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概要と使いどころ
Provide Phoenix, LiveView, Ecto, OTP, or Oban examples. Use when asked for sample code, a walkthrough, a proper implementation, or expected workflow output. Pair with domain skills. NOT for debugging, direct changes, best-practice advice, or audits.
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Example template for project-specific skill files covering architecture, patterns, testing, and deployment.
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The compile-readiness gate for prompt auto-optimization. Decide whether you have earned the right to run an optimizer (DSPy MIPROv2 / GEPA / BootstrapFewShot) before spending compute. Two preconditions only — a real metric, and enough examples for the optimizer you picked. Garbage metric in, garbage prompt out. Pick the optimizer by data scale; GEPA inverts the scale assumption (~10 examples + textual feedback).
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Build and govern a 50-200 example domain-specific held-out benchmark sampled from real traffic. Distinct from public benchmarks (MMLU/HumanEval/GSM8K via lm-evaluation-harness) which measure GENERAL capability. Only a held-out domain set predicts whether THIS system works on YOUR data. Collect real examples, label, hold out (never train/prompt on it), size 50-200, version it, refresh on drift.
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This skill should be used when demonstrating skill structure and format. Provides example patterns for creating new skills.
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Research documentation, find examples, explain APIs and libraries - Use when you need to look up official documentation, find code examples, understand library APIs, or research best practices.
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Build and maintain Core UI with the ReUI registry and authenticated ReUI MCP. Use for new pages/sections/features, ReUI components/examples/Pro blocks, @reui installs, REUI_LICENSE_KEY setup, and ReUI API or documentation research. Preserve exact base-maia/Base UI, packages/ui ownership, existing shared tables, and Core tokens; use live APIs and worked examples.
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Provides workflows to write, debug, and optimize prompts for LLMs, including few-shot example selection, chain-of-thought structuring, system prompt design, and template composition. Use when the user asks to write or improve a prompt, wants help with few-shot examples, chain-of-thought, system prompts, prompt templates, or asks how to get better results from an LLM.
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Best practices and example-driven guidance for building SwiftUI views and components, including navigation hierarchies, custom view modifiers, and responsive layouts with stacks and grids. Use when creating or refactoring SwiftUI UI, designing tab architecture with TabView, composing screens with VStack/HStack, managing @State or @Binding, building declarative iOS interfaces, or needing component-specific patterns and examples.
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Routes CS230 code-example requests to the correct PyTorch or TensorFlow vision and NLP workflows for SIGNS image classification and named-entity recognition.
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考前复盘已记录错题与概念疑难：重做原题、复述疑难、更新已订正/已回顾/待回顾状态，并形成最后扫雷清单。 进入最终复习阶段或用户要求复盘、查漏补缺时使用。
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从 references/quiz_bank.json 抽取本章题目并按标准答案判分，支持选择、主观、画图、填空、判断、代码； 主观题按 keywords 要点覆盖判分，连续错两次提供提示/跳过/归档。禁止现场编题。用于阶段检查或模考。
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临考前的极速备考总教练。把课件、大纲、重点与真题建成分章 wiki 和标准题库，再组织惰性授课、 题库判分、错题与疑难复盘及可选考前小抄，并持久化进度。用于期末、备考、突击、刷题、划重点、 错题与考前复习；不用于长期规划或与考试无关的写作/编程。
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只读检查一个已生成的备考工作区是否健康并报告问题，默认不做任何修改。核对 .ingest 原材料版本、 内容单元、接管队列与派生产物完整性，以及 wiki、题库、视觉证据、计划和进度的一致性。当用户怀疑 工作区有问题、建库 readiness 被阻断、或想在开始复习前体检时使用。
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将已经讲完但尚未完成阶段门禁的一个章节整理成强类型教材清单，并在视觉模式下编译为公式可读、图片可见、知识点与全部对应例题逐项精讲的自包含 HTML/PDF。结构化工作区准备阶段完成证据、用户说 Markdown 公式仍是 raw LaTeX、图片缺失、要含课件/作业/Quiz/模拟考试题及答案的零基础讲义，或要求打印版时使用。
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备考教练的一屏速查卡：工作流、3×4 学习选择、产物偏好、工作区文件、6 大题型、来源规则与子技能路由。 用户问怎么用、有哪些模式、文件用途或支持题型时使用。
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按章节惰性加载授课：每次只读当前阶段的一个 wiki 章节，用生活隐喻讲概念、解剖公式；重点题固定走 题面图→问题→读图量→公式→演算→答案详解→溯源七步，画图题先运行算法。用于讲懂当前章或老师勾出的重点题。
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从学生上传的课件/大纲/老师勾的重点/真题，一键初始化并验证备考工作区：解析 PDF、DOCX、PPTX、 XLSX、常见独立图片与 txt/md，建立分章节 LLM Wiki、标准题库、结构化接管队列与进度状态；仅在 Python 确实无法运行时 明确降级为手动写盘。当工作区尚未建立、资料发生变化、或建库 readiness 被阻断时使用。
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全员通关后把 错题本+笔记本+知识点窗口+wiki 编译成考前速记小抄 cheatsheet.md（每条要点带可溯源 锚点），并在视觉产物模式或用户明确要求 PDF/打印版时按指定页数渲染成打印级 PDF：按「必背结论/公式 → 有难度例题（必要时含题面图）→ 例题解答（代入公式、保留基础过程）→ 要点解释（同类题怎么办）」 四段组织。当复习收尾、用户要「考前小抄/速记/总结/打印版」时使用。
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Automatically repair C/C++ code violations detected by TLA+ model checking. Takes a program, TLA+ specification, and TLC counterexample trace as input, then generates minimal code modifications to eliminate the violation. Use when: (1) TLC model checker reports an invariant violation, deadlock, or temporal property failure, (2) You have a counterexample trace and need to fix the corresponding code, (3) You need to understand how a TLA+ violation maps to program-level bugs, (4) You want to validate repairs by re-running TLC. Supports safety properties (invariants), liveness properties (temporal logic), and deadlock detection.
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Conduct comprehensive code reviews identifying bugs, security issues, performance problems, code quality concerns, and best practice violations. Use when reviewing pull requests, examining code changes, evaluating new code, assessing code quality, or providing feedback on implementations. Analyzes code for correctness, security vulnerabilities, performance bottlenecks, maintainability issues, test coverage, documentation quality, and adherence to coding standards. Produces structured markdown reviews with categorized findings, severity ratings, specific examples, and actionable recommendations. Triggers when users ask to review code, check pull requests, evaluate implementations, find bugs, or assess code quality.
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TestDriver examples skill
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Use when adding, adopting, debugging or updating Morphir CLI examples and morphir itest scenarios, including scenarios.md, .feature.md and .feature files, scenario metadata, Rego assertions and integration coverage.
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