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yogsoth-ai
GitHub クリエイタープロフィール

yogsoth-ai

11 件の GitHub リポジトリにある 1,298 件の収集済み skills をリポジトリ単位で表示します。

収集済み skills
1,298
リポジトリ
11
更新
2026-07-09
リポジトリマップ

skills がある場所

収集済み skill 数が多いリポジトリを、このクリエイターカタログ内の比率と職業範囲とともに表示します。

#01
de-anthropocentric-research-engine
927 件の skills · 2026-07-09
ソフトウェア開発者その他の高等教育教員市場調査アナリスト・マーケティングスペシャリストプロジェクト管理専門家データサイエンティストその他コンピュータ職
30 件の職業カテゴリ · 100% 分類済み
71%比率
#02
creative-ideation
188 件の skills · 2026-05-19
商業・工業デザイナー作家・著者データサイエンティストマネジメントアナリストプロジェクト管理専門家美術家(画家・彫刻家・イラストレーター含む)
19 件の職業カテゴリ · 100% 分類済み
14%比率
#03
knowledge-acquisition
80 件の skills · 2026-05-17
データサイエンティスト弁護士市場調査アナリスト・マーケティングスペシャリスト経済学の高等教育教員疫学者医学科学者(疫学者除く)
29 件の職業カテゴリ · 100% 分類済み
6.2%比率
#04
knowledge-structuring
65 件の skills · 2026-05-18
データベースアーキテクトデータサイエンティスト市場調査アナリスト・マーケティングスペシャリストファイル事務員ソフトウェア品質保証アナリスト・テスタープロジェクト管理専門家
10 件の職業カテゴリ · 100% 分類済み
5.0%比率
#05
literature-survey
21 件の skills · 2026-05-16
データサイエンティストその他の高等教育社会科学教員高等教育人類学・考古学教員アーキビストカスタマーサービス担当者コンピュータサイエンスの高等教育教員
10 件の職業カテゴリ · 100% 分類済み
1.6%比率
#06
wiki-vault
8 件の skills · 2026-05-18
図書館事務補助ファイル事務員ネットワーク・コンピュータシステム管理者
3 件の職業カテゴリ · 100% 分類済み
0.6%比率
#07
literature-engine
3 件の skills · 2026-05-12
データサイエンティストコンピュータサイエンスの高等教育教員高等教育人類学・考古学教員
3 件の職業カテゴリ · 100% 分類済み
0.2%比率
#08
context-management
2 件の skills · 2026-06-05
ソフトウェア開発者
1 件の職業カテゴリ · 100% 分類済み
0.2%比率
ここでは上位 8 件のリポジトリを表示しています。完全なリストは下に続きます。
リポジトリエクスプローラー

リポジトリと代表的な skills

context-checkpoint
プロジェクト管理専門家

Append research process and results to the current Phase's context file. Each append MUST contain >=500 lines of markdown covering both process and results. Use this skill at plan-designated checkpoint points — typically after each strategy completes or at key decision nodes within a research Phase.

2026-07-09
context-init
プロジェクト管理専門家

Create a new context file for a research Phase. Called once at Phase start to initialize the file that subsequent context-checkpoint calls will append to. Use this skill whenever a new research Phase begins and a fresh context file is needed.

2026-07-09
optimization-loop
ソフトウェア開発者

The optimizer brain for the ladder-foundry pretraining loop. Runs the two-level nested batch loop, delegates gating to gate_eval, attributes a failing batch to one weight (attribute-first), and recovers from disk after compaction. Control flow is fully scripted; only the backprop attribution is a judgment call.

2026-06-30
ladder-quality-order
ソフトウェア開発者

Loss-2 judge (codex role). Over one topic's 6 shuffled research-design samples, pairwise-rank by quality using the D1–D5 standard. Emit the pairwise log; the harness computes the order and the ladder verdicts. Judge quality difference, never against academic standards.

2026-06-30
injection-fidelity
ソフトウェア開発者

Loss-1 judge (codex role). Given one sample's de-identified dialogue and its PolicyCard, decide axis-by-axis whether the user-simulator enacted the card's per-axis pressure. Judge enactment of the card, never whether the research is good.

2026-06-30
formated-results
ソフトウェア開発者

Closing skill for the research-executor, loaded as the last step of formated-specs. Summarize the design just produced into one research-result JSON fenced block in your reply. Do not execute the research.

2026-06-30
formated-specs
ソフトウェア開発者

Spec-slot skill for the research-executor. Emit the 4-layer DARE orchestration of the assigned topic as one research-graph JSON fenced block in your reply. Replaces the generic spec-writing step.

2026-06-30
dare-research-engine
ソフトウェア開発者

Use the DARE research engine to crystallize research goals, write executable research specs, and execute staged research workflows.

2026-06-30
このリポジトリの収集済み skills 927 件中、上位 8 件を表示しています。
このリポジトリの収集済み skills 188 件中、上位 8 件を表示しています。
このリポジトリの収集済み skills 80 件中、上位 8 件を表示しています。
このリポジトリの収集済み skills 65 件中、上位 8 件を表示しています。
gap-identification
医学科学者(疫学者除く)

Identify what the literature has NOT addressed — missing methods, untested combinations, unexplored applications, contradictions without resolution. Used by all strategies.

2026-05-16
thematic-coding
データサイエンティスト

Identify recurring themes across papers using qualitative coding methodology. Produces a codebook with theme definitions, supporting evidence, and frequency counts. Used by narrative-review.

2026-05-16
prisma-flowchart
疫学者

Generate PRISMA-compliant flow data documenting the screening funnel — counts at each stage (identification, screening, eligibility, inclusion) with exclusion reasons. Used by systematic-survey via prisma-screening tactic.

2026-05-16
taxonomy-mapping
アーキビスト

Construct a hierarchical field map from paper collection — multi-level taxonomy with parent/child relationships, paper counts per node, and maturity indicators. Used by scoping-survey.

2026-05-16
saturation-detection
データサイエンティスト

Determine when additional searching yields diminishing returns. Analyzes the latest expansion batch against existing corpus to judge continue/near-saturation/saturated. Used by snowball and systematic-survey.

2026-05-16
seed-selection
高等教育人類学・考古学教員

Validate and prioritize starting papers for snowball surveys. Evaluates which seeds will yield the richest citation traces based on citation count, recency, and network position.

2026-05-16
extract-data
データサイエンティスト

Structured data extraction from deep-read papers — produces comparison tables (method, dataset, metrics, results, limitations). Used by systematic-survey and deep-survey.

2026-05-16
quality-assessment
その他の高等教育社会科学教員

Methodological rigor scoring for papers — evaluates bias risk, reproducibility, sample adequacy using established frameworks. Used by systematic-survey.

2026-05-16
このリポジトリの収集済み skills 21 件中、上位 8 件を表示しています。
11 件中 11 件のリポジトリを表示
すべてのリポジトリを表示しました