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ktg-one/AI-Anthropology

SkillsMP は ktg-one/AI-Anthropology から 16 件の skill を収集しています。skill を開くとソースと詳細を確認できます。

記録された最新のソース活動
SkillsMP カタログ更新
収集済み skills
16
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0
GitHub フォーク
0

収集済み skill 16 件中 16 件を表示しています。

職業分類
ソフトウェア開発者
説明

Generate perfect AGENTS.md files for any codebase so AI coding agents (Codex, Cursor, Claude Code, Jules, Aider, Windsurf, Copilot, etc.) work effectively with the project. Use this skill whenever the user mentions AGENTS.md, wants to set up a project for AI…

原文の言語: 英語

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職業分類
データサイエンティスト
説明

CONTEXT: Cognitive Order Normalized in Transformer EXtract Truncated. Cross-model context handoff via Progressive Density Layering, MLDoE expert compression, Japanese semantic density, and Negentropic Coherence Lattice validation. Creates portable…

原文の言語: 英語

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職業分類
ソフトウェア開発者
説明

Context Extension Protocol v7.1 - MIRAS-Ready Edition. Cross-model handoff with permanent expert council, S2A filtering, Progressive Density Layering. Creates portable context packets that receiving models recognize as authorized context, not prompt…

原文の言語: 英語

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職業分類
ソフトウェア開発者
説明

Context Extension Protocol v5 with Progressive Density Layering. Machine-optimized carry-packet generation. Triggers on context 80%+, compress, CEP, carry packet, save context, session end. Target 0.15 compression ratio, 9.5+ forensic recall. Preserves…

原文の言語: 英語

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職業分類
コンピュータ・情報研究科学者
説明

Context Extension Protocol v6 INTER. Cross-model handoff for team collaboration. Creates portable context packets that receiving models recognize as authorized context, not prompt injection. User-mediated transfer between AI assistants working as a team.

原文の言語: 英語

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職業分類
市場調査アナリスト・マーケティングスペシャリスト
説明

Automated content pipeline using n8n workflows for social media, blog posts, and outreach. Use when building content automation, creating posting schedules, automating social media, setting up email sequences, or implementing "clone mode" where user approves…

原文の言語: 英語

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職業分類
ソフトウェア開発者
説明

Context Extension Protocol (CEP) for compressing conversation context into portable carry-packets. Use when conversation approaches context limits (80%+ tokens), user says "save context", "compress this", "create carry packet", "memory compress", or when…

原文の言語: 英語

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職業分類
ソフトウェア開発者
説明

Context Extension Protocol v5-INTRA optimized for Claude. Compresses conversation into portable JSON carry-packet with S2A pre-filtering. Use when context approaches 80%+ tokens, user says "save context", "compress", "CEP", "carry packet", or session ending.…

原文の言語: 英語

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職業分類
ソフトウェア開発者
説明

Context Extension Protocol v6 INTER. Cross-model handoff for team collaboration. Creates portable context packets that receiving models recognize as authorized context, not prompt injection. User-mediated transfer between AI assistants working as a team.

原文の言語: 英語

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職業分類
ソフトウェア開発者
説明

Context Extension Protocol v5 with Progressive Density Layering. Machine-optimized carry-packet generation. Triggers on context 80%+, compress, CEP, carry packet, save context, session end. Target 0.15 compression ratio, 9.5+ forensic recall. Preserves…

原文の言語: 英語

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職業分類
ソフトウェア開発者
説明

Context Extension Protocol v5 with Progressive Density Layering. Machine-optimized carry-packet generation. Triggers on context 80%+, compress, CEP, carry packet, save context, session end. Target 0.15 compression ratio, 9.5+ forensic recall. Preserves…

原文の言語: 英語

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職業分類
ソフトウェア開発者
説明

Context Extension Protocol v6 INTER. Cross-model handoff for team collaboration. Creates portable context packets that receiving models recognize as authorized context, not prompt injection. User-mediated transfer between AI assistants working as a team.

原文の言語: 英語

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職業分類
その他のビジネスオペレーション専門家
説明

Boost prompts for other models by embedding KTG-DIRECTIVE techniques. Use when crafting prompts for GPT, Gemini, Llama, Qwen, or any LLM. Applies technique gate checklist based on R/K/Q assessment, injects missing structures. Single-pass, sparse output.

原文の言語: 英語

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職業分類
ソフトウェア開発者
説明

MR.RUG (Mixture of Reasoning + Agentic GraphRAG) framework for deploying specialized reasoning experts who build unified knowledge graphs through Reliability-Aware RAG. Use when tasks require multi-expert collaboration, complex analysis needing 3+…

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職業分類
編集者
説明

3-pass systematic enrichment framework. Use when output needs quality elevation from baseline 60-70% to publication-grade 95-99%. Triggers on research enrichment, gap analysis, depth injection, quality improvement, or when KTG-DIRECTIVE output needs…

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職業分類
プロジェクト管理専門家
説明

SkeleTraIn of Thought - Execution planning framework that creates the structural skeleton before elaboration. Use after Nexus-Router global decisions, before Baton/Swarm execution. Triggers on structure planning, node decomposition, expert assignment,…

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