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概要と使いどころ
Generate cloned narration for the content workspace. Use local IndexTTS2 with the canonical lossless Pluviobyte reference for every local video, voice audition, digital-human narration, and subtitle-ready audio render. Preserve MiniMax only for public-facing articles or tutorials that teach users to connect through the relay service; never use MiniMax for local video production.
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Install and manage Python packages using uv pip. Use when a Python import fails with ModuleNotFoundError, user asks to install a package, or a script requires a missing dependency.
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Build Sankey, alluvial, river, and CONSORT-style flow diagrams to visualize cohort transitions, cell-state changes, or pipeline filtering using ggalluvial, networkD3, plotly, and consort. Use when showing how entities move between categories across timepoints (cell states, drug response classes, patient flow through a trial) or filtering pipelines (variants filtered through QC stages).
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Profiles RNA-binding protein targets without antibody or UV crosslinking using STAMP (APOBEC1-RBP fusion, C-to-U editing), scSTAMP (single-cell), TRIBE/HyperTRIBE (ADAR-RBP, A-to-I editing), DART-seq (APOBEC1-YTH for m6A), or Bullseye/SAILOR edit-site detection pipelines. Use when antibody is unavailable or specificity is doubtful, when single-cell RBP profiling is needed (scSTAMP), or when in vivo RBP profiling without UV is preferred.
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Batch effect correction for CRISPR screens covering ComBat empirical-Bayes, RUV, SVA, control-sgRNA normalization, and the model-based alternative of including batch as a covariate in MAGeCK MLE or Chronos. Covers screen-specific batch sources (passage cohort, library lot, infection day, sequencing run, Cas9 lot, FBS lot), PCA + variance-decomposition diagnostic to decide if correction is needed, when correction harms biology by over-correcting condition into batch, limma removeBatchEffect for visualization-only correction, and relationship to multi-condition design matrices. Use when combining screens for joint analysis, when passage cohort confounds biology, when DepMap-style panels need Chronos with batch covariates, when picking ComBat vs RUV, or when correction harms biology and should be replaced with explicit covariate modeling.
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Build whole-genome alignments using Progressive Cactus (Armstrong 2020 reference-free clade-level WGA), Minigraph-Cactus (Hickey 2024 pangenome-aware), LASTZ chain/net (UCSC pipeline), MUMmer4 (Marçais 2018 pairwise), minimap2 -x asm5/10/20 (Li 2018 fast pairwise), AnchorWave (Song 2022 WGD-aware), and Mauve / progressiveMauve (bacterial). Operates the HAL toolkit (Hickey 2013) for downstream extraction including halSynteny, halLiftover, halBranchMutations, and hal2maf. Use when constructing multi-species alignments for comparative-annotation projection (TOGA), synteny detection, conservation analyses (phyloP / PhastCons), or pangenome graph construction; selecting between reference-free (Cactus) and reference-anchored (LASTZ chains/nets) approaches; tuning sensitivity for closely vs distantly related genomes; or producing HAL files for genome-wide downstream tools.
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Recherche, cartographie et analyse des thèses de doctorat françaises via theses.fr (API ABES) et TEL (HAL). Spécialisée droit avec filtrage par sous-disciplines juridiques. Ouverte sur d'autres domaines universitaires. Capacités : (1) recherche multi-critères — sujet, directeur, jury, établissement, école doctorale, période, statut soutenue/en préparation, discipline ; (2) cartographie académique — qui dirige sur quel sujet, qui siège dans quels jurys, réseaux de co-direction, écoles doctorales productives ; (3) analyses temporelles — évolution d'un sujet, détection de saturation, calendrier des soutenances à venir ; (4) filtrage sous-discipline juridique — droit privé, public, social, affaires, international, etc. Déclencher dès que l'utilisateur mentionne thèse, doctorat, directeur de thèse, jury de thèse, école doctorale, soutenance, doctorant, ou demande une analyse d'écosystème doctoral. Pour articles ou ouvrages de doctrine, utiliser plutôt recherche-doctrine.
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Méthodologie « verification-first » pour la Cour Pénale Spéciale de Centrafrique (cour hybride, siège à Bangui). Toute citation est vérifiée (JusticeInfo, FIDH, HRW, legal-tools.org ; les sites officiels renvoient souvent une erreur 403). Couvre l'affaire Paoua, le « notamment » de l'article 3, et la complémentarité avec la CPI. Aide à la recherche, pas un conseil juridique. Fait partie de la bibliothèque open source « Skills for International Justice » — méthodologie : github.com/jeannesulzer/international-criminal-tribunals-skills
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Rédaction d'assignations en référé devant le tribunal de commerce ou des activités économiques pour le recouvrement de créances commerciales. Utiliser ce skill quand l'utilisateur demande de rédiger, préparer ou créer une assignation en référé pour obtenir le paiement d'une créance impayée (factures, prestations de services, ventes de marchandises, etc.) lorsque le débiteur n'a pas honoré ses obligations de paiement et qu'il n'existe pas de contestation sérieuse.
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模拟 CentOS Linux 7 终端行为（含 Synopsys VCS/UVM 环境），仅输出代码块结果，不进行解释。
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Fast Python environment management with uv (10-100x faster than pip). Triggers on: uv, venv, pip, pyproject, python environment, install package, dependencies.
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Stream-JSON chaining for multi-agent pipelines, data transformation, and sequential workflows
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Create and train AI learning plugins with AgentDB's 9 reinforcement learning algorithms. Includes Decision Transformer, Q-Learning, SARSA, Actor-Critic, and more. Use when building self-learning agents, implementing RL, or optimizing agent behavior through experience.
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SPARC (Specification, Pseudocode, Architecture, Refinement, Completion) comprehensive development methodology with multi-agent orchestration
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Comprehensive GitHub code review with AI-powered swarm coordination
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Implement ReasoningBank adaptive learning with AgentDB's 150x faster vector database. Includes trajectory tracking, verdict judgment, memory distillation, and pattern recognition. Use when building self-learning agents, optimizing decision-making, or implementing experience replay systems.
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Create new Claude Code Skills with proper YAML frontmatter, progressive disclosure structure, and complete directory organization. Use when you need to build custom skills for specific workflows, generate skill templates, or understand the Claude Skills specification.
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Orchestrate multi-agent swarms with agentic-flow for parallel task execution, dynamic topology, and intelligent coordination. Use when scaling beyond single agents, implementing complex workflows, or building distributed AI systems.
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Advanced GitHub Actions workflow automation with AI swarm coordination, intelligent CI/CD pipelines, and comprehensive repository management
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Advanced swarm orchestration patterns for research, development, testing, and complex distributed workflows
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Web browser automation with AI-optimized snapshots for claude-flow agents
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15-agent hierarchical mesh coordination for v3 implementation. Orchestrates parallel execution across security, core, and integration domains following 10 ADRs with 14-week timeline.
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Domain-Driven Design architecture for claude-flow v3. Implements modular, bounded context architecture with clean separation of concerns and microkernel pattern.
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Complete security architecture overhaul for claude-flow v3. Addresses critical CVEs (CVE-1, CVE-2, CVE-3) and implements secure-by-default patterns. Use for security-first v3 implementation.
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