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概要と使いどころ
从复盘评论数据派生 / 刷新账号的受众画像，写入 audience.md。这是和 rubric 平行的第二个派生物——rubric 答"怎么打分"，persona 答"谁在看"。cheat-seed 选题 / 写稿时读它。**audience.md 含实绩信号，cheat-score-blind 硬禁读**。触发词："构造受众画像"/"更新 persona"/"我的观众是谁"/"build persona"/"刷新受众画像"/"看看我的受众画像"。
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Writing quality guidelines, formatting conventions, and styling constraints for documentation. Trigger when: - Writing, editing, or auditing documentation files, READMEs, markdown files, or guides. - Modifying files with suffixes like: *.md, *.qmd, *.txt, *.rst. - Prompt contains keywords: doc, documentation, spelling, grammar, headers, links, table alignment, Divio, tone, voice, clarity.
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Formatting, structure, and execution rules for Quarto markdown documents. Trigger when: - Writing, editing, or rendering Quarto documents, reports, presentations, or websites. - Files matching the pattern **/*.qmd are in the workspace or referenced. - Tasks involve: quarto render, quarto preview, knitr, jupyter. - Prompt contains keywords: quarto, qmd, yaml header, code chunk, callout, cross-reference.
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Observe the harness itself — (WS1) measure context budget as a deterministic, trendable inventory (tokens per CLAUDE.md / skill / agent, lexical redundancy, per-CI cold-write totals; committed history.jsonl), (WS2) reconstruct the real invocation trace (which skills/agents/tools fired and how they nested) from session transcripts, and (WS-A) roll the per-run CI traces up into a committed weekly usage record (per-skill invocation counts; usage.jsonl) — the usage side of the dead-weight join. Use for "context budget", "how big is CLAUDE.md / our skills", "is the harness bloating", "how do our agent loops actually run", "which skills actually get used", "trace this session", "loop station".
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素材を読んだうえで、使う人や困りごとはあいまいなら促して聞き足し、画面や裏側のしくみと運用は既定案つきで短く聞き取りたいとき、確認点で増えた決めることを聞いてヒアリング.md に足したいときに使う。
既存 CLAUDE.md/prompt 集を Skill 群へ移行したいとき、棚卸し分類を機械化したいときに使う。
ユーザーが言語化できない「何を入力し、何をどう出力してほしいか」を深掘って intent_contract と 5 軸ヒアリングシートを再現性高く埋めたいとき、run-skill-intake から phase 4 として呼ばれて sheet.md/sheet.json/interview.json を生成したいときに使う。
SKILL.mdを評価するとき、新規Skillを設計するときに読む。
intake 全 JSON を統合したいとき、intake.md と intake.json を Jinja2 で render して quality_gate と cross_check を通したいときに使う。
アプリ・Webサービス・業務ツールの制作を、証拠分析→確定的な初稿→要件定義→体験設計→機能分解→実装→品質ゲート→リリース判定の手順ゲート制で進めるスキル。質問で要件を埋めるのではなく、依頼文・既存コード・資料・ログから最有力案を選び、動く成果物を先に出して差分で改善する。ユーザーが「アプリを作りたい」「ツールを作って」「〜を自動化したい」「システム化したい」「要件定義」「仕様を決めたい」「UI/UXを設計して」「体験を良くしたい」「機能を洗い出して」「MVPを決めたい」「品質チェック」「リリースしていいか判断して」などと言ったら必ず使用する。外部データの取込・マスタ・締め処理を伴う業務システムでは references/data-lifecycle.md も併用する。新規・既存を問わずアプリの制作・改善・リニューアルで使用する。
スキルを作成・更新・プロンプト改善するためのメタスキル。 **最初のアクションは必ず AskUserQuestion**（インタビュー深度確認）。 **collaborative**モードでユーザーと対話しながら共創し、抽象的なアイデアから具体的な実装まで柔軟に対応する。 **orchestrate**モードでタスクの実行エンジン（Claude Code / Codex / 連携）を選択。 Anchors（主要3件・全7件は references/anchors.md 参照）: • Continuous Delivery (Jez Humble) / 適用: 自動化パイプライン / 目的: 決定論的実行 • The Lean Startup (Eric Ries) / 適用: Build-Measure-Learn / 目的: 反復改善 • Domain-Driven Design (Eric Evans) / 適用: 戦略的設計・ユビキタス言語・Bounded Context / 目的: ドメイン構造の明確化 Trigger: 新規スキルの作成、既存スキルの更新、プロンプト改善を行う場合に使用。 スキル作成, スキル更新, プロンプト改善, skill creation, skill update, improve prompt, Codexに任せて, assign codex, 実行モード選択, IPC Bridge統一, safeInvoke/safeOn, Preload API標準化, contextBridge, Electron IPC pattern
生成済みSKILL.mdを評価したいとき、rubric準拠を確認したいときに使う。
