「view」の検索結果

Write a TikTok caption under 2,200 chars (hashtags included), pick a tasteful 3 to 5 hashtag set with mixed reach, and set the platformSettings.tiktok flags (viewer setting, comments, duet, stitch, commercial and branded content). Front-loads a reason to comment, runs the humanizer pass, and publishes the rendered video via Publora on approval. Use to caption a finished video. Not for the in-video hook (use tt-hook-scripter) or scrubbing a script (use tt-humanizer).

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Script the first 1-3 second TikTok hook: the spoken line, the on-screen text, and the opening visual firing at once so the viewer cannot swipe. Picks a 2026 hook formula (cold-open result, pattern interrupt, number reveal, open-loop question, relatable call-out, story) by goal of completion, saves, comments, or shares. The single biggest retention lever on TikTok. Use to script a hook from a video idea. Not for the caption (use tt-caption-writer) or scrubbing a script (use tt-humanizer).

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Orchestrator that routes a UI/UX task through brand, tokens, layout, components, polish and accessibility. Use for multi-concern work such as a design review, UI build or interface audit.

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Shape language across type, radius and icons carries brand personality. Use when starting a design system, picking icons or radius tokens, or reviewing visual consistency.

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View modes, row selection, mass actions, sorting, filters, search and table patterns. Use when designing data tables, listings, file browsers or any collection.

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Semantic HTML5, SEO basics, alt text, progressive enhancement and SPA concerns. Use when building web UI, reviewing markup or optimising for search.

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Show a table and its map, diagram, timeline or chart together, with selection synced both ways. Use when data appears in two representations at once.

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Cards, rows, tiles and cells are fixed slot models that stay aligned when content length varies. Use when building or reviewing any repeated component.

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WCAG 2.2 AA compliance as required by the European Accessibility Act. Use when designing, building or reviewing any user-facing interface for accessibility.

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Buttons, inputs, badges and pills share radius, colour logic, shadow, border and spacing. Use when building or reviewing a component library.

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Helper text, placeholders, validation and submit behaviour. Use when designing or reviewing a form, input field or data entry UI.

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Nielsen's 10 usability heuristics. Use when auditing an interface, designing interaction flows, writing error messages or reviewing usability.

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株主総会の想定問答を点検し、根拠の IR 抜粋に無い数値・存在しない根拠 ID・回答者や注意事項の抜け・趣旨の重複・下書きのまま残っているものを一覧にするスキル（書き込みはしない）。 Use when ユーザーが「想定問答を点検して」「根拠の無い数値が無いか確認して」「下書きの想定問答を一覧にして」と依頼したとき。 Dataverse MCP コネクタ（describe / read_query / search_data）を使用する。書き込み・削除のツールは使わない。

会議、メール、チャットと既存の KY・ヒヤリハット・ナレッジを横断し、安全シグナルと対策案を提示する。 Use when ユーザーが「安全上の兆候を確認して」「明日の KY を準備して」と依頼したとき。

監督・管理者が、提出された工程進捗と日報を承認・修正承認・差戻しし、KY・ヒヤリハット・ナレッジ・日報の記録をメンテナンス（修正・ナレッジ化）する。承認した進捗は 3D に反映される。Use when: 承認, 差戻し, 確認待ち, レビュー, 監督確認, 修正して承認, 記録の修正, メンテナンス, ナレッジ化

営業マネージャー向けに、チーム・組織の目標達成状況と商談の障害（クローズ予定日超過・停滞・次アクション未設定・期限切れ活動）を CRM から整理し、メンバーごとの 1on1 アジェンダと支援メッセージの下書きを作るレビュースキル。 Use when ユーザーが「チームの達成状況をまとめて」「1on1 の準備をして」「メンバーの障害を洗い出して」「支援が必要なメンバーは？」と依頼したとき。 Dataverse MCP コネクタ（describe / read_query / create_record）を使用する。

Beads Viewer - Graph-aware triage engine for Beads projects. Computes PageRank, betweenness, critical path, and cycles. Use --robot-* flags for AI agents.

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Simultaneous Launch Button - Two-person rule for destructive commands. Use when coordinating dangerous operations between agents, requiring peer review for rm -rf, git push --force, kubectl delete, DROP TABLE, or terraform destroy.

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Repo Updater - Multi-repo synchronization with AI-assisted review orchestration. Parallel sync, agent-sweep for dirty repos, ntm integration, git plumbing. 17K LOC Bash CLI.

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Batch download academic paper full-text (PDF/XML) from a list of DOIs. Handles 25 DOI prefixes across 19 publisher families via three layered routes: (1) publisher TDM APIs requiring institutional subscription (Elsevier ScienceDirect, Wiley Online, Springer Nature), (2) Open Access sources (Crossref, Unpaywall, OpenAlex), and (3) a browser-based fallback for paywalled publishers without TDM access (ACS, RSC, IEEE, AIP, IOP, APS, Annual Reviews, T&F, Chinese journals). Browser fallback offers two routes — Route A drives the user's logged-in Chrome via the OpenClaw `browser` tool with `profile="user"` (best for interactive sessions), Route B uses the standalone `auto-paper-harvester` CLI with its built-in Playwright (best for unattended bulk runs). Use when the user wants to harvest, scrape, fetch, or bulk-download papers from a DOI list, savedrecs export, or Excel; or wants to fill missing full-text PDFs for an existing literature collection. Triggers on phrases like "批量下载文献", "下载全文", "harvest papers", "scrape full text", "TDM API", "下载 Elsevier 全文", "Wiley 批量下载", "下载 PDF".

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Generates publication-quality academic figures (framework diagrams, pipeline illustrations, system architectures, method overviews) from a paper's method text and a target caption, using a local PaperBanana multi-agent pipeline (Retriever → Planner → Stylist → Visualizer → Critic).

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Conducts a systematic related-work / literature-survey / state-of-the-art review for a research question by defining survey dimensions, searching each axis, building a taxonomy of prior work, identifying the gap, and producing a positioning narrative for a paper's Related Work section. Goes beyond a flat paper list to deliver structured analysis. Use when the user is starting a new research project and needs to map the landscape, asks "what's been done on X?" or "how does my idea compare to existing work?", needs to write or revise a Related Work / Background / Prior Art section, wants to identify a research gap or position their contribution, or asks to build a taxonomy of approaches in a research area.

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Reads and analyzes academic papers (arXiv preprints, conference / journal PDFs, Zotero items) at three configurable depths: quick skim (2 min), standard read (10 min), or deep analysis (30 min). Produces structured digests covering problem, method, key innovation, results, limitations, reproducibility, hidden assumptions, and connections to the user's other work. Use when the user shares an arXiv link, PDF, or paper title and asks to read / summarize / digest / TL;DR / analyze / review / critique / explain / break down a paper, asks about a paper's contributions / methods / results / equations / figures, wants to compare two papers side by side, or needs a reading note for their records.

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Evidence-first expert knowledge handoff skill. Use when a founder, senior engineer, salesperson, support lead, consultant, or other domain expert is leaving, changing roles, or needs their judgment made reusable. It turns consented documents, chat, meeting notes, interviews, and explicit facts into a traceable handoff package. Trigger on requests such as: "capture this expert's judgment", "prepare a departure handoff", "make an onboarding mentor", "extract the decision rules", or "把专家经验交接下来".

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