動画・画像・音声のスキル

確定した長文投稿パターンAから X 5:2 と note 1280x670 の標準サムネイル2種を作りたいとき、明示指定で冒頭図解も追加したいときに使う。

証憑（画像/PDF）の読み取りから証憑登録・自動仕訳（承認待ち）までの手順

非同期で声を出す。テキストを音声合成してスピーカーから再生する。

画像にグリッド線と座標ラベルを描く。画像全体だと気が散るとき、注目して見るための道具。

画像の一部を切り出す。全体から注目したい場所だけを取り出して、そこに集中するための道具。

吉里吉里Z (kirikiri Z) 本体クラス API のリファレンス。TJS2 で吉里吉里Z 上のスクリプトを書く、レビューする、デバッグするときに使う。Layer / Window / Bitmap / System / Storages / Font / Plugins / Timer / Debug / AsyncTrigger / Scripts / BinaryStream / Matrix32 / Matrix44 / Rect / ImageFunction のコア API、サウンド系 (WaveSoundBuffer / SoundBuffer / VideoOverlay)、DrawDevice (BasicDrawDevice / SDLDrawDevice / OGLDrawDevice / GPUDrawDevice / NullDrawDevice)、OpenGL 描画系 (Canvas / Texture / ShaderProgram / Offscreen / VertexBinder / VertexBuffer)、および主要プラグイン提供クラス (HttpRequest / GdiPlus.* / WIN32Dialog / CSVParser / LineParser / Process / Pad / MenuItem / Unzip / Zip / PSD / SimpleHTTPServer) を網羅。**呼び出されたら必ず「共通パターン」と「クロスカッティング概念」を確認し、必要な詳細クラスは doc/reference/*.md を Read しに行くこと。** TJS2 言語そのものや組み込みクラス (Array / Dictionary / Math 等) は別 skill (`tjs2`) を参照。エンジン内部構造 (C++ 実装、レンダリングパイプライン詳細) は対象外。

Default material, information-density hierarchy, clean-rendering, negative-prompt hygiene, and evidence-preserving photo-repair layer for IM2 / GPT Image 2 / gpt-image-2 / image_gen. Use for clean generation/redraws, artifact cleanup, focal-detail control, atmospheric depth, physically coherent light paths, air scattering, volumetric light, light ratio, material realism, architecture/terrain/hard-surface scene mass and structural grounding, and 企业/公司活动/门店/团队合影/商品/餐饮/证件文档照片修复. Preserve identity, headcount, placement, product facts, text, logo, QR, date, price, and scene evidence; prefer residual blur over invented restoration detail.

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Add image vision to NanoClaw agents. Resizes and processes WhatsApp image attachments, then sends them to Claude as multimodal content blocks.

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Add image vision to NanoClaw agents. Resizes and processes WhatsApp image attachments, then sends them to Claude as multimodal content blocks.

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Find niches, topics, audiences, products, channels, and content angles via deep web search. Use whenever Ahmad says "find me a niche", "hunt niches in X", "what's an underserved audience for Y", "find similar sites/videos to <example>", "research the X market", "what are people building in Y space", "/niche-hunter X", or any phrasing that asks for niche / market / topic / audience / product / channel discovery across the open web. Trusts domain + keyword search; chains web_search → web_fetch / web_extract / web_crawl + reddit_search + search_youtube + github_repo_intel. NEVER uses awesome-list shortcuts. Output shape is FLEXIBLE — list, table, report, suggestions, or normal prose — picked from how Ahmad phrased the ask.

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Quick one-shot lookup over Ahmad's OpenMark bookmark knowledge graph (15k+ items from Edge, LinkedIn, YouTube, Raindrop). Use whenever Ahmad asks "find my bookmarks on X", "what did I save about X", "anything in OpenMark about X", or any single-topic search where he wants results in under 10 seconds. NOT for newsletter drafting or deep research — for those use openmark-deep-research or openmark-newsletter. Triggers on "find my", "what did I save", "openmark", "my bookmarks", "search bookmarks".

