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概要と使いどころ
Use FFCV to convert datasets into .beton files, build fast PyTorch loader pipelines, handle image and custom fields/transforms, and tune cache, traversal, and throughput behavior.
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Routes EasyCV training, evaluation, prediction, export, and data workflows.
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Operate ECCV2022-RIFE video frame interpolation, benchmark evaluation, and training workflows from a source checkout.
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Operate CVAT for computer-vision annotation, dataset workflows, SDK/CLI automation, auto-annotation, and self-hosted deployment.
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Router for CVNets training, evaluation, registry, data, and export workflows.
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Vulnerability-research loop toward a novel CVE. Target triage -> attack-surface map -> ranked hypotheses -> investigate (RE / fuzz / audit) -> a finding deepens the loop, a dead-end pivots to a new approach. Uses the full wiki + hunt skillset. Scaffolds and persists state under raw/research/<project>/. Triggers - "research", "find a cve", "analyze this binary/library", "audit this code for vulns".
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Think and work like an expert Computer Security Researcher. Use when a task calls for Computer Security Researcher judgment. Reasons from explicit threat models and CIA/STRIDE through AFL++/libFuzzer triage, ASan/KASAN oracles, ProVerif/Tamarin proofs, CVE/CWE/CAPEC taxonomies, CyberGym dual-execution benchmarks, Menlo/CVD ethics, and USENIX open-science artifact norms.
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Think and work like an expert Biogeographer. Use when a task calls for Biogeographer judgment. Reasons from Wallace's ecological vs historical split through GBIF occurrence curation, blockCV spatial cross-validation, MaxEnt/biomod2 SDMs with MESS extrapolation flags, BioGeoBEARS vicariance/dispersal tests, and phylogeographic coalescence while treating random-CV AUC inflation, background bias, and area-cladogram overfitting as first-class failure modes.
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Look up Common Vulnerabilities and Exposures (CVEs) with severity scores, affected software, exploitability status, and remediation guidance. Essential for security research, vulnerability management, and patch prioritization.
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Plan, troubleshoot, and hand off provider-independent in-camera VFX and LED volume virtual-production work, with Unreal Engine/nDisplay/Live Link awareness. Use for ICVFX suitability, LED stage geometry, frustums, tracking, lens calibration, sync, render nodes, color, lighting/reflections, artifact mitigation, rehearsal, live-composite fallback, monitoring, records, QA, and handoff. Do not use for ordinary offline post compositing, generic storyboards, or full game production.
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Define component variants with CVA. Use when creating variant-based components with Tailwind, building design system tokens, or managing complex conditional class names in React.
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Format CVs for academic positions with publications, grants, and teaching
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Deep expertise in ML/CV model selection, training pipelines, and inference architecture. Use when designing machine learning systems, computer vision pipelines, or AI-powered features.
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Este skill deve ser usado para reescrever currículos com foco em compatibilidade ATS e impacto para recrutadores, e/ou auditar perfis LinkedIn para maximizar visibilidade e conversão profissional. Acionar em pedidos de otimização de currículo, melhoria para ATS, reescrita profissional do CV, adaptação para vaga-alvo, auditoria de compatibilidade ATS, aumento de taxa de entrevista, auditoria de perfil LinkedIn, otimização de headline/about/experiências LinkedIn, análise de SSI, ou alinhamento CV+LinkedIn.
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予測モデリング（教師あり機械学習 / 予測モデル / 精度評価 / 交差検証 / リーク、決定木 / ランダムフォレスト / GBDT / LightGBM / XGBoost / CatBoost、モデル解釈 / 特徴量重要度 / SHAP / PDP / ICE、時系列 / 季節性 / ARIMA / SARIMA / Prophet / VAR / 変化点 / 時系列予測）を実行したら必ずセットで出す図と値のルーター。train_test_split, cross_val_score, GridSearchCV, Pipeline, TimeSeriesSplit, DecisionTree, RandomForest, lgb., xgb., CatBoost, dtreeviz, shap., permutation_importance, PartialDependenceDisplay, statsmodels.tsa, SARIMAX, STL, adfuller, plot_acf, Prophet, ruptures がコードに現れたとき、または ユーザーが「予測モデルを作って」「精度を出して」「どの変数が効いているか」「来月を予測して」「季節性を見て」と 言ったときに使う。診断・リーク・ベースライン・残差に言及がなくても適用する。SKILL.md のルーティング表で手法を特定し、 対応する references/<手法>.md を読んでから実行する。回帰係数の推論・検定は statistical-inference-diagnostics、 効果推定は causal-inference-diagnostics を使う。
