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概要と使いどころ
Build SwiftUI layouts using stacks, grids, lists, scroll views, forms, and controls. Covers VStack/HStack/ZStack, LazyVGrid/LazyHGrid, List with sections and swipe actions, ScrollView with ScrollViewReader, Form with validation, Toggle/Picker/Slider, .searchable, and overlay patterns. Use when building data-driven layouts, collection views, settings screens, search interfaces, or transient overlay UI.
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Integrate Apple Pay payments and Wallet passes using PassKit. Use when adding Apple Pay buttons, creating payment requests, handling payment authorization, adding passes to Wallet, configuring merchant capabilities, managing shipping and contact fields, or working with PKPaymentRequest, PKPaymentAuthorizationController, PKPaymentButton, PKPass, PKAddPassesViewController, PKPassLibrary, or Apple Pay checkout flows.
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Horizontal-first slicing methodology with mandatory ASCII preview for UIKit layout design
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NotebookLM でスライドデッキを作成する。「NotebookLM スライド」「NotebookLM スライドデッキ」「NotebookLM プレゼン」「NotebookLM デッキ」などで起動。notebooklm-mcp を使用。
TAKTのワークフローYAMLとファセット（ペルソナ・ポリシー・ナレッジ・インストラクション・出力契約）を作成・更新する。スタイルガイドに準拠したファセット分離とYAMLスキーマに準拠したワークフロー設計を行う。トリガー：「ワークフローを作りたい」「ピースを作りたい」「ファセットを追加」「TAKTのペルソナを作成」「ポリシーを更新」「ナレッジを追加」「出力契約を作成」「ワークフローYAMLを設計」「ピースYAMLを設計」といったTAKTファセット・ワークフロー関連リクエストで起動。
ピストン、スライムブロック、ハチミツブロックの特性を利用した移動機構の構成方法に関するガイドライン。
スライムブロックの特性、配置方法、および操作に関するガイドラインです。
Toolkit for styling artifacts with a theme. These artifacts can be slides, docs, reportings, HTML landing pages, etc. There are 10 pre-set themes with colors/fonts that you can apply to any artifact that has been creating, or can generate a new theme on-the-fly.
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When the user wants to create or optimize popups, modals, overlays, slide-ins, or banners for conversion purposes. Also use when the user mentions "exit intent," "popup conversions," "modal optimization," "lead capture popup," "email popup," "announcement banner," or "overlay." For forms outside of popups, see form-cro. For general page conversion optimization, see page-cro.
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Azure AI Text Translation SDK for real-time text translation, transliteration, language detection, and dictionary lookup. Use for translating text content in applications.
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Implements API rate limiting and throttling controls using token bucket, sliding window, and fixed window algorithms to protect against brute force attacks, credential stuffing, resource exhaustion, and API abuse. The engineer configures per-user, per-IP, and per-endpoint rate limits using Redis-backed counters, API gateway plugins, or application middleware, and implements proper HTTP 429 responses with Retry-After headers. Activates for requests involving rate limiting implementation, API t...
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Create, read, edit .pptx decks, slides, notes, templates.
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SVG でスライドを設計し、Python スクリプト (svg2pptx.py) で編集可能な PPTX に変換するスキル。デザイントークン・カラーパレット・レイアウト原則を統一し、高品質なプレゼンスライドを生成する。
Generate 3D models, textures, images, rig characters, animate them, and prepare for 3D printing using the Meshy AI API. Handles API key detection, task creation, polling, downloading, and full 3D print pipeline with slicer integration. Use when the user asks to create 3D models, convert text/images to 3D, texture models, rig or animate characters, 3D print a model, or interact with the Meshy API.
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Toolkit for styling artifacts with a theme. These artifacts can be slides, docs, reportings, HTML landing pages, etc. There are 10 pre-set themes with colors/fonts that you can apply to any artifact that has been creating, or can generate a new theme on-the-fly.
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Universal document conversion with Pandoc. Use when converting between document formats (Markdown, DOCX, HTML, LaTeX, PDF, EPUB, PPTX, reveal.js, CSV, RST, Org), generating polished deliverables from plain text, batch-converting files, applying custom templates or Lua filters, or producing slide decks from Markdown.
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Toolkit for styling artifacts with a theme. These artifacts can be slides, docs, reportings, HTML landing pages, etc. There are 10 pre-set themes with colors/fonts that you can apply to any artifact that has been creating, or can generate a new theme on-the-fly.
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Break a plan, spec, or PRD into independently-grabbable issues on the project issue tracker using tracer-bullet vertical slices.
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Focused Signals scout for PostHog projects using AI observability. Rotates through a set of lenses — cost, latency, errors, volume, eval performance, eval/enrichment config, clusters, and tool usage — watching each for trends and spikes sliced by the dimensions it discovers over time. Leans on the sandbox's bundled `exploring-llm-*` deep-dive skills for the actual queries. Emits findings only when they clear the confidence bar; otherwise writes durable memory and closes out empty. Self-contained peer in the signals-scout-* fleet — no dependencies on other scouts.
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Test-driven development in Python using uv as the package manager. Covers the red-green-refactor cycle, vertical slicing, and uv project setup.
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When GitHub Actions fails, fetch failing job logs and assign each failing job to a separate subagent that fixes its slice of the problem in parallel. Use for multi-job CI failures where jobs are independent.
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End-to-end CLIP-seq pipeline from FASTQ to ENCODE-compliant binding sites, single-nucleotide crosslink maps, annotation, motifs, and (optionally) differential binding. Use when running the full Yeo lab eCLIP / iCLIP / iCLIP2 / iCLIP3 / irCLIP / PAR-CLIP analysis with SMInput control, protocol-specific UMI extraction, ENCODE STAR parameters, CLIPper or Skipper peak calling with stringent log2 FC and -log10 p thresholds, IDR rescue and self-consistency QC, and downstream motif registration with mCross or PEKA.
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Assigns honest lipid annotation levels, designs class-based internal-standard quantification, and runs lipid-aware differential and enrichment analysis with lipidr, guarding against in-source-fragment phantoms, sn-position over-claims, and invalid cross-class quantification. Use when naming or canonicalizing lipid species (shorthand separators, Goslin), deciding shotgun vs RP vs HILIC LC-MS, picking internal standards (SPLASH/EquiSPLASH), interpreting MS-DIAL/LipidSearch output, or comparing lipid classes. For general feature detection see metabolomics/xcms-preprocessing and metabolomics/msdial-preprocessing; for non-lipid annotation confidence see metabolomics/metabolite-annotation; for normalization/QC see metabolomics/normalization-qc; for multivariate stats see metabolomics/statistical-analysis.
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Extract employee, employer, gross wage, tax deductions, social insurance, and net wage from German payslips.
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