「db」の検索結果

Evolve this harness with Darwin Mode — frozen model, evolving harness (real, sandboxed, safety-gated).

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Searches, recommends, bulk-submits, installs, forks, edits, versions, archives, restores, transfers, and manages co-authors for Observal MCP servers, skills, hooks, prompts, sandboxes, and registered remote A2A agents. Use when the user wants to find components, publish one or many they control, install them into a harness, or manage their lifecycle.

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Inspects Observal traces, sessions, rankings, feedback, telemetry health, logs, and Agent insight reports. Use when the user wants operational evidence, current activity, telemetry diagnosis, ratings, report generation, regression analysis, or recommendations grounded in Agent usage.

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Connect Modal and create reusable cloud machines with the bundled standard image, on-demand daemon installation, and snapshot lifecycle.

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Master effective code review practices to provide constructive feedback, catch bugs early, and foster knowledge sharing while maintaining team morale. Use when reviewing pull requests, establishing review standards, or mentoring developers.

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Use when a reviewer, CI bot, or another AI leaves feedback to address

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Debug a reproducible symptom with a bounded feedback loop and original-scenario verification

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Manage Boat (boat.dev, formerly Box by Ascii) cloud sandboxes via API, CLI, and SSH. Use for provisioning, environments, secrets, templates, snapshots, stop/resume/fork, or running BB and coding agents on Boat.

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Use when you need to control Slack from Clawdbot via the slack tool, including reacting to messages or pinning/unpinning items in Slack channels or DMs.

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Build or update the BlueBubbles external channel plugin for Clawdbot (extension package, REST send/probe, webhook inbound).

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Structured manuscript/grant review with checklist-based evaluation. Use when writing formal peer reviews with specific criteria methodology assessment, statistical validity, reporting standards compliance (CONSORT/STROBE), and constructive feedback. Best for actual review writing, manuscript revision. For evaluating claims/evidence quality use scientific-critical-thinking; for quantitative scoring frameworks use scholar-evaluation.

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Systematically evaluate scholarly work using the ScholarEval framework, providing structured assessment across research quality dimensions including problem formulation, methodology, analysis, and writing with quantitative scoring and actionable feedback.

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Choose supported scope and compatibility boundaries for SDK behavior changes; revisit when feedback changes the design.

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Use when fixing invoice total calculations in the sandbox quickstart repository.

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群众路线：从持有真实情况的多方（用户、使用者、代码库、日志、运行结果）收集分散意见，系统化为方案，再带回去对齐与检验，循环改进。当多方意见分歧、需要汇总零散反馈、方案要拿回给真实使用者确认、或你发觉自己在闭门造车时触发；信息源单一且完整、处于执行阶段时不触发。 English: Mass line. Collect scattered input from everyone who holds ground truth (users, operators, codebase, logs, runtime results), synthesize it into a coherent plan, take it back for alignment and validation, and iterate. Trigger when inputs conflict, feedback must be consolidated, a plan needs sign-off from real users, or you sense you are designing in isolation; skip when there is a single complete source and the work is pure execution.

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小红书内容分析：搜索笔记、拉取互动数据、分析爆款规律、创作者画像、限流检测，支持 CLI 自动化操作。 当用户说"小红书数据分析""小红书爆款分析""笔记数据""小红书限流检测""小红书创作者画像""分析小红书账号"时使用。 发布与日常互动运营请用 skill-xhs-publisher。

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Use when Codex needs to understand or respond to automatic comment-checker feedback emitted after an edit-like PostToolUse hook.

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Processes and analyzes data with resident-kernel engines (DuckDB, Polars) and one-shot tools. Use for CSV/parquet/JSON analysis, group-by/join/aggregation, time series, distributions, cleaning, or plotting a dataset.

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Completion-evidence route used before claiming work is complete, fixed, passing, committed, or PR-ready. Requires fresh verification output before success claims. Do not use for root-cause debugging, TDD implementation, test-report packaging, or review-feedback triage.

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Track ML experiments with automatic logging, visualize training in real-time, optimize hyperparameters with sweeps, and manage model registry with W&B - collaborative MLOps platform

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Root-cause route for actual bugs, failing tests, build errors, crashes, stack traces, and unexpected behavior. Do not use for test-first/TDD feature work, test-report packaging, review-feedback handling, or final completion evidence.

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UMAP dimensionality reduction. Fast nonlinear manifold learning for 2D/3D visualization, clustering preprocessing (HDBSCAN), supervised/parametric UMAP, for high-dimensional data.

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Systematically evaluate scholarly work using the ScholarEval framework, providing structured assessment across research quality dimensions including problem formulation, methodology, analysis, and writing with quantitative scoring and actionable feedback.

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Review-feedback handling route for CodeRabbit, GitHub, PR, or human reviewer comments. Use before implementing suggestions to verify each finding. Do not use for a fresh code review, security audit, TDD, or final completion evidence.

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