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概要と使いどころ
Score a repository's agentic legibility from repo-visible evidence only. Use when Codex needs to audit how easy a codebase is for coding agents to discover, bootstrap, validate, and navigate, especially for harness-engineering reviews, developer-experience audits, repo cleanup, or before/after comparisons after improving docs, tooling, or architectural constraints.
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Use for Hono (web framework) development when Codex needs to consult Hono documentation or test Hono apps via the `hono` CLI. Trigger on requests about Hono CLI usage, searching/browsing Hono docs, or testing Hono routes without running a server.
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End-to-end workflow for resolving one GitHub issue in dynamic-neural-field-composer - branch, TDD, build, review, docs, PR. Use when asked to fix, implement, or close a specific issue number.
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Auto-assembles a domain-specific expert panel (7–10 experts), scores any content or strategy artifact against a typed rubric, and iterates until the aggregate hits 90+ (max 3 rounds). Use as a quality gate on copy, email sequences, landing-page drafts, strategy docs, charts, titles, or recruiting evaluations — or when another skill needs a final review gate on its output. Triggers on "expert panel this", "score this", "rate these variants", "quality check this", "panel review", "expert score", "evaluate this copy/strategy/page". For variant generation and multi-round conversion optimization see autoresearch; for live-URL CRO auditing see conversion-ops; for the scripted content-production pipeline see content-pipeline.
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User asks for design, planning, or approach exploration before implementation. Covers new features, components, refactors, or architecture decisions. Creates design docs and proposes approaches with trade-offs.
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Use when code changes should be scanned and reflected back into living specs, docs, or architecture notes without changing product intent.
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Draft the QA scope and plain-language Given/When/Then test scenarios for a Jira ticket, built from the full ticket, the decisions made in its comments, and the actual code change read commit by commit (open PR, the ticket's merged PR, the branch against its base, or a named commit range). Saves a Markdown draft under docs/, iterates with the user, then posts it to the ticket as a new Jira comment only after explicit approval. Use on "QA scope for PROJ-123", "what should QA test", "write test scenarios for QA", "hand this ticket to QA", "prep the QA handoff", "gherkin scenarios for this ticket", or when a branch is ready for manual testing — even when the user only names the ticket or says "this branch".
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Generate production-ready API documentation from endpoint descriptions. Outputs OpenAPI 3.0, markdown reference docs, and SDK quickstart guides.
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React useEffect best practices from official docs. Use when writing/reviewing useEffect, useState for derived values, data fetching, or state synchronization. Teaches when NOT to use Effect and better alternatives.
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Web search and research using Perplexity AI. Use when user says "search", "find", "look up", "ask", "research", or "what's the latest" for generic queries. NOT for library/framework docs (use Context7) or workspace questions.
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Toolkit for styling artifacts with a theme. These artifacts can be slides, docs, reportings, HTML landing pages, etc. There are 10 pre-set themes with colors/fonts that you can apply to any artifact that has been creating, or can generate a new theme on-the-fly.
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Find deepening opportunities in a codebase, informed by the domain language in CONTEXT.md and the decisions in docs/adr/. Use when the user wants to improve architecture, find refactoring opportunities, consolidate tightly-coupled modules, or make a codebase more testable and AI-navigable.
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Create API handoff documentation for frontend developers. Use when backend work is complete and needs to be documented for frontend integration, or user says 'create handoff', 'document API', 'frontend handoff', or 'API documentation'.
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Use when authoring Litestar skill content, Python/TypeScript examples, PEP 604, async I/O, Google docstrings, ruff/mypy/pyright, pytest, or CI rules. Not for focused Litestar APIs.
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Use when publishing a local PRD Markdown file to DingTalk Docs or Drive with version-history preflight and read-back, or when validating an approved Product Delivery Package through its fail-closed dry-run path. Package mode real writes require a trusted host approval capability and are unavailable in the current Agent runtime.
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Teacher mode — turn a session recap / article / docs / concept / piece of code / bug into an incremental mini-course with comprehension checks, quizzes, and an auto-saved summary note. Invoke /teach [topic or URL]. Triggers — "explain it like a teacher", "walk me through what we did", "turn this into a lesson", "quiz me", "teach me", "let's learn this together".
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Search, read, create, edit, and maintain knowledge in a Memex KB via the `mx` CLI. Use when the user asks to search the KB, find documentation, check project or organizational docs, add or update knowledge-base entries, audit KB quality, or when reusable knowledge should be captured for future agents.
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GEODE runtime context for model selection and metadata, architecture, packaging, release, docs, CI, AgenticLoop, async runtime, and plugin boundaries.
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Find deepening opportunities in a codebase, informed by the domain language in CONTEXT.md and the decisions in docs/adr/. Use when the user wants to improve architecture, find refactoring opportunities, consolidate tightly-coupled modules, or make a codebase more testable and AI-navigable.
