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概要と使いどころ
ScepticAgent AI prompt reference. Use whenever the user asks about the prompts, wants to change analysis behaviour, modify what the AI looks for, adjust highlight categories or scoring, understand what instructions are sent to the AI, or tune the output format of analysis or highlights.
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Gemini CLIで質問への回答や文章生成、ファイル内容の要約を単発で実行します。モデルやJSON出力の指定、拡張機能などの管理コマンドも扱います。
コマンド実行やファイル編集、入力・終了時のイベントを条件で検知し、危険な操作や機密ファイルの変更に警告・ブロックを設定するルールを作るスキル。
Claudeの初回編集やファイル作成をいったん止め、呼び出し元・データ構造・依頼内容の確認を促すフックを設定し、変更前の調査を組み込むスキル。
LLM APIの費用を抑えるため、作業の複雑さに応じたモデル選択、予算の記録、一時的なエラーの再試行、共通プロンプトのキャッシュを組み合わせる設計例を示します。
顧客や取引先が参加するチャットで、エージェントの応答条件と送信内容を定めるスキル。呼びかけへの応答、内部情報の保護、承認用の下書きへの切り分けを扱います。
Claude Codeの記憶、定期実行、タスク待ち行列を組み合わせ、継続的な作業を設計するスキル。外部の実行環境や画面操作の連携設定も案内します。
NVIDIA GPU上で大規模言語モデルの応答生成を高速化し、APIとして提供する設定を支援します。量子化や一括処理、複数GPUへの分散も扱います。
画像・動画の生成やAI検索など、150以上のクラウドAIアプリを共通のコマンドで探して実行します。ローカルの画像や音声を使う加工・生成にも対応します。
Songwriting craft and Suno AI music prompts.
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This skill should be used when the user asks to "create a hook", "add a PreToolUse/PostToolUse/Stop hook", "validate tool use", "implement prompt-based hooks", "use ${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}", "set up event-driven automation", "block dangerous commands", or mentions hook events (PreToolUse, PostToolUse, Stop, SubagentStop, SessionStart, SessionEnd, UserPromptSubmit, PreCompact, Notification). Provides comprehensive guidance for creating and implementing Claude Code plugin hooks with focus on advanced prompt-based hooks API.
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This skill should be used when the user asks to "create an agent", "add an agent", "write a subagent", "agent frontmatter", "when to use description", "agent examples", "agent tools", "agent colors", "autonomous agent", or needs guidance on agent structure, system prompts, triggering conditions, or agent development best practices for Claude Code plugins.
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**MANDATORY for ALL MCP server work** - mcp-use framework best practices and patterns. **READ THIS FIRST** before any MCP server work, including: - Creating new MCP servers - Modifying existing MCP servers (adding/updating tools, resources, prompts, widgets) - Debugging MCP server issues or errors - Reviewing MCP server code for quality, security, or performance - Answering questions about MCP development or mcp-use patterns - Making ANY changes to server.tool(), server.resource(), server.prompt(), or widgets This skill contains critical architecture decisions, security patterns, and common pitfalls. Always consult the relevant reference files BEFORE implementing MCP features.
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Create, repair, validate, preview, and package Codex-compatible animated pet spritesheets from character art, screenshots, generated images, or visual references. Use when a user wants to hatch a Codex pet, create a custom animated pet, or build a built-in pet asset with an 8x9 atlas, transparent unused cells, row-by-row animation prompts, QA contact sheets, preview videos, and pet.json packaging. This skill composes the installed $imagegen system skill for visual generation and uses bundled scripts for deterministic spritesheet assembly.
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Improve prompts with design specs and UI/UX vocabulary. Useful for design-to-code workflows and clarifying requests for visual output.
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Map a codebase into feature-grouped flowcharts, identify duplicated concerns across features, and propose a unified architecture. Use when asked to "find the ideal path," unify duplicated systems, or audit architecture before a refactor. Emits a proposed unified flowchart plus per-system /make-plan prompts.
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CLI modernization and hooks system enhancement for claude-flow v3. Implements interactive prompts, command decomposition, enhanced hooks integration, and intelligent workflow automation.
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Coordinate supervised Orca workers: threaded messages, blocking ask/reply, task dispatch, worker_done/escalation waits, task DAGs, decision gates, coordinator loops, and decomposing work across agents. Use `orca-cli` for full ownership handoffs — "hand off", "handoff", "handover", "give this to another agent", "another worktree" — unless asked to supervise, monitor, or coordinate a DAG, and for terminal control, lightweight terminal prompts, shell commands, Orca worktree management, and reading or waiting on terminals.
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Use this skill when the user requests to generate, create, or imagine videos. Supports structured prompts and reference image for guided generation.
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Use this skill when the user requests to generate, create, imagine, or visualize images including characters, scenes, products, or any visual content. Supports structured prompts and reference images for guided generation.
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Read and update global application settings: system prompts, thinking budget, IP filters, payload rules, combo defaults, and require-login configuration.
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Configure and test prompt compression from the CLI. Manage RTK filters, Caveman rules, stacked compression modes, and preview compression output with real prompts.
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Format chat messages in a local model's template (llama3, mistral, chatml, phi, gemma, or a model id) and route queries over a small WASM HNSW pattern index (about 11 patterns). Use when preparing prompts for local runtimes.
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Run one tick of the sales business-pod (ADR-164 §4.1, Phase 2). Loads templates/sales.json, validates it against the pod-schema, resolves agents against ruflo's agent registry, reserves budget via the Phase-2 file-based stub ledger (atomic SQLite tracker is Phase 3 per ADR-164.1), constructs per-agent dry-run prompts, posts a summary envelope to room "sales" via the federation_bbs_publish JSONL backing store, and emits a structured {podName, tickId, agentsRan, totalUsd, envelopeId, status} line for /loop ingestion. Dry-run by default; --live is reserved for Phase 3.
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