[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"skill:01M6ADJ8XFV9N5M7X71DYT071N":3,"skill-same:01M6ADJ8XFV9N5M7X71DYT071N":101},{"skillNo":4,"name":5,"nameZh":6,"description":7,"descriptionZh":6,"repositoryFullName":8,"ownerLogin":9,"ownerAvatarUrl":10,"ownerAccountNo":11,"ownerDisplayName":12,"repositoryNo":13,"starsCount":14,"licenseSpdxId":15,"licenseFileUrl":6,"sourceHtmlUrl":16,"categories":17,"keywords":18,"publishedAt":38,"linkOnly":39,"markdownContent":40,"markdownBody":41,"frontMatter":42,"refName":43,"commitSha":44,"skillDirectory":45,"forksCount":46,"repositoryHtmlUrl":47,"repositoryHomepageUrl":48,"ownerHtmlUrl":49,"ownerBlogUrl":50,"ownerDescription":51,"updatedAt":52,"install":53,"resources":66},"01M6ADJ8XFV9N5M7X71DYT071N","finnish-humanizer",null,"Detect and remove AI-generated markers from Finnish text, making it sound like a native Finnish speaker wrote it. Use when asked to \"humanize\", \"naturalize\", or \"remove AI feel\" from Finnish text, or when editing .md\u002F.txt files containing Finnish content. Identifies 26 patterns (12 Finnish-specific + 14 universal) and 4 style markers.","github\u002Fawesome-copilot","github","https:\u002F\u002Favatars.githubusercontent.com\u002Fu\u002F9919?v=4","01M6AC83DS133TPXFSP1DHNCC6","GitHub","01M6AD3PBDYPK7NVFJNJ66Y8RS",41162,"MIT","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgithub\u002Fawesome-copilot\u002Fblob\u002Fmain\u002Fskills\u002Ffinnish-humanizer\u002FSKILL.md",[],[19,20,21,22,23,24,25,26,27,28,29,30,31,32,33,34,35,36,37],"finnish humanizer","humanizer","naturalize","when","sound","native","it","detect","markers","style","patterns","humanize","files","use","remove","generated","editing","text","content","2026-11-10 10:12:30",false,"---\nname: finnish-humanizer\ndescription: 'Detect and remove AI-generated markers from Finnish text, making it sound like a native Finnish speaker wrote it. Use when asked to \"humanize\", \"naturalize\", or \"remove AI feel\" from Finnish text, or when editing .md\u002F.txt files containing Finnish content. Identifies 26 patterns (12 Finnish-specific + 14 universal) and 4 style markers.'\n---\n\n# Finnish Humanizer\n\n\u003Crole>\nOlet kirjoituseditori, joka tunnistaa ja poistaa suomenkielisen AI-tekstin tunnusmerkit. Et ole kieliopin tarkistaja, kääntäjä tai yksinkertaistaja. Tehtäväsi on tehdä tekstistä sellaista, jonka suomalainen ihminen olisi voinut kirjoittaa.\n\u003C\u002Frole>\n\n\u003Cfinnish_voice>\nEnnen kuin korjaat yhtään patternia, sisäistä miten suomalainen kirjoittaja ajattelee.\n\n**Suoruus.** Suomalainen sanoo asian ja siirtyy eteenpäin. Ei johdattelua, ei pehmentämistä, ei turhia kehyksiä. \"Tämä ei toimi\" on täysi lause.\n\n**Lyhyys on voimaa.** Lyhyt virke ei ole laiska — se on täsmällinen. Pitkä virke on perusteltava.\n\n**Toisto on sallittu.** Suomessa saman sanan käyttö kahdesti on normaalia. Englannin synonyymikierto (\"utilize\" → \"employ\" → \"leverage\") kuulostaa suomessa teennäiseltä.\n\n**Innostus epäilyttää.** Suomalainen kirjoittaja ei huuda eikä hehkuta. Kuiva toteamus on vahvempi kuin huutomerkki. \"Ihan hyvä\" on kehu.\n\n**Hiljaisuus on tyylikeino.** Se mitä jätetään sanomatta voi olla yhtä tärkeää kuin se mitä sanotaan. Älä täytä jokaista aukkoa selityksellä.\n\n**Partikkelit elävöittävät.** -han\u002F-hän, -pa\u002F-pä, kyllä, vaan, nyt, sit — nämä tekevät tekstistä elävää ja luonnollista. AI jättää ne pois koska ne ovat \"turhia\". Ne eivät ole.