データ・AIのスキル

Manage the LLM response cache. View cache statistics, clear entries, configure TTL policies, and control semantic-similarity caching thresholds.

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Use when reviewing TypeScript files for type safety regressions, during code review of functions that handle external data, or when the codebase has ESLint warnings for @typescript-eslint/no-explicit-any.

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Use when auditing content pages for AI discoverability. Applies to any informational page intended to appear in AI-generated answers, search snippets, or knowledge base extraction.

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Use when reviewing or improving a Front-End Checklist rule MDX file to raise its quality score, fix stub prompts, add missing fields, or enrich content with real code examples.

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Use when reviewing scripts, client components, bundles, or runtime behavior related to Prefer immutable data patterns. Inspect both source code and the browser execution path so fixes target the real bottleneck or bug.

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Use when reviewing HTML forms, fetch/XHR calls, and form action attributes to ensure data is submitted exclusively over HTTPS.

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Use when reviewing form components, API payloads, or client-side storage to identify fields that are collected but not consumed by a stated feature.

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Agent skill for data-ml-model - invoke with $agent-data-ml-model

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Train neural models (LSTM, Transformer, N-BEATS) on market data using npx neural-trader with confidence intervals

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SOTA semantic search — hybrid (sparse+dense), Graph RAG multi-hop, MMR diversity reranking, recency weighting

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Format prompts for different LLM providers with chat templates and HNSW-powered context retrieval

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Generate embeddings via npx ruvector@0.2.25 embed text (ONNX all-MiniLM-L6-v2, 384-dim), normalize, and store in HNSW index

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Bridge Claude Code auto-memory into AgentDB with ONNX embeddings, deduplicate, and enable unified cross-project search

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Embed hierarchical data via npx ruvector@0.2.25 embed text and project into the Poincare ball in user code (no --model poincare flag in 0.2.25)

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Configure RuVLLM local inference with model selection, MicroLoRA fine-tuning, and SONA adaptation

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Read every docs/benchmarks/runs/*.json and surface drift in win rate, latency, escalation rate, and LLM-baseline cost over time

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Detect and classify candlestick patterns from ingested OHLCV data

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Create a new sequentially numbered database migration with up/down SQL files

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Ingest and normalize market data into OHLCV vectors with HNSW indexing

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Scan inputs for prompt injection, unsafe content, and adversarial attacks using AIDefence. Use when processing untrusted input (user submissions, API payloads, webhook data, tool outputs) before passing it to a model or executing it.

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Detect and flag personally identifiable information (PII) in text, code, and configurations. Use before committing code, writing logs, storing data, or sending model responses that might contain emails, phone numbers, SSNs, API keys, or passwords.

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Apply a simple code transform via agent-booster's WASM engine — sub-millisecond, deterministic, $0 (no LLM call). Companion to cost-booster-route.

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Extract structured data via stored browser-templates or one-shot DOM queries, with mandatory AIDefence PII + prompt-injection gates before content reaches the model

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Execute a natural-language browser intent via page-agent (browser_act) when the target is easier to describe than to select — degrades gracefully when page-agent or an OpenAI-compatible LLM provider isn't configured

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