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概要と使いどころ
This skill should be used when the user wants to visualize data. It intelligently selects the most suitable chart type from 26 available options, extracts parameters based on detailed specifications, and generates a chart image using a JavaScript script.
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Use a live Jupyter kernel for stateful, iterative Python execution via hamelnb. Load this skill when the task involves exploration, iteration, or inspecting intermediate results — data science, ML experimentation, API exploration, or building up complex code step-by-step. Uses terminal to run CLI commands against a live Jupyter kernel. No new tools required.
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Provides guidance for LLM post-training with RL using slime, a Megatron+SGLang framework. Use when training GLM models, implementing custom data generation workflows, or needing tight Megatron-LM integration for RL scaling.
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Facebook's library for efficient similarity search and clustering of dense vectors. Supports billions of vectors, GPU acceleration, and various index types (Flat, IVF, HNSW). Use for fast k-NN search, large-scale vector retrieval, or when you need pure similarity search without metadata. Best for high-performance applications.
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Automates browser interactions for web testing, form filling, screenshots, and data extraction. Use when the user needs to navigate websites, interact with web pages, fill forms, take screenshots, test web applications, or extract information from web pages.
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Process and extract information from PDF documents. Use this skill when the user asks to read, analyze, or extract data from PDF files.
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Query Base (Ethereum L2) blockchain data with USD pricing — wallet balances, token info, transaction details, gas analysis, contract inspection, whale detection, and live network stats. Uses Base RPC + CoinGecko. No API key required.
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Extract structured data from LLM responses with Pydantic validation, retry failed extractions automatically, parse complex JSON with type safety, and stream partial results with Instructor - battle-tested structured output library
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Automates browser interactions for web testing, form filling, screenshots, and data extraction. Use when the user needs to navigate websites, interact with web pages, fill forms, take screenshots, test web applications, or extract information from web pages.
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Build, test, inspect, install, and deploy MCP servers with FastMCP in Python. Use when creating a new MCP server, wrapping an API or database as MCP tools, exposing resources or prompts, or preparing a FastMCP server for Claude Code, Cursor, or HTTP deployment.
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Query Solana blockchain data with USD pricing — wallet balances, token portfolios with values, transaction details, NFTs, whale detection, and live network stats. Uses Solana RPC + CoinGecko. No API key required.
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Search claude-mem's persistent cross-session memory database. Use when user asks "did we already solve this?", "how did we do X last time?", or needs work from previous sessions.
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Implement ReasoningBank adaptive learning with AgentDB's 150x faster vector database. Includes trajectory tracking, verdict judgment, memory distillation, and pattern recognition. Use when building self-learning agents, optimizing decision-making, or implementing experience replay systems.
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Stream-JSON chaining for multi-agent pipelines, data transformation, and sequential workflows
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Master advanced AgentDB features including QUIC synchronization, multi-database management, custom distance metrics, hybrid search, and distributed systems integration. Use when building distributed AI systems, multi-agent coordination, or advanced vector search applications.
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Clean, high-contrast enterprise design for data-driven workflows with intuitive drag-and-drop patterns and structured layouts.
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Fighter-jet / helicopter head-up display: phosphor green on near-black, all-caps data overlays, angular geometry. Zero ambiguity at speed and altitude. For flight-sim UIs, telemetry, and command-and-control displays.
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Structured, enterprise-focused design system emphasizing clarity, consistency, and efficiency for data-dense web applications.
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Dark-themed cloud-platform aesthetic with modular grids, glass-like panels, and strong data hierarchy for productivity dashboards.
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数据驱动的小红书 / 公众号社交卡 — 一个 hero 数字 + 解释、KPI 塔（3-5 指标堆叠）、前后对比、横向迷你条形图、排行榜带高亮行、ROI 卡。必须标单位 / 时间窗 / 数据来源，必须一个数字视觉主导。触发："做个 KPI 卡 / 数据卡 / 排行榜卡 / 增长卡 / 复盘数字卡"。NOT 表情绪 / 引言 / 图主导的卡，NOT chartjunk。
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Premium "digital e-guide" template family — two patterns sharing a metadata-rich, editorial-archive identity: an infinite 3D-canvas portfolio (case/) for designer 作品集, and a 12-slide horizontal field-notes carousel (social-carousel.html) for long-form knowledge series.
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Analyze product risk and propose traceable QA coverage, priorities, environments, data, and explicit coverage gaps.
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Use when the user asks about the pwdev-prd audit trail — 'auditoria do prd', 'eventos', 'decisões registradas', 'audit report', 'exportar relatório de auditoria' — querying the shared SQLite database read-only (summary, events, decisions, artifacts, stats, export, query).
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Use when the user wants a UI-only action plan — components, pages, composables/hooks, state, forms and their E2E coverage — 'plano de frontend para a tela X', 'plan the settings page'. Writes .planning/feat/features/{slug}/plan.md with E2E scenarios and playwright-cli checks. Do NOT use for API/database work (feat-backend), full features (feat-feature), writing code (feat-exec) or UI review (feat-review).
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