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Grilling session that challenges your plan against the existing domain model, sharpens terminology, and updates documentation (CONTEXT.md, ADRs) inline as decisions crystallise. Use when user wants to stress-test a plan against their project's language and documented decisions.
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Google Workspace CLI for Gmail, Calendar, Drive, Contacts, Sheets, and Docs.
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Instancia esta plantilla en un proyecto real mediante una entrevista guiada — detecta si el proyecto es nuevo o existente, rellena los placeholders, adapta los docs al tipo de proyecto y decide la política de permisos. Úsalo cuando la persona clone/adopte esta plantilla y quiera configurarla para su proyecto (p. ej. "instancia esta plantilla", "configura este template para mi proyecto", "arranca el proyecto desde esta base").
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分布式并行策略选型与实测（USP / CP 通信掩盖 / CFG / TP/RSP/PP 概览；含拓扑相关选型 （按实测拓扑分域条件化：域内 bulk vs 跨域 head-parallel 翻转）与 AlltoAllV 缺陷绕过）。在 model-auto-optimization 中承担 S3：优先 USP、结合拓扑带宽差异选 CP，少量 step + 多 rank 验证特性开启与掩盖（产物：并行方案 + 多 rank 证据）。当用户需要多卡并行 策略选择、**序列并行形态抉择**（纯 Ulysses vs 复合 AllGather-KV×Ulysses：按 GQA / 跨域带宽 / 形态 plumbing 条件化定胜负）、**并行 × 稀疏叠加**（seam 契约：先汇聚后稀疏、 窗口偏移、块对齐、per-head 掩码；含「稀疏看似生效实则未生效」判定）、通信掩盖调优 （含**掩盖率上限**：1-1/n 何时成立、c/f 决定的真实上限、没生效的排查）、**并行方案 差异归因**（阶段 Δ 分解 / 集合通信按 communicator 归属 / 4→8 卡线性度），或排查多卡 跑不动 / 通信暴露大 / 换卡组 / 端口 bind / HCCL 带宽验证问题时使用；**并收编原并行作用域诊断**： 改了 SP/CP/Ulysses/AllGather-KV 后**不报错但结果没变/性能没变**、或小规模能跑大规模崩 （如 Ascend EE1003 coreDim 超限）时，用本技能证明"改动到底有没有生效"（判别量逐层收窄 + 两侧对照 + 日志≠生效，见 `references/scope-effectiveness-check.md`）； 即使用户只说 "多卡跑不动""通信暴露大""为什么没达到 6/7 的掩盖率""CP 和 USP 该选哪个""CP 叠稀疏 怎么不生效"而未说并行，也应触发。特性档位/接口事实见 `docs/zh/features/parallelism.md` /`usp.md`（仓内真源），框架侧开启见 framework-integration； 本技能承载选型决策、monkey-patch 掩盖与多卡诊断实测。 由 dev-workflow 多卡场景触发，亦由 model-auto-optimization 的 S3 阶段触发。
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DiT 计算模块（L3）：把**已定位的 DiT 计算瓶颈**落成特性级选档与实施—— 量化档（W8A16 / W4A16 / W8A8 系列 / W4A4 / MXFP8 / FA 量化）、稀疏（rf_v2 / ada_bsa）、 缓存（DiTCache / AttentionCache / 时间步优化）、编译启用（MindieSDBackend / Pattern 融合 / ACLGraph） 的**开不开、开哪一档、怎么开、怎么复验**；依据是 `docs/zh/features/*`（特性真源）+ framework-integration/references/framework-support-matrix.md（支持状态）。 即使用户只说"这个模型怎么加速""量化/稀疏/Cache 怎么选怎么开""要不要开量化、开哪一档""这个档位开了有没有效果" 而未提 profiling，也应触发。 **入口条件**：瓶颈点已明确（用户带一句实测锚点，或编排层交付标签）时由域入口 `performance-optimization` 按标签分发到本技能；**瓶颈未明（"怎么加速 / 跑通 / 采 profile"）先走 `model-auto-optimization` 定位**，不在本技能内做占比分析。 near-miss：多卡并行形态 / 通信掩盖 / TP·offload 选型 → `dit-parallel-opt`；VAE 解码段与 host 固定开销 → 各自模块（VAE / host）；单算子实现级实测选型（mindie_bench）→ `benchmark-dev`； 需要新增 pattern / 算子才能落地本档 → `pattern-dev` / `operator-dev`；框架侧开关与使能验证 → `framework-integration`；量化器位级契约与精度对齐（编码公式 / 舍入 / scale 粒度）→ `quantization-dev`；精度验收判据 → `accuracy-gate`；数字入库口径 → `perf-gate`。
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