「psm」の検索結果

Code simplification suggestions — clarity, unnecessary complexity, redundant abstractions. Advisory only.

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Refresh the managed Spec Kit section in coding agent context file(s)

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Assess the current codebase against the feature's spec, plan, and tasks, then append any remaining unbuilt work as new tasks to tasks.md so implement can complete it.

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Perform a dual-lens critical review of the specification and plan from both product strategy and engineering risk perspectives before implementation.

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Auto-commit changes after a Spec Kit command completes

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Error handling review — silent failure detection, catch block analysis, error logging.

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Initialize a Git repository with an initial commit

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Comprehensive code review using specialized agents — orchestrates code, comments, tests, errors, types, and simplify agents sequentially.

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Perform a non-destructive cross-artifact consistency and quality analysis across spec.md, plan.md, and tasks.md after task generation.

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Generate a custom checklist for the current feature based on user requirements.

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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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Create a feature branch with sequential or timestamp numbering

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

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

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Create or update the feature specification from a natural language feature description.

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Stages and commits the current changes onto a safe working branch, enforcing branch discipline and optionally pushing upstream. TRIGGER when: the user wants to commit, save, or check in the current changes. DO NOT TRIGGER when: opening a pull request → pr.

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Identify underspecified areas in the current feature spec by asking up to 5 highly targeted clarification questions and encoding answers back into the spec.

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

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Opens a pull request, publishing the current branch as a PR. TRIGGER when: the user wants to open a pull request, publish the current branch as a PR, or take the current work through to an open PR. DO NOT TRIGGER when: only committing changes → commit; babysitting CI after the PR is already open → monitoring-pull-requests.

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Econometrics skill for instrumental variables and treatment effect estimation. Activates when the user asks about: "instrumental variables", "IV estimation", "2SLS", "two-stage least squares", "endogeneity", "weak instruments", "first stage", "Sargan test", "overidentification", "propensity score matching", "PSM", "average treatment effect", "ATT", "LATE", "local average treatment effect", "endogenous regressor", "instrument validity", "工具变量", "两阶段最小二乘", "内生性", "弱工具变量", "倾向得分匹配", "平均处理效应", "处理效应", "局部平均处理效应"

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Use when working with Cyberark — cyberArk privileged access management for safe management, privileged account discovery, session monitoring, credential rotation status, and security audit. Covers Vault, PVWA, PSM, and CyberArk Privilege Cloud. Read this skill before any CyberArk operations — it enforces discovery-first patterns and strict read-only safety rules.

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Assesses genetic health of populations for conservation with Ne estimation across time horizons (LDNe NeEstimator V2 option-file API + SNeP physical-linkage correction; recent trajectory via GONE/GONE2; deep history via Stairway Plot 2 / dadi / fastsimcoal2 / PSMC), F-statistics, runs of homozygosity binned by length class to date inbreeding, genetic-load decomposition (Bertorelle 2022 realized vs masked), the modern 100/1000 Ne rule (Frankham 2014), Ne/Nc 2-6 orders of magnitude in marine fish (Hauser & Carvalho 2008), tree-sequence forward simulations (SLiM 4 + pyslim + tskit), and the Sukumaran-Knowles caveat against MSC methods for management-unit definition. Use when estimating Ne by time horizon, detecting inbreeding via F_ROH, decomposing genetic load, justifying conservation thresholds, distinguishing ESU/MU/DPS, configuring NeEstimator V2, or correcting LDNe physical linkage.

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Assesses genetic health of populations for conservation with Ne estimation across time horizons (LDNe NeEstimator V2 option-file API + SNeP physical-linkage correction; recent trajectory via GONE/GONE2; deep history via Stairway Plot 2 / dadi / fastsimcoal2 / PSMC), F-statistics, runs of homozygosity binned by length class to date inbreeding, genetic-load decomposition (Bertorelle 2022 realized vs masked), the modern 100/1000 Ne rule (Frankham 2014), Ne/Nc 2-6 orders of magnitude in marine fish (Hauser & Carvalho 2008), tree-sequence forward simulations (SLiM 4 + pyslim + tskit), and the Sukumaran-Knowles caveat against MSC methods for management-unit definition. Use when estimating Ne by time horizon, detecting inbreeding via F_ROH, decomposing genetic load, justifying conservation thresholds, distinguishing ESU/MU/DPS, configuring NeEstimator V2, or correcting LDNe physical linkage.

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