プロンプト原文・禁止ワード表・カメラのルールはそのまま使えるが、モデル順位はMagnific社内チームの経験談で、公開された検証方法はない。
著者自身が本稿で2つのスキルを実装している。原文タイトル末尾の「ほとんどの場合（mostly）」という留保には、それだけの重みがある。
単にAIに言及されるだけでなく、実際の会員登録や課金に繋げることが成功の基準です。「Xとは何か」の解説をやめ、「最高のX」のポジションを狙うことが本質となります。
社内では4つのSkillsがリレー形式で動きます。bugを検出し、diffを整理し、アプリを実際に起動して確認、UIに触れた変更ならデザイン規範も再チェックします。
ルールを判断力に、実例をインターフェースに置き換えることで、あるツールの説明文は約9100字から一文とenum一つにまで圧縮されました。
付属のテンプレートとプロンプトはオープンソース化済み。Bunの移行では非キャッシュ入力トークンを59億消費し、API価格換算で約16.5万ドルに達しました。
オープンソースの学習手順書が、教師ありファインチューニング・選好アラインメント・報酬スコアリングの3つの学習ルートとLoRAパラメータをあらかじめ固定。Unslothと組み合わせれば、8GBのコンシューマー向けGPU1枚から始められます。
pols.devが約8.7万文字のMarkdownを公開。生成UIの定型を列挙し、正面の処方も示す。エージェント別インストール、またはファイルをダウンロード。
コアskill 1つ、設計コマンド23本、アンチパターン一覧、CIに載せられるslop検出。本サイトがやり方、/slopが「一眼でAI」なUI定型を並べる。