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概要と使いどころ
Use when auditing repository documentation for drift, stale statements, broken references, or README mismatches, especially across published docs under `doc/` and key entry surfaces such as `README.md` (English default), `README.zh-CN.md`, `mcp/README.md`, and `mcp/README.zh-CN.md` during periodic maintenance or before preparing corrective PRs.
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Pre-pipeline aggregator that scans AI agent cache directories (.claude, .cursor, .antigravity, .openclaw) or any user-specified directory for experimentation logs, extracts insights and numeric results, and formats them as PaperOrchestra-ready inputs (idea.md + experimental_log.md). TRIGGER when the user says "aggregate my agent logs for paper writing", "extract experiments from my coding agent history", "prepare PaperOrchestra inputs from my cache", "turn my agent logs into a paper", mentions a folder or directory they want to use as the basis for a paper, or wants to run PaperOrchestra but only has scattered agent experiment histories rather than structured inputs. Run this BEFORE paper-orchestra. Also called automatically by paper-orchestra when workspace/inputs/idea.md or workspace/inputs/experimental_log.md are missing.
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Use when starting GSD in a repo that has no .planning/ yet, or the user wants a new project set up. Questioning, optional research, requirements, and roadmap produce .planning/PROJECT.md, REQUIREMENTS.md, ROADMAP.md, and STATE.md.
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Convert 'Applied intelligently' Cursor rules (.cursor/rules/*.mdc) and slash commands (.cursor/commands/*.md) to Agent Skills format (.cursor/skills/). Use when the user wants to migrate rules or commands to skills, convert .mdc rules to SKILL.md format, or consolidate commands into the skills directory.
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This skill should be used when generating spec artifacts (research.md, requirements.md, design.md, tasks.md), formatting agent output, structuring phase results, or when any Ralph agent needs guidance on concise, scannable output formatting. Applies to all Ralph spec phase agents.
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Legacy survey-based DESIGN.md writer redirect. Use for old omd:design requests only to route them to the Core v2 Autopilot or init workflow; this compatibility skill never writes DESIGN.md itself.
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이미지 placeholder를 동적으로 materialize. Codex 채널에서는 내장 image-generation primitive 호출, Claude Code 채널에서는 omd-asset-curator로 fall back, OpenCode에서는 spec dump. HTML/MD의 `<!-- omd:gen-image -->` 블록을 단일 source of truth로 사용. '이미지 생성해줘', '플레이스홀더 채워줘', '코덱스로 이미지 만들어' 류 트리거.
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시각 + 브랜드 일관성 리뷰. HTML/MD/JSX artifact를 받아 brand DESIGN.md 대비 typo hierarchy, 색 budget, radius scale, 컴포넌트 state, 모바일 반응형 검수. severity BLOCK/WARN/FYI + line ref 출력. 'UI 리뷰', '디자인 검토', 'DESIGN.md 대비 검수' 류 트리거.
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Persistent planning system with 3 markdown files (PLAN.md, PROGRESS.md, CONTEXT.md). Use when starting large features, multi-session work, or complex refactoring. Auto-tracks commits in PROGRESS.md.
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Provides file paths to language-specific reference files for the test ANALYSIS skills (assertion-quality, test-anti-patterns, test-gap-analysis, test-smell-detection, test-tagging). Read this catalog to discover available extension files (e.g., dotnet.md for .NET/MSTest/xUnit/NUnit/TUnit, python.md for pytest/unittest, typescript.md for Jest/Vitest/Mocha, java.md for JUnit/TestNG, etc.). Do not invoke this reference-only skill — its bundled files are read by the quality agent and analysis skills needing framework-specific lookup tables (test markers, assertion APIs, skip annotations, sleep patterns, mystery guest indicators, integration markers, setup/teardown, tag-support capability).
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mdtraj molecular dynamics trajectory analysis (Python). Reads DCD/XTC/TRR/NetCDF/H5/PDB topologies and trajectories; computes RMSD vs time, radius of gyration, per-residue RMSF, residue-residue contact frequency maps, phi/psi torsions for Ramachandran plots (general + Gly/Pro), and 8-state DSSP secondary structure. Modules: trajectory I/O, geometry (distances/angles/dihedrals), structural analysis (RMSD/Rg/RMSF/SASA), contacts, hydrogen bonds, secondary structure (DSSP), NMR observables. For broader atom-selection grammar use mdanalysis-trajectory; for running MD simulations use OpenMM/GROMACS.
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Update or create DOCS.md files for Shift subsystems. Use this skill whenever the user asks to update docs, refresh documentation, create a DOCS.md, write module documentation, or says "update docs for X". Also trigger after completing a large feature when Claude.md says to update docs — check if any DOCS.md in the affected subsystem needs refreshing.
