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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。

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。

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。

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。

Supabase (オープンソース Firebase 代替・BaaS) リファレンス。 PostgreSQL ベース、Auth (Email / OAuth / Magic Link / Phone / SSO)、Storage、 Edge Functions (Deno)、Realtime (subscriptions / presence / broadcast)、Vector embeddings、 supabase-js、@supabase/server (withSupabase)、supabase CLI (supabase stack)、 Supabase MCP サーバー、RLS (Row Level Security)、migrations。 SQL Server / node-mssql は別スキル mssql。

Apple データ永続化・データフロー・ネットワーク・ユーティリティリファレンス。SwiftData / Core Data / Foundation / Combine。 @Model, ModelContainer, ModelContext, @Query, Predicate, FetchDescriptor, SectionedResults, ResultsObserver, NSManagedObject, NSFetchRequest, NSFetchedResultsController, NSPersistentContainer, NSPersistentCloudKitContainer, NSStagedMigrationManager, URLSession, JSONDecoder, JSONEncoder, Publisher, sink, Future, AsyncPublisher, @Published, AnyCancellable

UIKit iOS/iPadOS UI フレームワーク。 UIViewController, UINavigationController, UITabBarController, UISplitViewController, UIView, UILabel, UIButton, UITextField, UIScrollView, UIStackView, UITableView, UICollectionView, diffable data source, NSDiffableDataSourceSnapshot, UICollectionViewCompositionalLayout, Auto Layout, NSLayoutConstraint, NSLayoutAnchor, UILayoutGuide, intrinsicContentSize。 UIArrangementViewController, UISplitArrangement, UIOverlayArrangement, UIView.ReservedRegion, UIHingeInteraction, 縦軸バー, iPhone Duo adaptive layout (iOS 27.1+), scene-based life cycle 移行, UISceneAccessory。SwiftUI ArrangementView とは別 API。

Driver.js (プロダクトツアー・要素ハイライト) リファレンス。 driver(), highlight, tour steps, popover, overlay, hints (beacon), onboarding checklist, DestroyReason, advanceOnClick, waitForElement, skipMissingElement, theming, configuration, コールバック, 1.5〜1.10 変更点。

The live fieldwork layer for psycho-logic — go look at the actual target market NOW instead of reasoning from your training-data stereotype of it. Use when a psycho-logic move needs grounding in a specific place: the user asks 'what do competitors in [region/country] actually do', 'what's the real price band / norm here', 'how do local leaders position themselves', 'research this market before we localise', 'what signals trust to buyers in X', or is about to launch/adapt in a market you haven't studied. Runs structured web research in the local language — local competitors and their signals, price bands, category conventions, review/trust sources, local terminology, taboos and regulations — and synthesises a compact perception profile the four moves consume. Inspired by Rory Sutherland's *Alchemy*. Routed to from psycho-logic; pair with cultural-context (the lens that tells you what to look for). 日本語・中文の相談（「現地の実態を調べて」「调研当地市场」）にも使う。

青空文庫の全作品カタログ(公式公開CSV)で著作権切れの文学作品を検索し、本文をプレーンテキストで取得する。タイトル部分一致・著者名・作品IDでの検索に対応し、作品ID・タイトル(読み)・著者・文字遣い種別・著作権フラグ・初出・図書カードURLを返す。APIキー・ログイン不要。書誌の網羅検索はndl-books、図書館の蔵書はcalil-booksを使う。現行の書籍の購入・在庫は対象外。

Word文書（.docx）をMarkdownに変換し、参考文献を整理するスキル。「Wordをマークダウンに変換して」「docxをmdに変換して参考文献を整理して」「Word文書の参考文献を統合して」「レポートをMarkdownに変換して」などのリクエスト時に使用。pandoc（またはpython-docxフォールバック）による変換と、重複URL統合・番号再割当て・参考文献リスト生成・文書構造整形を行う。

Herdr の指定 workspace に新しい tab（指定時は pane 分割）を作って Claude Code を起動し、remote control のセッション URL を報告する。/herdr-launch-cc 実行時、「◯◯の workspace で cc を立ち上げて」等の Herdr 上での Claude Code 新規起動依頼時に使用。HERDR_ENV=1 必須。境界: 既存 pane・agent の確認や入力送信は herdr。

PR レビュー。PR 番号・URL・ブランチ名・Slack リンク等を添えて PR の「レビュー」を依頼された時に使用（ビルトインの /review ではなく本スキル）。Claude Code と外部 CLI のマルチモデルレビューで Critical/High/Medium の指摘を報告する。境界: ローカル未コミット変更は /code-review、自ブランチの提出前チェックは self-review、特定コメントへの対応は pr-comment。PR の状態確認・作成相談では使わない。

PR の特定レビューコメント（discussion）への対応（実装修正と返信）。PR URL に discussion の id を添えて「この指摘に対応して」と依頼された時、PR 番号と特定の指摘内容を示された時に使用。境界: PR 全体のレビューは pr-review、返信文の作成のみは ukwhatn-writing。

Prepare for a Japanese job interview by working from the documents already submitted: find where an interviewer will dig in (claims the applicant cannot back up, work described in the first person plural, outcomes with no measure, gaps or overlaps in the employment history, must-have requirements the documents never answer), and turn them into questions to prepare evidence for. Use when a user has an interview scheduled and wants to know what will be asked and what to have ready, or wants to prepare reverse questions from earlier company research; do not use to predict whether they will pass, to write answers containing experience they did not report, or to schedule or contact anyone.

