仕事効率化のスキル

Execute plans via autonomous agents with two-stage review per task. Use for complex implementations requiring quality gates.

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Creates and registers templates for agents, skills, workflows, hooks, and code patterns. Handles post-creation catalog updates, consuming skill integration, and README registration. Use when creating new template types or standardizing patterns.

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Protocol for task synchronization, context handoff, and cross-session coordination using Claude Code task tools. Ensures agents properly update tasks with findings and enables seamless work continuation.

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Agent task delegation patterns — spawn protocols, handoff metadata, drain gate, parallel limits, and model selection for multi-agent orchestration

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Detect project maturity stage (new/early/mid/mature) from file structure and route to appropriate onboarding workflow

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Workflow recovery protocol for resuming workflows after context loss, session interruption, or errors. Handles state reconstruction, artifact recovery, and seamless workflow continuation.

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Python dependency management with Poetry and Rye -- lockfile-driven workflows, dependency groups, monorepo patterns, and migration paths. Covers pyproject.toml-centric packaging for projects not yet on uv.

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Verifies implementation plan quality across 8 dimensions (requirement-coverage, task-completeness, dependency-validity, scope-sanity, artifact-wiring, risk-assessment, testability, estimation-quality) and returns pass/fail with per-dimension scores.

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Schedule recurring tasks and heartbeat monitoring using Claude Code's cron system (CronCreate/CronList/CronDelete). Implements the Agentic Heartbeat Pattern for ecosystem health monitoring.

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Structured workflow for upgrading Next.js applications across major versions. Use when migrating a Next.js project from one major version to another (e.g., 13 to 14, 14 to 15, 15 to 16). Covers codemod automation, breaking change detection, incremental migration paths, and post-upgrade validation.

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Feed actual task results back into agent memory for calibration. Compares predicted vs actual outcomes, records accuracy scores, and tracks estimation quality, prediction quality, and decision quality over time to improve future agent performance.

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Outlines the monorepo structure and tooling conventions, emphasizing the use of Taskfile.yml, and proper handling of environment variables.

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Linear project management - issues, projects, cycles, and roadmaps. Use for Linear-related tasks like managing issues, tracking sprints, and organizing projects.

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Verify that task outputs actually achieve stated goals through 4 progressive levels of verification

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Implement GitOps workflows with ArgoCD and Flux for automated, declarative Kubernetes deployments with continuous reconciliation. Use when implementing GitOps practices, automating Kubernetes deployments, or setting up declarative infrastructure management.

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Creates and registers hooks for the Claude Code framework. Handles pre/post tool execution, validation, memory, and session hooks. Use when new validation, safety, or automation hooks are needed.

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Gate for HIGH/EPIC tasks that validates plan completeness and architecture compliance before implementation begins

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Google Workspace integration skill for Gmail, Calendar, Drive, Docs, and Sheets via Python client libraries and MCP servers

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Start and manage the full heartbeat ecosystem for agent-studio. Registers all 7 heartbeat loops plus auto-reschedule task via CronCreate to keep the agent ecosystem healthy, indexed, informed, and connected.

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Load and synthesize framework architecture context for reflection and planning tasks.

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Decision framework for agents to determine WHEN and WHETHER to use Claude Code's native cron scheduler (CronCreate/CronList/CronDelete) vs OS cron, GitHub Actions, or simple Task() delegation.

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AI-based complexity assessment for task analysis. Use when determining the appropriate workflow, phases, and validation depth for a task.

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Validate whether a proposed new artifact is feasible in the current stack before creator workflows run.

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Creates specialized AI agents on-demand when no existing agent matches a request. Use when the Router cannot find a suitable agent for a task. Enables self-evolution by generating persistent agents.

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