「dry」の検索結果

参考映像から測定した色やカットのリズムを使い、生成動画と既存映像を編集・合成して、数値で照合した完成動画と再編集用のタイムラインを作るスキル。

• 参考映像のスタイルで動画を作りたいとき
• 既存映像に生成クリップを追加したいとき
• 映像素材や3D小物の合成

対話型CLIやSSH、開発用プロセスを新しいターミナルで開くために、実行内容と引数を保った起動計画を作り、対応環境の検出や復旧手順も扱うスキル。

• 対話型CLIを別ウィンドウで開きたいとき
• SSH接続や開発プロセスの起動
• 起動せずに実行計画を確認したいとき

複数工程の計画書を読み、各工程に合うECCコマンドを貼り付け用に生成します。工程の識別情報や完了条件を含め、対象範囲を渡せないコマンドは保留として示します。

• 実装計画をコマンドに変えたいとき
• 追加・修正・整理のコマンド選び
• 指定した工程だけを準備したいとき

ECCを通じてNasiko CLIの導入状況を確認し、固定バージョンのインストールと管理対象の削除を、事前プレビューや利用者の同意を踏まえて進めるスキル。

• Nasiko CLIの導入状況を調べたいとき
• 検証済みバージョンの導入前確認
• ECC管理下のCLIを削除したいとき

Preregister a paid eval (bars, arms, decoys, stop rules), dry-run it at zero cost, then run a three-item priced pilot whose spend table gates approval. (gstack)

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Run a GEPA learning cycle via `metaharness learn` (upstream ADR-235, metaharness@0.3.0) — optimizes a harness genome against a SWE-bench-style slice manifest. $0 dry-run by default; `--run` is the explicit spend opt-in. Requires a metaharness repo checkout (`--repo` or $METAHARNESS_REPO) — without one it reports `checkout-required` with clone instructions. Degrades gracefully when metaharness is absent.

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Scaffold a custom AI agent harness via `metaharness new {name} --template {id} --host {id}`. Defaults to DRY-RUN (no writes) unless --confirm is passed. Refuses to write to the calling repo root or anywhere inside it. Honors ADR-150 architectural constraint + ruflo's "destructive-action confirmation" pattern.

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Use Japan Post Web Yu-pri from a CLI by driving the real browser UI for login, inspection, screenshots, dry-run planning, and contents-form filling.

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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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Build AI applications on Microsoft Foundry using the azure-ai-projects SDK.

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High-level SDK for Azure AI Foundry projects with agents, connections, deployments, and evaluations.

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Generate project-specific AGENTS.md and companion rules by analyzing a codebase. Supports full, minimal, update, and dry-run modes with package-manager detection, monorepos, backups, managed blocks, confidence scoring, and command validation.

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Build persistent agents on Azure AI Foundry using the Microsoft Agent Framework Python SDK.

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Test smart contracts comprehensively using Hardhat and Foundry with unit tests, integration tests, and mainnet forking. Use when testing Solidity contracts, setting up blockchain test suites, or validating DeFi protocols.

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Writing-time discipline for documents agents consume (the five surfaces, specs, tickets, .omc/skills/) — every rule checkable and carrying a why, steps before reference, one meaning in one home, no restating what the environment already says. Mandatory at drydock seed generation and the launch C5 sediment pass; opt-in for any other agent-facing doc edit. The companion of minimal-code-discipline: that one disciplines code, this one disciplines papers.

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Lay the keel of the shipyard harness in any repo — the 4-pillar shared environment (Context, Rules, Tools, Standards), seeded as two faces on day one (CLAUDE.md + GLOSSARY.md) with every other surface appearing on first use, so that every human and agent inherits the same design language and anyone can ship. Run once per repo; re-run with --check to audit drift.

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Shipyard's governed delivery pipeline — converge the mission, synthesize a durable spec, decompose vertical-slice tickets with blocking edges, run the frontier in parallel via team, close with verification, and report with a full decision log. Two entry gates — the yard gate (drydock audit) and the fog gate (an effort whose destination is unclear is routed to /ask-navigator before this pipeline starts). Humans own the checkpoints where there is no unique answer or the error cost is severe; agents continuously run everything repeatable and acceptable-by-evidence.

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Use when putting data into cognee memory with remember() — choosing inputs (text, files, folders, URLs, repos, databases), datasets and node_sets, loaders, ontologies, the graph extractor (LLM or GLiNER), chunking, dry-run cost estimates, or when remember() raises on a keyword argument.

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Everything In Its Right Place. The universal post-work organizer. After any significant work session, EIIRP runs a 7-phase audit: (1) inventory every output, (2) walk taxonomy to decide where each lands, (3) check schema-pack consistency against the brain's actual shape, (4) file enriched brain pages, (5) audit the skill graph for DRY+MECE, (6) verify resolvability, (7) report. Named after the Radiohead song. Nothing produced during significant work lives only in chat — knowledge becomes permanent, patterns become reusable. Also carries the always-on auto-fire gate: when >=500 words of structured analysis on a user-shared document is about to be delivered, file the brain page first, then deliver the analysis with the link in that same reply.

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End-to-end workflow for implementing a non-trivial qwen-code feature. Covers requirements investigation, design, E2E test planning, baseline dry-run, implementation, verification, self-audit, code review, and iteration.

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Use when the scheduled repo-hygiene workflow runs from GitHub Actions (or an operator dry-run) to scan the repository for small, certain docs/test/code hygiene issues and fix them as one batched branch.

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Hardens LifeOS tests via property/mutation testing. USE WHEN harden, hardening, property test, property based testing, PBT, fast-check, mutation test, mutation testing, Stryker, CRAP score, CRAP analysis, DRY scan, jscpd, acceptance test mutation, strengthen tests, sharpen ISCs, find bugs example tests miss, universal quantified claim, shrink counterexample, what bugs am I missing, test the tests, test of the test. NOT FOR writing new feature tests (use bun test directly), grading agent output quality (use Evals), UI verification with real Chrome (use Interceptor), finding security vulnerabilities, or building new functionality.

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Intakes external content, classifies chunks against LifeOS taxonomy, commits with provenance. Sources: .md/.txt, stdin, LifeOS dirs, CLAUDE.md/Cursor/OpenAI Custom Instructions, Obsidian/Notion/Apple Notes exports. MigrateScan classifies → routing table. MigrateApprove with --approve-all/--approve-target/--review/--dry-run. Confidence ≥70% auto, 40-70% confirm, <40% walk-through. USE WHEN /migrate, migrate content, import from other LifeOS, bring in old notes, import Cursor rules, import CLAUDE.md, bulk import, Obsidian/Notion/Apple Notes import. NOT FOR single-file edits, conversational interviews, identity edits.

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