「race」の検索結果

Verify tasks marked [X] in tasks.md are implemented, not phantom completions (marked done but backed by missing or dead code).

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Detect Git remote URL for GitHub integration

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Claude AskUserQuestion rendering for speckit checklist.

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Create or update the project constitution from interactive or provided principle inputs, ensuring all dependent templates stay in sync.

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Perform a non-destructive post-implementation verification gate validating the implementation against spec.md, plan.md, tasks.md, and constitution.md.

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Post-implementation quality gate that reviews changes, fixes small issues (scout rule), creates tasks for medium issues, and generates analysis for large issues.

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Skill for the _shared area of paddock. 33 symbols across 6 files.

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Skill for the Users area of paddock. 45 symbols across 12 files.

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Code comment accuracy verification, documentation completeness assessment, comment rot detection.

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Validate current branch follows feature branch naming conventions

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Execute the implementation planning workflow using the plan template to generate design artifacts.

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Skill for the Onboarding area of paddock. 41 symbols across 7 files.

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General code quality review — project guideline compliance, bug detection, code quality analysis.

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Skill for the Health area of paddock. 28 symbols across 6 files.

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Skill for the Scripts area of paddock. 486 symbols across 34 files.

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Skill for the Governance area of paddock. 28 symbols across 23 files.

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Archive merged feature specs into project memory with provenance, sweep discovery, and gated cleanup

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Skill for the [key] area of paddock. 25 symbols across 5 files.

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Skill for the Github area of paddock. 23 symbols across 5 files.

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Execute the implementation plan by processing and executing all tasks defined in tasks.md

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Skill for the Dashboard area of paddock. 80 symbols across 16 files.

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Skill for the Chat area of paddock. 62 symbols across 10 files.

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Verify tasks marked [X] in tasks.md are implemented, not phantom completions (marked done but backed by missing or dead code).

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Adaption AI SDK for synthetic data augmentation and dataset adaptation. Use when building data pipelines with the Adaption Python SDK, uploading datasets (local files, Hugging Face, Kaggle), running augmentation/adaptation jobs, configuring brand controls (hallucination mitigation, safety categories, length), recipe specifications (reasoning traces, deduplication, preference pairs, prompt rephrase), evaluating dataset quality, downloading results, or any workflow involving `pip install adaption`, `from adaption import Adaption`, Adaptive Data, or the adaptionlabs.ai API. Also trigger when the user mentions synthetic data generation for fine-tuning, dataset augmentation pipelines, DPO preference pair generation, or grounding-based hallucination reduction on training data.

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