「general」の検索結果

Knowledge base from the OUSD(R&E) guidebook Implementing a MOSA in DoD Programs (Feb 2025). Use for the Modular Open Systems Approach as a DoD acquisition + design discipline: the statutory/regulatory basis (10 U.S.C. 4401–4403, FY2017/FY2021 NDAA, DFARS), the five OUSD(R&E) pillars, the plan→modularize→identify→define→standardize interface lifecycle, technical levers (WBS/MIL-STD-881F taxonomy, standards profiling, API-first software, COTS/cybersecurity), MOSA assessment metrics and tools (PART/OAAT/KOSS/SEAM/MAUT), technology-change and DMSMS management, roadmaps, MOSA across the six AAF pathways, and contracting/IP/data-rights mechanics. SCOPE LIMITS: this is U.S. DoD weapon-system acquisition policy, not a general open-architecture or interface-standards reference — it names standards (FACE, OMS, DISR) without reproducing them, is light on detailed engineering of any specific standard, and does not cover the underlying SE processes (use dau-se-guidebook / nasa-npr-7123) or general systems-engineering theory (use sebok).

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Knowledge base from the DoD Risk, Issue, and Opportunity (RIO) Management Guide for Defense Acquisition Programs (OUSD R&E, Sep 2023 incl. Change 2.2). Use for the defense-acquisition mechanics of program risk management: the RIO definitions (risk/issue/opportunity), the five-step risk process (plan-identify-analyze-mitigate-monitor), 1-5 likelihood/consequence scoring and the 5x5 risk matrix, the four mitigation options (accept/avoid/transfer/control), burn-down plans, issue management (probability=1), opportunity management toward should-cost, cross-program/interface risk, tailoring RIO to the six AAF acquisition pathways (UCA/MTA/MCA/Software/DBS/Services), specialized methods (RMF, MBCRA/Cyber Table Top, Agile metrics, FMECA, ITRA/DTRAM), and institutionalizing RIO via the PRMP, boards (RMB/JRMB/ROMB/RWG), tools, tiered roles, and WBS/IMP/IMS/EVM/TPM integration. This is the DoD-acquisition complement to nasa-risk (general CRM/RIDM theory) and dau-se-guidebook (the SE process frame). Does NOT teach general risk theory from scratch, and defers specialized risk regimes (system safety/ESOH, HSI, detailed cyber/RMF, spectrum) to their own DoD instructions and the relevant packs.

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General-purpose guidance when no specialized skill applies.

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Check the latest Claude (Anthropic), OpenAI Codex, and Google Gemini model releases from official primary sources, update model selections in this dotfiles repo, and update the Claude Code, Codex, and Gemini CLIs through their configured managers. Every run checks both the model settings and CLI for the selected provider, then scans the invoking repository for hardcoded model IDs. Use when the user asks to "モデル更新", "モデルを最新に", "最新モデル確認", "Codex/Claude Code/Gemini CLI本体の更新", "model bump", "update models", or "update agent CLIs". Do NOT use for one-off model selection in a single conversation, general model questions, or unrelated package updates.

Delegate tasks to an external CLI agent (OpenAI Codex, Google Gemini, or Claude Code) for second opinions or parallel execution. Use when the user explicitly mentions "codex", "gemini", or "claude" or asks to delegate work to one of them (e.g., "codexで実行", "codexに聞いて", "geminiで実行", "Geminiに聞いて", "claudeで実行", "Claudeに聞いて", "run with codex", "ask gemini", "ask claude"). Also use when the user mentions Claude's "fable" model alias for delegation or consultation (e.g., "fableで実行", "fableに相談", "Fableに聞いて", "ask fable"). Do NOT use for general coding tasks that don't mention codex, gemini, claude, or fable.

Extract structured fields from t1 general documents.

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調査（Explore）・設計（Plan）・実装（general-purpose）・レビュー（review-* スキル群）のサブエージェントをオーケストレーションして開発タスクを遂行するスキル。依頼文からゴール（調査のみ / 設計まで / 実装まで / レビュー）を判定し、必要なフェーズだけ実行する。親は自分でコードを読み書きせず、分解・dispatch・検収・機械検証に徹する。Use when starting any non-trivial development task（複数ファイル・複数層にまたがる調査/設計/実装/レビュー）, when user says 'オーケストレート', 'orchestrate', '調べて', '設計して', '実装して', '調べて直して', or 'レビューして'.

リファクタリングを「更新されたチームの理解と、コードが表現する過去の理解の差分同期」と捉え、今回得た新知識（要求・ドメイン知識・制約）が naming と responsibility へ反映されているか、boundary が現在の understanding を表現しているか、diff の削除行やコメントに現れる過去の design history と constraint を失っていないかを diff-time で確認する。Knowledge Delta の signal は diff（追加/削除された hunk・コメント・ADR 参照）を一次情報とし、PR 本文が供給されるときは補助に用い、不確実なら question に留める。ドメイン用語の一貫性は ubiquitous-language-naming、集約/コンテキスト境界の設計判断は bounded-context-language、投機的抽象化・caller special-case は altitude-generalization、スコープ逸脱/前提破壊は fix-scope-integrity、振る舞い変更と構造変更の分離は behavior-structure-separation、完了主張の反証は refactor-claim-audit へ委譲する

リファクタリング（構造変更）と機能変更（behavior change）が同一 diff に混在していないかを識別し、structural change に対する external behavior preservation の証拠（テスト・型・静的解析）が揃っているかを diff-time で確認する。証拠不足のときは Characterization Test 追加を促すか question とする。DTO/公開 API の破壊的変更検出は api-compatibility、完了主張の反証や抽出リファクタの性能特性退行は refactor-claim-audit、新知識の命名・責務・境界への反映は knowledge-to-code-alignment、投機的抽象化・スコープ逸脱は altitude-generalization / fix-scope-integrity へ委譲する

Use this skill to understand the FMCSA cargo securement standards. Covers § 393.100-§ 393.136 general rules, tiedown requirements, working load limits.

