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概要と使いどころ
copy_tuner（CopyTuner / copy_tuner_client）の全 i18n キーを config/locales へ prefix 単位で移行し終えた後、 gem・初期化子・CI・deploy・ドキュメント・MCP 設定を一括撤去して copy_tuner 依存を完全に取り除くスキル。 prefix 単位の移行は copy-tuner-to-locales-migrate-prefix スキルで先に完了させておくこと。
copy_tuner（CopyTuner / copy_tuner_client）で集中管理している i18n データを、prefix（正規表現）単位で Rails 標準の config/locales（YAML）管理へ移すスキル。gem の local_first_key_regexp を使うので、 gem を残したまま特定 prefix だけをローカル管理にできる（部分ローカル化）。1 回の実行で 1 prefix。 全 prefix を移して gem ごと撤去したい場合は繰り返し、完了後 copy-tuner-to-locales-cleanup スキルへ進む。 対象 prefix はスキル引数で指定でき、未指定なら export を俯瞰して選定する。
BluesoundやNADのプレーヤーをコマンドで探し、再生・一時停止・停止や音量調整を行うスキル。機器のグループ管理とTuneInの検索・再生にも対応します。
Provides authoritative guidance on Amazon Neptune Database and Neptune Analytics for graph, knowledge-graph, and relationship-heavy workloads — fraud detection / fraud rings, agentic memory / chatbot context across sessions, recommendations, identity resolution, Gremlin / openCypher / SPARQL queries, supernode / slow traversal, Neo4j to Neptune migration / APOC compatibility, Neptune Database vs Analytics engine selection, PageRank / community detection, GraphRAG, and connectivity from Lambda / EC2 / applications. Creates and modifies Neptune Database clusters/instances and Neptune Analytics graphs on explicit user confirmation; blocks destructive operations (delete, reset-graph, failover, major upgrade) and redirects to change-control.
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[omh] Fine-tuning a model on your own data -- SFT, DPO, RLVR or a LoRA adapter: decide first whether prompting or retrieval already closes the gap, choose the method from the data you have, and promote a checkpoint only when it beats the untuned baseline on a held-out eval. Use when the user says: model-finetuning, model finetuning, model fine-tuning, fine-tune a model, fine-tune the model, fine tune a model, fine tune the model, fine-tune.
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Fine-tune models on Microsoft Foundry using SFT (supervised), DPO (preference), or RFT (reinforcement with graders). Covers dataset preparation, training job submission, deployment, and evaluation. USE FOR: fine-tune, SFT, DPO, RFT, training data, grader, distillation, fine-tuned model, training job, large file upload, calibrate grader, deploy fine-tuned model, evaluate fine-tuned model. DO NOT USE FOR: general model deployment without fine-tuning (use deploy-model), agent creation (use agents), prompt optimization without training (use prompt-optimizer).
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Worked qupai-system (曲牌体) opera scripts, act by act. Guan Hanqing's three surviving zaju (窦娥冤／救风尘／金线池 — twelve acts, 126 tunes, one mode and one rhyme per act, sung/spoken ratios); Tang Xianzu's 牡丹亭 (55 scenes, ~420 tunes, 集唐 closing quatrains, the 圆驾 south-north composite suite); Kong Shangren's 桃花扇 (44 scenes plus four unnumbered, the 副末 frame line, upper/lower halves, a fan's seven transformations, his sixteen 凡例); 长生殿 (Wang Jilie's fifty-scene staging table); Wei Minglun's 巴山秀才 (1983 Sichuan 高腔, 43 tunes, nine 帮腔 passages). Every case states its edition and collation status, then structure, tunes, stage conventions and transferable devices. Method is in sw-chinese-opera-qupai; this skill holds the worked scripts. Use when you want a real example of how a 传奇 or 杂剧 is assembled, need actual scene counts and tune counts to imitate, are judging where a famous script breaks prosody, or need models for 副末开场, 集唐下场诗, 南北合套 or 帮腔 (曲牌体全本／牡丹亭／桃花扇／窦娥冤／救风尘／长生殿／巴山秀才／唱段表／结构表).
