AIリポジトリの再現は、READMEファイルに重要な論文の詳細が1つ欠けているだけで行き詰まることがよくあります。このスキルは、問いを絞り込み、主要な論文ソースを確認し、READMEの指針を置き換えることなく矛盾を記録します。

再現作業には、選択したコマンドから得られる明確な証拠が必要です。このスキルは、短い文書化済みコマンドを実行し、標準化された出力ファイルを書き出します。

研究チームには、信頼済みベースラインを汚染しない探索的実行が必要です。このスキルは、範囲を限定したバリアントスイープを計画し、候補をランク付けし、結果を限定的な根拠として位置づけます。

探索的研究の変更はベースラインから逸脱し、比較が難しくなることがあります。このスキルは、分離されたコード適応をガイドし、ロールバックを考慮した証拠を explore_outputs に記録します。

研究リポジトリでは、実行前に環境とアセットの慎重なセットアップが必要になることがよくあります。このスキルは、保守的な conda 優先の計画、キャッシュに関する前提、セットアップメモを作成します。

深層学習リポジトリは、変更を加える前に理解するのが困難です。このスキルはコードを変更せずに、エントリポイント、設定、評価経路、レビュー上のリスクを整理します。

研究の再現は、エージェントが証拠を省略したり、広範なコマンドを実行したり、プロトコルを変更したりすると失敗しがちです。このスキルは Claude、Codex、Claude Code に対し、監査可能な出力を伴う README-first の再現をガイドします。

研究チームには、結果を過大評価せずに候補アイデアを検証するための規律ある方法が必要です。このスキルは、ソース検索、アイデアの順位付け、範囲を限定した実行、監査可能な出力を体系化します。

CTF OSINT clues often span disconnected public sources and media artifacts. This skill organizes practical methods for authorized identity, geolocation, archive, DNS, and web research.

Apple Bazel builds usually require local Xcode and compatible Mac hardware. This skill guides remote builds, simulator installation, uploads, verification, and troubleshooting through Limrun.

Local Apple builds require macOS and Xcode infrastructure. This skill sends projects to Limrun for remote builds, simulator installation, signing, previews, and App Store uploads.

iOS UI testing often requires macOS hardware and manual simulator access. This skill controls Limrun cloud simulators through the lim CLI from any supported environment.

Text-only DeepSeek clients cannot interpret pasted images or produce image files. This skill deploys a proxy using OCR, vision models, and generation backends.

クリエイティブチームには、手動でジョブを追跡せずにすばやく画像と動画を生成する手段が必要です。このスキルはプロンプトをLibTVに送信し、進行状況をポーリングし、参照ファイルをアップロードし、結果をダウンロードします。

Automated browsers can expose inconsistent fingerprints that weaken test reliability. This skill measures those inconsistencies with liarjs and explains the failing checks.

Fingerprint scores often hide which component caused each failure. This skill maps liarjs checks to launch, page, network, or machine sources.

Browser fingerprint changes can silently break automated Chromium workflows. This skill adds repeatable liarjs scans, baseline comparisons, and score gates to CI pipelines.

Contradictory browser and network signals can reveal automation or spoofing. This skill runs liarjs checks and explains the resulting consistency score.

Substantial agent tasks often end with incomplete work or unsupported completion claims. Unlazy creates acceptance gates, runs checks, and records evidence before reporting completion.

汎用的なAI画面は、一貫性がなく調整しにくく見えることがよくあります。このスキルは、プロジェクトの方向性を、Google Stitch、Claude、Codex、Claude Code を導く構造化された DESIGN.md に変換します。