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概要と使いどころ
Expert legal research agent for finding and scraping expungement data state by state. Knows authoritative sources, URL patterns, Firecrawl configuration, and 2026 legal landscape. Activate on "find expungement data", "scrape state laws", "legal research", "court URLs", "statute sources", "Clean Slate laws", "automatic expungement research". NOT for interpreting laws (use national-expungement-expert), building UI, or legal advice.
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Vendor (copy-import) a single external Claude Code skill into your own skills repo correctly — with license compliance and full provenance/attribution. Deterministic, idempotent primitive: given an upstream ref (owner/repo/path@sha or a GitHub URL) it fetches the skill, detects and gates on the license, copies the folder, injects a provenance frontmatter block (license + metadata: author/source/upstream_commit/vendored_at/provenance), ships the upstream LICENSE, adds a ## Credits section, and records a CREDITS.md ledger entry. Use when the user asks to "vendor a skill", "import a skill", "clone a skill", "borrow someone's skill", "add an external skill with attribution/credit", or スキルを取り込む / vendoring / 他人のスキルを自分のリポに取り込む. This is the import primitive that a skill-scout/curator orchestrator calls; it does NOT discover or evaluate — it correctly imports ONE skill you already chose.
アプリを公開・リリースする前のセキュリティ/運用監査。「公開して」「リリースして」「本番に出したい」「ローンチしたい」「URLをみんなに共有したい」「これって公開して大丈夫？」といった依頼・質問があったら、デプロイ作業に入る前に必ずこのスキルを実行する。社外・不特定多数がアクセスできる状態にする変更（公開設定の変更、認証の撤廃、外部公開のデプロイ等）を頼まれた場合も同様。エンジニアが常駐しないチームでは、公開の重大さを判断できる人がいない前提で、リスクレベルの判定と「人間の専門家レビューが必要かどうか」の判断までこのスキルが担う。
組織の生きているペイン（secretary / dispatcher / worker）へ tmux で**直接入る** ための **コマンドを出力するだけ** の read-only スキル。`mcp__org-broker__list_panes`（論理ペイン） と `/usr/bin/tmux -L claude-org-broker list-panes -a`（pane_id ↔ session マッピング）を pane_id（%N）で突き合わせ、各ペインに role + name(task_id) ラベル付きの attach コマンドを 生成する（既定は読取書込 = `-r` 無し / 読取専用 `-r` はオプション / デタッチは `Ctrl-b d`）。 外側が tmux のときに今の tmux を分割してワーカー（と dispatcher）を並べる `split-window` コマンドも出す。 特定のペインの画面を直接見たい・入りたい・並べて見たい、attach コマンドを知りたいという依頼で発動。 自分で attach / split はせず・ペインも一切変更しない（コマンド文字列とペイン一覧表を表示するのみ）。 作業委譲（org-delegate）・ダッシュボードで状況一覧（org-dashboard）・watcher 停止（org-attention-stop） には発動しない。
Rust 製ローカルファースト vector 特化クエリ DB fandhe-db (PostgreSQL wire protocol v3 互換) の fandhe-db-engine / fandhe-db-wire-server リファレンス。 USING PLAN / USING OPERATION_ID 構文、DDL / JOIN / CTE / window 関数、 拡張クエリ・COPY・トランザクション、TLS 1.3 / SCRAM-SHA-256、 NoSQL HTTP 表層、precision・recall モード、HNSW / BM25 / RRF hybrid / rerank、 redb 永続化、tenant・RLS、SIMD / wgpu、wire_code エラー契約。
Detects early-stage ransomware indicators in network traffic before encryption begins, including initial access broker activity, command-and-control beaconing, credential harvesting, reconnaissance scanning, and staging behavior. Uses network detection tools (Zeek, Suricata, Arkime), SIEM correlation rules, and threat intelligence feeds to identify ransomware precursor patterns such as Cobalt Strike beacons, Mimikatz network signatures, and RDP brute-force attempts. Activates for requests involving pre-ransomware detection, network-based ransomware indicators, or early warning ransomware monitoring.
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Deploys and monitors ransomware canary files across critical directories using Python's watchdog library for real-time filesystem event detection. Places strategically named decoy files that mimic high-value targets (financial records, credentials, database exports) in locations ransomware typically enumerates first. Monitors for any read, modify, rename, or delete operations on canary files and triggers immediate alerts via email, Slack webhook, or syslog when interaction is detected, providing early warning before full encryption begins.
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Scan running terminals for dev server URLs (localhost ports), report them, and optionally open the app in Cursor's built-in browser.
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Assesses what a page's heatmap is telling you and recommends concrete changes. Pulls click / rageclick / scroll-depth data for a URL, names the hot elements by cross-referencing autocapture events on the same page, and can create a saved heatmap the user opens in PostHog, then summarizes the behavior and proposes improvements. TRIGGER when: user asks what a heatmap shows, why people aren't clicking something, where users rage-click, how far they scroll, what to change on a page based on heatmap/click data, or to 'analyze/assess/review the heatmap' for a URL. DO NOT TRIGGER when: the user only wants to create a saved heatmap screenshot with no analysis (use heatmaps-saved-create directly), or is asking about session replay in general (use investigating-replay).
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Monte Carlo simulation for statistical mechanics — Ising model, Metropolis-Hastings, Wolff cluster algorithm, observables (magnetization, susceptibility, specific heat), finite-size scaling, and critical phenomena analysis.