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Fine-tune models on Microsoft Foundry using SFT (supervised), DPO (preference), or RFT (reinforcement with graders). Covers dataset preparation, training job submission, deployment, and evaluation. USE FOR: fine-tune, SFT, DPO, RFT, training data, grader, distillation, fine-tuned model, training job, large file upload, calibrate grader, deploy fine-tuned model, evaluate fine-tuned model. DO NOT USE FOR: general model deployment without fine-tuning (use deploy-model), agent creation (use agents), prompt optimization without training (use prompt-optimizer).
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Use this skill when the user is tuning a live or captured `doca-flow` pipeline with `doca_flow_tune` — snapshotting pipe / counter / KPI state, picking a tuning axis (rule placement, resource hints / table sizing, HW-offload mode) and a matching measurement (rule-install rate, lookup latency, hardware-counter delta), running offline or online (read-only or state-changing) modes, reading the dumper CSV / analyze JSON / visualize mermaid, or applying a recommendation back into the Flow program. Trigger even when the user does not explicitly mention "doca_flow_tune" — typical implicit phrasings include "Flow rule-install rate is low on BlueField", "table sizing looks wrong for this pipe", "tune visualize step is empty", "before/after counters don't move", or "which doca-flow knob does this recommendation hit". Refuse and route elsewhere for measuring baseline numbers (doca-flow-perf, doca-flow-dpa-perf), writing the doca-flow application, DOCA install, or streaming Flow telemetry — those belong to other skills.
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このプロジェクトの i18n キー（翻訳）の参照・追加・更新・削除を行うスキル。i18n / 翻訳 / ロケール / `t` / `tt` / 翻訳キーに関わる操作のとき、および `config/locales` ディレクトリや `.yml` 翻訳ファイルを読む・参照する・編集するときは必ず使用すること。翻訳は原則 copy_tuner サーバで管理されており（一部キーのみ config/locales 管理）、素朴に config/locales を読むだけでは大半の翻訳が見つからず誤った判断をするため、必ずこのスキルの手順に従う。
copy_tuner_client v2.0.0 への移行で、削除された独自ヘルパー tt の呼び出しを Rails 標準の t（translate）へ 置換するスキル。tt は PR #122 で存在理由を失い gem から削除されたため、残った tt(...) は NoMethodError に なる。大半は機械的に tt( → t( で済むが、訳文を文字列加工している箇所（→ I18n.t へ）と label 系ヘルパーの 第一引数に渡している箇所（→ 引数構造を分離）だけは別扱いで、開発環境のマーカートークン残留バグを避けるため 1 件ずつ確認する。対象は app 配下の .rb / .haml / .erb。
八字四柱命理分析工具，属于 fortune-telling-skills 运势测算套件。基于子平真诠体系， 通过出生年月日时推算四柱八字、十神关系、五行旺衰、大运流年，揭示命局格局和人生走向。 排盘为确定性计算 + LLM 综合解读，无外部 API 依赖。 触发词：八字、四柱、命理、生辰八字、bazi、八字排盘、五行、命局分析。 不适用于：星座运势、塔罗占卜、紫微斗数 → 建议使用 fortune-hub。
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Check Kiln's fine-tunable model list for deprecated or unsupported base models. Use when the user wants to audit fine-tuning support, check if fine-tune base models are still valid, or mentions fine-tune model deprecation.
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Fine-tune public CodonFM Encodon checkpoints on labeled coding-sequence or coding-variant data using LoRA, head-only, or full fine-tuning. Use when a user explicitly asks to fine-tune CodonFM or Encodon for regression or classification. Support generic public-v1 Encodon workflows only; reject Decodon, MissenseDataset, missense_synom_agg, and generation workflows.
