データ分析、機械学習、LLMアプリ、プロンプト設計（9,160 件）
Automatically translate and sync App Store metadata (description, keywords, what's new, subtitle) to multiple languages using LLM translation and asc CLI. Use when asked to localize an app's App Store listing, translate app descriptions, or add new languages to App Store Connect.
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Resize and validate App Store screenshots with current asc screenshot-size data and macOS sips. Use when preparing or fixing screenshots for App Store Connect submission.
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TanStack Query v5 (React Query) server state management. Use for data fetching, caching, mutations, or encountering v4 migration, stale data, invalidation errors.
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shadcn-vue for Vue/Nuxt with Reka UI components and Tailwind. Use for accessible UI, Auto Form, data tables, charts, or encountering component imports, dark mode, Reka UI errors.
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TypeScript-first schema validation and type inference. Use for validating API requests/responses, form data, env vars, configs, defining type-safe schemas with runtime validation, transforming data, generating JSON Schema for OpenAPI/AI, or encountering missing validation errors, type inference issues, validation error handling problems. Zero dependencies, compact core (~5kb gzipped; zod/mini ~1.9kb).
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| Nuxt 4 server-side development with Nitro: API routes, server middleware, database integration, and backend patterns. Use when: creating server API routes, implementing server middleware, integrating databases (D1, PostgreSQL, Drizzle), handling file uploads, implementing WebSockets, or building backend logic with Nitro.
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| Nuxt 4 data management: composables, data fetching with useFetch/useAsyncData, and state management with useState and Pinia. Use when: creating custom composables, fetching data with useFetch or useAsyncData, managing global state with useState, integrating Pinia, debugging reactive data issues, or implementing SSR-safe state patterns.
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Generate optimized prompts for Gemini 2.5 Flash Image (Nano Banana). Use for image generation, crafting photo prompts, art styles, or multi-turn editing workflows with best practices.
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Nuxt 5 data management with useFetch, useAsyncData, useState, and Pinia. Use when creating composables, fetching data, managing state, or debugging reactive/SSR data issues.
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Pinia Colada data fetching for Vue/Nuxt with useQuery, useMutation. Use for async state, query cache, SSR, or encountering invalidation, hydration, TanStack Vue Query migration errors.
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Offline-first mobile apps with local storage, sync queues, conflict resolution. Use for offline functionality, data sync, connectivity handling, or encountering sync conflicts, queue management, storage limits, network transition errors.
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Automate ML workflows with Airflow, Kubeflow, MLflow. Use for reproducible pipelines, retraining schedules, MLOps, or encountering task failures, dependency errors, experiment tracking issues.
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Train ML models with scikit-learn, PyTorch, TensorFlow. Use for classification/regression, neural networks, hyperparameter tuning, or encountering overfitting, underfitting, convergence issues.
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Progressive Web Apps with service workers, web manifest, offline support, installation prompts. Use for installable web apps, offline functionality, push notifications, or encountering service worker registration, cache strategy, manifest configuration errors.
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Firecrawl v2.5 API for web scraping/crawling to LLM-ready markdown. Use for site extraction, dynamic content, or encountering JavaScript rendering, bot detection, content loading errors.
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Validate at every layer data passes through to make bugs impossible. Use when invalid data causes failures deep in execution, requiring validation at multiple system layers.
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Evaluate JavaScript at bundle time and inline results. Use when optimizing compile-time code generation, embedding files, inlining environment variables, or executing code during the bundling process.
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Use when planning, prompting, producing, reviewing, or improving professional Seedance 2.0 videos, especially product explainers, news explainers, science explainers, and brand films. Turns creative intent into a structured production workflow with shot design, multimodal reference mapping, prompt compilation, continuity management, iteration, post-production planning, and quality gates.
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影视概念美术专家 & 视觉导演技能——从剧本/故事/世界观文字中提取并设计 AI 视频所需的标准化视觉资产提示词。当用户要求"从剧本提取角色/场景/道具/载具提示词"、"生成角色定妆照 prompt"、"生成场景空镜 prompt"、"生成道具/载具/机械资产设定图 prompt"、"为 AI 视频做视觉资产设计"、"拆解剧本出图清单"时使用本技能。产出角色定妆（全身/半身）、场景空镜、道具/载具/机械资产设定图四类提示词，中英双语，含影调定调与色彩科学方案。
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动作打戏 AI 视频提示词设计技能。当用户需要设计具备电影级运镜、节奏感、打击感的武打/战斗片段提示词时使用——覆盖双角色对打、女主 vs 怪兽、近身格斗、载具追逐战、群战、一镜到底、巨型生物/机甲大场面等场景。核心方法论：时序拆段（15 秒拆成 2-3 秒阶段）、动作因果链、环境反馈、视觉资产锁定与参考图映射、音效层。触发词：动作打戏、打戏提示词、武打镜头、战斗片段、打击感、fight scene、对打、动作设计、追车战、群殴、一镜到底。
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Use when a user provides one baseline image and requests game animation frames, sprite sequences, attack/walk/idle/hit/death/casting motion, transparent PNG frames, a spritesheet, keyframe prompts, or consistent whole-character pose animation.
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Use when choosing between engines or models for an agent pipeline and the answer must come from measurement on your own data, not from marketing pages: speech recognition for meeting recordings, the model that turns a transcript into notes, the critic model that checks it. Runs every variant in an isolated container, measures time, cost per hour of input (USD and RUB, with price source and date) and quality (WER/CER and course terms for ASR; code checks plus a judge of a different model for LLM steps), writes results.json/csv and one static analytics page. Triggers on "бенчмарк", "сравни движки", "сколько стоит час записи", "какую модель взять для пайплайна", "benchmark the pipeline", "compare ASR engines".
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Use when user asks for Claude Code usage stats, weekly analytics, project activity summary, or wants to see what projects were worked on. Triggers on "аналитика", "статистика claude", "cc stats", "weekly report", "что делал"
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Orchestrate iterative visual style searches with branch prompts, decision graphs, feedback loops, and final direction selection.
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