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Provides guidance for mechanistic interpretability research using TransformerLens to inspect and manipulate transformer internals via HookPoints and activation caching. Use when reverse-engineering model algorithms, studying attention patterns, or performing activation patching experiments.
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Implement sprite layers, overlays, render targets, shader prototypes, and visual cleanup without leaking gameplay authority.
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Create a structured quarterly business report with table of contents, data tables, and page numbers.
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Writes a new ScenarioRunner scenario — a Python class deriving from BasicScenario with its behaviour tree assembled from srunner atomic behaviours and criteria, plus the XML config that gives it a town, ego spawn and parameters — and registers it so `--scenario MyScenario_1` works. Also covers adding a scenario to a route via --additionalScenario. Generates a working skeleton and validates it without a simulator. Use when the user asks to "create/write a new scenario", "add a custom scenario", "make my own traffic situation", or wants to extend the scenario library.
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Visualises and validates a map's pedestrian navigation mesh by sampling walkable locations (get_random_location_from_navigation) and drawing them as debug points. Use when the user asks to "show/visualise the pedestrian navmesh", "check walkable areas", "validate pedestrian navigation after a map import", or "why won't my walkers move". Confirms the navmesh loaded and how far it covers.
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Lists and toggles a map's static environment objects via get_environment_objects / enable_environment_objects — hide or show buildings, vegetation, poles, fences, traffic signs and other baked assets by CityObjectLabel (and optional name filter). Use when the user asks to "hide/remove the buildings", "turn off the trees/vegetation", "show only the roads", "disable the fences", or "list the environment objects". Affects rendering and collision; resets on map reload.
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Reads and summarises ScenarioRunner output — the criteria pass/fail tables from --output/--file, the machine-readable --json and --junit result files, and the criteria JSON written alongside a --record recording — and runs the metrics module (metrics_manager.py) to compute custom measurements over a recorded run offline, without the simulator. Use when the user asks "did the scenario pass", "why did it fail", "summarise these results", "compare these runs", or wants distance/speed/lane metrics from a recording.
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Runs standard-format scenarios through ScenarioRunner — ASAM OpenSCENARIO 1.x (.xosc, via --openscenario, with catalogs and ParameterDeclaration overrides) and OpenSCENARIO 2.0 (.osc, via --openscenario2, the ANTLR/osc2 pipeline). Validates a file against the schema before running, lists the bundled examples, and reports which OSC features ScenarioRunner actually implements. Use when the user asks to "run an xosc", "run an OpenSCENARIO file", "use the OpenSCENARIO standard", "run a .osc / OSC2 scenario", or hands over a scenario file from another tool.
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Writes a new Scenic scenario (.scenic) from a natural-language description — "a car cuts in from the right lane", "a pedestrian crosses in front of the ego", "negotiate an unsignalized four-way" — by turning the request into a spec, generating the file from idioms proven on this build, and validating it by compiling and sampling before any simulator is involved. Use when the user asks to "write a Scenic scenario", "create a .scenic file", "turn this description into Scenic", "generate a scenario from text", or wants a Scenic scenario authored or repaired.
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Always use browser-harness for any web interaction: automation, scraping, testing, or site/app work.
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GitHub Project v2 を新規作成し、Status/Priority/Size の標準フィールドを設定してリポジトリにリンクする。Auto-add/Auto-archive/Auto-close 等のビルトインワークフロー設定 URL もガイド (CLI 不可・Web UI のみ)。「プロジェクト作って」「Project v2 セットアップ」「カンバン作成」などで使用。
GitHub Issue を読み込み、`_/local-plans/<issue-number>-<slug>.md` に詳細計画を作成して**ユーザー承認後**にコードを実装する。実装後はセキュリティレビュー (OWASP Top 10) → テスト実行 → Conventional Commits でコミット。Issue 番号や URL を渡された実装依頼、「Issue #N を実装して」「この Issue を着手」などで使用。
Upstash サーバーレスデータプラットフォーム (マネージド SaaS の JS SDK)。 @upstash/redis (REST, pipelining, transactions, JSON, Redis Search, VECTOR/Array/Functions コマンド)、 @upstash/ratelimit (Fixed/Sliding Window, Token Bucket, blockUntilReady)、 QStash (publishJSON, schedules, queues, URL Groups, flow-control, DLQ)、 @upstash/vector (upsert, query, ANN, namespace, hybrid/sparse index, embedding models, reranking)、 @upstash/workflow (serve, durable execution, context.run/sleep/call/invoke, waitForEvent, parallel steps, agents)、 Upstash Search (@upstash/search, search, upsert, fetch, range, filtering, reranking, algorithm)、 @upstash/box (サンドボックス, filesystem, git, CDP, browser, network policy, snapshots, custom harness)、 upstash CLI。Rust 製 fandhe-db とは別。
Windows アプリ開発 (WinUI 3 / Windows App SDK 2.x) のライフサイクル・ウィンドウ・ 通知・リソース・ウィジェット・配置。AppInstance, 単一インスタンス化, RichActivation, PowerManager、 AppWindow, AppWindowPresenter, OverlappedPresenter, タイトルバー, DisplayArea, Win32 相互運用、 AppNotification, Toast, PushNotificationManager, バッジ通知、ResourceManager, MRT, PRI, ローカライズ、 WidgetProvider, WidgetManager, アダプティブカード、MSIX, 自己完結型, DeploymentManager, PackageVolume, IPackageValidator (パッケージ検証), RuntimeCompatibilityOptions, SemVer, サポート期間, リリースチャネル。