執筆・創作のスキル

Git-aware smart revert for tracks, phases, and tasks. Handles rewritten history, finds related commits, and provides safe rollback with multiple confirmation gates.

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Compress large context before reasoning to reduce token usage while preserving evidence. Use this whenever the user mentions huge files, long prompts, RAG payloads, prompt caching, expensive sessions, codebase context, chat history compaction, or wants the same answer quality with fewer tokens.

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Use when analyzing published content (blog posts, social media, newsletters) for sentiment, structural quality, hook effectiveness, readability, topic classification, and engagement correlation. Invoke for daily post analysis, content audits, or engagement driver identification.

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Format commit messages following conventional commits standard. Use when: writing commit messages, git commit, reviewing commit history. Keywords: commit, git, message, conventional, 提交, 訊息, feat, fix, refactor.

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Guide requirement writing, user story creation, and feature specification. Use when: writing requirements, user stories, issues, feature planning. Keywords: requirement, user story, issue, feature, specification, 需求, 功能規劃, 規格.

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Storyboard a papercut script before any code. Writes the Camera / Cut table, one block per scene with frame-level events on each stressed word, the SFX plan and the proof beat. Use for "storyboard this script" or "plan the camera moves and cuts".

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Textum PRD→Scaffold→Story workflow for Codex with low-noise outputs and gate checks.

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Channel Tom di Mino's daimonic voice for writing. Invoke when Tom asks to write prose, essays, tweets, poetry, or technical docs in his own voice—possessed by the daimon, not assisted by it. Triggers on: 'write as me', 'in my voice', 'channel', 'daimon', 'tamarru', 'waltz', or any request for Tom's authentic writing voice.

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Turn product photos and a minimal brief into verified, platform-adapted e-commerce detail-page systems, including product fact review, visual analysis, localized copy, 6-10 module story planning, policy-aware text-free image generation or real-photo routing, deterministic Pillow typography, platform-sized slices, long-page previews, manifests, and automated validation. Supports 淘宝/天猫/京东/拼多多/抖音/小红书/Amazon/AliExpress/Temu/TikTok Shop/eBay/Etsy/Shopify. Use when a user asks for 电商详情页, 商品详情图, 商详设计, A+ content, listing galleries, or a short-input workflow that turns product photos into ready-to-review commerce assets without inventing unsupported claims.

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日本語の文書を、公的ガイドライン準拠の「やさしい日本語」に書き換えるスキル。 「やさしい日本語にして」「やさしい日本語に翻訳して」「外国人にもわかるように書いて」 「平易な日本語にして」「N4レベルの日本語にして」「easy Japanese にして」などで発動する。 「やさしい日本語かチェックして」「判定だけして」「スコアを出して」なら書き換えずに判定だけ行う。 対象はお知らせ・案内・手続き説明・マニュアルなど、在留外国人や日本語学習者にも 読んでほしい説明文。根拠は「在留支援のためのやさしい日本語ガイドライン」 （出入国在留管理庁・文化庁、2020）。二重否定・受身・推測表現・敬語・表記を textlint と prh 辞書で機械検出し、語彙レベル（既定 N4 相当・推定値）を同梱リストで機械判定する。 明晰化（meiseki）とは対象読者が違う。日本語ネイティブ向けの推敲は meiseki を使う。

日本語の文章を「一読で意味が取れる」状態に明晰化するスキル。 「わかりやすく直して」「読みやすくして」「読みにくいので整えて」「AIっぽさを消して」 「ドキュメントを推敲して」「冗長な日本語を削って」「文章を明晰化して」などで発動する。 対象は技術記事・README・設計書・社内ドキュメント・ブログの説明文など説明的な日本語の本文。 対象外はコード本体・SNS の短文・小説や詩などの創作・法務／医療／論文の厳密文。 二重否定・長い連体修飾・「の」の連鎖・過剰な名詞化・冗長表現・埋もれた列挙、 さらに「重要なのは〜」「掘り下げる」などの LLM 定型句や、段落レベルの言い換え反復といった 「日本語ネイティブでも読解負荷の高い構文」を削ぎ落とすことが目的。 声・立場・個性は足さず、明晰さ（明晰＝澄んで分かること）だけを目的とする。

Review public site content for editorial quality, source support, prompt residue, duplicate blocks, translation drift, hidden filler, and human usefulness before SEO or LLM-friendly publication. Use this skill when the user asks to quality-gate news briefs, longform explainers, blog posts, topic pages, project pages, translated content, or generated article drafts without changing the live publishing pipeline.

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Design intentional internal link graphs for SEO, UX, and LLM-readable sites. Use this skill when the user asks for links between short briefs, longform articles, topics, projects, author pages, breadcrumbs, source trails, related stories, orphan-page checks, overlink checks, anchor intent, or validation that a link graph reinforces the canonical content model without creating duplicate story bodies or hidden links.

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Design and build cinematic websites, interactive portfolios, product stories, and real-time 3D experiences with subject-specific art direction and scroll choreography. Use for new builds, redesigns, motion improvements, scroll audits, or storyboards in standalone HTML and existing apps; includes responsive, reduced-motion, and static fallbacks. Not for ordinary dashboards or unrelated animation.