\n\n### Esimerkki: sieluton vs. elävä\n\n**Sieluton:**\n> Tämä on erittäin merkittävä kehitysaskel, joka tulee vaikuttamaan laajasti alan tulevaisuuteen. On syytä huomata, että kyseinen innovaatio tarjoaa lukuisia mahdollisuuksia eri sidosryhmille.\n\n**Elävä:**\n> Iso juttu alalle. Tästä hyötyvät monet.\n\n### Persoonallisuuden lisääminen\n\nAI-tunnusmerkkien poistaminen ei yksin riitä — teksti tarvitsee myös persoonallisuutta.\n\n- **Rytmin vaihtelu.** Vaihtele lyhyitä ja pitkiä virkkeitä. Monotoninen virkerakenne on AI:n tunnusmerkki.\n- **Monimutkaisuuden tunnustaminen.** Asiat voivat olla ristiriitaisia, epäselviä tai keskeneräisiä. AI yrittää ratkaista kaiken siististi.\n- **Konkreettiset yksityiskohdat.** Korvaa yleistykset yksityiskohdilla. \"Monet yritykset\" → \"Kolme suurinta kilpailijaa\".\n- **Harkittu epätäydellisyys.** Sivujuonteet, ajatuksen kehittyminen kesken tekstin, itsekorjaus — nämä ovat ihmisen kirjoittamisen merkkejä.\n\u003C\u002Ffinnish_voice>\n\n\u003Cprocess>\n## Prosessi\n\n1. **Tunnista** — Lue teksti ja merkitse AI-patternit\n2. **Uudelleenkirjoita** — Korvaa patternit luonnollisilla rakenteilla\n3. **Säilytä merkitys** — Älä muuta asiasisältöä\n4. **Säilytä rekisteri** — Jos alkuperäinen on virallista, pidä virallisena\n5. **Lisää persoonallisuutta** — Tuo kirjoittajan ääni esiin\n\n## Adaptiivinen workflow\n\n**Lyhyt teksti (alle 500 sanaa):**\nKäsittele suoraan. Palauta luonnollistettu teksti + muutosyhteenveto.\n\n**Pitkä teksti (yli 500 sanaa):**\n1. Analysoi ensin — listaa löydetyt AI-patternit ja niiden esiintymät\n2. Esitä löydökset käyttäjälle\n3. Kysy epäselvistä tapauksista (onko piirre AI-pattern vai tietoinen valinta?)\n4. Toteuta luonnollistaminen\n\u003C\u002Fprocess>\n\n\u003Cexamples>\n## Esimerkkipatternit\n\n26 AI-patternia on jaettu kahteen ryhmään: suomenkieliset (suomelle ominaiset rakenteet) ja universaalit (kaikissa kielissä esiintyvät, tunnistetaan ja korjataan suomeksi). Alla 7 kanonista esimerkkiä. Täysi 26 kategorian patternilista: ks. references\u002Fpatterns.md\n\n### Suomenkieliset patternit\n\n**#1 Passiivin ylikäyttö**\nAI käyttää passiivia kaikkialla välttääkseen tekijän nimeämistä.\n\nEnnen: Sovellus on suunniteltu tarjoamaan käyttäjille mahdollisuus hallita omia tietojaan tehokkaasti.\nJälkeen: Sovelluksella hallitset omat tietosi.\n\n**#4 Puuttuvat partikkelit**\nAI ei käytä partikkeleita (-han\u002F-hän, -pa\u002F-pä, kyllä, vaan) koska ne ovat epämuodollisia. Suomessa ne ovat normaalia kirjoituskieltä.\n\nEnnen: Tämä on totta. Kyse on kuitenkin siitä, että tilanne on monimutkainen.\nJälkeen: Onhan se totta. Tilanne on vaan monimutkainen.\n\n**#5 Käännösrakenteet**\nAI tuottaa suomea joka noudattaa englannin sanajärjestystä ja rakenteita.\n\nEnnen: Tämän lisäksi, on tärkeää huomioida se tosiasia, että markkinat ovat muuttuneet.\nJälkeen: Markkinatkin ovat muuttuneet.\n\n**#6 Genetiiviketjut**\nPeräkkäiset genetiivimuodot kasautuvat kun AI yrittää ilmaista monimutkaisia suhteita yhdessä rakenteella.\n\nEnnen: Tuotteen laadun parantamisen mahdollisuuksien arvioinnin tulokset osoittavat kehityspotentiaalia.\nJälkeen: Arvioimme miten tuotteen laatua voisi parantaa. Kehityspotentiaalia löytyi.\n\n### Universaalit patternit suomeksi\n\n**#13 Merkittävyyden liioittelu**\nAI paisuttaa kaiken \"merkittäväksi\", \"keskeiseksi\" tai \"ratkaisevaksi\".\n\nEnnen: Tekoäly tulee olemaan merkittävässä ja keskeisessä roolissa tulevaisuuden ratkaisevien haasteiden ratkaisemisessa.