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概要と使いどころ
Assume the role of Galyarder CMO (Chief Marketing Officer). Growth champion. Lead conversion rate optimization (CRO), analytics architecture, growth engineering, and data-driven market positioning.
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Coordinate a full Galyarder Framework release across engineering verification, npm, GitHub, smoke testing, and announcement follow-up. Use when leadership asks to ship a release, not merely to discuss versioning.
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React and Next.js performance optimization guidelines from Vercel Engineering. This skill should be used when writing, reviewing, or refactoring React/Next.js code to ensure optimal performance patterns. Triggers on tasks involving React components, Next.js pages, data fetching, bundle optimization, or performance improvements.
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Maps observed adversary behaviors, security alerts, and detection rules to MITRE ATT&CK techniques and sub-techniques to quantify detection coverage and guide control prioritization. Use when building an ATT&CK-based coverage heatmap, tagging SIEM alerts with technique IDs, aligning security controls to adversary playbooks, or reporting threat exposure to executives. Activates for requests involving ATT&CK Navigator, Sigma rules, MITRE D3FEND, or coverage gap analysis.
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Use when a feature launch needs experiment design, test sequencing, rollout guardrails, and measurement logic before exposure to users.
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Use when you need to check whether an organisation/domain has been claimed by a ransomware group, profile a specific ransomware group (TTPs, leak-site infra, IOCs, YARA), or aggregate ransomware victim claims by country/sector/timeframe. Backed by ransomware.live's leak-site scrapes — 27k+ victims across 330+ groups. Commonly invoked by /domain-investigation, /ransomware-ecosystem, /threat-actor-profiling, and detection-engineering workflows. Reads $RANSOMWARE_LIVE.
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设计或审计任何循环系统的起点: 将循环拆解为 Trigger(触发器)、Action(动作)、Stop Condition(停止条件) 三要素。 当用户需要设计一个新循环、诊断一个失效循环、或向他人解释"什么是 Loop"时使用。 不适用于: 单次任务执行、非循环的自动化脚本、或已经稳定运行无需重新设计的系统。 关键 trigger: "设计一个 loop"、"这个循环为什么不停止"、"什么是 loop 的最小结构"。
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判断一个任务是否值得做成 Loop 的四条决策标准。 当用户在纠结"这件事要不要自动化"、"该不该用 loop"、或"为什么我的 loop 得不偿失"时使用。 不适用于: 已经决定要做 loop 后的设计阶段、或一次性任务。 关键 trigger: "这件事值得做 loop 吗"、"该不该自动化"、"loop 成本太高怎么办"。
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识别和管理 Loop 系统的认知风险: 自动化程度越高,你真正理解的部分越少。 当用户发现"仓库里有很多代码但我看不懂"、"loop 产出很多但不确定对不对"、或需要向团队警示 AI 使用风险时使用。 不适用于: 纯技术调试、或产出完全可客观验证的场景。 关键 trigger: "AI 生成的代码我看不懂"、"产出太多理解不过来"、"AI 使用风险"。
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设计或审计完整 Loop 系统的组件架构: 5 大组件 + 1 根脊柱。 当用户需要搭建一个完整的 (而非最小可用的) loop 系统、或审计现有系统的组件完整性时使用。 不适用于: 最小可用 loop 的设计、或单次任务的自动化。 关键 trigger: "设计一个完整的 loop 系统"、"我的 loop 缺什么"、"loop 系统怎么组织"。
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设计 Loop 的 Goal 和 Verification 环节: 将模糊目标转化为可验证的停止条件。 当用户发现 loop 产出质量不稳定、循环无法停止、或"不知道什么时候算做完"时使用。 不适用于: 目标已经非常清晰可量的任务、或非循环场景。 关键 trigger: "loop 停不下来"、"产出质量不稳定"、"怎么定义完成"、"goal 怎么写"。
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从"手动做事"到"系统自动做事"的四步渐进构建路径。 当用户已经决定要做 loop、但不知道从何入手时;或团队正在将手工流程自动化时使用。 不适用于: 尚未决定要不要做 loop 的任务、或已经稳定运行的 loop 优化。 关键 trigger: "怎么开始做 loop"、"自动化第一步"、"从手动到自动"。
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设计 Loop 中的 Maker-Checker 模式: 用独立 agent 审查产出,避免自产自检。 当用户发现 loop 产出质量不稳定、agent 自我评估过于宽容、或需要提升产出可信度时使用。 不适用于: 产出可以客观验证 (测试通过/失败) 的任务、或成本极其敏感的场景。 关键 trigger: "agent 自评不准确"、"产出质量不稳定"、"怎么让 agent 审查 agent"。
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评估个人或团队在 AI 工具使用上的进化阶段,给出下一步提升建议。 当用户想判断"我现在 AI 用得怎么样"、"下一步该学什么"、或团队要做 AI 能力评估时使用。 不适用于: 已经处于 Loop 阶段需要优化具体系统的场景。 关键 trigger: "我现在在哪个阶段"、"AI 使用下一步"、"团队 AI 能力评估"。
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Python engineering skill for implementing, debugging, testing, packaging, typing, reviewing, and refactoring Python applications, scripts, APIs, automation, data processing, CLIs, and libraries. Use for .py files, pyproject.toml, requirements files, pytest, async Python, type hints, packaging, dependency management, and Python performance or reliability work.
