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概要と使いどころ
Create or update the Pencil (`.pen`) design for a UI implementation Issue before any code is written, then open a design-only PR. Takes the Issue number as argument, delegates `.pen` edits to the pencil-design-updater agent, pushes `.pen` and snapshot PNGs on the fixed `cc-ui-design-<Issue number>` branch, and opens a PR referencing the Issue with `Refs #<N>` (never a closing keyword).
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Keep GPT-5.6 and other coding-agent work proportional to the request by locking scope, choosing the smallest sufficient implementation, matching verification to risk, and stopping when success is proven. Use for implementations, bug fixes, refactors, reviews, or maintenance where scope creep, speculative abstractions, unrelated cleanup, repeated test runs, unnecessary dependencies, or polishing beyond the request are risks.
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セッション間のコンテキストを構造化して保存する。 「引き継ぎ」「セッション保存」「handoff」「コンテキスト保存」等で使用。 通常は自動保存（L1/L2）で十分。明示的に高品質な保存をしたいときに呼ぶ。
対話または既存トークンファイル（W3C DTCG / CSS variables など）をもとに、プロダクトに合った DESIGN.md を生成する。AIがつくるUIに一貫性を。
多分野の専門家を動的に選定し、構造化された議論で多角的な評価・提言をまとめる。 「専門家に聞きたい」「レビューして」「多角的に評価して」「議論して」等で使用。 Webサイト、コード、事業戦略、デザイン、組織設計等あらゆるドメインに対応。
別系統のモデル（Claude Code なら Codex、Codex なら Claude Code）に問題だけを渡して 独立に解かせ、自分の案と突き合わせる。実装前の設計判断や、同じ箇所で修正が 2 回続いて抜けられないときに使う。「セカンドオピニオン」「別のモデルに聞いて」 「他の見方」「行き詰まった」等で使用。コードレビューには使わない（/codex:review 等を使う）。
世の中のベストプラクティスをWeb検索・SNS検索・ツール検索で調査し、鮮度・信頼性・多角的視点を 考慮して構造化レポートにまとめる。「ベストプラクティスを調べて」「best practice」「最適な方法」 「推奨される方法」「どうするのが正解か調べて」「世の中ではどうやっているか」等で使用。 技術・ビジネス・教育・デザイン等あらゆるドメインに対応。
通过 TodoCue CLI 管理本机持久化待办、今日计划、截止日期、提醒、多图片/文件附件、每日/每周重复任务及喝水、活动等时段内周期提醒。用户提到 TodoCue，或已经选择用 TodoCue 记录和管理个人任务时使用；Agent 自己的临时执行步骤不自动写入个人待办。
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Install Wasp agent skills (plugins) that add Wasp knowledge and best practices to your AI coding tools.
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Use OpenAI Codex CLI as a peer collaboration partner — same standing as Claude, not a one-shot tool. Bring Codex in EARLY (ideation, framing decisions, stuck moments), not only for late peer-review. Hand it strategic context (target, research, draft, reasoning), iterate conversationally over ~3-8 turns, converge before surfacing to the human. Invoke when the user says "check / iterate / ideate with Codex" or "ask Codex" — and proactively when stuck between two reasonable framings, pressure-testing a load-bearing claim or structure, or about to ask the human to pick between options two agents could resolve.
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Scan, structure, validate, and submit your project to the Next Level Builders Directory (https://nextlevelbuilder.io) with 17 rich blocks, cryptographic content hashing, Polar payment handling, and automated moderation queueing.
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Helps users discover and install agent skills when they ask questions like "how do I do X", "find a skill for X", "is there a skill that can...", or express interest in extending capabilities. This skill should be used when the user is looking for functionality that might exist as an installable skill.
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Multi-agent council for code review and architecture decisions
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Guides agents through scorecards, outcomes, model profiles, and eval suites. Use when running /cc-scorecard or /cc:scorecard, measuring a deliverable, or checking workflow gates with suite-run.
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Harden LLM and agent integrations you operate: prompt injection, tool allowlists, secret leakage, and supply-chain of models. Defensive only.
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Guides agents through authoring BACKLOG.md and OpenSpec change folders. Use when running /cc-backlog or /cc:backlog, creating or appending backlog items, or preparing work for /cc-openspec. Delivery is skill openspec.
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Configure a Rails project to work with Conductor (parallel coding agents)
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Sort EcoSIM run folders for a set of sites into one project directory with input/<SITE_ID>/ and run_dir/<SITE_ID>/ subdirectories and a project manifest. Use when asked to create EcoSIM run folders, runs, or cases for several sites at once ("create ecosim run folders for US-UMB, US-xGR, and US-Ha1", "set up a multi-site EcoSIM project"), or to add, refresh, or summarize sites in such a project.
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Designs genomics experiments so technical nuisance variation (batch, lane, plate, flow cell, operator, reagent lot, processing day) is balanced against the biological variable of interest and therefore estimable rather than confounded, using constrained sample-to-batch assignment (designit, OSAT), the confounder/mediator/collider distinction, and the principle that no post-hoc correction recovers a fully confounded design. Covers detecting hidden batches with surrogate variable analysis, a decision table for downstream correction (ComBat-seq, RUVSeq, SVA) whose execution is deferred to differential-expression/batch-correction, and reproducibility metadata. Use when assigning samples to sequencing batches/lanes/plates, avoiding batch-condition confounding, deciding whether a design is salvageable by correction, choosing a correction method, or estimating the number of hidden batches. For the experimental unit, randomization, and blocking concepts see experimental-design/randomization-blocking.
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Track and report progress of a request to create and run an EcoSIM case for a site ("create an ecosim run for site US-UMB", "set up and run EcoSIM at <site>"). Records four stages — data preparation, namelist creation, model simulation, and output evaluation — in result/<SITE_ID>/progress.json and PROGRESS.md, derives step status from files and quality reports on disk, and records manual results such as the executable, test run, and evaluation verdicts. Use at the start of such a request, after each stage, and whenever the user asks where a site run stands.
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The runbook a triage agent follows on each run over the super-admin attention dock, through the attention MCP tool. Use when a scheduled attention-triage routine wakes, when asked to triage, clean up or shrink the attention dock or admin alerts, or when the dock's card is over budget.
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Run OpenSpec backlog delivery — validate BACKLOG.md, plan TaskCards, orchestrate agents by phase, review gate, and update backlog state.
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Guides agents through Red-Green-Refactor with runner-captured evidence. Use when running /cc-tdd-cycle, writing tests before implementation, or Global TDD required is yes.
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Use when building MCP (Model Context Protocol) servers in Java/Spring Boot. Covers tool registration, resource exposure, prompt templates, and production deployment using the official MCP Java SDK. Use when user mentions MCP, AI agent integration, or tool calling.
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