「ats」の検索結果

iMessage/SMS CLI for listing chats, history, and sending messages via Messages.app.

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Android device offensive security, forensic extraction, and mobile app exploitation. Use this whenever the user needs to: break into or bypass the lock screen of an Android phone, extract data from a seized Android device for evidence, analyze or reverse-engineer an APK to find vulnerabilities, intercept communications on an Android device, exploit Android apps via deeplinks, steal crypto wallets or app data, set up rogue WiFi to target a phone, or plan any mobile device investigation or penetration test. Also trigger when the user mentions Android forensics, mobile pentesting, law enforcement phone extraction, device exploitation, WhatsApp or Telegram extraction from a phone, Android app reversing, CVE research for Android, or needing a chain of custody for mobile evidence. Even if the user describes the scenario casually or in another language, if they need to gain access to or pull data from an Android phone, use this skill.

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Hardcoded-secret detection — AWS keys, GitHub PATs, Slack tokens, Stripe keys, generic high-entropy strings. Pre-commit (`--staged-only`), explicit paths, or full repo. Use when guarding `git commit`, auditing a repo for leaked credentials, validating no secrets entered the diff before push, or producing a rotation list for an exposed-secret incident.

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Mine Claude Code session data for analytics — token usage, tool rankings, skill invocations, session search, and prompt history. Use when asked about session stats, token costs, tool frequency, skill usage patterns, or finding past sessions by prompt text.

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Guidance for using asc cli in this repo (flags, output formats, pagination, auth, and discovery). Use when asked to run or design asc commands or interact with App Store Connect via the CLI.

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Ideenschürf-Workflow für festgefahrene, schwere Probleme (Beweise, Forschungsfragen, hartnäckige Design-/Architekturprobleme): einen Ideenspeicher über acht Schürftechniken füllen (Wiedererkennung, Fern-Disziplin-Analogie, Alltags-Allegorie, Störgefühl/Ästhetik, Märchen-Reframing, Web-/Literatur-Recherche, Geschwisterprojekte, Bestandsquerlauf), dann gegen bereits Versuchtes filtern, eine Idee wählen und bis zur Substanz verfolgen. Nutze diesen Skill, wenn ein Problem trotz mehrerer Anläufe feststeckt, wenn „neue Ideen für X" gebraucht werden, bei „wir drehen uns im Kreis", oder für periodische Innovations-Läufe über ein Projekt. Für breites, freies Ideensammeln ohne festgefahrenes Problem stattdessen brainstorm (SCAMPER, Six Hats etc.).

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Abbruchbedingung für autonome Loops: So weit wie möglich selbständig weiterarbeiten UND einen Loop erst beenden, wenn belegt ist, dass keine autonom ausführbare Aufgabe mehr vorliegt. Der bloße Eindruck "nichts mehr zu tun" reicht NICHT — er löst eine vierstufige Prüfkette aus (think/decide, _CONTROL/_DECISIONS, Gardener/USMC, decision-avatar/BYUM), die zuerst neue Aufgaben GEWINNEN muss, bevor der Loop enden darf. Jeder Kettenschritt meldet found/empty/unavailable statt eines binären Ergebnisses — "exhausted" gilt nur, wenn ALLE Quellen tatsächlich befragbar waren; ist mindestens eine Quelle unavailable, meldet der Skill "blind" statt "exhausted" und behauptet nichts Ungeprüftes. Nutze diesen Skill bei /work-autonomous, /waafap, "arbeite autonom weiter bis nichts mehr zu tun ist", als Goal-Bedingung innerhalb eines /loop, oder wenn geprüft werden soll, ob wirklich keine autonome Arbeit mehr übrig ist, bevor ein Loop/eine Session beendet wird.

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Reads one spreadsheet, CSV export or pasted table together with the user's question and drafts an insight pack: a data profile, observations cited to named columns and values and framed as leads, caveats, and suggested charts and follow-up analyses. Every figure carries the label "as read, verify in source"; correlation is never stated as causation. Use when the user asks to "profile this spreadsheet", "what does this data say", "find anomalies in this extract", "give me a first read on this CSV" or "summarise this table". Do not use for a purchase order log or spend extract, use purchase-order-anomaly-review instead; for actuals versus budget, use budget-variance-explainer instead; for a report that arrives by email on a schedule, use report-attachment-analyzer instead. Drafts for human review; never approves, authorises or signs off.