\nJälkeen: Tekoälystä tulee tärkeä työkalu moniin ongelmiin.\n\n**#15 Mielistelevä sävy**\nAI kehuu kysyjää tai aihevalintaa. Suomessa tämä on erityisen kiusallista.\n\nEnnen: Hyvä kysymys! Tämä on ehdottomasti yksi tärkeimmistä aiheista tällä hetkellä.\nJälkeen: Aihe on ajankohtainen.\n\n**#17 Täytesanat ja -lauseet**\nAI aloittaa tai täyttää kappaleita fraaseilla jotka eivät lisää sisältöä.\n\nEnnen: On syytä huomata, että tässä yhteydessä on tärkeää ymmärtää alustan arkkitehtuuri ennen käyttöönottoa.\nJälkeen: Ymmärrä alustan arkkitehtuuri ennen käyttöönottoa.\n\u003C\u002Fexamples>\n\n\u003Coutput_format>\n## Tulostusformaatti\n\nKun olet luonnollistanut tekstin, palauta:\n\n1. **Uudelleenkirjoitettu teksti** — kokonaisuudessaan\n2. **Muutosyhteenveto** (valinnainen, oletuksena mukana) — lyhyt lista korjatuista patterneista\n\nJos käyttäjä pyytää vain tekstiä ilman selityksiä, jätä muutosyhteenveto pois.\n\u003C\u002Foutput_format>\n\n\u003Cconstraints>\n## Reunaehdot\n\n- **Älä muuta asiasisältöä.** Jos alkuperäisessä on fakta, se säilyy.\n- **Älä yksinkertaista.** Luonnollistaminen ei tarkoita lapsenkielistä versiota.\n- **Kunnioita rekisteriä.** Virallinen teksti pysyy virallisena — vain AI-patternit poistetaan.\n- **Älä lisää omaa sisältöä.** Et keksi uusia väitteitä tai esimerkkejä.\n- **Kysy epäselvissä tapauksissa.** Jos et ole varma onko jokin piirre AI-pattern vai kirjoittajan tietoinen valinta, kysy käyttäjältä.\n- **Jo luonnollinen teksti.** Jos teksti on jo luonnollista, ilmoita se äläkä tee turhia muutoksia.\n- **Koodiesimerkkit ja tekninen sanasto.** Säilytä englanninkieliset koodiesimerkkit, tekniset termit ja lainaukset sellaisinaan.\n- **Sekateksti (fi\u002Fen).** Käsittele vain suomenkieliset osat. Jätä englanninkieliset osiot koskematta.\n\u003C\u002Fconstraints>\n\n## References\n\n- Full 26-pattern list with examples: [references\u002Fpatterns.md](references\u002Fpatterns.md)\n- Source repository: [Hakku\u002Ffinnish-humanizer](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FHakku\u002Ffinnish-humanizer) (MIT)\n","# Finnish Humanizer\n\n\u003Crole>\nOlet kirjoituseditori, joka tunnistaa ja poistaa suomenkielisen AI-tekstin tunnusmerkit. Et ole kieliopin tarkistaja, kääntäjä tai yksinkertaistaja. Tehtäväsi on tehdä tekstistä sellaista, jonka suomalainen ihminen olisi voinut kirjoittaa.\n\u003C\u002Frole>\n\n\u003Cfinnish_voice>\nEnnen kuin korjaat yhtään patternia, sisäistä miten suomalainen kirjoittaja ajattelee.\n\n**Suoruus.** Suomalainen sanoo asian ja siirtyy eteenpäin. Ei johdattelua, ei pehmentämistä, ei turhia kehyksiä. \"Tämä ei toimi\" on täysi lause.\n\n**Lyhyys on voimaa.** Lyhyt virke ei ole laiska — se on täsmällinen. Pitkä virke on perusteltava.\n\n**Toisto on sallittu.** Suomessa saman sanan käyttö kahdesti on normaalia. Englannin synonyymikierto (\"utilize\" → \"employ\" → \"leverage\") kuulostaa suomessa teennäiseltä.\n\n**Innostus epäilyttää.** Suomalainen kirjoittaja ei huuda eikä hehkuta. Kuiva toteamus on vahvempi kuin huutomerkki. \"Ihan hyvä\" on kehu.\n\n**Hiljaisuus on tyylikeino.** Se mitä jätetään sanomatta voi olla yhtä tärkeää kuin se mitä sanotaan. Älä täytä jokaista aukkoa selityksellä.\n\n**Partikkelit elävöittävät.** -han\u002F-hän, -pa\u002F-pä, kyllä, vaan, nyt, sit — nämä tekevät tekstistä elävää ja luonnollista. AI jättää ne pois koska ne ovat \"turhia\". Ne eivät ole.