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Sentry の Issue 一覧 URL（例 `https://<org>.sentry.io/issues/?project=<id>&environment=<env>`）を受け取り、未解決（unresolved）の Issue を列挙して1件ずつサブエージェントで並列調査する。コード上で既に解消済みと確認できたものは Sentry 側を resolved にし、未解消のものは `create-issue` スキルで GitHub Issue を作成する。「Sentryのissueをトリアージして」「Sentryの未解決エラーをチケット化して」といった依頼で使用する。

GitHub Actions ワークフロー実行（run）のIDまたはURLを受け取り、その実行が失敗している場合に原因を調査・特定して修正し、PRを作成します。成功している場合は何もしません。

GitHubでPull Request（PR）を作成します。PRのdescriptionには指定されたテンプレートを使用し、必要な情報を記載します。PR作成後、PRのURLを報告します。

外部データ取得と取り込み経路のセキュリティレビュー。JRA 以外のホストへ取りに行かせない URL 検証（SSRF）、スクレイピングの作法（User-Agent・リクエスト間隔・タイムアウト）、外部由来 HTML/JSON を無検証で DB に入れない、クエリを Kysely で組み立て生の SQL 文字列を増やさないこと、CLI 由来のファイルパスの扱い、生成物（*.db / data/extracted-*.json / data/jra-page.html）と .env をコミットさせないことを検証。Use when user says 'セキュリティレビュー', 'review security', 'セキュリティチェック', 'SSRF確認', or 'SQLインジェクション確認'.

Handles BED-format genomic intervals (BED3 through BED12, narrowPeak/broadPeak) and the coordinate-system substrate the whole interval category rests on, with bedtools (CLI) and pybedtools/pyranges/pandas (Python). Covers the 0-based half-open vs 1-based-closed convention boundary and the start-1/end-unchanged conversion, the silent failures (chrom-name mismatch, CRLF, lexicographic-vs-version sort under -sorted), genome/chrom.sizes generation, sorting contracts, BED12 block invariants, validation, makewindows, cross-assembly liftover (liftOver/CrossMap), and BED<->VCF/BAM/FASTA conversion. Use when reading, creating, validating, sorting, lifting between genome builds, or converting interval files, preparing inputs for bedtools/tabix/bigBed, or debugging an off-by-one or empty-overlap result.

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Corrects fluorophore spillover (conventional compensation) or spectral overlap (spectral unmixing) and applies variance-stabilizing transforms (logicle/biexponential, arcsinh, log) for flow and mass cytometry. Covers spillover-matrix estimation from single-stain controls, AutoSpill, the spillover spreading matrix and why panel design (not compensation) bounds resolution, compensate-then-transform ordering, and arcsinh cofactor choice (5 for CyTOF, ~150 for fluorescence, per-channel via flowVS). Use when correcting spectral overlap, preparing data for gating/clustering, choosing logicle vs arcsinh, deciding a cofactor, or distinguishing compensation from spectral unmixing.

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Creates DE-specific diagnostic and result visualizations using DESeq2/edgeR built-in functions and lightweight ggplot2 wrappers. Covers MA plot (with the shrunken-LFC compression effect), volcano (with the apeglm caveat that p-values are unchanged), PCA on VST/rlog (never raw counts), sample distance heatmaps, top-DE-gene heatmaps with the row-scaling trap, dispersion / BCV plot interpretation, p-value histogram diagnostics, plotCounts for individual genes, blind=TRUE vs FALSE rationale, and the n=3 visualization stake. Use when generating DE diagnostic plots, choosing VST vs rlog for visualization, troubleshooting suspicious plot patterns (shifted MA cloud, batch-dominated PCA, anti-conservative p-value histogram), or building a standard QC figure panel.

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Performs differential expression on bulk RNA-seq count data with DESeq2's negative-binomial GLM, Wald and LRT testing, apeglm/ashr/normal LFC shrinkage, independent filtering, Cook's outlier handling, VST/rlog transforms, and design formulas including paired, batch, and interaction terms. Use when running bulk DE, choosing DESeq2 over edgeR or limma-voom, building a paired or interaction design, applying LFC shrinkage for ranking or GSEA, choosing Wald vs LRT, troubleshooting padj=NA, picking VST vs rlog, importing salmon/kallisto via tximport, or analyzing prokaryotic RNA-seq.

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Estimate bivariate genetic correlation (rg) between traits from GWAS summary statistics or individual-level genotypes using cross-trait LDSC, HDL, LAVA, rho-HESS, GREML-bivariate, Popcorn, and HDL-L. Use when quantifying shared genetic architecture between two traits, screening MR validity before causal inference, distinguishing global from locus-level rg, estimating trans-ancestry rg, separating partial from full causation via LCV gcp, or producing a STROBE-MR-compliant cross-trait sensitivity battery. Cross-trait LDSC intercept absorbs sample overlap and is NOT a bias; HDL is biased under sample overlap above ~5%. High rg between exposure and outcome motivates CHP-aware MR sensitivity (CAUSE, LHC-MR).

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