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Stage 4 of the Clinical ASR Flywheel. Use when priority KER is above 0.3 to run stock NeMo SFT on Parakeet TDT v2 and offline cycle N+1 re-eval. NOT for generic word boosting (use /finetune-asr).
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Chinese opera playwriting for the qupai (曲牌体) system — 元杂剧, 明清传奇, 昆曲, 川剧高腔, where sung text is filled into fixed tune patterns (填词) rather than built from paired lines varied by metre. Covers stage vs study (李渔 vs 吴梅/王季烈), the 清曲/剧曲 switch, the zaju branch (四折一楔子, one 宫调 and one rhyme per act, 一人主唱, 题目正名), the chuanqi branch (出, 副末开场, 南北合套, 集唐下场诗), tune-filling (格律, 前腔/换头/幺, 衬字, 务头, 尾声, 四十禁), the seventeen 宫调 and their affects, 套数, 排场 alternation, the spoken-to-sung cue, 帮腔, adaptation, and modern practice. From 李渔《闲情偶寄》, 吴梅《顾曲麈谈》《曲学通论》, 王季烈《螾庐曲谈》, 孔尚任's 凡例, 关汉卿, 汤显祖, 魏明伦. Use when writing or revising a 曲牌体 script, choosing a 宫调 for an emotion, laying out a 套数, filling one tune pattern, writing a zaju act or a chuanqi scene, cutting an old 传奇 into a playable version, writing a modern qupai opera, or judging whether a famous script's prosody may be copied. Not for 京剧/豫剧/越剧, which are the banqiang system; see sw-chinese-opera-banqiang.
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Iterative skill tuning via execute-evaluate-improve feedback loop. Uses maestro delegate Claude to execute skill, Agy to evaluate quality, and Agent to apply improvements. Iterates until quality threshold or max iterations. Triggers on "skill iter tune", "iterative skill tuning", "tune skill".
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Design a hyperparameter tuning strategy for a model — search space, method, and budget. Use when asked to "tune hyperparameters", "define a search space", or "set a tuning budget".
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AI relational calibration — reading and adapting to the specific person you are working with. Goes beyond user-intent alignment (solving the right problem) to genuine attunement (meeting the person where they are). Maps communication style, expertise depth, emotional register, and implicit preferences from conversational evidence. Use at the start of a new session, when communication feels mismatched, after receiving unexpected feedback, or when transitioning between very different users or contexts.
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中国传统命理分析（八字+紫微斗数）。通过对话收集出生信息，调用排盘脚本获取精确数据， 结合经典典籍进行专业分析。 Triggers: "算命", "算八字", "看八字", "批八字", "排盘", "紫微", "紫微斗数", "帮我看看命", "我的运势", "今年运势", "合婚", "bazi", "ziwei", "fortune"
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梅花易数占卜工具，属于 fortune-telling-skills 运势测算套件。基于邵雍《梅花易数》体系， 支持时间起卦、数字起卦、文字起卦等多种起卦方式，通过体用五行生克关系判断吉凶。 起卦为确定性计算 + LLM 断卦解读，无外部 API 依赖。 触发词：梅花易数、起卦、占卜、卦象、体用、八卦占卜、帮我起一卦、算一卦。 不适用于：星座运势、塔罗占卜、八字命理 → 建议使用 fortune-hub。
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限られたGPUメモリで大規模言語モデルを追加学習するため、LoRAやQLoRAの設定を支援します。学習結果の保存、用途別の切り替え、モデルへの統合も扱います。
Fine-tune vision-language models (VLMs) with supervised learning on image+text data. Use when adapting a VLM to a visual domain or task, configuring frozen-vision-tower LoRA, or debugging a VLM fine-tune that trains without learning.
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Gate fine-tuned checkpoints with drift budgets, paired comparison, and forgetting checks before promotion. Use after a training run produces a checkpoint, when deciding whether a tuned model ships, or when a promoted model needs re-gating against updated goldens.
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