「cac」の検索結果

Locate CCSPlayerInventory::GetItemInLoadout in CS2 server.dll / libserver.so via IDA Pro MCP and emit a fresh, minimal-unique signature or offset for the WeaponPaints gamedata entry "CCSPlayerInventory::GetItemInLoadout" (symbol CCSPlayerInventory_GetItemInLoadout). Non-virtual inventory method resolving a player's loadout item. Shortlist via callers inside CCSPlayerInventory code that walk the loadout item cache (m_pSOCache / CGCClientSharedObjectCache), and via the CSO/econ loadout message paths. The function takes an item definition index + loadout slot and returns the matching CEconItemView — the body iterates a small item list comparing definition indices and loadout slots. Trigger: CCSPlayerInventory_GetItemInLoadout, CCSPlayerInventory::GetItemInLoadout

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

Generates PSR-16 Simple Cache implementation for PHP 8.5. Creates CacheInterface with get/set/delete operations and TTL handling. Includes unit tests.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

Hunt Host Header Injection — password reset poisoning → ATO, web cache poisoning via unkeyed Host/X-Forwarded-Host, routing-based SSRF (Host picks upstream → cloud metadata/internal services), path-override SSRF/ACL-bypass (X-Original-URL/X-Rewrite-URL), OAuth redirect_uri/issuer poisoning, and absolute-URL link poisoning in emails. High to Critical when it reaches ATO or mass cache poisoning. Built on public Host-header research (PortSwigger 'Practical web cache poisoning' + James Kettle, and the classic password-reset-poisoning class). Use on any forgot-password flow, CDN/reverse-proxy-fronted app, OAuth/OIDC endpoint, or absolute-URL-in-email feature.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

High-performance temporary storage system using Redis. Supports namespaced keys (mema:*), TTL management, and session context caching. Use for: (1) Saving agent state, (2) Caching API results, (3) Sharing data between sub-agents.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

Architect data fetching with TanStack Query v5, SWR, optimistic updates, prefetching, and cache invalidation strategies. Activate on: React Query, SWR, optimistic updates, cache invalidation, prefetching, stale-while-revalidate, infinite queries. NOT for: REST API design (use api-architect), database queries (use database skills), GraphQL schema (use graphql-expert).

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

Node.js、Express、Next.jsのサーバー側開発で、API設計やデータ取得、キャッシュ、認証、エラー処理を整理するスキルです。

• API設計とサーバー処理の役割分担
• 不要なデータベース問い合わせの削減
• キャッシュや非同期処理の導入

Webアプリの本番公開に向けて、Docker構成やテスト・公開の自動化を整え、更新方式の選定から稼働確認、障害時の復旧手順まで支援するスキル。

• テストと公開を自動化したいとき
• アプリをDocker化したいとき
• 本番の更新方式を選びたいとき

Swiftのactorで共有データへのアクセスを管理し、メモリ内キャッシュとJSONファイル保存を組み合わせて、同時アクセス時のデータ競合を避ける保存処理を設計するスキル。

• iOS・macOSアプリのローカル保存
• オフライン中心のアプリの保存層設計
• ロックによる同期処理を置き換えたいとき

Node.js、Express、Next.jsのAPIとデータ処理を設計・見直すスキル。役割の分離、データベース最適化、キャッシュ、認証の実装例を示します。

• APIの設計と処理の役割分担
• データベースの問い合わせを減らしたいとき
• データ取得にキャッシュを追加したいとき

Ruby on Railsアプリの実装・レビューで、業務処理や検索、フォームの責務を整理するスキル。データ取得の無駄を防ぎ、バックグラウンド処理や画面部品の設計も支援します。

• 大きなcontrollerの業務処理の分離
• 複数モデルを更新するフォームの設計
• 重複する検索やデータ取得の見直し

Next.js 16以降の開発で、起動や変更反映の遅さ、Turbopackとwebpackの使い分けを確認します。キャッシュやproxy.tsの命名も扱うスキルです。