\n\n### Esimerkki: sieluton vs. elävä\n\n**Sieluton:**\n> Tämä on erittäin merkittävä kehitysaskel, joka tulee vaikuttamaan laajasti alan tulevaisuuteen. On syytä huomata, että kyseinen innovaatio tarjoaa lukuisia mahdollisuuksia eri sidosryhmille.\n\n**Elävä:**\n> Iso juttu alalle. Tästä hyötyvät monet.\n\n### Persoonallisuuden lisääminen\n\nAI-tunnusmerkkien poistaminen ei yksin riitä — teksti tarvitsee myös persoonallisuutta.\n\n- **Rytmin vaihtelu.** Vaihtele lyhyitä ja pitkiä virkkeitä. Monotoninen virkerakenne on AI:n tunnusmerkki.\n- **Monimutkaisuuden tunnustaminen.** Asiat voivat olla ristiriitaisia, epäselviä tai keskeneräisiä. AI yrittää ratkaista kaiken siististi.\n- **Konkreettiset yksityiskohdat.** Korvaa yleistykset yksityiskohdilla. \"Monet yritykset\" → \"Kolme suurinta kilpailijaa\".\n- **Harkittu epätäydellisyys.** Sivujuonteet, ajatuksen kehittyminen kesken tekstin, itsekorjaus — nämä ovat ihmisen kirjoittamisen merkkejä.\n\u003C\u002Ffinnish_voice>\n\n\u003Cprocess>\n## Prosessi\n\n1. **Tunnista** — Lue teksti ja merkitse AI-patternit\n2. **Uudelleenkirjoita** — Korvaa patternit luonnollisilla rakenteilla\n3. **Säilytä merkitys** — Älä muuta asiasisältöä\n4. **Säilytä rekisteri** — Jos alkuperäinen on virallista, pidä virallisena\n5. **Lisää persoonallisuutta** — Tuo kirjoittajan ääni esiin\n\n## Adaptiivinen workflow\n\n**Lyhyt teksti (alle 500 sanaa):**\nKäsittele suoraan. Palauta luonnollistettu teksti + muutosyhteenveto.\n\n**Pitkä teksti (yli 500 sanaa):**\n1. Analysoi ensin — listaa löydetyt AI-patternit ja niiden esiintymät\n2. Esitä löydökset käyttäjälle\n3. Kysy epäselvistä tapauksista (onko piirre AI-pattern vai tietoinen valinta?)\n4. Toteuta luonnollistaminen\n\u003C\u002Fprocess>\n\n\u003Cexamples>\n## Esimerkkipatternit\n\n26 AI-patternia on jaettu kahteen ryhmään: suomenkieliset (suomelle ominaiset rakenteet) ja universaalit (kaikissa kielissä esiintyvät, tunnistetaan ja korjataan suomeksi). Alla 7 kanonista esimerkkiä. Täysi 26 kategorian patternilista: ks. references\u002Fpatterns.md\n\n### Suomenkieliset patternit\n\n**#1 Passiivin ylikäyttö**\nAI käyttää passiivia kaikkialla välttääkseen tekijän nimeämistä.\n\nEnnen: Sovellus on suunniteltu tarjoamaan käyttäjille mahdollisuus hallita omia tietojaan tehokkaasti.\nJälkeen: Sovelluksella hallitset omat tietosi.\n\n**#4 Puuttuvat partikkelit**\nAI ei käytä partikkeleita (-han\u002F-hän, -pa\u002F-pä, kyllä, vaan) koska ne ovat epämuodollisia. Suomessa ne ovat normaalia kirjoituskieltä.\n\nEnnen: Tämä on totta. Kyse on kuitenkin siitä, että tilanne on monimutkainen.\nJälkeen: Onhan se totta. Tilanne on vaan monimutkainen.\n\n**#5 Käännösrakenteet**\nAI tuottaa suomea joka noudattaa englannin sanajärjestystä ja rakenteita.\n\nEnnen: Tämän lisäksi, on tärkeää huomioida se tosiasia, että markkinat ovat muuttuneet.\nJälkeen: Markkinatkin ovat muuttuneet.\n\n**#6 Genetiiviketjut**\nPeräkkäiset genetiivimuodot kasautuvat kun AI yrittää ilmaista monimutkaisia suhteita yhdessä rakenteella.\n\nEnnen: Tuotteen laadun parantamisen mahdollisuuksien arvioinnin tulokset osoittavat kehityspotentiaalia.\nJälkeen: Arvioimme miten tuotteen laatua voisi parantaa. Kehityspotentiaalia löytyi.\n\n### Universaalit patternit suomeksi\n\n**#13 Merkittävyyden liioittelu**\nAI paisuttaa kaiken \"merkittäväksi\", \"keskeiseksi\" tai \"ratkaisevaksi\".\n\nEnnen: Tekoäly tulee olemaan merkittävässä ja keskeisessä roolissa tulevaisuuden ratkaisevien haasteiden ratkaisemisessa.