「gt」の検索結果

Write the document of a research run — plan the question and the outline with rs_plan, write prose and declare its claims together with rs_write, choose the claim strength the evidence actually holds, follow the section structure the run's kind maps to, read the draft back, and build a watermarked draft before the gated clean build. Use when a run's document has to be written, a section drafted, a claim bound to a source, or a build attempted.

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Work the verification ladder of a research run with rs_verify — read the ladder report before claiming anything is checked, run the two file rungs (r1-record, r2-locate) that need no reader, record the r3-support verdicts and strength verdicts that only a reader can make, tell a miss from an inconclusive, and know what a clean build will still refuse. Use when a document is written and about to be called checked, when a claim's quote does not match its source, or when a gate or build answers with an integrity refusal.

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Two-phase code quality skill: (1) review codebase for structural smells — file LOC, method LOC, accidental complexity, test readability — producing a structured report, then (2) fix all smells via provable refactorings with ACN micro commits and green-bar-at-all-times discipline. Use this skill when the user says 'sweep', 'code review', 'find code smells', 'check method lengths', 'review for complexity', 'tidy up the codebase', 'refactor smells', or asks about long methods, test readability, or accidental complexity. Also trigger when users ask to 'clean up' or 'improve code quality' across multiple files.

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Knowledge base from the NASA Probabilistic Risk Assessment Procedures Guide (NASA/SP-2011-3421, 2nd ed.). Use for quantitative PRA of aerospace and safety-critical systems: the risk triplet and scenario logic stack (MLD, ESD, event trees, fault trees, minimal cut sets), Bayesian data collection and parameter estimation, aleatory/epistemic uncertainty modeling and common-cause failure (Alpha Factor, beta-factor, CCBE), human reliability analysis (THERP, CREAM, NARA, SPAR-H), context-based software risk (CSRM), physics-based and structural/phenomenological models (stress-strength, limit states, FORM/SORM, NASGRO, range safety), uncertainty propagation and importance measures (F-V, RAW, Birnbaum, DIM), and launch-abort modeling with worked PRA examples. This is the QUANTITATIVE engine beneath NASA's risk doctrine — for the qualitative RIDM/CRM decision framework use the nasa-risk pack. Thin on programme management, organisational risk governance, and non-aerospace regulatory contexts; aerospace-focused and anchored to the 2011 second edition.

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Positive Psychology according to Seligman: PERMA model, character strengths (VIA), gratitude exercises, flow theory, and resilience factors.

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Verdichtet gebündelte offene Entscheidungen zu EINEM zusammenhängenden, prosa-basierten Gesamtkonzept auf Basis aller empfohlenen Varianten. Zeigt, wie die Teilsysteme nach der Umsetzung konkret ineinandergreifen, statt den Nutzer durch Dutzende isolierte Einzelfragen zu zwingen. Der Nutzer nimmt das Bild als Ganzes ab oder gibt zielgerichtete Korrekturen, die automatisch in Einzelentscheidungen übersetzt und über decision-briefing Phase 4 ins Register zurückgeschrieben werden. Nutze diesen Skill bei "wie sieht das Ganze aus wenn wir allem zustimmen", "zeichne mir das Gesamtbild", "Gesamtkonzept der Entscheidungen", "decision draw", /decision-draw, "wie greifen die Systeme zusammen". NICHT nutzen, wenn Alternativen pro Einzelpunkt diskutiert werden sollen -- das macht decision-briefing; NICHT für den Abhängigkeitsgraphen -- das macht decision-path; NICHT für strukturierte Einzelblöcke mit Optionen und Pro/Contra (auch bei eng zusammengehörigen Gruppen) -- das macht decision-shot; NICHT zur Herleitung einer einzelnen Entscheidung -- das macht decide.

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Erzeugt aus einem Bestand offener und gefallener Entscheidungen einen strukturierten ASCII-Abhängigkeitsgraphen (maximal 100 Spalten) für das Terminal. Bewertet Knoten nach fünf festen Kriterien: sinnvoll, empfohlen, usertypisch (Richtung und decision-avatar-Konfidenz getrennt), zusammenpassend und widersprechend; Kanten tragen Beziehungstyp und Belegstatus. Deckt Blocker, Freischaltungen, Reihenfolgen und widersprüchliche Empfehlungen gnadenlos auf. Nutze diesen Skill bei "welche Entscheidungen hängen voneinander ab", "Abhängigkeitsgraph der Entscheidungen", "Entscheidungspfad visualisieren", "Widersprüche zwischen Entscheidungen prüfen", "Reihenfolge der Beschlüsse", /decision-path. NICHT nutzen, um Entscheidungen erst zu inventarisieren -- das macht decision-briefing; NICHT nutzen, um das empfohlene Gesamtkonzept zur Abnahme zu bündeln -- das macht decision-draw; NICHT für kompakte Fünfteiler- Einzelblöcke mit Optionen und Pro/Contra -- das macht decision-shot; NICHT für die Einzelfall-Erwägung mit Frameworks -- das macht decide.