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Turns a list of KPIs or metrics into a DRAFT definition sheet: one row per KPI with the name as stated, formula quoted from a source, source system, owner, refresh cadence, unit, filters and known caveats, with UNKNOWN in every cell no source fills and a gap list grouped by data owner. Never composes a formula, sets a target or names an owner the sources do not state. Use when the user asks to "define these KPIs", "build a metrics definition sheet", "document how each KPI is calculated", "which of our KPIs have no owner or formula" or "reconcile the two KPI lists". Do not use for the weekly numbers report, use kpi-weekly-report-writer instead; for field-level definitions of a table, use data-dictionary-builder; for logging a wrong figure as a defect, use data-quality-issue-log. Drafts for human review; never approves, authorises or signs off.

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Collective research memory for AI coding agents — search prior research before hitting the web, save findings back to the shared cache, view karma stats. Use when the user asks a library/API/framework question, before running WebSearch/WebFetch, or after deep web research so the next agent doesn't repay the cost. Talks directly to the hosted MCP endpoint via JSON-RPC — no local MCP server required.

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Prepare and launch LoRA, LoKr, or T-LoRA training through lora-scripts-next (SD-Trainer), Anima-first. Use when the user asks to train a character, style, or concept LoRA, choose parameters or repeats and epochs, start a run, or monitor training on Anima, SD1.5, SDXL, or Flux. Organize and caption the dataset, run dataset-doctor, choose a documented starting preset from image count and VRAM, show one confirmation card, then call the mikazuki API and monitor its log.

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Audit and repair a kohya-style LoRA dataset before training. Use when the user asks to check, validate, inspect, fix, clean, 体检, or 修 a dataset, captions, or tags. Inspect image count, repeats and step budget, resolution and aspect buckets, duplicates, corrupt or non-RGB images, missing or empty captions, trigger consistency, and tag-frequency hygiene. Return a structural PASS, WARN, or FAIL report and apply only confirmed fix_dataset.py actions, dry-run first with displaced originals quarantined.

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ScalarDB Analytics設計エージェント - ScalarDB Analyticsを使用した分析基盤の設計。Apache Sparkベースの分析クエリ、マルチDB横断分析を策定。/design-scalardb-analytics [対象パス] で呼び出し。

レポートコンパイルエージェント - 分析結果のMarkdownファイルを統合HTMLレポートに変換。/compile-report [出力パス] で呼び出し。

Mermaidレンダリングエージェント - Mermaid図をPNG/SVG/PDF画像に変換。/render-mermaid [対象パス] で呼び出し。

統合リファクタリングエージェント - 既存システムをマイクロサービスアーキテクチャにリファクタリングするための統合分析・設計を実行。/refactor-system [対象パス] で呼び出し。

API設計エージェント - リファクタリング後のマイクロサービスAPI設計。REST/GraphQL/gRPC/AsyncAPIの仕様書、API Gateway設計、認証・認可設計を策定。/design-api [対象パス] で呼び出し。

ScalarDB Cluster および ScalarDB Analytics のアーキテクチャ、サイジング、構成を見積もるスキル。 性能要件、可用性要件、クラウド環境からScalarDB Cluster Pod数、Kubernetes構成、 バックエンドDB、API Gateway、監視システム等の全体構成を見積もる。 ScalarDB Analyticsを使用する場合はEMR/Databricksのサイジングも含む。 使用タイミング: - 「ScalarDBのサイジングを見積もりたい」「ScalarDB環境を構築したい」 - 「ScalarDB Clusterの構成を決めたい」「ScalarDBの費用を算出したい」 - 「開発/テスト/ステージング/本番環境のScalarDB構成」 - CI/CD、Blue/Green、Canary Deploymentを含む本番環境設計 - 「ScalarDB Analyticsを使いたい」「分析クエリ環境を構築したい」 - 「EMR/Databricksのサイジングを見積もりたい」 出力: Markdown形式の見積もり結果 + HTML形式のレポート 費用: USD/JPY両建て（為替レート明記）

MMI評価エージェント - Modularity Maturity Indexによるモジュール成熟度評価（Cohesion/Coupling/Independence/Reusability）。/evaluate-mmi [対象パス] で呼び出し。

GraphDB可視化エージェント - RyuGraphデータベースの内容をMermaid/DOT/HTML形式で可視化。/visualize-graph [出力パス] で呼び出し。

GraphDB探索エージェント - RyuGraphデータベースを自然言語またはCypherで探索し、関連するコードや仕様書を返却。/query-graph [クエリ] で呼び出し。

出力ディレクトリ初期化 - リファクタリング分析用の出力ディレクトリ構造を作成。/init-output [出力パス] で呼び出し。

ドメインマッピングエージェント - ドメイン分類、境界づけられたコンテキスト、コンテキストマップの作成。/map-domains [対象パス] で呼び出し。