「dd」の検索結果

OpenClawにモデル提供サービスを追加し、実際の応答まで確認するスキル。認証情報は環境変数やファイルへの参照で扱い、設定の検証と結果報告も進めます。

• OpenClawにモデルを追加したいとき
• 認証情報を参照形式で設定したいとき
• モデルの実際の応答を確認したいとき

失敗するテストを先に実行し、最小限の実装で成功させてからコードを整理する開発手順を支援。網羅率80％以上の確認と検証結果の記録まで扱うスキル。

• テストから新機能を実装したいとき
• 不具合を再現してから直したいとき
• テストを保ちながらコードを整理

ルーターやスイッチの設定を適用前に点検するスキル。危険なコマンド、IPアドレスの重複、サブネットの重なり、未定義の参照や管理用アクセスの問題を確認します。

• 保守作業前に設定をレビューしたいとき
• テンプレートで生成した設定の監査
• IP重複とネットワーク範囲の確認

機械学習のない既存アプリに、推薦・分類・予測などを追加するための手順を整理します。課題とデータの確認から、最初のモデルの学習・評価・組み込みまでを支援します。

• 既存アプリに推薦機能を加えたいとき
• 学習データの準備状況を確認したいとき
• 代替ルール付きで予測を組み込みたいとき

JavaScript・TypeScriptでEthereum用のハッシュ処理を実装・点検し、SHA3との混同による関数識別子や署名、アドレス算出の誤りを防ぐスキル。

• 関数セレクターやイベント識別情報の計算
• 署名や保存位置のハッシュ処理の点検
• 公開鍵からアドレスを算出したいとき

Kotlinのテストを先に書き、KotestとMockKで動作や依存先を検証し、非同期処理のテストからKoverによる網羅率の確認まで進めるスキル。

• 既存のKotlinコードにテストを追加
• テストを先に書いて新機能を作りたいとき
• コルーチンやFlowの動作検証

Next.js 16以降の開発で、起動や変更反映の遅さ、Turbopackとwebpackの使い分けを確認します。キャッシュやproxy.tsの命名も扱うスキルです。

• 開発サーバーの起動の遅さを調べたいとき
• コード変更の反映が遅いときの確認
• Turbopackとwebpackの選択

Goのテストを先に書く開発手順に沿い、複数ケースの検証、HTTP応答の確認、性能測定、入力の自動生成による検査、カバレッジ確認を支援するスキル。

• テストを先に書いてGoを開発したいとき
• 既存テストの正常系・異常系を補いたいとき
• 処理時間とメモリ確保量の比較

家庭や自宅の検証用ネットワークで、ルーター・スイッチ・Wi-Fi機器の役割と配線を整理します。IPアドレス、DHCP、DNSを計画し、接続の不安定さや将来の拡張に備えます。

• 家庭内ネットワークと機器の役割を設計したいとき
• NASやサーバーのアドレスと名前の安定化
• Wi-Fi不安定・二重NAT・DHCP重複の点検

Create and manage a DDD bounded context with standard directory structure. Use when starting a new subdomain, splitting a monolith into bounded contexts, or scaffolding the domain/application/infrastructure layout for a fresh module.

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Validate domain boundaries -- detect cross-context import violations and aggregate invariant issues. Use when auditing a DDD codebase for leaks between bounded contexts, before merging cross-cutting changes, or as a CI gate to catch boundary erosion early.

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Add tree-sitter language support to codegraph end-to-end — wire the grammar + extractor, write tests, then benchmark extraction quality and retrieval value on 3 popular real-world repos. Use when the user runs /add-lang <language> or asks to add/support a new language (e.g. Lua, Elixir, Zig, OCaml) in codegraph.

