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概要と使いどころ
Use when starting feature work that needs isolation from current workspace or before executing implementation plans - ensures an isolated workspace exists via native tools or git worktree fallback
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大学業務文書 (広報原稿 / 研修教材 / 申請書 / 学生向け案内等) のドラフトを 読み取り、subagent dispatch で「AI 臭度」「業務文書適切性」「読者負荷」の 3 軸評価を返す。「この広報原稿、AI っぽくない？」「研修資料が硬すぎないか 気になる」「職員が書いたふうに仕上げたい」と問われた時に起動する。 mizchi-blog-style の評価ワークフローを大学業務文書向けに翻訳、職員 / 学生 / 学外読者の 3 ロールのいずれかで subagent がドラフトを読み、 冗長敬語 / 空虚強調 / 両論併記等を行番号付きで指摘する。反復改善は 呼び出し側判断、本 skill 自体はシングル実行。
調査(read-only)または雑務(workspace-write)をCodexへ委譲し、結論をJSONで受け取る。Triggers on: '/codex-task', 'Codexで調べて', 'Codexにやらせて', 'Codexへ委譲'
open Issue を triage して「次の仕事候補（N 件 + 推奨 1 件）」を窓口が人間へ提示する。 候補はオペレーターが書いたゴール台帳（registry/goals/）の条項に当たるものだけで、条項順に並ぶ。 tools/work_discovery_scan.py を 1 回実行し、その候補 JSON を 設計書 §5.2 / §12 の人間可読フォーマットでレンダリングするところで停止する（propose-only）。 起動主体は窓口に限定。手動 / イベント起動のみ（常駐 /loop なし）。 「次の仕事候補出して」「triage して」「次なにやる？」や PR マージ後の proactive next-dispatch で窓口が手動起動する。
attention notification watcher（承認待ち / 判断待ち / CI 失敗等を OS 通知 + 音で能動通知）を dispatcher ペインの右側に split で常駐起動する。`.state/attention.json` が未配置なら ja 既定テンプレートを `tools/templates/attention.example.json` から自動コピーする。 起動後のペイン id は `.state/attention_pane.json` に記録し、`/org-attention-stop` から参照する。 「attention 起動」「通知監視を始めて」「watcher を立てて」等で発動。 `/org-start` からの auto-start はしない（明示起動推奨ポリシー）。
ScalarDB Analytics設計エージェント - ScalarDB Analyticsを使用した分析基盤の設計。Apache Sparkベースの分析クエリ、マルチDB横断分析を策定。/design-scalardb-analytics [対象パス] で呼び出し。
Cross-Entity Disclosure Tracker App-in-Skill — a Busabase review workspace that helps a compliance/IR team assemble and track a standardized disclosure package per financing vehicle (fund/SPV), across a generic onshore origination entity, an offshore fund-manager entity, and a listing/exchange venue. Use when the user invokes $kelly-disclosure-tracker or /kelly-disclosure-tracker, wants to review disclosure checklists, vehicle readiness, cross-entity reconciliation flags, or reviewer notes across multiple financing vehicles. Review workspace only — it never files anything or calls any external system.
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Hand off a task with only the context needed to continue in a fresh session. Use for "handoff", "引き継ぎ", "別セッションへ渡す", or "別マシンで続ける". The orca subcommand launches an independent Orca workspace or terminal tab; without it, produce a paste-ready prompt backed by a verified remote branch or PR. Do not launch sessions for capability questions or design requests.
Analyze the NTFS Master File Table ($MFT) to recover metadata and content of deleted files by examining MFT record entries, $LogFile, $UsnJrnl, and MFT slack space using MFTECmd, analyzeMFT, and X-Ways Forensics.
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Automatically persist useful context — research, decisions, learnings, templates — to workspace files so knowledge survives across conversations.
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Train Mixture of Experts (MoE) models using DeepSpeed or HuggingFace. Use when training large-scale models with limited compute (5× cost reduction vs dense models), implementing sparse architectures like Mixtral 8x7B or DeepSeek-V3, or scaling model capacity without proportional compute increase. Covers MoE architectures, routing mechanisms, load balancing, expert parallelism, and inference optimization.
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Provides guidance for training and analyzing Sparse Autoencoders (SAEs) using SAELens to decompose neural network activations into interpretable features. Use when discovering interpretable features, analyzing superposition, or studying monosemantic representations in language models.
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End-to-end imaging mass cytometry workflow from raw acquisitions to spatial cell analysis. Orchestrates image preprocessing, segmentation, phenotyping, and spatial statistics. Use when analyzing imaging mass cytometry data end-to-end.
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Spawn, initialize, replace, transfer, and delete entities without breaking lifecycle, transforms, containers, or ownership.