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Skill for general tasks.

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繰り返すLLMへのAPIリクエストで、共通の指示や資料を再利用しやすく並べるスキル。キャッシュ利用量と費用、応答時間を確認し、構成の見直しを支援します。

• 繰り返すAPIの共通指示を並べ替え
• キャッシュの読み書きと保存費用を試算
• キャッシュ利用率と応答時間を測定

AIエージェントが外部情報を読み、ツールやファイルを操作する際の安全対策を整理します。権限、保存先、認証情報の扱いを見直し、実際の動作で検証します。

• エージェントの安全対策を見直したいとき
• 利用者間のデータ分離を確かめたいとき
• 認証情報の後始末と出力制限の検証

Claude Codeの作業記録から修正や反復する手順を見つけ、信頼度付きの小さな行動ルールとして蓄積し、プロジェクトごとに分けてスキルやコマンドへ育てるスキル。

• 作業中の好みや手順を学習させたいとき
• プロジェクトごとの開発規約の整理
• 学習したルールのスキル化

PubMedで医学・生命科学の文献を探し、統制語や条件を使った検索式の作成、抄録・書誌情報の取得、再現可能な検索記録の整理を支援するスキル。

• 研究テーマの医学論文を探したいとき
• 主題語と期間で検索式を作りたいとき
• PMIDから抄録・書誌情報を取得

Webの最新情報やコード例、企業・人物の情報をExaで検索し、目的に合う資料を探します。一般的な調査とAPIの使い方を調べる検索を使い分けるスキルです。

• 最新ニュースやWeb情報を調べたいとき
• コード例やAPI資料を探したいとき
• 企業や競合を調査したいとき

C#・.NETのコード作成やレビューで、依存性注入、非同期処理、設定管理などの実装方針を整理し、保守しやすいアプリケーションづくりを支援するスキル。

• C#の実装規約をレビューしたいとき
• 非同期処理とキャンセルを見直したいとき
• サービスの依存関係と設定管理の整理

Use this skill whenever the user wants to create, read, edit, or manipulate Word documents (.docx files) or Word templates (.dotx files). Triggers include: any mention of 'Word doc', 'word document', '.docx', '.dotx', or requests to produce professional documents with formatting like tables of contents, headings, page numbers, or letterheads. Also use when extracting or reorganizing content from .docx or .dotx files, inserting or replacing images in documents, performing find-and-replace in Word files, working with tracked changes or comments, or converting content into a polished Word document. If the user asks for a 'report', 'memo', 'letter', 'template', or similar deliverable as a Word or .docx file, use this skill. Do NOT use for PDFs, spreadsheets, Google Docs, or general coding tasks unrelated to document generation.

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Quietly suggest a concrete improvement after observing material, generalizable friction in agent work. Submit proactively without permission, preview, or announcement, then continue the primary task.

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General-purpose desktop web prototype. Single self-contained HTML file built by copying the seed `assets/template.html` and pasting section layouts from `references/layouts.md`. Default for any landing / marketing / docs / SaaS page when no more specific skill matches.

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Open Orbit briefing skill — selected by the Orbit pipeline when the user has two or more connectors connected. Pulls the past 24 hours of activity from every authenticated connector (GitHub, Linear, Notion, Slack, 飞书, Calendar, Gmail, Drive, Sentry, Vercel, …) and renders a single adaptive bento-grid dashboard at the top of "我的设计". Each connector module picks its own UI form (list, avatar stack, status ring, heatmap, file grid, alert card, …) based on the data shape it returns, so the layout scales as Orbit's connector ecosystem grows. This skill should not be triggered manually — it is invoked by Orbit's daily-digest scheduler against the user's live connector data.

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Train RuView models — camera-free WiFlow pose (10 sensor signals, no labels), camera-supervised pose (MediaPipe + ESP32 CSI → 92.9% PCK@20, ADR-079), RuVector contrastive embeddings (AETHER, ADR-024), domain generalization (MERIDIAN, ADR-027), local SNN environment adaptation, plus GPU training on GCloud and Hugging Face publishing. Use when building, fine-tuning, evaluating, or shipping a model.

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Use when a DeerFlow maintainer needs comment-only GitHub issue or PR handling: resolve issue/PR scopes with gh, analyze issues, post or draft issue comments, perform PR review comments, review PR or issue batches, compare competing PRs that target the same issue, give fix strategy, risk classification, and validation guidance. Intended for maintainers and trusted local agents, not general contributors.

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For use only in threads for this proactive personal assistant. Investigate software issues; inspect, write, review, or test code; work on a repository or local engineering file; or create, fix, or monitor a pull request or CI run. Use for actual engineering or product QA work, not a general programming explanation.

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