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Overlay doctrine for the embedded-captions workflow — the caption MODEL (drop / rail / embed) and the rule that captions are an OVERLAY composited on top of the film, never a reserved bottom band you shift content up to avoid. Load when adding captions/subtitles to a talking-head or launch video, when deciding whether a phrase should be dropped, ride the verbatim rail, or be promoted to a scarce embedded climax, when laying out a composition that will carry captions (do NOT reserve a keep-out band), or when centering a composition on the true frame center under captions. Quotes the rail+embed model from embedded-captions and constraint

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Snapshot of a single wallet's token holdings on a specific chain — list of every token currently held with name, symbol, current price, 24h price change, and holding quantity. Use when the user provides an explicit wallet address (or says "my wallet") and wants the current portfolio: "what does 0x... hold", "wallet balance breakdown", "list positions for this address", "what tokens are in this wallet", "show me the holdings of <address>".

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Select and optimize embedding models for semantic search and RAG applications. Use when choosing embedding models, implementing chunking strategies, or optimizing embedding quality for specific domains.

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Iterate on the Cardputer-Adv MicroPython app bundle (Claude Buddy, Snake, Hello) after the device is already provisioned via m5-onboard. Use when the user wants to add a new app, push a single changed .py without re-flashing, watch device serial logs, or run a one-shot REPL command. Trigger on "add an app", "push to the cardputer", "tail the device", "run on the device", or follow-up work after /maker-setup.

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Build automated AWS GuardDuty finding response pipelines using EventBridge and Lambda to trigger real-time incident response, automatically quarantine compromised resources, and route security notifications. Use when designing automated remediation playbooks for GuardDuty findings across VPC Flow Logs, CloudTrail, DNS, EKS, or S3 data events, or when reducing mean time to respond to cloud threats.

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Framework for state-of-the-art sentence, text, and image embeddings. Provides 5000+ pre-trained models for semantic similarity, clustering, and retrieval. Supports multilingual, domain-specific, and multimodal models. Use for generating embeddings for RAG, semantic search, or similarity tasks. Best for production embedding generation.

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Add another phone number to an existing Dial channel — a second (or third) public line for the agent, so one NanoClaw install answers SMS and AI voice calls on multiple numbers. Use when Dial is already installed and the operator wants an additional number (e.g. a personal line plus a support line). Requires the Dial channel to already be installed (see /add-dial).

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Add iMessage to NanoClaw — one channel, two backends. Local (this Mac's chat.db via the Chat SDK bridge; macOS + Full Disk Access) or Hosted iMessage (via photon.codes — native spectrum-ts with a device-login wizard; any OS, no Mac relay). Triggers on "add imessage", "connect imessage", "add photon", "imessage via photon", "native imessage".

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Mandatory orchestrator for all LifeOS skill work — creating, editing, adding a workflow or tool, renaming, validating, or canonicalizing any skill. Handrolling skill files is forbidden; owns the full lifecycle: scaffold, validate, canonicalize, test, improve. USE WHEN create skill, new skill, make a skill, build a skill, set up a skill, private skill, make a X skill, add a workflow, add a tool, edit/change/update/rename a skill, skill frontmatter, validate skill, check skill, canonicalize, scaffold skill, test skill, improve skill, optimize description, skill not triggering, overtriggering. NOT FOR TypeScript CLI generation (use CreateCLI).

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Adds a new ROS 2 message type to CARLA's native ROS 2 interface — the hand-written POD struct under LibCarla/source/carla/ros2/types/msg, its Fast-CDR serialize/deserialize pair, the RIHS01 type hash computed in Docker, the CdrTopicInfo registration and the type-hash test. Use when the user asks to "add a ROS message type", "support sensor_msgs/X in CARLA", "add a carla_msgs type", "why is my type hash warning appearing", or needs a message CARLA does not publish yet. There is no IDL codegen — every step is manual.

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Framework for state-of-the-art sentence, text, and image embeddings. Provides 5000+ pre-trained models for semantic similarity, clustering, and retrieval. Supports multilingual, domain-specific, and multimodal models. Use for generating embeddings for RAG, semantic search, or similarity tasks. Best for production embedding generation.

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Add a capability to the CURRENT Convex app — consults the served Convex capability catalog for always-current procedures (billing, crons, auth, agent, search, …); falls back to built-in hosting or @convex-dev component search. TRIGGER when the user runs /add, or asks to add hosting/publishing or any backend capability to an existing Convex app.

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