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Issue または ExecPlan を、人の確認を待たずに「準備 → 実装 → 範囲の照合 → 検証 → 自己レビュー → push → PR」まで役割を分けて進めるスキル。`/run-issue <番号>`・`/run-plan <ExecPlan のパス>`・`/finish-task` を提供する。ユーザーが「/run-issue」「/run-plan」「Issue を自走で直して」「ExecPlan を最後まで進めて」「0 節の Issue を順に片付けて」と依頼したときに使う。ExecPlan を作るだけなら exec-plan、次のタスクを選ぶだけなら roadmap-manager を使う。
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非公開のセキュリティアドバイザリ（下書き）で扱う修正を、人の確認を待たずに「準備 → 実装 → 範囲の照合 → 検証 → 自己レビュー → 一時的な非公開フォークへの push → フォーク内の PR」まで進めるスキル。`/run-advisory <GHSA-ID> <計画のパス>` を提供する。ユーザーが「/run-advisory」「アドバイザリを自走で直して」「非公開フォークで修正を進めて」と依頼したときに使う。公開の Issue や ExecPlan を回すなら exec-plan-runner を使う。
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Issue または ExecPlan を、人の確認を待たずに「準備 → 実装 → 範囲の照合 → 検証 → 自己レビュー → push → PR」まで進めるスキル。`/run-issue <番号>`・`/run-plan <ExecPlan のパス>`・`/finish-task` を提供する。ユーザーが「/run-issue」「/run-plan」「Issue を自走で直して」「ExecPlan を最後まで進めて」「0 節の Issue を順に片付けて」と依頼したときに使う。ExecPlan を作るだけなら exec-plan、次のタスクを選ぶだけなら roadmap-manager を使う。
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改修後の動作確認を、AIが自分で環境を立てて最後まで進めるための検証スキル。CLI（curl / php evo / DB）を優先し、画面操作でしか判定できないときだけ Playwright（既定はヘッドレス）に切り替える。Docker の検証環境の起動、インストール、テスト用ユーザー作成、mailpit でのメール確認、main との比較、後片付けまでを扱う。「動作確認」「自走で確認」「実環境で確かめる」「ブラウザで確認」「再現を確認」「Playwright」と依頼されたとき、または修正のあとに実機での裏付けが必要なときに使う。
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`.agent/agents/` のエージェント定義を入口に、タスクを調査・計画・実装・レビュー・検証へ分担するスキル。ユーザーが「エージェント」「マルチエージェント」「orchestrator」「役割分担」「複数担当」などを求めたとき、または大きな変更で担当境界を決める必要があるときに使う。
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`.agent/agents/reviewer.md` を入口に、PR差分やローカル差分を日本語でレビューするスキル。ユーザーが「レビュー」「PR確認」「差分確認」「コードレビュー」「reviewer」「レビュー指摘に対応」などを依頼したときに使う。GitHubレビュー指摘の対応（分類・方針提示・Worker委譲・resolved化）も扱う。
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ロードマップ（`.agent/roadmap.md`）を運用するスキル。タスクの追加・変更・削除、次タスクの選定（`/next-task`）、完了同期（`/roadmap-sync`）を扱い、着手時に改修規模で ExecPlan の要否を判断する。選んだタスクの実装から PR までは exec-plan-runner に渡す。「次のタスク」「/next-task」「ロードマップに追加」「ロードマップを同期」と依頼されたときに使う。
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AI向けマークダウンドキュメント（SKILL.md、AGENTS.md、.agent/*.md など）の健全性チェックと修正を支援するスキル。「ドキュメントの整合性を確認」「SSOT違反を探す」「スキル定義をメンテしたい」「PRの概要を更新したい」と依頼されたときに使用する。
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ExecPlan（実行計画）の作成・検証・更新を支援するスキル。複雑なタスク（新機能開発、リファクタリング、バグ修正）の設計フェーズで使用します。`/create-plan`でプラン作成を開始。
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不具合報告（GitHub Issue、フォーラム投稿、社内報告）を起点に、調査・再現・修正・検証・記録までを一貫実行するスキル。症状の切り分け、原因仮説の整理、最小再現、修正実装、ExecPlan作成、PR下書き、ナレッジ追記が必要なときに使う。
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Guide for creating effective skills. This skill should be used when users want to create a new skill (or update an existing skill) that extends Claude's capabilities with specialized knowledge, workflows, or tool integrations. Use when: (1) creating a new SKILL.md, (2) initializing a skill directory, (3) packaging a .skill file, (4) improving or iterating on an existing skill, (5) understanding skill best practices and design patterns.
