「quality」の検索結果

Orchestrates multi-domain review (code, arch, tests, security) in a single pass. Use when thorough pre-release review is needed.

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Standardizes release approvals with GitHub-aware checklists and deployment gates. Use before releasing to production to verify all gates pass.

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Updates, generates, and validates tests using git-workspace context and TDD/BDD methodology. Use when code changes require new or updated test coverage.

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Generates or remediates documentation with human-quality writing. Use when creating new docs, rewriting AI-generated content, or applying style profiles.

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Reviews pull requests with scope validation, requirements compliance, and line comments. Use when reviewing GitHub or GitLab PRs.

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Detects AI-generated writing patterns in prose. Use when reviewing docs for slop, vague language, or identity leaks before publishing.

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Runs a three-tier codebase audit (git history, targeted scans, full review) with gating. Use when auditing a codebase before release or after incidents.

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Python testing patterns with pytest, fixtures, TDD, mocking, async and integration tests. Use when writing or auditing a Python test suite.

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Provisions the oracle ML inference daemon with onnxruntime via uv. Use when setting up local ONNX model inference for skill quality evaluation.

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Hunts bugs with evidence trails. Use when investigating unexpected behavior or before merging code with potential hidden defects.

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Updates documentation after code changes with quality gates, slop detection, and accuracy checks. Use when code changes require corresponding doc updates.

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Processes external resources into stored knowledge with quality scoring and routing. Use when ingesting articles, papers, or docs into a memory palace.

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Probe memory/summary clarity via dual anchor questions: task progress, info gaps. Use when verifying session state or summary before handoff or compression.

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Applies KISS, YAGNI, and SOLID principles for clean code with reduced complexity. Use when refactoring or reviewing code for over-engineering.

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Delegates execution to eight CLIs (Gemini, Qwen, MiniMax, GLM, Muse, Codex, OpenCode, Glimmer). Use for execution tasks. Do not use for secrets.

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Use when a target journal has no profile yet. Reads the journal's author guidelines and writes a detailed /write-paper profile plus a compact /find-journal profile, public or user-local private, in the canonical format with quality gates.

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Use when a trained medical-imaging model needs its documentation. Fills a Model Card and a Datasheet for its dataset from facts you supply, adds a METRIC-informed data-quality pass and gates that no required section is empty. Never invents numbers, provenance or licence.

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Routes AutoViz users to automated EDA, data-quality, and text/wordcloud workflows.

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Routes AIX360 explainability tasks across local black-box attribution, counterfactuals and certification, interpretable models, time-series explanations, datasets, and explanation-quality metrics.

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Create distinctive, production-grade frontend interfaces with high design quality. Use this skill when the user asks to build web components, pages, or applications. Generates creative, polished code that avoids generic AI aesthetics.

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Review a diff for what Honey would cut — over-engineering (speculative generality, hand-rolled stdlib, single-caller abstractions) and over-verbosity (dead code, narration, redundant comments). Outputs a terse delete-list, one line per finding, with the line count each cut saves. Use when asked to review, trim, or de-bloat a change, or before opening a PR. Quality lever only — it finds waste, not correctness bugs.

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Show Honey's benchmark scoreboard: committed quality and token results per task tier vs Caveman, Ponytail, and no-skill. One-shot.

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Show Honey's benchmark scoreboard — the committed quality and token results per task tier (code, user-facing, agent-to-agent) from bench/. Reports only the reproducible committed figures, never invents per-repo numbers. Use when asked how much Honey saves, how it compares to Caveman / Ponytail / no-skill baseline, or for the headline numbers.

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OFFLINE FALLBACK for the claude-md-management plugin - prefer that plugin when it is installed. Audit and improve CLAUDE.md files - scan for CLAUDE.md files, evaluate quality against templates, output a report, then make targeted updates. Invoke explicitly (/claude-md-improver) when the plugin is unavailable.

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