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PDFからのテキスト抽出や文書の結合・分割、MarkdownやHTMLからのPDF作成を支援します。ページ数や文書情報の確認、大きなファイルのページ単位の処理も扱います。

• PDFの本文を抽出したいとき
• 複数のPDFを一つにまとめたいとき
• PDFをページごとに分割したいとき

コードの不具合や脆弱性、性能、保守性を点検します。テストの妥当性も確認し、問題の影響と修正案、改善点、マージ可否の判断を整理したレビューを作成します。

• マージ前の変更レビュー
• 不具合や境界条件を確認したいとき
• 脆弱性や依存関係の点検

Claudeから外部サービスやデータを利用するためのMCPサーバーを作成します。PythonやTypeScriptでの実装、接続設定、動作確認まで扱います。

• Claudeに独自ツールを追加したいとき
• 外部APIと連携したいとき
• データベースや設定情報の参照

業務や調査、創作向けのAIエージェントを設計・構築します。必要な操作と知識を整理し、小さな構成から計画管理や子エージェントを段階的に追加します。

• 業務用アシスタントを設計したいとき
• 調査用エージェントを作りたいとき
• 必要な操作と知識の整理

進捗報告、経営層への報告、社内ニュースレター、FAQなどの社内向け文章を作成します。用途に合うガイドを参照し、形式や文体、必要な情報の集め方を整えます。

• 進捗・計画・問題点のチーム共有
• 社内ニュースレターの作成
• 社内FAQの回答を作りたいとき

Kodeでコードの定義参照などを支えるLSPの設定と動作を診断するスキル。プラグインの設定を見直し、サーバーの認識状況と実際の呼び出し結果を確認します。

• KodeでLSPの結果が出ないとき
• プラグインで言語サーバーを追加したいとき
• 言語サーバーの設定を点検したいとき

Kodeでツールの実行が拒否されたり、権限確認が繰り返されたりする原因を調べます。許可リストやコマンド別の制約、サブエージェントへの権限継承を確認します。

• ツールが予想外に拒否される原因調査
• 権限確認が繰り返される原因調査
• 親子エージェントの権限差の確認

機能追加や不具合修正を、要件の確認から設計・実装・検証まで段階的に進めるスキル。重要な判断の理由とテスト結果を共有し、人が方針を決めながら開発を進められます。

• 既存プロジェクトに機能を追加したいとき
• 不具合の根本原因を調べたいとき
• テスト付きでリファクタリングしたいとき

ローカルのWebアプリをPlaywrightで操作し、画面機能の検証や不具合調査、スクリーンショット撮影、ブラウザログの確認を支援するスキル。

• ボタンやリンク、フォームの動作確認
• 動的な画面の不具合を調べたいとき
• ローカルアプリの画面撮影

色・形・余白などのデザイン方針を文章にまとめ、それを基に文字を控えたポスターや静止画作品を制作し、PNGやPDFと方針のMarkdownで出力するスキル。

• 文字を控えたポスターを作りたいとき
• テーマを抽象的な作品で表したいとき
• 共通の方針で複数ページを作りたいとき

Kodeのステータス表示や出力スタイル、プラグインなどの設定を、希望を伝えて調整するためのスキルです。現在の状態を調べ、変更後の動作確認まで進めます。

• Kodeのステータス表示の設定・修正
• TypeScript用のLSPを有効にしたいとき
• プロジェクトの出力スタイルの変更

議論のメモや断片的な情報を整理し、要件定義書や提案書にまとめます。構成づくりから節ごとの推敲、前提を知らない読者の視点での確認まで支援します。

• 議論のメモを共有文書にしたいとき
• 製品要件や技術提案をまとめたいとき
• 意思決定の理由と比較を記録したいとき

Webページやアプリの画面を、用途に合ったデザイン方針から動くコードまで制作するスキル。書体・配色・余白・動きを整え、画一的な見た目を避けたUIに仕上げます。

• 個性のあるLPを制作したいとき
• ダッシュボードを設計・実装したいとき
• Reactコンポーネントの見た目を整える

AIエージェントと外部サービスをつなぐMCPサーバーを、調査・設計から実装・動作確認まで進めるスキル。TypeScriptやPythonで、使いやすいツールと応答を設計します。