吉里吉里Z (kirikiri Z) 本体クラス API のリファレンス。TJS2 で吉里吉里Z 上のスクリプトを書く、レビューする、デバッグするときに使う。Layer / Window / Bitmap / System / Storages / Font / Plugins / Timer / Debug / AsyncTrigger / Scripts / BinaryStream / Matrix32 / Matrix44 / Rect / ImageFunction のコア API、サウンド系 (WaveSoundBuffer / SoundBuffer / VideoOverlay)、DrawDevice (BasicDrawDevice / SDLDrawDevice / OGLDrawDevice / GPUDrawDevice / NullDrawDevice)、OpenGL 描画系 (Canvas / Texture / ShaderProgram / Offscreen / VertexBinder / VertexBuffer)、および主要プラグイン提供クラス (HttpRequest / GdiPlus.* / WIN32Dialog / CSVParser / LineParser / Process / Pad / MenuItem / Unzip / Zip / PSD / SimpleHTTPServer) を網羅。**呼び出されたら必ず「共通パターン」と「クロスカッティング概念」を確認し、必要な詳細クラスは doc/reference/*.md を Read しに行くこと。** TJS2 言語そのものや組み込みクラス (Array / Dictionary / Math 等) は別 skill (`tjs2`) を参照。エンジン内部構造 (C++ 実装、レンダリングパイプライン詳細) は対象外。
Use for DESIGN.md visual identity contracts; author, scaffold, lint, diff, and export design contracts with the upstream spec and CLI.
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Build content-focused websites with Astro — zero JS by default, islands architecture, multi-framework components, and Markdown/MDX support.
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Convert human-written CLAUDE.md into AI-native structured-label format. Battle-tested across 4 models. Same rules, fewer tokens, higher compliance.
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Generate project-specific AGENTS.md and companion rules by analyzing a codebase. Supports full, minimal, update, and dry-run modes with package-manager detection, monorepos, backups, managed blocks, confidence scoring, and command validation.
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Analyze Windows Shellbag registry artifacts to reconstruct folder browsing activity, detect access to removable media and network shares, and establish user interaction with directories even after deletion using SBECmd and ShellBags Explorer.
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Detect and analyze Linux persistence mechanisms including crontab entries, systemd service units, LD_PRELOAD hijacking, bashrc modifications, and authorized_keys backdoors using auditd and file integrity monitoring
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Analyze the NTFS Master File Table ($MFT) to recover metadata and content of deleted files by examining MFT record entries, $LogFile, $UsnJrnl, and MFT slack space using MFTECmd, analyzeMFT, and X-Ways Forensics.
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Scrapes pump.fun/board using Chrome browser automation to extract the top 100 trending Solana tokens and writes structured markdown for a trading agent to consume. Use this skill any time you need to: scan pump.fun for new tokens, refresh the pump.md token list, run the scheduled board scrape, collect Solana meme token data, or build/update a trading watchlist from pump.fun. Even if the user says something casual like "check pump" or "update the token list" or "what's trending on pump", use this skill. The output file path and format are configurable but default to /Users/8bit/solanaos/pump.md.
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Audit the project's documentation (CLAUDE.md, .claude/rules, skills, README, CONTRIBUTING, SECURITY, .env.example, app/data/*.md, learn articles) against the actual code and config, and fix drift. Use after refactors, dependency or workflow changes, or on a schedule.
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Use when writing blog posts or documentation markdown files - provides writing style guide (active voice, present tense), content structure patterns, and MDC component usage. Overrides brevity rules for proper grammar. Use nuxt-content for MDC syntax, nuxt-ui for component props.
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ISTQB/JSTQB のテストモニタリング&コントロール（test monitoring and control）活動のうち、モニタリングの「基盤構築」を支援するスキル。進捗・カバレッジ・失敗率・flaky 率・成果物トレーサビリティ（リスク→条件カバー率・条件→ケース化率）などのメトリクスを test-plan の完了基準と紐づけて定義し、プロジェクトの CI/ツール構成を調査した上で計測基盤（CI 設定・集計スクリプト・バッジ等）の実装を支援して test-monitoring.md と実装物を作る。「テストのメトリクスを決めたい」「CI でテスト進捗を可視化したい」「カバレッジや失敗率を計測する仕組みを作りたい」「トレーサビリティを継続計測したい」と依頼されたときに使う。**AI が継続的なモニタリングを代行することはしない（計測は基盤が行う）。集まったデータの分析・傾向判断は対象外**。単発のテスト作成依頼（単にユニットテストを書きたいだけ）も対象外。/test-monitor <テスト対象名> で明示的に呼び出されたときのみ使用する。