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评估个人或团队在 AI 工具使用上的进化阶段,给出下一步提升建议。 当用户想判断"我现在 AI 用得怎么样"、"下一步该学什么"、或团队要做 AI 能力评估时使用。 不适用于: 已经处于 Loop 阶段需要优化具体系统的场景。 关键 trigger: "我现在在哪个阶段"、"AI 使用下一步"、"团队 AI 能力评估"。
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"Apply Complex Adaptive Systems theory to analyze phenomena exhibiting emergence, self-organization, co-evolution, and edge-of-chaos dynamics. Use this skill when the user needs to understand why a system behaves unpredictably despite known components, model agent-based interactions that produce emergent outcomes, analyze fitness landscapes, or when they ask 'why does this system behave in ways no one designed', 'how do local interactions create global patterns', or 'why do small changes sometimes cause massive system shifts'.".
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Relational schema design — normalization, keys, constraints, and evolution — use when modeling data or reviewing a schema.
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基于域健康报告和沙盘Gap记录，识别断裂模式，生成具体的补全行动方案：新Skill提案/现有Skill修改建议/缺失触发链路描述。与 skill-evolution-planner-meta 的区别：后者基于历史日志做宏观演进规划；本Skill基于具体Gap证据做定向修复。触发词：「优化[域名]域」「修复[域名]域Gap」「[域名]域自优化」「根据健康报告生成修复方案」。通常由 skill-closure-verifier-meta 调用，也可独立触发。
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主动式产品演进规划 Skill。基于「AI时代产品问题全景框架」等设计原则，主动分析当前产品现状，识别原则缺口，生成有理据的改进建议。与 role-产品经理 的区别：后者执行具体设计任务；本 Skill 是「对照原则做战略诊断，主动思考产品应该怎么演进」。触发词：「基于产品原则看看有什么可以改进的」「帮我看看产品还缺什么」「给我一些迭代建议」「从第一性原理看这个产品」「主动分析产品」「这个产品符合马斯洛新瓶颈吗」「产品演进建议」。
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Expert guidance across solar physics, planetary science, stellar evolution, cosmology, and observational techniques with 2025 mission data
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Comprehensive biology expert from molecular biology to ecology, covering cell biology, genetics, evolution, and physiology
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Master AI-integrated development environments with comprehensive coverage of Windsurf, Cursor, Antigravity, Zed, Cline, and FOSS newcomers, including intelligent usage patterns, cost optimization, and the evolution toward fully agentic development
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Design AI-first interfaces that build ongoing relationships through memory, trust evolution, and collaborative planning, not just isolated screen interactions
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Audits architectural patterns against best practices. Maintains patterns catalog, calculates 4 scores per pattern. Output: patterns_catalog.md.
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Use when working with Protocol Buffer (.proto) files, buf.yaml, buf.gen.yaml, or buf.lock. Covers proto design, buf CLI, gRPC/Connect services, protovalidate constraints, schema evolution, and troubleshooting lint/breaking errors.
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Detect introgression and admixture between species or populations using Dsuite (Malinsky 2021 fast D-statistics), Patterson's D / ABBA-BABA test (Green 2010; Durand 2011), f4-ratio and f-branch statistic (Malinsky 2018), TreeMix (Pickrell & Pritchard 2012), HyDe (Blischak 2018), QuIBL (Edelman 2019), sprime (Browning 2018), Twisst (Martin 2017), PhyloNet (Than 2008) for explicit phylogenetic networks, and qpAdm / qpGraph (Patterson 2012). Distinguish introgression from incomplete lineage sorting (ILS), ancestral structure, ghost-lineage admixture, and rate variation. Use when testing inter-species gene flow, dating admixture events, identifying introgressed segments, building phylogenetic networks for reticulate evolution, or applying the ABBAclustering (Koppetsch-Malinsky-Matschiner 2024) framework for divergent-species gene flow.
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Calculate alignment statistics including sequence identity, conservation scores, substitution matrices, and similarity metrics. Use when comparing alignment quality, measuring sequence divergence, and analyzing evolutionary patterns.
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