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Flexible Bedingungssprache für Ziele, Prompts und Aufträge. Übersetzt Bedingungen, Zeitpunkte und Reihenfolge-Abhängigkeiten in prüfbare Gates, damit ein Teilschritt erst nach belegter Freigabe ausgeführt wird. Immer verwenden bei /condition, /if, /if-only, /when, /after, /and oder /or sowie bei Formulierungen wie "erst wenn", "sobald", "nur falls", "nachdem", "warte bis", "danach" oder "vorher nicht". Auch verwenden, wenn mehrere Teilziele voneinander abhängen oder ein Goal eine spätere Freigabe enthält.

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Autonomer Langlauf-Modus ohne laufende Rückfragen — Startbedingungen (Ziel, Scope, Budgets, Checkpoints), Entscheidungsstufen und Abbruchregeln für unbeaufsichtigte Läufe; erhöht die Ausdauer, nicht die Berechtigung. Nutzen, wenn ausdrücklich ein längerer autonomer Lauf gewünscht ist.

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Eigenständige Navigations- und Routing-Strategie, die Verzeichnishierarchien nach oben und unten nach Wegweiser-Dokumenten wie CLAUDE.md, AGENTS.md, README.md und RULES.md sowie nach nutzerkonfigurierbaren Stichwörtern durchsucht. Die Konfiguration erfolgt über staircase-config.json oder config.json. Auch als Up-and-Down Routing oder Walking Bass Routing bekannt.

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Bei vorhandenem und ausdrücklich autorisiertem lokalem Entscheidungsprofil: wiederkehrende Entscheidungen aus belegtem Feedback vorhersagen, Konfidenz kalibrieren und Vorhersage, Entscheidung und Ausführung strikt trennen.

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Wählt vor komplexer Multi-Agent-Arbeit gemeinsam mit dem Nutzer eine passende, begrenzte Orchestrierung und erzeugt einen kompakten Session-Vertrag. Nutze den Skill bei /choose-your-orchestrator, bei unsicherer Kombination aus Orchestrator, Schwarm, Modellrouting oder Nutzerpräferenzmodell sowie vor Agentenprogrammen, die Modellslots, Parallelität, Spawn-Tiefe, Schreibgrenzen, Abnahme und Eskalation ausdrücklich festlegen müssen.

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Meta-/Umbrella-Skill für die Familie „Projekt-/Pipeline-Aufbau & -Umbau". Kennt alle Skills für Anlegen, Aufnehmen, Umbauen und Analysieren von Projekten und Pipelines und leitet zum passenden weiter. Nutze diesen Skill, wenn unklar ist, ob etwas neu angelegt (Greenfield) oder umgebaut (Bestand) werden soll bzw. ob es um ein einzelnes Projekt oder eine ganze Pipeline geht. Auch auslösen bei „neues Projekt/Pipeline anlegen", „bestehendes umbauen", „Projekt aufnehmen", „Ordnerstruktur renovieren", „welcher Bootstrapper passt".

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Einmaliger Tasksolver+Writer+Maintainer-Durchlauf fuer den Projektordner, in dem die Session gerade sowieso gearbeitet hat (inkl. Unterordner) — kein systemweiter Sweep. Loest offene triviale/autonome Register-Punkte, aktualisiert Dokumentation auf den gemessenen Ist-Stand (im Projekt UND in der Root der Pipeline, in der das Projekt liegt) und raeumt Strays/Temp- Dateien nach dem Papierkorb-Prinzip weg. Nutze diesen Skill bei /tidy-up, "raeum das Projekt auf", "mach hier sauber bevor wir weitermachen", am Ende einer Arbeitssitzung an einem Projekt, oder als faellige autonome Aufgabe innerhalb von /work-autonomous + /goal.