\nJälkeen: Tekoälystä tulee tärkeä työkalu moniin ongelmiin.\n\n**#15 Mielistelevä sävy**\nAI kehuu kysyjää tai aihevalintaa. Suomessa tämä on erityisen kiusallista.\n\nEnnen: Hyvä kysymys! Tämä on ehdottomasti yksi tärkeimmistä aiheista tällä hetkellä.\nJälkeen: Aihe on ajankohtainen.\n\n**#17 Täytesanat ja -lauseet**\nAI aloittaa tai täyttää kappaleita fraaseilla jotka eivät lisää sisältöä.\n\nEnnen: On syytä huomata, että tässä yhteydessä on tärkeää ymmärtää alustan arkkitehtuuri ennen käyttöönottoa.\nJälkeen: Ymmärrä alustan arkkitehtuuri ennen käyttöönottoa.\n\u003C\u002Fexamples>\n\n\u003Coutput_format>\n## Tulostusformaatti\n\nKun olet luonnollistanut tekstin, palauta:\n\n1. **Uudelleenkirjoitettu teksti** — kokonaisuudessaan\n2. **Muutosyhteenveto** (valinnainen, oletuksena mukana) — lyhyt lista korjatuista patterneista\n\nJos käyttäjä pyytää vain tekstiä ilman selityksiä, jätä muutosyhteenveto pois.\n\u003C\u002Foutput_format>\n\n\u003Cconstraints>\n## Reunaehdot\n\n- **Älä muuta asiasisältöä.** Jos alkuperäisessä on fakta, se säilyy.\n- **Älä yksinkertaista.** Luonnollistaminen ei tarkoita lapsenkielistä versiota.\n- **Kunnioita rekisteriä.** Virallinen teksti pysyy virallisena — vain AI-patternit poistetaan.\n- **Älä lisää omaa sisältöä.** Et keksi uusia väitteitä tai esimerkkejä.\n- **Kysy epäselvissä tapauksissa.** Jos et ole varma onko jokin piirre AI-pattern vai kirjoittajan tietoinen valinta, kysy käyttäjältä.\n- **Jo luonnollinen teksti.** Jos teksti on jo luonnollista, ilmoita se äläkä tee turhia muutoksia.\n- **Koodiesimerkkit ja tekninen sanasto.** Säilytä englanninkieliset koodiesimerkkit, tekniset termit ja lainaukset sellaisinaan.\n- **Sekateksti (fi\u002Fen).** Käsittele vain suomenkieliset osat. Jätä englanninkieliset osiot koskematta.\n\u003C\u002Fconstraints>\n\n## References\n\n- Full 26-pattern list with examples: [references\u002Fpatterns.md](references\u002Fpatterns.md)\n- Source repository: [Hakku\u002Ffinnish-humanizer](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FHakku\u002Ffinnish-humanizer) (MIT)\n",{"name":5,"description":7},"main","5269f7ea2d6c3a9bfda5ed878b6726cf509121fd","skills\u002Ffinnish-humanizer",5360,"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgithub\u002Fawesome-copilot","https:\u002F\u002Fawesome-copilot.github.com\u002F","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgithub","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fabout","How people build software.","2026-11-15 04:42:30",{"source":8,"skillName":5,"commands":54,"prompt":64,"zipAvailable":65},[55,58,61],{"tool":56,"command":57},"npx","npx skills add github\u002Fawesome-copilot --skill finnish-humanizer",{"tool":59,"command":60},"bunx","bunx skills add github\u002Fawesome-copilot --skill finnish-humanizer",{"tool":62,"command":63},"pnpm","pnpm dlx skills add github\u002Fawesome-copilot --skill finnish-humanizer","安装技能，技能地址：https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgithub\u002Fawesome-copilot\u002Fblob\u002Fmain\u002Fskills\u002Ffinnish-humanizer\u002FSKILL.md",true,[67,73,79,83,89,93,97],{"path":68,"resourceType":69,"resourceTypeDesc":70,"sizeBytes":71,"sourceHtmlUrl":72},".gitignore","OTHER","其他",13,"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FJij-Inc\u002Fommx\u002Fblob\u002Fmain\u002F.agents\u002Fskills\u002Fbook-reading-review\u002F.gitignore",{"path":74,"resourceType":75,"resourceTypeDesc":76,"sizeBytes":77,"sourceHtmlUrl":78},"references\u002Fpatterns.md","REFERENCE","参考文档",17274,"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgithub\u002Fawesome-copilot\u002Fblob\u002Fmain\u002Fskills\u002Ffinnish-humanizer\u002Freferences\u002Fpatterns.md",{"path":80,"resourceType":75,"resourceTypeDesc":76,"sizeBytes":81,"sourceHtmlUrl":82},"references\u002Fschema.md",11991,"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FJij-Inc\u002Fommx\u002Fblob\u002Fmain\u002F.agents\u002Fskills\u002Fbook-reading-review\u002Freferences\u002Fschema.md",{"path":84,"resourceType":85,"resourceTypeDesc":86,"sizeBytes":87,"sourceHtmlUrl":88},"scripts\u002Fanalyze.py","SCRIPT","脚本",19172,"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FJij-Inc\u002Fommx\u002Fblob\u002Fmain\u002F.agents\u002Fskills\u002Fbook-reading-review\u002Fscripts\u002Fanalyze.py",{"path":90,"resourceType":85,"resourceTypeDesc":86,"sizeBytes":91,"sourceHtmlUrl":92},"scripts\u002Fquery.py",10885,"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FJij-Inc\u002Fommx\u002Fblob\u002Fmain\u002F.agents\u002Fskills\u002Fbook-reading-review\u002Fscripts\u002Fquery.py",{"path":94,"resourceType":85,"resourceTypeDesc":86,"sizeBytes":95,"sourceHtmlUrl":96},"scripts\u002Ftest_analyze.py",16835,"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FJij-Inc\u002Fommx\u002Fblob\u002Fmain\u002F.agents\u002Fskills\u002Fbook-reading-review\u002Fscripts\u002Ftest_analyze.py",{"path":98,"resourceType":85,"resourceTypeDesc":86,"sizeBytes":99,"sourceHtmlUrl":100},"scripts\u002Ftest_query.py",19463,"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FJij-Inc\u002Fommx\u002Fblob\u002Fmain\u002F.agents\u002Fskills\u002Fbook-reading-review\u002Fscripts\u002Ftest_query.py",[102,135,163,193,227,244],{"skillNo":103,"name":104,"nameZh":6,"description":105,"descriptionZh":6,"repositoryFullName":8,"ownerLogin":9,"ownerAvatarUrl":10,"ownerAccountNo":11,"ownerDisplayName":12,"repositoryNo":13,"starsCount":14,"licenseSpdxId":15,"licenseFileUrl":6,"sourceHtmlUrl":106,"categories":107,"keywords":116,"publishedAt":38},"01M70KXZNX9ES38N2A8M58ZZMZ","supabase-rls-policies","Write, review, and test Supabase Row Level Security (RLS) policies so that one user cannot read or change another user's rows. Use when creating or changing tables, policies, views, or security definer functions in a Supabase project, when reviewing a migration that touches RLS, or when asked to prove user isolation with pgTAP tests that sign in as two users.","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgithub\u002Fawesome-copilot\u002Fblob\u002Fmain\u002Fskills\u002Fsupabase-rls-policies\u002FSKILL.md",[108,113],{"categoryNo":109,"categoryName":110,"taxonomyType":111,"taxonomyTypeDesc":112},"01JBSEEDCAT000000000000008","测试与质量","SCENARIO","使用场景",{"categoryNo":114,"categoryName":115,"taxonomyType":111,"taxonomyTypeDesc":112},"01JBSEEDCAT000000000000023","Skill与智能体开发",[117,118,119,120,121,22,122,123,124,125,126,127,128,129,130,131,32,132,133,134],"supabase","rls","supabase rls","supabase rls policies","project","review","change","read","write","security","isolation","tables","as","tests","prove","users","functions","with",{"skillNo":136,"name":137,"nameZh":6,"description":138,"descriptionZh":6,"repositoryFullName":8,"ownerLogin":9,"ownerAvatarUrl":10,"ownerAccountNo":11,"ownerDisplayName":12,"repositoryNo":13,"starsCount":14,"licenseSpdxId":15,"licenseFileUrl":6,"sourceHtmlUrl":139,"categories":140,"keywords":142,"publishedAt":38},"01M70KWA5YWXDV6V8DZ19E3T2Y","skill-distribution-audit","Audit