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概要と使いどころ
Fetch any X/Twitter post as clean LLM-friendly JSON. Converts x.com, twitter.com, or adhx.com links into structured data with full article content, author info, and engagement metrics. No scraping or
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Conduct periodic access reviews and certifications. Implement access governance and recertification workflows. Use when managing access compliance.
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Dashboard metric register: metric, source module, formula, period, value, target, trend, owner and last-updated, as CSV, SQL, JSON Schema or Notion on request. Use for KPI dashboards.
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Analyze cross-channel campaign data, quantify uncertainty, and propose evidence-labeled budget tests without overstating causality.
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Access matrix of role-by-module permissions, with per-role scope, confidentiality level and SME tier, as CSV, SQL, JSON Schema or Notion on request. Use for access reviews.
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360 feedback register: reviewer, subject, review cycle, visibility, due date and score, as CSV, SQL, JSON Schema or Notion on request. Use for 360 reviews or peer feedback cycles.
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Admin account register: system, main and backup admin, seats, plan, 2FA, shared logins and access-review dates, as CSV, SQL, JSON Schema or Notion on request. Use for access reviews.
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Write a markdown plan to .openamer/plans/; no execution.
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Karpathy's LLM Wiki: build/query interlinked markdown KB.
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Notion API + ntn CLI: pages, databases, markdown, Workers.
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Repository-grounded threat modeling that enumerates trust boundaries, assets, attacker capabilities, abuse paths, and mitigations, and writes a concise Markdown threat model. Trigger only when the user explicitly asks to threat model a codebase or path, enumerate threats/abuse paths, or perform AppSec threat modeling. Do not trigger for general architecture summaries, code review, or non-security design work.
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Upload approved local HTML, markdown, or image assets to a Stitch project using direct MCP for small DESIGN.md files or the bundled API script for larger files.
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Investigate a question against high-trust primary sources and capture the findings as a Markdown file in the repo. Use when the user wants a topic researched, docs or API facts gathered, or reading legwork delegated to a background agent.
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Publish and manage research papers on Hugging Face Hub. Supports creating paper pages, linking papers to models/datasets, claiming authorship, and generating professional markdown-based research articles.
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Look up and read Hugging Face paper pages in markdown, and use the papers API for structured metadata such as authors, linked models/datasets/spaces, Github repo and project page. Use when the user shares a Hugging Face paper page URL, an arXiv URL or ID, or asks to summarize, explain, or analyze an AI research paper.
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Automate doc generation with JSDoc/TSDoc, linters, and pre-commit hooks. Use when setting up markdownlint, configuring doc linting pipelines, integrating JSDoc/TSDoc, or building automated documentation workflows.
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Templates and structural patterns for API docs, feature docs, config guides, and REST endpoint documentation. Use when structuring docs, applying Markdown templates, or standardizing doc formats.
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Senior PM agent with 6 knowledge domains, 30+ frameworks, 12 templates, and 32 SaaS metrics with formulas. Pure Markdown, zero scripts.
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Captures web sources and compiles deterministic Markdown reference bundles with metadata and checksums. Use when asked to capture URLs, research web links, bundle search results, or archive web pages into an LLM-ready reference document.
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Investigate a question against high-trust primary sources and capture the findings as a Markdown file in the repo. Use when the user wants a topic researched, docs or API facts gathered, or reading legwork delegated to a background agent.
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Work like Manus: Use persistent markdown files as your "working memory on disk."
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Feishu (Lark) unified CLI for tasks, documents, wiki, bitable, messaging, approval, and Drive. Supports search/create/edit/publish/export across all modules. Use when reading/writing Feishu docs, searching docs or wiki, managing tasks, sending messages, creating approvals, exporting to Markdown, or any 飞书/Lark interaction.
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Use the `rimo` CLI to interact with the Rimo platform — list/read/search meeting notes, transcripts, and documents, ask AI questions across them, and create notes or append markdown sections to them. Trigger when the user mentions Rimo, asks about meeting notes/minutes/transcripts/documents stored in Rimo, or invokes `rimo` directly.
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Convert any document into a production-ready Ozor.ai video prompt. Use this skill whenever the user uploads a document (PDF, PowerPoint, Google Doc, Markdown, text file, or URL) and wants to turn it into a video. Also trigger when the user mentions 'turn this doc into a video', 'make a video from this PDF', 'video from my pitch deck', 'convert this presentation to video', 'video from this blog post', 'video from these release notes', 'create a video from this document', 'turn this into an explainer', or any request to transform written content into video format using Ozor. This skill reads the document, extracts the core message, structures it into scenes, and outputs a complete prompt the user can paste directly into Ozor.ai.
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