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Imports FBX meshes into CARLA on UE 5.8 as spawnable props — drives the editor headlessly to import the mesh, derives the prop size from its measured bounds, and registers it in PropParameters.json so it appears in the blueprint library as static.prop.<name>. Handles the FBX unit-scale problem, verifies the result against a running server, and can revert cleanly. Use when the user asks to "import a prop", "add a custom mesh/object to CARLA", "make my model spawnable", or a prop imports but never shows up in the blueprint library.
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Imports a pedestrian into CARLA on UE 5.8 as a spawnable, animating walker — imports the skinned FBX bound to CARLA's shared pedestrian skeleton, duplicates a donor walker blueprint and repoints it at the new mesh, and registers it in WalkerParameters.json as walker.pedestrian.<id>. Can also export a shipped walker to FBX, which is how you obtain a rig-conforming mesh to start from. Use when the user asks to "import a walker/pedestrian", "add a custom character", "clone a walker", or has a walker that spawns but stands still.
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Windows アプリ開発 (Fluent Design / WinUI 3) の デザインガイドラインリファレンス。 layout, spacing, alignment, elevation, geometry, breakpoints, Color, Mica, Acrylic, Smoke, Reveal Highlight, materials, typography, Segoe Fluent Icons, app icons, motion, easing, connected animation, page transitions, parallax, reduce motion, NavigationView, TabView, CommandBar, menus, keyboard accelerators, access keys, accessibility, high contrast, RTL, globalization, widgets design。
Turborepo (高速モノレポビルドシステム) リファレンス。 turbo.json、turbo run、タスク依存 (dependsOn)、キャッシュ (local / remote)、 workspaces (pnpm / npm / yarn / bun)、--filter、Remote Cache (Vercel)、 parallel 実行、turbo gen (コード生成)、watch モード、 エラーメッセージ診断 (recursive turbo invocations, missing root task, invalid env prefix)。
NVIDIA CUDA GPU 並列コンピューティングリファレンス。 CUDA C++ / CUDA Python, kernel, nvcc, Unified Memory, CUDA Graphs, Cooperative Groups, Driver API, マルチ GPU。 PTX ISA 命令セット, state space, MMA 命令。 Blackwell チューニング, Streaming Multiprocessor, NVLink。 CUTLASS / CuTe DSL / CuTe C++ GEMM, Tensor Core, tcgen05, Operator API, nsight-compute, compute-sanitizer。
Knip (TypeScript / JavaScript 未使用コード検出ツール) リファレンス。 未使用ファイル・export・依存関係・型・列挙メンバーの検出、 auto-fix、monorepo (workspaces) 対応、 knip.json / knip.config.ts 設定、プラグイン、ignore 設定、 初回クリーンアップ (first cleanup)、内部動作の仕組み (how Knip works)。
NVIDIA Sync デスクトップアプリのリファレンス。DGX Spark, DGX Station, 汎用 SSH Linux ホストへのリモート接続管理。mDNS 自動検出, 手動 IP 登録, SSH config インポート, Tailscale 連携, 自動ネットワーク切替。 Cluster Assistant, ConnectX-7 クラスタトポロジ, netplan 設定検証。 VS Code, Cursor, VS Code Insiders, NVIDIA AI Workbench 起動, カスタムアプリ登録, ポートフォワード, SSH トンネル。
TanStack Start (TanStack Router ベースのフルスタック React フレームワーク、 @tanstack/react-start) の API リファレンス。Next.js とは別フレームワーク。 createServerFn (validator / handler), createMiddleware, server routes, createServerOnlyFn / createIsomorphicFn、SSR / selective SSR / SPA mode / static prerendering / ISR、streaming、hydration、 server entry / client entry、hosting (Cloudflare Workers / Netlify / Vercel / Node / Bun / Docker)、authentication / session、Tailwind、SEO、 environment variables。ルーティングは tanstack-router スキルを参照。
Google Workspace CLI (gws) リファレンス。Rust 製。 `gws <service> <resource> <method>` 形式で Gmail / Drive / Calendar / Sheets / Docs / Chat 等 19 サービスを統一操作。Google Discovery Service 経由の動的コマンド生成。 `+` プレフィックスのヘルパーコマンド（+send, +agenda, +upload, +triage 等）、 ワークフロー合成（+standup-report, +meeting-prep, +weekly-digest）、 OAuth / サービスアカウント / CI ヘッドレス認証、env vars / .env / keyring 設定、 グローバルフラグ（--dry-run, --page-all, --sanitize）、exit codes、Model Armor 統合。
Rust 製フロントエンドフレームワーク fandhe-frontend のリファレンス。 SSR / SPA / SSG / View Transitions、hydration、単一実行ファイル配布、Vercel デプロイ、既定エスケープ。 クレート core / app / interactive / server(generate_pages) / headless-ui(Primitives) / pre-styled-ui(Themes, motion feature) / wireframe-ui(Wireframes) / animation(fandhe-animation, data-* 属性) / wasm-full(feature 選択)。 Blocks(Hero / Pricing / Cart 等セクション例 329 件)。CLI fw。