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自然言語メモリファイル（CLAUDE.md, todos, 設定）を原始人形式に圧縮し入力トークン削減。 技術内容・コード・URL・構造は完全保持。圧縮版が原ファイルを上書き、人間可読版は FILE.original.md として保存。「/genshijin-compress <filepath>」「メモリファイル圧縮」で起動。
The HyperFrames composition contract — build one renderable project. Use for composition structure, the `data-*` timing attributes, `class="clip"`, tracks, sub-compositions, variables, framework-owned media playback, deterministic-render rules, and validation. Also covers Tailwind projects and the STORYBOARD.md / SCRIPT.md plan formats. Read before writing composition HTML.
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Run the TMDb integration tests against the live TMDb API (the Integration test plan; requires TMDB_API_KEY/USERNAME/PASSWORD). Use before a PR, or after model/fixture changes, to validate against real API responses — delegates to the tooling-runner agent (Haiku) and returns counts + failures, distinguishing genuine failures from transient live-API/env issues. For mocked unit tests, use /test.
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Create or improve SOUL.md files for OpenClaw agents. Use when the user wants to design an agent personality, rewrite an existing soul, align SOUL.md with IDENTITY.md, or prepare a soul for publishing on souls.directory with optional frontmatter.
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AI.MD v4 — The Complete AI-Native Conversion System workflow skill. Use this skill when the user needs Convert human-written CLAUDE.md into AI-native structured-label format. Battle-tested across 4 models. Same rules, fewer tokens, higher compliance and the operator should preserve the upstream workflow, copied support files, and provenance before merging or handing off.
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Establish durable brand and voice context for cross-skill consumption. Generates BRAND.md (audience, positioning, do/don't editorial rules, taboo phrases, competitor differentiation) and VOICE.md (existing persona JSON re-expressed as readable prose), both written to the project root. When present, all blog sub-skills auto-load these files before writing or reviewing. Pairs with blog-persona, which manages the structured persona JSON. Use when user says "blog brand", "create brand context", "brand voice doc", "BRAND.md", "VOICE.md", "establish editorial brand", "brand guidelines for blog".
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Use when the user wants to work on a Claude Code skill file (SKILL.md): writing one from scratch, testing whether an existing one works well, running evals or benchmarks, improving its instructions, or fixing why it isn't triggering. Triggers on: 'make a skill for X', 'test this skill', 'run evals on my SKILL.md', 'touch-skill', sharing a SKILL.md and asking if it's ready to ship. The key signal is intent to create, validate, or improve a skill — not just mention one. Do NOT trigger for general Claude Code questions, hook debugging, or CLAUDE.md configuration.
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Generate, validate, and explain `auth.md` files — the open protocol for AI agent registration. Use when making apps agent-ready, generating Protected Resource Metadata (RFC 9728), validating auth.md files, or implementing agent registration endpoints. Triggers on "auth.md", "agent registration", "agent auth", "make my app agent-ready", "ID-JAG", "identity_assertion", "service_auth", "protected resource metadata", "agentic registration".
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教師なし分析と EDA 前処理（欠測 / 欠損 / NaN / 補完 / imputation / 外れ値処理、クラスタリング / セグメンテーション / k-means / 階層クラスタリング / GMM / DBSCAN、次元削減 / PCA / 主成分分析 / 因子分析 / UMAP / t-SNE、異常検知 / anomaly detection / 不正検知）を実行したら必ずセットで出す図と値のルーター。fillna, dropna, fill_null, SimpleImputer, IterativeImputer, missingno, KMeans, AgglomerativeClustering, DBSCAN, GaussianMixture, silhouette_score, dendrogram, PCA, FactorAnalysis, calculate_kmo, TSNE, umap.UMAP, IsolationForest, LocalOutlierFactor, pyod がコードに現れたとき、またはユーザーが「欠損を埋めて」「クラスタリングして」「主成分で 要約して」「異常を検知して」「データをきれいにして」と言ったときに使う。安定性・k の根拠・平行分析・ベースラインに 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。 教師あり予測は predictive-modeling-diagnostics、回帰・検定は statistical-inference-diagnostics を使う。
因果推論・効果検証（A/B テスト / ABテスト / オンライン実験 / リフト / SRM / CUPED、観察データの処置効果 / ATE / ATT / CATE / 傾向スコア / propensity score / IPW / 二重頑健 / DML / causal forest、準実験 / 差の差 / DiD / イベントスタディ / 操作変数 / IV / 2SLS / 回帰不連続 / RDD / 合成コントロール）を実行したら必ずセットで出す図と値のルーター。 proportions_ztest, chisquare, statsmodels.stats.power, dowhy, econml, causalml, doubleml, propensity, LinearDML, IV2SLS, rdrobust, rddensity, pysyncon, treat*post がコードに現れたとき、またはユーザーが「ABテストの結果を 見て」「施策の効果を推定して」「差の差で」「傾向スコアで揃えて」「閾値前後で比較して」と言ったときに使う。SRM・ バランス・並行トレンド・first-stage に言及がなくても適用する。SKILL.md のルーティング表で設計を特定し、対応する references/<設計>.md を読んでから実行する。実験でない群間比較の検定は statistical-inference-diagnostics、 予測モデルの解釈（SHAP 等）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。
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。