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概要と使いどころ
表格文件采集工具。读取单个表格文件或目录中的 csv、tsv、xlsx、xls 文件，执行行记录采集，输出统一结构化表格记录文件。 当用户提到表格采集、读取科研数据表、汇总 CSV/TSV/Excel 表格、把本地表格文件转成结构化记录等需求时使用此 skill。 即使用户没有明确说出"表格采集"，只要任务涉及把本地结构化表格文件内容收集成统一记录，就应该使用此 skill。 不负责表格清洗、空行删除、字段去空格、格式校验、字段过滤或格式转换。
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纯文本文件采集工具。读取单个文本文件或目录中的 txt、md、rst、log、text 文件，执行文件正文采集，输出结构化文本记录文件。 当用户提到文本文件采集、读取纯文本语料、汇总 Markdown/RST/日志文本、把本地文本文件转成结构化记录等需求时使用此 skill。 即使用户没有明确说出"文本采集"，只要任务涉及把本地纯文本文件内容收集成统一记录，就应该使用此 skill。 不负责文档解析、图片解析、表格读取、文本清洗或质量过滤。
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从CSV数据集中随机抽取样本。支持按比例（0-1）或固定数量抽取，当两者同时提供时取较小值。
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模糊去重工具。使用标准库相似度匹配检测并处理数据集中的近似重复记录，可发现非完全一致但高度相似的记录。 当用户提到模糊去重、近似重复检测、相似度去重、文本去重等需求时使用此skill。
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接入资源格式识别工具。读取单个文件或目录中的接入资源，识别文本、表格、文档、图像、HTML、数据或未知类型，输出带推荐处理路由的格式识别结果文件。 当用户提到格式识别、资源类型预判、采集入口分流、为文本/表格/文档/图像/HTML 选择后续处理路径等需求时使用此 skill。 即使用户没有明确说出"格式识别"，只要任务涉及在采集入口判断文件类型并分配推荐处理路由，就应该使用此 skill。 不负责读取正文内容、提取图像元信息、表格采集、文档解析、格式转换或实际执行后续处理。
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批量文件清单采集器。扫描一个或多个本地文件/目录，或从任务列表加载路径， 按支持的扩展名生成文件元信息清单，供后续文本、表格、文档、图像等采集流程继续处理。 当用户需要批量盘点待采集文件、生成本地文件 manifest、统计输入文件类型或为后续采集算子准备文件清单时使用此 skill。
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精确去重工具。使用pandas精确匹配检测并处理数据集中的完全重复记录，速度快、无额外依赖。 当用户提到精确去重、完全重复检测、数据去重等需求时使用此skill。
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Creates language variants of existing Semgrep rules. Use when porting a Semgrep rule to specified target languages. Takes an existing rule and target languages as input, produces independent rule+test directories for each language.
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Extract knowledge, guidelines, and ADRs from one or more completed spec directories into the project documentation system.
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Produce a flow-level summary of the current Claude Code session — executive summary, chronological timeline, and outcomes — written into the active feature directory next to spec.md / plan.md.
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Mines a pull request's review threads for lessons that generalize beyond that PR, reconstructs each against the actual code before deciding, checks whether it is already codified, and routes the genuinely-new, durable ones into Infrahub's internal documentation — `dev/knowledge/`, `dev/guides/`, `dev/guidelines/`, the `AGENTS.md` files, and `.agents/rules/` — proposing edits first and applying only with the user's approval. TRIGGER when: the user wants to turn PR review feedback into durable conventions, guidelines, or rules; capture recurring reviewer comments as internal documentation; or check whether review lessons are reflected in the knowledge/guides/guidelines/AGENTS.md/rules layer. DO NOT TRIGGER when: sweeping a feature's changes for documentation coverage across all layers → use `audit-docs`; extracting knowledge from completed spec directories → `speckit-opsmill-extract`; only replying to or resolving review threads → normal git/gh flow.
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Embedding strategies, ANN algorithms, hybrid search, RAG chunking strategies, and reranking for semantic search and retrieval.
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Routes problems to appropriate mathematical frameworks using expert heuristics
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Document codebase as-is with thoughts directory for historical context
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Scan .claude/ directory for security misconfigurations, exposed secrets, unsafe permissions
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AI art direction system. Claude directs image generation models (Gemini, DALL-E, Flux) via structured prompts. Generate banners, diagrams, logos, screenshots, and social media visuals without leaving the terminal.
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Use this skill whenever the user asks to create, improve, audit, or split prompts for AI video generators (Seedance, Kling, Veo, Runway, Luma, Pika, Sora, any image-to-video system). The skill also covers storyboards, shot lists, director treatments, dynamic montage, multi-clip story structure, camera direction, lighting, blocking, pacing, character continuity, dialogue, and sound design. Trigger even when the user says things like "придумай сцену для видео", "разбей на склейки", "сделай раскадровку", "улучши промпт для Kling", "переведи сценарий в промпты", "как снять X в AI-видео", or shares a prompt and asks to fix it — even if they never say the word "prompt". Do NOT use for still images (use the sibling image skill), for editing, colour-grading or assembling footage that already exists, or for writing feature-length screenplays with no generation step.
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Strategic guidance for operationalizing machine learning models from experimentation to production. Covers experiment tracking (MLflow, Weights & Biases), model registry and versioning, feature stores (Feast, Tecton), model serving patterns (Seldon, KServe, BentoML), ML pipeline orchestration (Kubeflow, Airflow), and model monitoring (drift detection, observability). Use when designing ML infrastructure, selecting MLOps platforms, implementing continuous training pipelines, or establishing model governance.
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Data pipelines, feature stores, and embedding generation for AI/ML systems. Use when building RAG pipelines, ML feature serving, or data transformations. Covers feature stores (Feast, Tecton), embedding pipelines, chunking strategies, orchestration (Dagster, Prefect, Airflow), dbt transformations, data versioning (LakeFS), and experiment tracking (MLflow, W&B).
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Optimizing vector embeddings for RAG systems through model selection, chunking strategies, caching, and performance tuning. Use when building semantic search, RAG pipelines, or document retrieval systems that require cost-effective, high-quality embeddings.
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Logic coherence pass for per-H3 section files: enforce a clear paragraph-1 thesis and surface paragraph-island risks (connector stats are diagnostic, not a quota) before merging.
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PRODUCES a citation-budget plan/report (`output/CITATION_BUDGET_REPORT.md`); does NOT edit the draft. Allocates an in-scope per-H3 budget (NO NEW FACTS) so drafts stop failing the global unique-citation gate; citation-injector applies it.
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APPLIES/consumes a `citation-diversifier` budget report (`output/CITATION_BUDGET_REPORT.md`) to inject *in-scope* citations into an existing draft (NO NEW FACTS), so the run passes the global unique-citation gate without citation dumps.
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Summon shadow clones: genjutsu's full-scale pipeline for a whole website or web app, from scratch or as a full redesign. Harvests the client's real material, researches in parallel, lets Impeccable lead the direction and genjutsu the motion, builds the pages with parallel agents, then loops fixes, verdicts and a cold-eyes art director until only minor issues remain, the round cap of the chosen tier is reached, or a round fixes nothing. Announces its cost first and asks twice. Web. Needs a host that can spawn subagents.
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