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概要と使いどころ
Search inside past agent sessions and continue the one that matters with a single command. Uses a separate episodic session index, so raw chat noise never pollutes the curated RAG. Triggers: "/chat-search", "which chat discussed X", "did we already research X", "search old chats".
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Pull new and changed claude.ai web conversations into an Obsidian vault, extract artifacts as first-class notes, concept-link them, and refresh the RAG index and dashboard. Idempotent: curated notes are never overwritten. Triggers: "/claudeai-sync", "pull claude.ai", "grab new claude.ai chats".
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Search indexed YouTube and podcast transcripts for quotes, speakers and clip boundaries with timestamped source links using Arcmira.
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Use when wiring an external agent framework (LangGraph, CrewAI, PydanticAI, Mastra, ADK, LlamaIndex, Agno, Strands, Microsoft Agent Framework, or others) into a CopilotKit application via the AG-UI protocol.
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Design schemas and write queries for PlanetScale serverless MySQL using branch-based workflows. Ensures index coverage, avoids foreign key anti-patterns, and treats every schema change as a reviewable, reversible deploy request.
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Generate or audit an `/llms.txt` file at the site root that makes the site legible to LLMs and AI answer engines at inference time, following the llms.txt proposal (Jeremy Howard, 2024). Use this skill whenever the user asks to "build llms.txt", "create llms.txt", "generate llms.txt", "audit llms.txt", "make my site LLM-friendly", "expose the site to AI assistants", "let ChatGPT / Claude / Perplexity cite my site", "add an AI assistants index", or asks about `.md` companion pages for LLM consumption. Output is a valid `llms.txt` file (or an audit) plus optional `.md` companion page generation for top pages.
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Orchestrate AI/ML pipelines for data ingestion, model training, batch inference, and RAG indexing using Prefect, Airflow, or Dagster.
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Expert patterns for Algolia search implementation, indexing strategies, React InstantSearch, and relevance tuning
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Use when the user asks to "check technical SEO"; audits crawlability, indexing, Core Web Vitals, robots.txt, sitemaps, canonicals, redirects, and migrations. Not for on-page tags or content — use on-page-seo-checker. 技术SEO/网站速度
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Use when the user asks to "plan my site structure", "design the page hierarchy / navigation / URL taxonomy", "fix internal linking", or "find orphan pages"; runs two modes — architecture (hierarchy, nav, URL patterns, hub/spoke clusters, Mermaid site maps) and linking (link graph, authority flow, anchor text, orphan disposition, source/target/anchor plan) — and outputs a structure score /100 plus a handoff summary. Not for external backlinks — use offsite-signal-analyzer; not for XML sitemap or indexation issues — use technical-seo-checker. 网站架构/信息架构/站点地图/内链优化
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Use when the user asks to "optimize meta tags", "write title tags / meta descriptions", "add Open Graph or Twitter cards", or "generate schema / JSON-LD" for FAQ, HowTo, Article, Product, or LocalBusiness rich-result candidates. Produces title/description options, an OG+Twitter block, and validated JSON-LD for the document head. Not for body copy — use content-writer; not for crawl/index technical issues — use technical-seo-checker. 标题优化/元描述/Schema标记/结构化数据
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Audit a site or page across technical SEO, on-page quality, content, structured data, performance, indexability, AI-search readiness and conversion-sensitive search experience.
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Design scalable SEO page systems using templates, structured data sources, quality thresholds, internal linking, indexation controls and anti-thin-content gates.
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Use when the user asks to "audit on-page SEO" or "diagnose why a single page dropped"; scores titles, meta, header structure, keyword placement, links, and images with prioritized fixes. Not for E-E-A-T / publish-readiness scoring — use content-quality-auditor; not for crawl / CWV / indexing — use technical-seo-checker. 页面SEO审计/排名诊断
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Ensure data model/DB designs cover constraints, integrity, indexes, migrations, rollback, and operational impacts.
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Reviews Laravel migrations for destructive operations, change() dropping modifiers, locking index creation on large tables (PostgreSQL), and asymmetric down().
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Use when you need code research over an indexed codebase with minimal context: structural graph queries (who calls X, call chains, architecture overview, dead code, cross-service HTTP routes) instead of file-by-file grep/read cycles. Also trigger to minimise token spend on repetitive code exploration.
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Master SQL query optimization, indexing strategies, and EXPLAIN analysis to dramatically improve database performance and eliminate slow queries. Use when debugging slow queries, designing database schemas, or optimizing application performance.
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Design a PostgreSQL-specific schema. Covers best-practices, data types, indexing, constraints, performance patterns, and advanced features
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Azure AI Search SDK for Python. Use for vector search, hybrid search, semantic ranking, indexing, and skillsets.
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Build search applications using Azure AI Search SDK for JavaScript (@azure/search-documents). Use when creating/managing indexes, implementing vector/hybrid search, semantic ranking, or building ag...
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Build AI applications using Azure AI Projects SDK for JavaScript (@azure/ai-projects). Use when working with Foundry project clients, agents, connections, deployments, datasets, indexes, evaluation...
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Azure AI Projects SDK for Java. High-level SDK for Azure AI Foundry project management including connections, datasets, indexes, and evaluations.
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Azure AI Projects SDK for .NET. High-level client for Azure AI Foundry projects including agents, connections, datasets, deployments, evaluations, and indexes.
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