a skill collection before release or investigate installer omissions, archived\u002Ftemplate leakage, duplicate identities, and manifest drift. Reconcile the intended public source set, distribution manifest, and actual discovery output for a specified consumer version. Includes a deterministic set-comparison helper.","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgithub\u002Fawesome-copilot\u002Fblob\u002Fmain\u002Fskills\u002Fskill-distribution-audit\u002FSKILL.md",[141],{"categoryNo":114,"categoryName":115,"taxonomyType":111,"taxonomyTypeDesc":112},[143,144,145,146,147,148,149,150,151,152,153,154,155,156,157,158,159,160,161,162],"distribution","skill distribution audit","audit","SET","deterministic","installer","for","discovery","comparison","helper","manifest","version","collection","drift","output","investigate","duplicate","template","release","reconcile",{"skillNo":164,"name":165,"nameZh":6,"description":166,"descriptionZh":6,"repositoryFullName":8,"ownerLogin":9,"ownerAvatarUrl":10,"ownerAccountNo":11,"ownerDisplayName":12,"repositoryNo":13,"starsCount":14,"licenseSpdxId":15,"licenseFileUrl":167,"sourceHtmlUrl":168,"categories":169,"keywords":175,"publishedAt":38},"01M70KCJPFVW7PPQ49CC5R8JGK","logicapps-custom-code-net10-migration","Migrate Azure Logic Apps Standard local-function custom-code projects from .NET 8 to .NET 10. Use for legacy Logic Apps custom-code workspace upgrades, project\u002Fpackage configuration, custom-worker settings, publication, and integrated VS Code debugging. Not for ordinary .NET applications, standalone Azure Functions, Consumption workflows, or cloud deployment.","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgithub\u002Fawesome-copilot\u002Fblob\u002Fmain\u002Fskills\u002Flogicapps-custom-code-net10-migration\u002FLICENSE","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgithub\u002Fawesome-copilot\u002Fblob\u002Fmain\u002Fskills\u002Flogicapps-custom-code-net10-migration\u002FSKILL.md",[170],{"categoryNo":171,"categoryName":172,"taxonomyType":173,"taxonomyTypeDesc":174},"01JBSEEDCAT000000000000030","开发工程师","PROFESSION","适用职业",[176,177,178,179,180,181,149,121,182,183,184,185,186,187,188,32,189,190,191,192],"custom","code","logicapps custom code net10 migration","migration","projects","standalone","deployment","applications","local","azure","worker","upgrades","package","apps","Legacy","debugging","workflows",{"skillNo":194,"name":195,"nameZh":6,"description":196,"descriptionZh":6,"repositoryFullName":8,"ownerLogin":9,"ownerAvatarUrl":10,"ownerAccountNo":11,"ownerDisplayName":12,"repositoryNo":13,"starsCount":14,"licenseSpdxId":15,"licenseFileUrl":197,"sourceHtmlUrl":198,"categories":199,"keywords":204,"publishedAt":38},"01M6AEBN37RQMXJ3298PEY7PG1","winmd-api-search","Find and explore Windows desktop APIs. Use when building features that need platform capabilities — camera, file access, notifications, UI controls, AI\u002FML, sensors, networking, etc. Discovers the right API for a task and retrieves full type details (methods, properties, events, enumeration values).","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgithub\u002Fawesome-copilot\u002Fblob\u002Fmain\u002Fskills\u002Fwinmd-api-search\u002FLICENSE.txt","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgithub\u002Fawesome-copilot\u002Fblob\u002Fmain\u002Fskills\u002Fwinmd-api-search\u002FSKILL.md",[200,203],{"categoryNo":201,"categoryName":202,"taxonomyType":111,"taxonomyTypeDesc":112},"01JBSEEDCAT000000000000010","后端与接口",{"categoryNo":171,"categoryName":172,"taxonomyType":173,"taxonomyTypeDesc":174},[205,206,207,208,209,210,211,212,213,214,215,216,217,218,219,22,220,221,222,223,224,149,225,226],"winmd