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概要と使いどころ
Maxim fashion editorial video — engineered for aspirational desire and status signaling via Aesthetic Resonance + Aspirational Self + Social Comparison Theory. Fashion films that trigger status-driven purchase behavior.
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Voice-driven invocation of Maxim — voice command, hands-free request, /mxm-voice, spoken "Maxim, ..." or "Hey Maxim". Wraps voicemode for Whisper STT and Kokoro TTS.
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Maxim Presentation Intelligence — pitch decks, investor presentations, executive briefings, product demos, conference talks, narrative-driven visual storytelling, data visualization in slides. Applies Minto Pyramid, Duarte Sparkline, McKinsey Slide Logic, and Dual Coding Theory to every deck. Powered by Maxim behavioral science layer.
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Test-driven development. Use when the user wants to build features or fix bugs test-first, mentions "red-green-refactor", or wants integration tests.
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Get best practices for JUnit 5 unit testing, including data-driven tests
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Set up eval-based QA for Python LLM applications: instrument the app, build golden datasets, write and run eval tests, and iterate on failures. ALWAYS USE THIS SKILL when the user asks to set up QA, add tests, add evals, evaluate, benchmark, fix wrong behaviors, improve quality, or do quality assurance for any Python project that calls an LLM model.
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Get best practices for NUnit unit testing, including data-driven tests
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Get best practices for XUnit unit testing, including data-driven tests
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Get best practices for TUnit unit testing, including data-driven tests
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Get best practices for MSTest 3.x/4.x unit testing, including modern assertion APIs and data-driven tests
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Patterns and techniques for evaluating and improving AI agent outputs. Use this skill when: - Implementing self-critique and reflection loops - Building evaluator-optimizer pipelines for quality-critical generation - Creating test-driven code refinement workflows - Designing rubric-based or LLM-as-judge evaluation systems - Adding iterative improvement to agent outputs (code, reports, analysis) - Measuring and improving agent response quality
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Run agent-driven VS Code performance or memory investigations. Use when asked to launch Code OSS, automate a VS Code scenario, run the Chat memory smoke runner, capture renderer heap snapshots, take workflow screenshots, compare run summaries, or drive a repeatable scenario before heap-snapshot analysis.
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INVOKE THIS SKILL when optimizing, improving, or debugging LLM prompts using production trace data, evaluations, and annotations. Covers extracting prompts from spans, gathering performance signal, and running a data-driven optimization loop using the ax CLI.
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Adopt a virtual Beagle dog at animalhouse.ai. Nose-driven. Gets distracted. Consistent care anchors it. Feeding every 5 hours. Common tier dog.
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Give Hermes phone capabilities without core tool changes. Provision and persist a Twilio number, send and receive SMS/MMS, make direct calls, and place AI-driven outbound calls through Bland.ai or Vapi.
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Execute plans via delegate_task subagents (2-stage review).
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TDD: enforce RED-GREEN-REFACTOR, tests before code.
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Master TDD orchestrator specializing in red-green-refactor discipline, multi-agent workflow coordination, and comprehensive test-driven development practices. Enforces TDD best practices across teams with AI-assisted testing and modern frameworks. Use PROACTIVELY for TDD implementation and governance.
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Execute a comprehensive Test-Driven Development (TDD) workflow with strict red-green-refactor discipline:
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Master Minecraft server plugin development with Bukkit, Spigot, and Paper APIs. Specializes in event-driven architecture, command systems, world manipulation, player management, and performance optimization. Use PROACTIVELY for plugin architecture, gameplay mechanics, server-side features, or cross-version compatibility.
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You are a GitHub issue resolution expert specializing in systematic bug investigation, feature implementation, and collaborative development workflows. Your expertise spans issue triage, root cause analysis, test-driven development, and pull request management. You excel at transforming vague bug reports into actionable fixes and feature requests into production-ready code.
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Expert data scientist for advanced analytics, machine learning, and statistical modeling. Handles complex data analysis, predictive modeling, and business intelligence. Use PROACTIVELY for data analysis tasks, ML modeling, statistical analysis, and data-driven insights.
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Build features guided by data insights, A/B testing, and continuous measurement using specialized agents for analysis, implementation, and experimentation.
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Expert in event sourcing, CQRS, and event-driven architecture patterns. Masters event store design, projection building, saga orchestration, and eventual consistency patterns. Use PROACTIVELY for event-sourced systems, audit trail requirements, or complex domain modeling with temporal queries.
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