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手書きの図(紙・ホワイトボードの写真、スキャン、タブレットのメモ)や、別形式の図版(PNG/JPGのスクショ、PDF/SVG/EPS、PowerPoint・Keynote・draw.io・Excalidrawの図、Mermaid/Graphviz、matplotlib・Excelのグラフ、論文の図)をTikZに起こし、自分のLaTeX文書へそのまま\inputで挿入できる形(.tikz + 必要パッケージ + figure環境)で納品する。座標グリッドで読み取り、元画像との重ね合わせで検証し、文書のプリアンブルへ不足分だけ追記する。「この図をTikZにして」「手書きをtikzで清書」「図をLaTeXで描き直して」「この画像をtikzに起こして論文に入れたい」「pgfplotsで再現」などで使う。

Elite website image-to-code skill for Codex. For visually important web tasks, it must first generate the design image(s) itself, deeply analyze them, then implement the website to match them as closely as possible. In Codex, it must prefer large, readable, section-specific images instead of tiny compressed boards, generate fresh standalone images for sections or detail views instead of cropping old ones, avoid lazy under-generation, avoid cards-inside-cards-inside-cards UI, and keep the hero clean, spacious, readable, and visible on a small laptop.

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Elite frontend image-direction skill for generating premium, conversion-aware website design references. CRITICAL OUTPUT RULE — generate ONE separate horizontal image FOR EVERY section. A landing page with 8 sections produces 8 images. Never compress multiple sections into one image. Enforces composition variety (not always left-text / right-image), background-image freedom, varied CTAs, varied hero scales (giant / mid / mini minimalist), narrative concept spine, second-read moments, and a single consistent palette across all images. Optimized for landing pages, marketing sites, and product comps that developers or coding models can accurately recreate.

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Elite mobile app image-generation skill for creating premium, app-native screen concepts and flows. Designed for iOS, Android, and cross-platform mobile products. Prioritizes clean hierarchy, comfortably readable text, strong multi-screen consistency, controlled color palettes, non-generic creative direction, textured surfaces, image-led composition, tasteful custom iconography, and clean phone mockup framing. By default, screens should be shown inside a subtle premium iPhone or similar phone mockup with a visible frame, while the main focus stays on the app content itself. This skill generates images only. It does not write code.

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Transform audio recordings into professional Markdown documentation with intelligent summaries using LLM integration

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Find and evaluate influencers for brand partnerships, verify authenticity, and track collaboration performance across Instagram, Facebook, YouTube, and TikTok.

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Analyze competitor strategies, content, pricing, ads, and market positioning across Google Maps, Booking.com, Facebook, Instagram, YouTube, and TikTok.

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Discover and track emerging trends across Google Trends, Instagram, Facebook, YouTube, and TikTok to inform content strategy.

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App Store and Google Play screenshot creation with exact platform specs. Covers iOS/Android dimensions, gallery ordering, device mockups, and preview videos. Use for: app store optimization, ASO, app screenshots, app preview, play store listing. Triggers: app store screenshots, aso, app st...

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Understand audience demographics, preferences, behavior patterns, and engagement quality across Facebook, Instagram, YouTube, and TikTok.

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Geracao de imagens humanizadas via Google AI Studio (Gemini). Fotos realistas estilo influencer ou educacional com iluminacao natural e imperfeicoes sutis.

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Generate AI videos with Google Veo, Seedance, Wan, Grok and 40+ models via inference.sh CLI. Models: Veo 3.1, Veo 3, Seedance 1.5 Pro, Wan 2.5, Grok Imagine Video, OmniHuman, Fabric, HunyuanVideo. Capabilities: text-to-video, image-to-video, lipsync, avatar animation, video upscaling, fole...

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AI voice generation, text-to-speech, and voice synthesis via inference.sh CLI. Models: Kokoro TTS, DIA, Chatterbox, Higgs, VibeVoice for natural speech. Capabilities: multiple voices, emotions, accents, long-form narration, conversation. Use for: voiceovers, audiobooks, podcasts, video nar...

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