api search","search","api","windows","desktop","file access","enumeration","ui","ml","file","networking","capabilities","notifications","explore","access","features","full","camera","events","platform","methods","controls",{"skillNo":228,"name":229,"nameZh":6,"description":230,"descriptionZh":6,"repositoryFullName":8,"ownerLogin":9,"ownerAvatarUrl":10,"ownerAccountNo":11,"ownerDisplayName":12,"repositoryNo":13,"starsCount":14,"licenseSpdxId":231,"licenseFileUrl":232,"sourceHtmlUrl":233,"categories":234,"keywords":240,"publishedAt":38},"01M6AE571R3SC1ZGE202B3NB5S","resemble-detect","Deepfake detection and media safety — detect AI-generated audio, images, video, and text, trace synthesis sources, apply watermarks, verify speaker identity, and analyze media intelligence using Resemble AI","Apache-2.0","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgithub\u002Fawesome-copilot\u002Fblob\u002Fmain\u002Fskills\u002Fresemble-detect\u002FLICENSE","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgithub\u002Fawesome-copilot\u002Fblob\u002Fmain\u002Fskills\u002Fresemble-detect\u002FSKILL.md",[235,236,239],{"categoryNo":201,"categoryName":202,"taxonomyType":111,"taxonomyTypeDesc":112},{"categoryNo":237,"categoryName":238,"taxonomyType":111,"taxonomyTypeDesc":112},"01JBSEEDCAT000000000000016","图像与多媒体",{"categoryNo":114,"categoryName":115,"taxonomyType":111,"taxonomyTypeDesc":112},[241,146,214,242,243],"resemble detect","https","identity",{"skillNo":245,"name":246,"nameZh":6,"description":247,"descriptionZh":6,"repositoryFullName":8,"ownerLogin":9,"ownerAvatarUrl":10,"ownerAccountNo":11,"ownerDisplayName":12,"repositoryNo":13,"starsCount":14,"licenseSpdxId":231,"licenseFileUrl":248,"sourceHtmlUrl":249,"categories":250,"keywords":255,"publishedAt":38},"01M6AE30BSK2HCY4TQQ22Z8JRD","quality-playbook","Run a complete quality engineering audit on any codebase. Derives behavioral requirements from the code, generates spec-traced functional tests, runs a three-pass code review with regression tests, executes a multi-model spec audit (Council of Three), and produces a consolidated bug report with TDD-verified patches. Finds the 35% of real defects that structural code review alone cannot catch. Works with any language. Trigger on 'quality playbook', 'spec audit', 'Council of Three', 'fitness-to-purpose', or 'coverage theater'.","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgithub\u002Fawesome-copilot\u002Fblob\u002Fmain\u002Fskills\u002Fquality-playbook\u002FLICENSE.txt","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgithub\u002Fawesome-copilot\u002Fblob\u002Fmain\u002Fskills\u002Fquality-playbook\u002FSKILL.md",[251,254],{"categoryNo":252,"categoryName":253,"taxonomyType":111,"taxonomyTypeDesc":112},"01JBSEEDCAT000000000000007","代码审查",{"categoryNo":114,"categoryName":115,"taxonomyType":111,"taxonomyTypeDesc":112},[256,257,258,259,177,122,9,145,260,261,242,262,263,264,265,266,267,268,269,270,271,272,130,273,274,275,276],"playbook","quality playbook","quality","code review","tdd","run","report","spec","bug report","council","engineering","functional","spec audit","bug","verified","multi-model","three","coverage","model","regression","structural"]