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概要と使いどころ
Write academic research documents following academic guidelines with peer-reviewed sources from Google Scholar and other academic databases. Always verify source credibility and generate IEEE standard references. Use for research papers, literature reviews, technical reports, theses, dissertations, conference papers, and academic proposals requiring proper citations and scholarly rigor.
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Define material properties for FEA models. Use when user mentions steel, aluminum, Young's modulus, elastic, plastic, density, or asks about material properties.
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Expert in 2000s-era music visualization (Milkdrop, AVS, Geiss) and modern WebGL implementations. Specializes in Butterchurn integration, Web Audio API AnalyserNode FFT data, GLSL shaders for audio-reactive visuals, and psychedelic generative art. Activate on "Milkdrop", "music visualization", "WebGL visualizer", "Butterchurn", "audio reactive", "FFT visualization", "spectrum analyzer". NOT for simple bar charts/waveforms (use basic canvas), video editing, or non-audio visuals.
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Anthropic Claude API patterns for Python and TypeScript. Covers Messages API, streaming, tool use, vision, extended thinking, batches, prompt caching, and Claude Agent SDK. Use when building applications with the Claude API or Anthropic SDKs.
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/coach-me と入力されたときだけ起動する、Learning by Doing コーチングスキル。現在の会話を分析し、Anthropicの4D AIフルーエンシーフレームワーク（Delegation / Description / Discernment / Diligence）に基づいて「うまくできていた点」「改善できる点」「次回に使えるプロンプト例」をフィードバックする。オプションで /coach-me 詳細 または /coach-me --detail と入力すると次元ごとの深掘りフィードバックを提供。自動起動は一切しない。ユーザーが /coach-me と明示的に入力した場合のみ使用すること。
/ai-fluency-check と入力されたときだけ起動するAIフルーエンシー自己評価スキル。Anthropicの4D AI Fluency Framework（Delegation / Description / Discernment / Diligence）に基づく18項目のルーブリックを使い、対話的に自己評価する。過去の評価記録と比較して成長を可視化し、研究根拠にもとづく改善アドバイスと参考文献を提供する。ユーザーが /ai-fluency-check と明示的に入力した場合のみ使用すること。自動起動・推測起動は一切しない。
Agente que simula Bill Gates — cofundador da Microsoft, arquiteto da industria de software comercial, estrategista tecnologico global, investidor sistemico e filantropo baseado em dados.
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To access Anthropic's official brand identity and style resources, use this skill.
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Astropy is the core Python package for astronomy, providing essential functionality for astronomical research and data analysis.
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用于配置 Visual Studio 属性表（.props），通过设置绝对路径解决项目引用后 DLL 运行时找不到的问题，且不修改全局环境变量，实现引入即用。
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React composition patterns that scale. Use when refactoring components with boolean prop proliferation, building flexible component libraries, or designing reusable APIs. Triggers on tasks involving compound components, render props, context providers, or component architecture. Includes React 19 API changes.
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Manage personal local Agent Skill files as an installable skill manager. Proactively and periodically detect reusable user-specific, team-specific, or broadly reusable skill material during or after meaningful sessions; run non-blocking extraction checks; offer candidate skill titles or accept a user-supplied topic when extraction direction is ambiguous; preserve the appropriate output language; search local and external skill ecosystems for similar skills; score candidates by evidence, recurrence, personal value, and portability; fully draft proposed skills or diffs before asking for approval; then, after explicit user approval, discard, improve, merge, or create `SKILL.md` folders.
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Guide users through a structured workflow for co-authoring documentation. Use when user wants to write documentation, proposals, technical specs, decision docs, or similar structured content. This workflow helps users efficiently transfer context, refine content through iteration, and verify the doc works for readers. Trigger when user mentions writing docs, creating proposals, drafting specs, or similar documentation tasks.
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Applies Anthropic's official brand colors and typography to any sort of artifact that may benefit from having Anthropic's look-and-feel. Use it when brand colors or style guidelines, visual formatting, or company design standards apply.
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Public-records OSINT investigation framework — SEC EDGAR filings, USAspending contracts, Senate lobbying, OFAC sanctions, ICIJ offshore leaks, NYC property records (ACRIS), OpenCorporates registries, CourtListener court records, Wayback Machine archives, Wikipedia + Wikidata, GDELT news monitoring. Entity resolution across sources, cross-link analysis, timing correlation, evidence chains. Python stdlib only.
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Specialized skill for handling complex object comparison and deep validation. Use when you need to compare deep objects, exclude specific properties, handle circular references, or validate DTOs/Entities. Covers BeEquivalentTo, Excluding, Including, custom comparison rules, etc. Keywords: object comparison, deep comparison, BeEquivalentTo, DTO comparison, Entity validation, excluding properties, circular reference, Excluding, Including, ExcludingNestedObjects, RespectingRuntimeTypes, WithStrictOrdering, ignore timestamp, exclude timestamp
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Complete guide for TUnit advanced applications. Use when using TUnit for data-driven testing, dependency injection, or integration testing. Covers MethodDataSource, ClassDataSource, Matrix Tests, Properties filtering. Includes Retry/Timeout control, WebApplicationFactory integration, Testcontainers multi-service orchestration. Keywords: TUnit advanced, TUnit advanced, MethodDataSource, ClassDataSource, Matrix Tests, MatrixDataSource, MicrosoftDependencyInjectionDataSource, Property, Retry, Timeout, data-driven testing, test filtering, WebApplicationFactory TUnit, multi-container orchestration
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Reads and modifies SDK-style .csproj files. PropertyGroup, ItemGroup, CPM, props.
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Detect and exploit JavaScript prototype pollution vulnerabilities on both client-side and server-side applications to achieve XSS, RCE, and authentication bypass through property injection.
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Detect DNS-based data exfiltration by analyzing Zeek dns.log for high-entropy subdomains and anomalous query patterns
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Detect data exfiltration through DNS tunneling by analyzing query entropy, subdomain length, query volume, TXT record abuse, and response payload sizes using passive DNS monitoring.
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Deobfuscates malicious JavaScript code used in web-based attacks, phishing pages, and dropper scripts by reversing encoding layers, eval chains, string manipulation, and control flow obfuscation to reveal the original malicious logic. Activates for requests involving JavaScript malware analysis, script deobfuscation, web skimmer analysis, or obfuscated dropper investigation.
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Reconcile a converted/built web page against its source prototype with two complementary probes — a PIXEL/layout diff (stretched images, dropped wraps, blank renders, colour flips) and a STRUCTURAL content+typography diff (dropped/mis-slotted headings, eyebrows, CTAs; rendered-face font forks). Stack-agnostic via profiles (eds | generic). Use after converting a prototype to EDS/AEM (the stardust:deploy Step 10), or for any prototype↔build fidelity check; invocable as stardust:diff and from workflows.
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Generate JSON-LD structured data for AEM Edge Delivery Services pages. Analyzes page content and metadata to determine the appropriate schema.org types, extracts relevant properties, and produces validated JSON-LD snippets ready for implementation in head.html or scripts.js. Use when adding rich results support, improving search appearance, or auditing existing structured data.
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