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Regelmäßiger Pflegedurchlauf für ein bereits veröffentlichtes GitHub-Repository (Stufe 1, günstig und oft wiederholbar): zuerst alle Distributionsflächen des Projekts ermitteln (npm, PyPI, Registries, Marketplaces, Stores, Website) und Änderungen später dorthin spiegeln, dann Topics setzen, Privacy-Gate, Dokumente auf Veröffentlichungsabsicht prüfen und interne Planungsdateien nachträglich ignorieren, Banner ergänzen, Aussagen im README gegen den echten Code-Stand abgleichen, Darstellung verbessern, Sprachfassungen der README vervollständigen, Sichtbarkeitsmaßnahmen umsetzen, Eintrag auf der Organisationsseite prüfen sowie offene Issues und Pull Requests abarbeiten. Nutze diesen Skill, wenn ein bestehendes Repo gepflegt, aufgeräumt, aktualisiert, aufgehübscht oder "mal wieder durchgesehen" werden soll, wenn ein Repo veraltet oder unaufgeräumt wirkt, bei Formulierungen wie "Repo-Pflege", "after care", "Nachpflege", "Repo auf Stand bringen", "aufräumen und pushen" oder bei rotierenden Qualitätsrunden über mehrere Repos. Für die tiefe Runde inkl. Rechtscheck und orga-übergreifenden Querverweisen stattdessen full-after-care nutzen; für die Erstveröffentlichung github-repo-care.

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Rollenbasierte Multi-Modell-Strategie. Modellkatalog liegt in einer lokalen Konfigurationsdatei statt im Skill-Text -- Rollen (Denker/Entscheider, Dauer-Worker, Entwurfsgenerator, Reviewer/Abnahme, Eskalation), Reasoning-Effort als eigene Achse, Abnahmepflicht für Entwurfsmodelle, Anbieterwechsel für unabhängige Reviews, Kontingente, Delegationsablauf und Kosten/Qualität kleiner Worker.

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Findet und behebt Mermaid-Diagramme, die GitHub nicht rendert ("Unable to render rich display"). Prueft jeden ```mermaid-Block mit dem echten Mermaid-Parser ohne Browser und belegt das Ergebnis danach an der lebenden GitHub-Seite.

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Builds an evidence map for one document, section or contested claim: every factual claim extracted verbatim and numbered, its supporting passage in the supplied sources or UNKNOWN, the strength of that support as evidenced, contradictions between sources, and the specific question or document that would close each gap, returned in the chat as Markdown tables for the author or reviewer. Use when the user asks to "check what this document actually proves", "map the evidence behind these claims", "which of these statements are supported", "build an evidence map", "what would we need to back this up" or "is this claim substantiated". Do not use for requesting evidence of security controls from control owners, use control-evidence-request-pack instead. Drafts for human review; never approves, authorises or signs off.

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Publish a vetted post to an X (Twitter) account through the owner's real logged-in Chrome tab, rate-guarded and draft-first. Counts length the way X does, treating every link as 23 characters, and refuses over-limit text instead of silently truncating. Triggers: "/x-post", "tweet this", "post to X".

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Sell layer: raise the framing of an artifact to the scale it actually deserves without touching a single number. Use before anything goes outbound (post, pitch, README, CV, PR comment, landing page, application, DM) or before showing a finished artifact. Triggers: /fake-it, /fi, sell it, make it louder, strengthen the frame.

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Decision protocol for strategic work: recall the knowledge vault, run a gap analysis, emit a deep-research prompt for external tools, then synthesize the returned reports into a decision memo. Use before any new product, feature, market, pricing, GTM or architecture call, where local recall alone is not enough. Triggers: "/alfa-search-recall-deepresearch", "alpha protocol", "R+DR".

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Examine every existing page on the site, build a semantic map across pillars, and add missing internal links so the site becomes a semantic graph anchored on clear topical pillars. Use this skill whenever the user asks to "add internal links", "build internal linking", "build a semantic graph", "link related pages", "strengthen topical authority", "fix orphan pages", "add pillar linking", or wants hub-and-spoke linking between pillars, hubs, and supporting content. Output is an edit list (proposed link insertions) plus optionally direct edits to page source files.

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Audit on-page SEO and GEO (generative engine optimization) signals across the site — title tags, meta descriptions, H1/H2/H3 hierarchy, canonical tags, Open Graph, structured data, content length, internal link density, and AI-citation readiness. Use this skill whenever the user asks to "audit SEO", "check metadata", "review titles and descriptions", "check heading structure", "run an SEO audit", "GEO audit", "check schema markup", "find SEO issues", or review any on-page signal affecting organic or AI-search visibility. Output is a prioritized issue list with per-page findings and fixes.

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Use when the user asks to "generate subject line variants", "pre-score my subject lines", or "will this subject get truncated / trigger spam filters"; produces a labeled subject + preheader variant set and a per-variant heuristic pre-score card — spam-trigger flags, length/truncation across desktop + mobile, emoji-count, and the inbox preview render (from-name + subject + preheader) — before any test is run. Not for the body copy or CTA — use email-creative-builder; not for the A/B test design or significance read — use send-experiment-designer; not for the profile-weighted EQS or the S1/S2/N1/D1 vetoes — use email-quality-auditor. 邮件主题行生成/主题行预打分/截断与垃圾词检查

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