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Security Operations Center skill for alert triage, detection engineering, incident response, log analysis, threat hunting, SIEM queries, EDR investigation, timeline building, IOC handling, escalation notes, containment recommendations, and analyst-ready reporting. Use for blue-team operations, suspicious event analysis, and defensive cybersecurity workflows.
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Go software engineering skill for designing, implementing, debugging, testing, reviewing, and refactoring Go applications, CLIs, APIs, services, concurrency code, modules, and tooling. Use for .go files, go.mod/go.sum, goroutines/channels, interfaces, error handling, performance profiling, race fixes, and idiomatic Go architecture.
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Assembly programming and low-level debugging skill for reading, writing, explaining, optimizing, and reviewing assembly across x86, x86-64, ARM, AArch64, RISC-V, calling conventions, ABI boundaries, inline assembly, disassembly, stack frames, registers, and binary-level behavior. Use for .s/.asm files, compiler output, reverse-engineering snippets, low-level performance, and crash analysis.
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Prompt engineering and task-specification skill for improving prompts, agent instructions, system messages, evaluation prompts, coding-agent tasks, multi-step workflows, and LLM output reliability. Use when rewriting vague prompts, adding constraints, reducing ambiguity, improving safety, creating reusable prompt templates, or converting goals into actionable agent instructions.
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Systematic improvement of existing agents through performance analysis, prompt engineering, and continuous iteration.
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Meta-agent for creating new custom agents, skills, and MCP integrations. Expert in agent design, MCP development, skill architecture, and rapid prototyping. Activate on 'create agent', 'new skill', 'MCP server', 'custom tool', 'agent design'. NOT for using existing agents (invoke them directly), general coding (use language-specific skills), or infrastructure setup (use deployment-engineer).
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Use this skill whenever the user asks for an HTML-first visual design deliverable or design judgment: interactive prototype, slide deck, motion demo, infographic, dashboard, landing page, whitepaper, changelog, business card, social cover, brand system, design critique, multi-variant exploration, or export to MP4, GIF, PPTX, PDF, or SVG. It is optimized to make AI agents do the routing, template selection, verification, and export prep so humans spend less time prompt-engineering. Do not use for production web apps, SEO sites, backend systems, or pure copy edits.
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MATLAB R2026a workflow for control systems, system identification, robust control, MPC, Simulink Control Design, parameter tuning, constrained optimization, and numerical validation. Use whenever the user asks for controllers, transfer functions, state-space models, tuning, identification, optimal control, or solver-based engineering.
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MATLAB R2026a agentic workflow router. Use this whenever the user asks for MATLAB, Simulink, .m/.mlx/.slx work, toolbox-driven engineering, paper reproduction, simulation, code generation, data analysis, control, robotics, signal/image/AI workflows, or wants an end-to-end automated MATLAB task with validation. For Simulink tasks on this machine, default to a visible workflow: open MATLAB/Simulink windows first so the user can watch modeling, simulation, tuning, and plotting progress.
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