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Specialized prompt-building methodology for content and communications tasks. Provides 11 tested approaches (3 identity, 4 reasoning, 4 output) for writing, editing, content strategy, copywriting, audience analysis, editorial evaluation, cross-channel adaptation, and persuasion design. Use when building a Claude prompt or system prompt for content creation, editorial workflows, or communications tasks. Trigger on: "build a prompt for writing," "prompt for content strategy," "prompt for copywriting," "prompt for blog posts," "prompt for email sequences," "system prompt for editorial," "prompt for messaging framework," "content brief prompt," "prompt for audience analysis," "prompt that produces better content." Do NOT use for writing content directly — this Skill builds prompts that produce better content. Do NOT use for evaluating or scoring existing prompts — use rootnode-prompt-validation if available. Do NOT use for general prompt compilation — use rootnode-prompt-compilation if available.

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行为面试 skill。帮求职者挖掘真实经历、用 STAR/CAR 结构化、映射能力标签、构建可复用的中英双语故事库（Story Bank）；并能接入 JD + 简历，针对具体岗位生成 Top 20 BQ 选题 + 基于真实经历的 STAR 准备模板（HTML 报告）。不是背答案，而是建立可复用的职业叙事体系，让任何行为面试题都能自然作答。关键词：behavioral question, BQ, 行为面试, STAR, 故事库, Amazon LP, 职业故事, tell me about a time, 面试准备, JD 面试题预测, top 20 题。

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Apply WIT (Writing Is Thinking) as a human–LLM collaborative scientific reasoning skill for scientific question formulation, finding-driven research planning, next-experiment selection, Results or Discussion review, claim–evidence and reviewer stress tests, manuscript logic audits, deadline closure, and researcher growth. Use when the user invokes WIT or asks for these question-driven scientific reasoning workflows; do not use for generic copyediting, summarization, or literature search alone.

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ユーザーストーリーを可視化する専門スキル。6つの専門エージェントチームで、 ジャーニーマップの分析から Pencil (.pen) ビジュアル出力まで一気通貫で実行する。 プロダクト情報とターゲットユーザーを入力し、認知→検討→初回利用→習慣化→推薦の 5フェーズで行動・思考・感情・接点・機能・課題・機会・Devアクションを構造化し、 Markdownドキュメントと Pencil ビジュアルジャーニーマップを出力する。 離脱トリガー分析を強化し、ペインポイントと機会を視覚的に強調する。 ペルソナファイルがあれば自動読み込み、なければ手動入力でも動作する。 Use when: ジャーニーマップを可視化したい、ユーザー体験を図で表現したい、 カスタマージャーニーをビジュアル化したい、離脱要因を分析したい、 UXフローを .pen ファイルで出力したい。 Triggers: "ジャーニー", "journey", "ジャーニーマップ", "journey map", "ユーザー体験", "user journey", "UXフロー", "体験設計", "カスタマージャーニー", "customer journey", "可視化", "visualize", "user story", "ユーザーストーリー", "離脱分析", "drop-off"

UX/マーケティング向けのユーザーペルソナを、5つの専門エージェントチームで作成するスキル。 ペルソナ設計、ユーザーリサーチ、ナラティブ執筆、バイアスレビュー、データ検証の 5観点からペルソナをディスカッション型で議論・作成し、Markdownドキュメントとして出力する。 data-critic がライブモデレーターとして矛盾を検出・収束を判定する。 コンテキストファイルで過去のセッションを引き継げる。 Use when: ユーザーペルソナを作りたい、ターゲットユーザーを定義したい、 ペルソナシートを作成したい、UXリサーチ用のペルソナが必要、 マーケティング用のターゲット分析をしたい。 Triggers: "ペルソナ", "persona", "ターゲットユーザー", "target user", "ユーザー像", "ユーザー定義", "user profile", "ペルソナシート", "ターゲット分析", "ユーザーセグメント", "customer profile"

Use when planning, auditing, or speccing a video's motion and visual craft: shot lists, storyboards, color scripts, transitions, easing, kinetic typography, pacing, retention, or animation principles. Triggers: 'video plan', 'shot list', 'storyboard', 'color script', 'motion spec', 'fix the pacing', 'explainer/demo/brand video'. For the spoken words themselves, use script-writer-skill; for in-code UI motion, use frontend-design.

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Review a pull request end-to-end using GitHub CLI. Covers diff analysis, commit history review, CI/CD check verification, severity-leveled feedback (blocking/suggestion/nit/praise), and gh pr review submission. Use when a pull request is assigned for review, performing a self-review before requesting others' input, conducting a second review after feedback is addressed, or auditing a merged PR for post-merge quality assessment.

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Create and maintain a product or project backlog with prioritized items, acceptance criteria, and estimates. Covers user story writing, MoSCoW prioritization, backlog grooming, item splitting, and status tracking. Use when starting a new project and converting scope into actionable items, during ongoing grooming before sprint planning, re-prioritizing after stakeholder feedback or scope changes, or splitting oversized items into implementable pieces.

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Reference Hildegard von Bingen's Physica natural history knowledge. Covers classification of plants, stones, animals, fish, birds, elements, and trees with their medicinal, symbolic, and practical properties. Enables cross- referencing between categories and application guidance. Use when exploring a specific plant, stone, or animal from Hildegard's perspective, researching medieval natural history and cosmology, cross-referencing properties across categories, or integrating Physica knowledge into health, spiritual, or creative practice.

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Stage, commit, and amend changes with conventional commit messages. Covers reviewing changes, selective staging, writing descriptive commit messages using HEREDOC format, and verifying commit history. Use when saving a logical unit of work to version control, creating a commit with a conventional message, amending the most recent commit, or reviewing staged changes before committing.

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