• 開発サーバーの起動の遅さを調べたいとき
• コード変更の反映が遅いときの確認
• Turbopackとwebpackの選択

Nuxt 4アプリのサーバーとブラウザの表示ずれを防ぎ、データ取得・ページ別の描画やキャッシュ・遅延読み込みを整理します。実装やレビュー、性能改善に使えます。

• サーバーとブラウザの表示ずれを直したいとき
• ページのデータ取得をレビューしたいとき
• ページ別の描画・キャッシュを決めたいとき

複数のEVMチェーンでトークン残高や価格の桁がずれる問題を防ぐため、小数桁数の実行時取得、チェーン別キャッシュ、精度を保つ計算と単位統一を扱うスキル。

• トークン残高の桁ずれを調べたいとき
• 複数EVMチェーンの数量比較
• ブリッジ後の小数桁数の確認

LLM APIの費用を抑えるため、作業の複雑さに応じたモデル選択、予算の記録、一時的なエラーの再試行、共通プロンプトのキャッシュを組み合わせる設計例を示します。

• LLMアプリのAPI費用を見直したいとき
• 一括処理の難易度でモデルを選びたいとき
• 予算に対する累積費用の確認

Node.js、Express、Next.jsのAPIとデータ処理を設計・レビューするスキル。DBへの問い合わせ、キャッシュ、認証、エラー処理を整理します。

• API設計と業務処理・データ取得の分離
• 重複するDB問い合わせを減らしたいとき
• キャッシュと非同期処理の導入

Reference for the Claude API / Anthropic SDK — model ids, pricing, params, streaming, tool use, MCP, agents, caching, token counting, model migration. TRIGGER — read BEFORE opening the target file; don't skip because it "looks like a one-liner" — whenever: the prompt names Claude/Anthropic in any form (Claude, Anthropic, Fable, Opus, Sonnet, Haiku, `anthropic`, `@anthropic-ai`, `claude-*`, `us.anthropic.*`, `[1m]`); the user asks about an LLM (pricing/model choice/limits/caching) — never answer from memory; OR the task is LLM-shaped with provider unstated (agent/MCP/tool-definition/multi-agent/RAG/LLM-judge/computer-use; generate/summarize/extract/classify/rewrite/converse over NL; debugging refusals/cutoffs/streaming/tool-calls/tokens). SKIP only when another provider is being worked on (overrides all triggers): OpenAI/GPT/Gemini/Llama/Mistral/Cohere/Ollama named in the query; OR `grep -rE 'openai|langchain_openai|google.generativeai|genai|mistralai|cohere|ollama'` over the project hits (run this grep FIRST if no provider named — don't Read the file).

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

Run the CCS Align seat's hourly breathing cycle — prove the local claude-mem worker is healthy, pull needle observations through search → timeline → get_observations, land them in a seat-owned middle cache via atomic grab → append → filter exclude-marks → replace, manage exclude marks, and walk house → project → seat rules to detect conflicts (SHADOW_HOUSE, DENY_ALLOW, DRIFT, CLOCK_HEADER) with an append-only rules-report.md. Use when asked to run CCS Align, breathe the alignment seat, refresh the middle cache, exclude or restore an observation, walk rules, check rules conflicts, or check the Worker Watch board.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

Optimisation findings from your own Claude Code and Codex logs — low cache hit ratio, 1-hour cache writes that did not pay back, sub-agents on a top-tier model, Codex reasoning share, bloated sessions — each with evidence and a what-if saving. Use when asked how to cut spend or why it is high.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

Use when auditing slow page loads, heavy assets, or rendering delays related to Enable browser caching. Verify the actual bottleneck in DevTools, Lighthouse, or field data before recommending changes.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

Reference for the Claude API / Anthropic SDK — model ids, pricing, params, streaming, tool use, MCP, agents, caching, token counting, model migration. TRIGGER — read BEFORE opening the target file; don't skip because it "looks like a one-liner" — whenever: the prompt names Claude/Anthropic in any form (Claude, Anthropic, Fable, Opus, Sonnet, Haiku, `anthropic`, `@anthropic-ai`, `claude-*`, `us.anthropic.*`, `[1m]`); the user asks about an LLM (pricing/model choice/limits/caching) — never answer from memory; OR the task is LLM-shaped with provider unstated (agent/MCP/tool-definition/multi-agent/RAG/LLM-judge/computer-use; generate/summarize/extract/classify/rewrite/converse over NL; debugging refusals/cutoffs/streaming/tool-calls/tokens). SKIP only when another provider is being worked on (overrides all triggers): OpenAI/GPT/Gemini/Llama/Mistral/Cohere/Ollama named in the query; OR `grep -rE 'openai|langchain_openai|google.generativeai|genai|mistralai|cohere|ollama'` over the project hits (run this grep FIRST if no provider named — don't Read the file).

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

Agent Media OS — resolve any media need (BGM, SFX, image, icon) into a frozen local file + ledger record. One verb (`resolve`) handles the full cascade — project cache, global cache, HeyGen catalog search, freeze, register. Keeps search noise on disk, hands the agent a path. Use when a composition needs background music, sound effects, images, or icons.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

优化 Agent 推理延迟与成本、诊断首 token 变慢或缓存命中率下降时使用——KV Cache 前缀不变性原则、三条铁律、五种破坏缓存的错误上下文管理模式、Chat Template 与历史思维链回传策略、缓存作为架构约束（缓存边界、子 Agent 字节级对齐、替换字符串冻结）。

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

Analyze unit economics for PE targets — ARR cohorts, LTV/CAC, net retention, payback periods, revenue quality, and margin waterfall. Essential for software/SaaS, recurring revenue, and subscription businesses. Use when evaluating revenue quality, building a cohort analysis, or assessing customer economics. Triggers on "unit economics", "cohort analysis", "ARR analysis", "LTV CAC", "net retention", "revenue quality", or "customer economics".

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

Parse Chromium-based browser databases with Hindsight to extract and correlate browsing history, downloads, cookies, cached content, autofill data, saved passwords, and extensions from Chrome, Edge, Brave, Opera, and Vivaldi into a unified timeline (XLSX, JSON, or SQLite output). Use during incident response, insider-threat investigations, or criminal cases when you need to reconstruct a user's web activity from a browser profile.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。