅いテストファイルを順位付けしたいとき
• ベースイメージの公開と再利用の比較

NemoClawの一日の変更を累積ドキュメントと変更履歴にまとめ、未完了案件や検証状況を整理して、必要に応じてリリースタグ作成へ引き継ぐスキル。

• 終業時のリリース引き継ぎ
• マージ済み変更の文書整備
• 未完了案件と検証状況の確認

同じNemoClawの課題に対する複数のPRを、要件への適合性や品質、レビューの証拠から比較します。マージの推奨候補や修正を進める候補を理由付きで示します。

• 同じ課題の競合PRを比較したいとき
• 採点前のマージ適格性の確認
• 準備未完了のPRから修正候補を選定

Generates valid PromQL queries from Cloud Monitoring metric descriptors and resource parameters. Use when asked to create, generate, write, or format PromQL queries, PromQL strings, or PromQL aggregations for Cloud Monitoring metrics and resources. Don't use for raw metric discovery or metric selection.

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Generates valid Cloud Monitoring ListTimeSeries requests and aggregation specifications from metric descriptors and resource parameters. Use when asked to create, generate, format, or build ListTimeSeries requests, JSON payloads, filter expressions, or aligner/reducer aggregations for Cloud Monitoring metrics and charts. Don't use for metric discovery or metric selection.

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Create a read-only, local triage queue report from OpenShell GitHub intake. Use to review the triage queue, scan incoming issues and community PRs, check main-branch CI failures, or resume a triage pass.

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Create GitHub pull requests using the gh CLI. Use when the user wants to create a new PR, submit code for review, or open a pull request. Trigger keywords - create PR, pull request, new PR, submit for review, code review.

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Inspects a recorded CARLA .log without replaying it — show_recorder_file_info for the header/actors/frames, collision queries between actor categories, and blocked-actor queries for vehicles that got stuck. Use when the user asks to "what's in this recording", "show recorder info", "which vehicles collided", "find collisions in the log", or "which actors were blocked/stuck".

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Data framework for building LLM applications with RAG. Specializes in document ingestion (300+ connectors), indexing, and querying. Features vector indices, query engines, agents, and multi-modal support. Use for document Q&A, chatbots, knowledge retrieval, or building RAG pipelines. Best for data-centric LLM applications.

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Optimizes database queries and improves performance across PostgreSQL and MySQL systems. Use when investigating slow queries, analyzing execution plans, or optimizing database performance. Invoke for index design, query rewrites, configuration tuning, partitioning strategies, lock contention resolution.

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Fast "is this a problem?" answer for the quick Slack question — pattern-matches against your calibration. Use when the user says "is this a problem", "quick question", "can we do X", "do I need legal review for", "sanity check", or pastes a PM's question that needs a same-minute fine / needs a look / hold call.

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Professor's review queue — student output waits here for professor approval before going to clients or courts. Only active if "formal review queue" supervision style was chosen at setup; otherwise dormant. Use when the professor wants to see what's waiting for review, approve, edit-then-approve, or return an item.

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Run a focused N-question study session on a subject — MBE, essay, or flashcards. Tracks performance and updates the study plan. Use when the user says "run me 10 questions on [subject]", "do a session on [subject]", "let's do 5 cards on [subject]", or wants to drill a fixed number of questions and have the plan adapt.

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Bar prep questions — MBE or essay, targeted at your weak subjects and bar jurisdiction. Tracks misses and comes back to patterns. Use when the user says "bar prep", "MBE questions", "practice essay", or "test me for the bar".

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Ask questions against an open investigation log — what witnesses said, where accounts conflict, what gaps exist, what the strongest evidence is on each issue. Use when the attorney needs to query the investigation record without re-reading every entry.

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Runs metrics queries against Axiom MetricsDB via scripts. Discovers available metrics, tags, and tag values. Use when asked to query metrics, explore metric datasets, check metric values, or investigate OTel metrics data.

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Security guidance and vulnerability review for codebases, APIs, services, CLI tools, libraries, and daemons. Use for security questions, focused reviews, vulnerability research, security audits, or pen tests. Run the complete workflow only for explicit codebase audit or pen-test requests, full/comprehensive/end-to-end reviews, or requested report artifacts.

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Comprehensive CI/CD pipeline exploitation methodology covering GitHub Actions injection vectors (expression injection via PR titles and issue bodies, workflow_run event abuse, GITHUB_TOKEN over-scoping, composite action supply chain compromise), Jenkins attack paths (Groovy sandbox escapes, script console remote code execution, Java remoting deserialization, credential store dumping, shared library injection), GitLab CI exploitation (YAML anchor injection, runner registration token abuse, CI variable extraction, protected branch bypass via merge request pipelines), and Azure DevOps pipeline agent compromise with service connection theft. Includes artifact poisoning techniques across all platforms, tooling guidance for gato and jenkins-attack-framework, and maps to MITRE ATT&CK T1195.002 (Supply Chain Compromise: Compromise Software Supply Chain). Covers enumeration of pipeline configurations, privilege escalation from contributor to code execution, lateral movement through pipeline trust boundaries, and persistence via modified workflow definitions. Each technique section provides working exploitation code, detection indicators, and defensive countermeasures.

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