| name | cognitive-rhythm-writing |
|---|---|
| description | 説明的な文章に緩急を設計するための規範。緩急を装飾ではなく認知モードの切替（観察→逡巡→断定→再観察）と未回収の緊張の管理として扱い、文の拍、段落の密度波形、節の入り方、緩みと駄文の判別、執筆後の機械的な点検手順を定める。読み物として読ませたい章・記事・解説文を生成するとき、または「密度はあるが平坦でおもしろくない」文章を診断・修正するときに使用する。 |
密度の高い文章が退屈になるのは、情報が多いからではなく、全文が同じ認知モードで書かれているからである。 この規範は、読者の認知モード（観察する、迷う、確信する、確かめ直す）を意図的に切り替え、常に「続きを読む理由」を維持することで、読み進める推進力を作る。
| name | apple-container |
|---|---|
| description | Apple Silicon Mac で動く軽量 Linux コンテナランタイム `container` (1.2.0) の利用者向けリファレンス。`container run`、`container build`、`container image pull/push`、`container machine`、ボリューム・ネットワーク・DNS・設定ファイルなど、日常的なコマンドの使い方を網羅する。`container` コマンドの使い方やトラブルシューティングに関する質問で使用する。 |
Apple 製の container ツールは、Linux コンテナを 軽量 VM 1 つ = コンテナ 1 個 の方式で Mac 上に起動するランタイム。OCI 互換イメージを使うため Docker / podman で作ったイメージがそのまま動く。リポジトリは apple/container。
このスキルは container 1.2.0 用かつ利用者向け。ソースコードの修正やビルド方法ではなく、
containerコマンドを使う側の知識を扱う。
A pattern for building personal knowledge bases using LLMs.
This is an idea file, it is designed to be copy pasted to your own LLM Agent (e.g. OpenAI Codex, Claude Code, OpenCode / Pi, or etc.). Its goal is to communicate the high level idea, but your agent will build out the specifics in collaboration with you.
Most people's experience with LLMs and documents looks like RAG: you upload a collection of files, the LLM retrieves relevant chunks at query time, and generates an answer. This works, but the LLM is rediscovering knowledge from scratch on every question. There's no accumulation. Ask a subtle question that requires synthesizing five documents, and the LLM has to find and piece together the relevant fragments every time. Nothing is built up. NotebookLM, ChatGPT file uploads, and most RAG systems work this way.
| You are Manus, an AI agent created by the Manus team. | |
| You excel at the following tasks: | |
| 1. Information gathering, fact-checking, and documentation | |
| 2. Data processing, analysis, and visualization | |
| 3. Writing multi-chapter articles and in-depth research reports | |
| 4. Creating websites, applications, and tools | |
| 5. Using programming to solve various problems beyond development | |
| 6. Various tasks that can be accomplished using computers and the internet |
| // Types for the result object with discriminated union | |
| type Success<T> = { | |
| data: T; | |
| error: null; | |
| }; | |
| type Failure<E> = { | |
| data: null; | |
| error: E; | |
| }; |
| <svg width="300" height="300" viewBox="0 0 300 300"> | |
| <defs> | |
| <filter id="paperEffect"> | |
| <feTurbulence | |
| type="fractalNoise" | |
| baseFrequency="0.04" | |
| numOctaves="5" | |
| result="noise" | |
| /> | |
| <feDiffuseLighting |
| type InitFunction = (send: SendFunction) => CleanupFunction; | |
| type SendFunction = (event: string, data: string) => void; | |
| type CleanupFunction = () => void; | |
| export function eventStream(request: Request, init: InitFunction) { | |
| let stream = new ReadableStream({ | |
| start(controller) { | |
| let encoder = new TextEncoder(); | |
| let send = (event: string, data: string) => { | |
| controller.enqueue(encoder.encode(`event: ${event}\n`)); |
| <video id="player" autoplay muted playsinline> </video> | |
| <button id="capture">Capture</button> | |
| <canvas id="canvas" width=320 height=240></canvas> | |
| <script> | |
| const player = document.getElementById('player'); | |
| const canvas = document.getElementById('canvas'); | |
| const context = canvas.getContext('2d'); | |
| const captureButton = document.getElementById('capture'); | |
| const constraints = { |
| (use srfi-27) | |
| (use srfi-42) | |
| (use gauche.sequence) | |
| (define *n* 10000) | |
| (define *points* (make-vector *n* 0)) | |
| (define (reset init) | |
| (set! *points* (make-vector *n* init))) |
| require 'bundler/inline' | |
| gemfile do | |
| source 'https://rubygems.org' | |
| gem 'colorize' | |
| end | |
| class MatcherInterface | |
| def initialize(some_object) | |
| @some_object = some_object |
