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概要と使いどころ
Expert-level separation processes covering distillation, absorption, extraction, crystallization, membrane separations, and adsorption for chemical engineering applications.
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Implements BYOD privacy compliance frameworks for personal device use in the workplace. Covers personal vs corporate data separation, MDM capabilities and limitations, employee consent requirements, data wiping boundaries, and monitoring restrictions on personal devices. Keywords: BYOD, mobile device management, MDM, personal device, data separation, containerisation, remote wipe, employee privacy.
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Implement the Model-View-ViewModel pattern in .NET applications with proper separation of concerns, data binding, commands, and testable ViewModels using MVVM Toolkit. USE FOR: implementing UI separation with Model-View-ViewModel; using MVVM Toolkit (CommunityToolkit.Mvvm) for ViewModels; designing testable UI architecture. DO NOT USE FOR: unrelated stacks; generic tasks that do not need this specific guidance. INVOKES: inspect the repository context, edit targeted files, and run relevant build, test, lint, or validation commands when changes are made.
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Operate AudioShake's cloud source-separation service (developer.audioshake.ai) to split a recording into stems. Use when a task involves isolating vocals, drums, bass, guitar, piano, keys, strings, or winds from music; separating dialogue / music / effects (DME) for film-TV post-production, localization, and dubbing; splitting a mixed recording into one stem per speaker; lyric transcription or word-level alignment; music detection/identification; or speech denoise/dereverb. Covers the Tasks API job lifecycle (assets, targets, formats, polling vs webhooks, credits, limits), choosing which stem targets a production actually needs, reviewing separated stems for bleed / artifacts / transient smearing / phase problems and repairing them, the rights and consent questions raised by separating copyrighted or third-party recordings, and the decision boundary for when a local open model such as Demucs is the better route than the API. Not for generating or synthesizing new audio, mixing, or mastering.
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DDDにおけるリポジトリの設計ルールとアンチパターンを提供する。集約単位の命名規則、 CQS（Command Query Separation）に基づくメソッド設計、入出力の型制約をチェックする。 コードレビュー、新規実装、リファクタリング時にリポジトリ設計の問題を検出する場合に使用。 対象言語: 言語非依存（Java, Kotlin, Scala, TypeScript, Go, Rust, Python等すべて）。 トリガー：「リポジトリの設計をレビュー」「Repository名がおかしい」「findByIdの戻り値」 「リポジトリがDTOを返している」「テーブル名でリポジトリを作ってしまった」 「集約単位のリポジトリ」「リポジトリのアンチパターン」「リポジトリのCQS」 といったリポジトリ設計関連リクエストで起動。
Assesses conglomerate break-up activism with segment valuation, separation feasibility, and tax-free qualification analysis. Use when evaluating SOTP activism, analyzing break-up proposals, or modeling separation value.
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Develop a high-performance liquid chromatography method: define separation goals, select column chemistry and mobile phase, optimize gradient and flow conditions, choose the appropriate detector, and evaluate initial method performance for target analytes in solution or complex matrices.
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Add an external probabilistic classifier to a decision path without letting it take the path over. Covers finding the externally-graded rows you are already logging, measuring the confidence separation between the overrides it got right and the ones it got wrong, choosing an operating point your data licenses, failing open at the call site, and proving the whole arrangement offline with no API key. Applies to any service returning a score you can order — TypeSafe AI's System One models (Jev) are the worked example. Most of the method transfers to a local model or a second heuristic, with the parts that do not called out where they arise. Use when a rule-based path is wrong often enough to hurt, when someone proposes replacing a heuristic with a model, when a confidence threshold needs a defensible value, or when an oracle already in production has never been graded.
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Address unwanted dog behaviors through desensitization, counter-conditioning, and management. Covers reactivity (to dogs, people, sounds), separation anxiety, resource guarding, excessive barking, and leash pulling using force-free methods with systematic threshold management. Use when a dog shows reactivity toward other dogs, people, or stimuli; when separation anxiety causes destructive behavior or vocalization; when resource guarding is present; or when behaviors like excessive barking or leash pulling interfere with daily life — after basic obedience is established.
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Use when a task needs the judgment of an air traffic controller — sequencing and spacing arrivals/departures, resolving a projected loss of separation, applying wake-turbulence separation between mismatched aircraft categories, deciding when to query a read-back, or working a facility through a saturation/traffic-management event.
