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概要と使いどころ
ATM Captain 派工治理。觸發詞 派工 / 派工單 / dispatch / 開卡 / 派任務 / 派代理 / Phase 0 / Phase 1 / AAO / task card / condition review / 收口。負責 AI-Atomic-Framework (AAF) + 3KLife 雙 repo 治理：強制 Context Map 4 層、雙代理拆分（防外卡 mirror commit）、AAF 嚴格 2 commit、3KLife target_repo 嚴格 1 commit、7-8 段回報、禁止清單前置強化、Captain condition review。承載 0064 → 0093+ 累積的紀律教訓。
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Use when the user asks to switch AI role/mode/persona or uses role-trigger words such as Captain, Coordinator, 寫文章, 寫文章模式, 文章模式, 技術文章, 部落格, 出版, 預覽. Routes the request to Project Captain, Publishing Director, or Article Writing Mode, loads the matching keep memory when available, and applies the role's workflow without excessive roleplay.
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Captain 派工規範與決策手冊。當 AI 進入隊長模式或進行派工/派任務語境時，遵照這套標準，產出可供人類直接轉貼、高度結構化、符合 token 經濟且能動態適應可用 Roster 的派工單。
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Use when a coding task should be driven end-to-end from issue intake through implementation, review, deployment, and acceptance verification with minimal human re-intervention.
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Tests genotype-environment associations and identifies adaptive loci while correcting for the four-confound landscape (structure, demography, background selection, sampling design) using LFMM2 with mandatory K via sNMF cross-entropy elbow (LEA 3), BayPass Core/AUX/C2/IS with Omega covariance matrix, RDA / pRDA for polygenic adaptation (Forester 2018; requires imputed genotypes), OutFLANK with trimmed FST null, pcadapt, gradient forests (Ellis-Smith-Pitcher 2012, NOT mis-cited Ellis-Manel), Capblancq & Forester 2021 RDA Swiss-army-knife, genomic-offset prediction with Lind & Lotterhos 2025 three-regime caveat, Lotterhos-Whitlock sampling optima, Wang & Bradburd 2014 IBD vs IBE, and Circuitscape + ResistanceGA. Use when identifying adaptive loci across gradients, choosing K for LFMM2, deciding among GEA methods, predicting maladaptation with the novel-environment caveat, distinguishing IBD vs IBE, or optimizing sampling design.
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Use this skill to understand when electronic records are acceptable to FMCSA inspectors. Covers PDF, original-format, and search-ability requirements.
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自己完結した実装仕様書を作成する。Gate 単位で Goal / Constraints / Acceptance Criteria を契約として明示し、実装エージェントに委任できる形で渡す。Trigger: 仕様書を作成, /dev:spec, 実装計画, 実装仕様
Codex Plan Mode 専用。docs/PLAN/{YYMMDD}_{slug}/ に schema v3 仕様書を作成する。 Gate 契約 (Goal / Constraints / Acceptance Criteria)、Mermaid 図、Cursor Agent 委任ヒントを含む。 Trigger: spec-codex
Write clear, testable acceptance criteria in Given-When-Then format following INVEST principles and BDD best practices.
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Use after implementing features - verifies each acceptance criterion with structured testing and posts verification reports to the GitHub issue
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Write acceptance tests before unit tests to ensure you're building the right thing
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Substackの編集画面（Tiptap/ProseMirror）で、指摘済みの誤字脱字などの修正リストをスクリーンショット操作なしで高速に反映するスキル。jp-checkの校正結果をSubstack下書きに適用するときなどに使う。
Use when a coding task should be driven end-to-end from issue intake through implementation, review, deployment, and acceptance verification with minimal human re-intervention.
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Multi-dimensional Quality Acceptance and Problem Convergence Engine - Deeply deconstruct requirements, eliminate extreme defects, define absolutely objective acceptance and failure criteria.
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Build a vulnerability exception and risk acceptance tracking system with approval workflows, compensating controls documentation, and expiration management.
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Analyzes encryption algorithms, key management, and file encryption routines used by ransomware families to assess decryption feasibility, identify implementation weaknesses, and support recovery efforts. Covers AES, RSA, ChaCha20, and hybrid encryption schemes. Activates for requests involving ransomware cryptanalysis, encryption analysis, key recovery assessment, or ransomware decryption feasibility.
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Analyzes development requirements and generates structured acceptance criteria for AEM Edge Delivery Services (EDS) tasks. Use when the user needs to define acceptance criteria, write requirements, scope work, or create a definition of done for EDS blocks, components, variants, bug fixes, or styling changes. Produces task breakdowns, identifies edge cases, and documents analysis for new blocks, variants, behavior modifications, CSS-only changes, and bug fixes.
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OpenClawのプラグインを公開前に検証し、導入・削除、設定修復、起動、SDK互換性や配布パッケージの動作を確認して、結果と未検証項目を整理するスキル。
Google Placesで店舗や場所を検索し、営業時間や評価で候補を絞り込むスキル。場所の詳細やレビューの取得、スクリプト向けのJSON出力にも対応します。
Govern cross-module regression in large repositories with a REGRESSION.md ledger that records each module's downstream consumers and executable acceptance command. After a change, run the changed module and every affected downstream command, and use observed exit codes as regression evidence under the project's delivery policy. Use for module regression, regression ledgers, impact audits, downstream verification, and changes where modifying A may break B.
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複数工程の計画書を読み、各工程に合うECCコマンドを貼り付け用に生成します。工程の識別情報や完了条件を含め、対象範囲を渡せないコマンドは保留として示します。
ReactやNext.jsのアニメーション設定を共通化し、動きを減らす利用者設定や端末性能、サーバー描画との整合性に配慮した実装の土台を整えるスキル。
Jiraの課題を取得し、要件やテスト条件を整理するスキルです。進捗コメントの追加、ステータス変更、課題検索を開発作業の流れで扱えます。
AIエージェントが実装の多くを担う開発チーム向けに、計画、責任分担、レビュー基準、テスト要件を整理し、生成コードを扱う開発プロセスを設計するスキル。