統計的推論（線形回帰 / 重回帰 / OLS / Lasso / Ridge / 分位点回帰、ロジスティック回帰 / ポアソン / GLM / オッズ比、 混合効果 / マルチレベル / パネル固定効果、仮説検定 / t 検定 / χ² / ANOVA / 有意差、生存時間分析 / Kaplan-Meier / Cox、 ベイズ推定 / MCMC / Stan）を実行したら必ずセットで出す図と値のルーター。sm.OLS, smf.ols, LinearRegression, LassoCV, QuantReg, sm.Logit, sm.GLM, LogisticRegression, mixedlm, PanelOLS, ttest_ind, mannwhitneyu, chi2_contingency, pingouin, lifelines, CoxPHFitter, cmdstanpy, arviz がコードに現れたとき、またはユーザーが「回帰して」「検定して」 「有意差はあるか」「生存曲線を描いて」「ベイズで推定して」と言ったときに使う。診断・残差・図に言及がなくても適用する。 SKILL.md のルーティング表で手法を特定し、対応する references/<手法>.md を読んでから実行する。A/B テスト・因果推論は causal-inference-diagnostics、予測 ML・時系列は predictive-modeling-diagnostics を使う。
シミュレーションと数理最適化（モンテカルロ / Monte Carlo / 離散事象シミュレーション / DES / 待ち行列 / リスク分析 / シナリオ分析、線形計画 / LP / 整数計画 / MIP / スケジューリング / 配送計画 / VRP / 割当 / メタヒューリスティクス）を 実行したら必ずセットで出す図と値のルーター。SeedSequence.spawn, scipy.stats の rvs, simpy, SALib, pulp, LpProblem, mip.Model, ortools, pywraplp, cp_model, pyomo, cvxpy, linprog, milp がコードに現れたとき、または ユーザーが「シミュレーションして」「モンテカルロで見積もって」「待ち時間をシミュレートして」「最適化して」 「最適な割当を求めて」「スケジュールを組んで」と言ったときに使う。収束・標準誤差・ソルバー status・制約違反・ 感度分析に言及がなくても適用する。SKILL.md のルーティング表で手法を特定し、対応する references/<手法>.md を 読んでから実行する。MCMC は statistical-inference-diagnostics、ML のハイパラ探索は predictive-modeling-diagnostics を使う。
shadcn/ui component patterns with Radix primitives and Tailwind styling. Use when building UI components, using CVA variants, implementing compound components, or styling with data-slot attributes. Triggers on shadcn, cva, cn(), data-slot, Radix, Button, Card, Dialog, VariantProps.
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Dependency vulnerability remediation workflow for this repository. Use when fixing CVE, BDSA, GHSA, OSV, npm, PyPI, Dependabot, Black Duck, Snyk, or other package vulnerability findings, especially when the user asks for minimal package-only updates, validation, commits, branches, or pull requests.
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Advanced CV for infrastructure inspection including forest fire detection, wildfire precondition assessment, roof inspection, hail damage analysis, thermal imaging, and 3D Gaussian Splatting reconstruction. Expert in multi-modal detection, insurance risk modeling, and reinsurance data pipelines. Activate on "fire detection", "wildfire risk", "roof inspection", "hail damage", "thermal analysis", "Gaussian Splatting", "3DGS", "insurance inspection", "defensible space", "property assessment", "catastrophe modeling", "NDVI", "fuel load". NOT for general drone flight control, SLAM, path planning, or sensor fusion (use drone-cv-expert), GPU shader development (use metal-shader-expert), or generic object detection without inspection context (use clip-aware-embeddings).
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Design a dependency scanning program — CVE detection, license checks, and CI gates. Use when asked to "scan our dependencies", "set up CVE detection", or "add a dependency CI gate".
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HTTP/HTTPS application-layer reconnaissance after a web service is identified: fingerprinting, content/API discovery, JS/source maps, proxy/cache topology, WAF, CMS, and known CVE/PoC candidates. Recon only — do not exploit, write files, or obtain a shell. Hand CVE candidates and attack surface to the operator, who may select /web-attack. Non-HTTP ports belong to /recon.
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Multi-backend database security auditor. Audits Supabase, Firebase (Firestore/RTDB/Storage/Functions/Remote Config), MongoDB (self-hosted + Atlas), self-hosted PostgreSQL, and self-hosted MySQL for RLS/rules misconfigurations, exposed credentials, auth bypasses, MongoBleed (CVE-2025-14847), pgBouncer CVE-2025-12819, mysql_native_password drift, ghost auth, and storage exposures. Use this skill whenever the user mentions database security, RLS or rule audits, security review, penetration testing a vibe-coded app, checking if their DB is exposed, hardening a backend, fixing security rules, or auditing apps built with Lovable/Bolt/Replit/Cursor/Claude Code on any of these backends. Trigger on phrases like 'is my app secure', 'check my database', 'audit my Firebase', 'audit my MongoDB', 'audit my Postgres', 'audit my Supabase', 'is my DB exposed', or any cross-backend variant ('audit my full stack').
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Calculates potential future exposure and CVA with simulation-based approaches and netting agreement analysis. Use when modeling counterparty exposure, calculating CVA/DVA, or assessing counterparty risk.
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