• 外部サービス用MCPサーバーを作りたいとき
• エージェント向けのツール仕様を設計する
• TypeScriptやPythonでMCPを実装する

繰り返し使う専門知識や作業手順をAgent Skillsにまとめ、利用例の整理からSKILL.mdと付属資料の作成、検証、配布用ファイルへの梱包まで進めるスキル。

• 繰り返す作業をスキル化したいとき
• 社内知識やAPI手順をまとめたいとき
• 利用結果を基に既存スキルを直したいとき

SKILL.mdと付属ファイルを、専門知識の価値や説明の明確さなど8つの観点で評価し、120点満点の採点と根拠、優先して直すべき点をまとめるスキル。

• 配布前にスキルをレビューしたいとき
• 呼び出されにくい説明を直したいとき
• SKILL.mdの冗長な説明を探したいとき

スライドや文書、レポート、HTMLのランディングページの配色とフォントを統一するスキル。10種類の既定テーマから選べるほか、独自テーマも作成します。

• スライドの配色とフォントを揃えたいとき
• 文書やレポートのテーマ選び
• HTMLのランディングページの装飾

コマンドでスキルを呼び出す流れを試せるデモです。`/example`を実行すると挨拶と説明を返し、独自スキルを作る際の基本的なファイル構成も示します。

• /exampleで呼び出しを試したいとき
• デモの挨拶と説明を確認したいとき
• 独自スキルの基本構成を学びたいとき

Coach workers, employees, and individual contributors to turn meetings, transcripts, minutes, and work notes into better execution: infer leader expectations, diagnose previous work, identify next actions, judge delivery readiness, and prepare a high-bandwidth update. Use after meetings, during work, before reviews, or across repeated low-value discussions. Perform semantic review from source evidence.

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Evaluate Agent Skill design quality with an opinionated, practice-derived rubric informed by public specifications and examples. Use when reviewing, auditing, comparing, or improving SKILL.md files and skill packages. Produces evidence-backed findings, optional multi-dimensional scoring, and prioritized changes; treat the result as diagnostic guidance, not official certification or a universal standard.

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Design and build AI agents for any domain. Use when users: (1) ask to "create an agent", "build an assistant", or "design an AI system" (2) want to understand agent architecture, agentic patterns, or autonomous AI (3) need help with capabilities, subagents, planning, or skill mechanisms (4) ask about AI coding agents, agent runtimes, or similar internals (5) want to build agents for business, research, creative, or operational tasks Keywords: agent, assistant, autonomous, workflow, tool use, multi-step, orchestration

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Recover and review local human-AI conversations from Claude Code, Codex, opencode, Grok Build, and Cursor. Use when the user wants to revisit, search, extract, summarize, or compare work across Agent session stores, time ranges, projects, or named conversations. Follow the user's requested output; question clustering, problem-space mapping, artifact review, drift analysis, and insights are optional lenses.

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Deeply research technical architecture, source code, mechanisms, SDKs, frameworks, project comparisons, and system-design options across repositories, history, official docs, issues, discussions, and high-quality community signals. Use when the user asks for deep research, source-level understanding, architecture comparison, mechanism satisfaction, or evidence for designing a system. Always map the question and obtain confirmation before beginning substantive research; skip for simple factual lookups or straightforward implementation tasks.

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Create platform-native content that resonates with each community's culture. Use when adapting technical content for WeChat, Hacker News, Reddit, Medium, Twitter/X, Dev.to, or LinkedIn. Transforms generic writing into content that feels written BY that community, not AT them.

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