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差分が「その差分自身を審査するレビュー基準・品質ゲート」を弱めていないかを diff-time で検出する。Check 1 レビュールールの削除・弱体化（.river/rules.md / .river/rules.d/*）、Check 2 実行時コンフィグの閾値・ゲート緩和（.river-review.{json,yaml,yml} の review.severity 引き下げ / exclude 拡大 / memory.suppressionEnabled 無効化 / selection.skills.exclude 追加）、Check 3 suppression entry の新規追加、Check 4 lint・静的解析設定からのルール削除や無効化、Check 5 branch protection・required check の緩和、の 5 Check を対象とし、これらが機能変更と同一 PR に混在し、かつ意図の宣言が無い場合に指摘する。report-only。workflow の permissions / action pin は gha-workflow-security、既存 suppression entry の使い分けは suppression-feedback、設定ファイルの一般的妥当性は config-json、.only / .skip / @ts-ignore / @ts-nocheck は heuristic-review.mjs の決定論検出器、リファクタと機能追加の混在は behavior-structure-separation へ委譲する
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
React NativeとExpoのアプリで、画面遷移・状態管理・データ取得を設計します。長い一覧の表示、フォーム、端末機能の利用、認証情報の保存方法も扱います。
機械学習のない既存アプリに、推薦・分類・予測などを追加するための手順を整理します。課題とデータの確認から、最初のモデルの学習・評価・組み込みまでを支援します。
LaravelのWebアプリやAPIを、役割の分かれた構成で実装・レビューします。データ取得、入力検証、API応答、キューやキャッシュを整理し、保守しやすい設計を支援します。
PDF解析や画像分析などの処理結果を、ファイル内容に基づいて保存・再利用するスキル。移動や名前変更に影響されず、内容が変われば再処理する仕組みを設計します。
Domain-Driven Design architecture for claude-flow v3. Implements modular, bounded context architecture with clean separation of concerns and microkernel pattern.
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Run 4-stem separation (vocals/drums/bass/other) on an existing production
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Domain-Driven Design architecture for claude-flow v3. Implements modular, bounded context architecture with clean separation of concerns and microkernel pattern.
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Multi-perspective academic paper review with dynamic reviewer personas. Runs a 5-seat, role-separated review panel (Journal-Fit Reviewer + 3 peer-review roles + Devil's Advocate) with field-specific expertise; role separation is not a claim of independent error processes. Supports full review, re-review (verification), quick assessment, methodology focus, Socratic guided, and calibration modes. Triggers on: review paper, peer review, manuscript review, referee report, review my paper, critique paper, simulate review, editorial review, calibrate reviewer, reviewer calibration, measure reviewer accuracy, 審查論文, 論文審查, 模擬審查, 同儕審查, 幫我審這篇, 以審查人角度評估, 審查者校準, 논문 심사, 동료 심사, 모의 심사, 심사자 관점에서 평가, 심사자 보정, revisar artículo, revisión entre pares, revisión de manuscrito, informe de árbitro, revisa mi artículo, criticar artículo, simular revisión, revisión editorial, calibrar revisor.
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Python design patterns including KISS, Separation of Concerns, Single Responsibility, and composition over inheritance. Use this skill when designing a new service or component from scratch and choosing how to layer responsibilities, when refactoring a God class or monolithic function that has grown too large, when deciding whether to add a new abstraction or live with duplication, when evaluating a pull request for structural issues like tight coupling or leaking internal types, when choosing between inheritance and composition for a new class hierarchy, or when a codebase is becoming hard to test because of entangled I/O and business logic.
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Design durable workflows with Temporal for distributed systems. Covers workflow vs activity separation, saga patterns, state management, and determinism constraints. Use when building long-running processes, distributed transactions, or microservice orchestration.
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Implement Microsoft's Enhanced Security Admin Environment (ESAE) tiered administration model for Active Directory, covering Tier 0/1/2 separation, privileged access workstations (PAWs), administrative forest design, and authentication policy silos. Use when designing or hardening AD privileged-access architecture, segmenting Domain/Enterprise Admin accounts into tiers, or containing lateral movement and credential theft (pass-the-hash, Kerberoasting, golden tickets).
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Audits Filestore instances on Google Cloud across projects for disaster recovery readiness (missing or stale backups), security access governance (overly permissive NFS export rules, 0.0.0.0/0 exposure, missing ROOT_SQUASH), and reliability compliance (Physical Zone Isolation PZI and Physical Zone Separation PZS). Use when assessing storage health posture, auditing NFS export permissions, identifying unprotected file shares, or validating zone failure domains. Don't use for Cloud Storage buckets, Persistent Disk, or NetApp Volumes.
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