「public」の検索結果

Tests apps as an ICP persona through browser automation and reports friction, fixes, and risks. Use when running persona-based, ICP, or synthetic-user testing.

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Creates Roblox experiences from empty Studio place to published world. Use when starting, building, validating, or shipping a Roblox game.

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Builds docxtpl templates, DOCX extraction for RAG, and EAA accessibility checks. Use when templating Word or extracting tables; plain edits and redlines: official docx skill.

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Tests API contracts for REST, GraphQL, gRPC, AsyncAPI, and webhooks. Use when adding schema validation or breaking-change gates (Pact, can-i-deploy, oasdiff, buf); not API design.

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Builds QA harnesses and agent evals. Use when evaluating tool, trace, red-team, regression, multi-agent, or carried-workspace coding trajectories. Not for metric design (ai-evals).

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Refactors code while preserving behavior. Use when reducing technical debt, planning codemods, applying strangler migrations, or tightening CI guardrails around risky changes.

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Debugs crashes, regressions, flakes, and production bugs systematically. Use when diagnosing stack traces, logs, or profiling data; not perf tuning or incident command.

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Writes implementation plans before coding: phases, plan files, specs, definition of done. Use when planning a multi-step feature or breaking a large refactor into phases.

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Chooses under uncertainty: value of more data, cost-based thresholds, abstention, when to stop a test and ship, robust choice. Use when deciding, not estimating.

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Audits whether scores, benchmarks, LLM judges, or surveys measure what we think. Use when a benchmark is saturated, a score unreliable, or judge agreement untrustworthy.

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Tests whether data supports a claim: A/B significance, peeking, sample size, eval error bars, multiple comparisons. Use when deciding if results are significant.

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Formulates LP, MILP, CP-SAT models; diagnoses infeasibility and gaps. Use when a MILP is infeasible, shifts need scheduling under capacity, or choosing a solver.

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Audits SaaS, cloud, payment, and AI spend. Use when analyzing bills, right-sizing plans, sizing Savings Plans or CUDs, cutting payment-processing fees, or LLM self-host breakeven.

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Designs team Git workflows for branching, PRs, and releases. Use when choosing branching models, stacked PRs, merge queues, worktree isolation for agents, or collaboration rules.

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PID/MPC/Kalman/anti-windup control primitives for feedback loops. Use when an autoscaler flaps, a controller overshoots after saturation, or budget pacing overspends at peak.

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Theory of Constraints primitives for focusing steps, drum-buffer-rope, throughput accounting, critical chain, and policy constraints. Use when sequencing by bottleneck.

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Implements OpenTelemetry logs/metrics/traces, SLI/SLO gates, burn-rate alerts, and APM integrations. Use when adding or validating observability.

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Writes PRDs and specs optimized for coding assistants. Use when authoring requirements or project context for Claude Code, Cursor, Copilot, or Codex.

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Generates or validates Conventional Commits messages from staged diffs. Use when drafting commit messages, checking repo rules, or inferring scope from changed files.

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Analyzes hazards in systems or AI agents: STPA, guardrails, safety cases, incident analysis. Use when an agent can take actions or send payments.

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Measures entropy, mutual information, KL/JS, bits-per-byte. Use when picking KL direction, comparing cross-tokenizer perplexity, trusting MI estimates, or semantic-entropy gating.

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Designs streaming platforms for Kafka, Flink, CDC, and lakehouse ingestion. Use when planning event backbones, CDC pipelines, schema governance, or real-time lakehouse delivery.

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Designs cross-session agent memory: point-in-time facts, consolidation, tenant isolation. Use when auditing user memory or Mem0/Zep. Not for repo context (dev-context-engineering).

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Sizes models and token budgets using Kaplan/Chinchilla scaling laws. Use when reasoning about compute-optimal N and D, tokens-per-parameter ratios, or over-training tradeoffs.

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