Artist files can become inconsistent across context, songs, and releases. This skill organizes and updates one existing artist workspace using defined source-of-truth files.

A missing workspace can make an active artist roster appear empty. This skill checks local identity files and uses live Recoup roster discovery when needed.

Manual artist onboarding leaves roster records and workspace files incomplete. This skill creates the artist, matches Spotify data, researches profiles, and scaffolds catalog documents.

Shell-built email payloads can break quoting and deliver empty messages. This helper validates content, serializes it safely, previews requests, and reports delivery failures.

Label knowledge, roster data, and recurring work often become fragmented across tools. This skill builds a structured workspace connected to Recoup workflows.

Recoup data and connected services require precise authentication, identifiers, and endpoint schemas. This skill guides reliable retrieval and approved external actions.

チームには、レビュー担当者が開いてコメントできる洗練されたドキュメントが必要です。このスキルは、Claude、Codex、Claude Codeがp11レビューリンクを公開するのに役立ちます。

レビュアーコメントを、公開用の整った改訂版に反映するのは難しい場合があります。このスキルは p11 の対象を見つけ、明確な判断を適用し、新しいバージョンを共有します。

質問、不明確な依頼、または矛盾するコメントに回答がないと、レビュースレッドが停滞することがあります。このスキルは表示可能な p11 コメントを確認し、p11 CLI を通じて簡潔な返信を投稿します。

エージェントマーケットプレイス全体でスキルを公開するには、一貫したメタデータ、明確なソースリンク、プラットフォーム固有の手順が必要です。このスキルは、安全なパッケージ化、uGig での公開、sh1pt でのプロモーション、後続のマーケットプレイス申請をガイドします。

手動での LinkedIn Easy Apply 検索は、反復的で一貫性に欠けることがあります。このスキルは、フィルター、履歴書チェック、スキップルールを備えた制御された Puppeteer ワークフローを通じてエージェントをガイドします。

Dice Easy Apply の実行は、履歴書、フィルター、スキップルールを手動で管理すると反復的でミスが起きやすくなります。このスキルは、リモート検索、検証済みアップロード、ドライラン、簡潔な応募レポートのための保護されたワークフローを提供します。

調査タスクには最新の情報源と整ったページテキストが必要です。このスキルは、belt CLIを使用してClaude、Codex、Claude CodeからのリクエストをTavilyとExa経由でルーティングします。

アシスタントに検索手段がない場合、最新のWeb情報を見つけるのに時間がかかることがあります。このスキルはQrymaにクエリを送信し、構造化された結果または読みやすい結果を返します。

Agent Skillsの作成には、明確なスコープ、有効なfrontmatter、テスト済みの起動動作が必要です。このスキルは、Claude、Codex、Claude Codeのユーザーに、完全なスキル作成ワークフローを案内します。

PyTorch コントリビューターには、プロジェクトのフォーマットと Sphinx の規約に合った docstring が必要です。このスキルは、一貫した PyTorch API ドキュメントのために、シグネチャ、引数、例、数式表記、参照の書き方をガイドします。

従来の PyTorch ディスパッチマクロは反復が多く、手作業での移行が困難です。このスキルは AT_DISPATCH_V2 形式への安全な変換をガイドします。

PyTorch 演算子では、uint16、uint32、uint64 のディスパッチ対応が不足している場合があります。このスキルは、AT_DISPATCH_V2 マクロと型グループの更新を案内します。

エージェントは、Excel を制御せずにスプレッドシートのロジックを必要とすることがよくあります。このスキルは、WorkPaper の数式、ファイルベースの編集、ローカル XLSX 数式レポートのための MCP と TypeScript ワークフローを案内します。

Prismaをv6からv7へアップグレードすると、ジェネレーター、ドライバーアダプター、設定ファイル、モジュールシステム全体に破壊的変更が導入されるため、誤った対応をしやすくなります。このスキルは、各破壊的変更を正しい順序で処理できるよう、Claude、Codex、Claude Codeに構造化され、優先順位が付けられた移行手順を提供します。