スキルを探す

Implement comprehensive error handling for Python code paths to keep services resilient and user-friendly. Use when failures are currently silent or exceptions leak through.

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Guide branch creation, commit messages, and titles so the repo’s semantic workflow is enforced

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Handle pull requests and review comments using GitHub CLI (gh). Use when the user wants to check PR comments, address review feedback, reply with commit hashes, or work with pull requests.

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Manage Python dependencies, lock files, and project environments using Poetry.

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Proactively draft and create pull requests by inferring title, refs, and body from git context, then confirm and open via gh CLI.

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After pushing code or creating a PR, automatically wait for CI checks to complete, fix failures, address Bugbot findings, and re-push in a loop until the PR is green. Use when the user pushes to a PR, creates a PR, or asks to get a PR to green.

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Check if a pull request is too large and guide splitting it into focused PRs.

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Write focused, deterministic, well-documented pytest tests for AI-authored code.

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Fix all Python lint violations and enforce consistent formatting in one command.

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Triage and fix Dependabot alerts and CodeQL findings in the ai repository. Use when the user asks to address security vulnerabilities, fix Dependabot alerts, resolve CodeQL issues, or do security maintenance.

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Navigate execution flow from an entry point, mapping call chains, external dependencies, and side effects.

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Manage Python dependencies, lock files, and project environments using the uv package manager.

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Financial factsheet analysis with key metrics extraction and investment rationale

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Contract risk analysis, obligation mapping, and clause review. Use when the user asks to review, analyze, or check a contract or legal document.

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Read and drive Agentic Table (magic table / due-diligence) sheets through the unique-cli agentic-table command. Use when the user or task involves an Agentic Table: inspecting a sheet's state, a cell's value or lock state, a cell's edit history or its export artifacts; writing text into a specific cell; or running the full loop — creating a sheet, importing a questionnaire and sources, waiting for the agent to answer, and exporting the result. Access is enforced per sheet by the platform and varies from sheet to sheet; a denial is reported as `agentic-table: permission denied`.

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Search the public web and crawl URLs via the Unique AI Platform's `unique-cli web-search` command, with automatic per-turn citation tracking so cited web facts render as clickable external reference chips and `<sup>N</sup>` footnotes on the Unique platform. ALWAYS use this skill when the user asks to search the public web, research a topic online, look up news/articles/regulations, fetch the contents of one or more URLs, or perform any "two-phase" web research (search → review snippets → crawl selected URLs for full content). Routes through the Unique AI Platform's `/web-search-api` endpoints, so the engine (Google, Brave, Tavily, Jina, Firecrawl, …) and crawler are resolved server-side from the current environment — you never need to manage engine API keys yourself. Use this instead of fabricating answers from training data whenever fresh / source-cited information is needed. Do NOT use this skill for the internal knowledge base (`unique-cli search`) or for arbitrary tool execution (`unique-cli mcp`).

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Diagnose and fix CI failures without leaving your editor.

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Reproduce ai-repo PR checks locally with Poe and CI scripts, including per-package typecheck and coverage behavior. Use when validating changes before push or when user asks which local commands match CI.

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Ask clarifying questions before implementing to ensure Python requirements are understood. Use when a task lacks detail, dependencies are unclear, or multiple interpretations are possible.

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Delete local git branches whose remotes are gone, after verifying via gh CLI that each was actually merged.

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Add documentation pages to an existing MkDocs + Entangled site, explain how to serve locally, help adapt documentation

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Backport fixes from main onto release/YYYY.WW in the ai repo with cherry-pick and rebase merge so release-please changelogs stay correct. Use when hotfixing a release branch, cherry-picking to release/*, or preparing a release backport PR.

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Deploy a new LLM model via LiteLLM (GitOps) and/or Azure (Terraform + node backend), add it to the ai toolkit, create the required pull requests, and verify end-to-end. Use when rolling out a model to any environment, adding a model to the toolkit, troubleshooting "model not available" errors, or finding pricing/token limits/model ids for any provider.

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Guide reviewers through systematic, constructive peer review of a pull request.

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