社名・屋号・サービス名の候補を発音、意味、用途、画数から検討する。日本語筆順データを優先する根拠付きPython計数と、ユーザー提供の1〜120画の鑑定原文参照を行う。命名案の作成、比較、表記違いの検討、画数内訳の確認に使う。
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候補の意味・呼びやすさ・表記・用途を先に評価し、画数は選択材料の一つとして扱う。対象の事業、想定読者、希望する響きや言語、候補があれば利用する。不足情報が判断を変える場合だけ確認する。
--profile site-inspired も実行し、違いを見せる。Unicode/Unihanの補完は既定では無効。Python 3.9以上、標準ライブラリのみ。pip依存や実行時の通信はない。Mac／WSL／Linuxで同じCLIを使う。<skill-dir> はこのSKILL.mdのある実際のフォルダーに置き換える。
python3 "<skill-dir>/scripts/count_strokes.py" '候補名A' '候補名B'
python3 "<skill-dir>/scripts/count_strokes.py" 'ｶﾞ＋Ａ' '一🧪一' --json
python3 "<skill-dir>/scripts/count_strokes.py" 'は' --profile site-inspired
python3 "<skill-dir>/scripts/count_strokes.py" '株式会社候補名' --strip-corporate
python3 "<skill-dir>/scripts/count_strokes.py" '一🧪一' --override '🧪=5'
python3 "<skill-dir>/scripts/count_strokes.py" '候補名' --data "/path/outside/repository/fortune.json"
--han-fallback unihan を明示する。日本語字体と異なる可能性を表示し、根拠付きの補完として扱う。--symbols count が既定。対応記号には線・点の明示ルールを使い、--symbols ignore で記号除外との比較ができる。--strip-corporate は先頭・末尾の日本語法人格だけを除く利用者向けの追加機能。--json は常に候補結果の配列。--no-fortune で鑑定文を省略。--full-text で人間向け出力にも提供原文を全文表示する。--data FILE、環境変数 NAME_STROKES_DATA、既定ファイルの順。既定は $XDG_DATA_HOME/name-strokes/shamei_uranai_1-120.json、XDG未設定時は ~/.local/share/name-strokes/shamei_uranai_1-120.json。data_not_configured と説明し、本文・印を生成しない。--strict は未知文字があっても全候補の内訳を出力し、終了コード2を返す。既定では未知文字があってもプログラム全体を落とさない。別PCではスキルフォルダー全体（公開assetsを含む）を配置し、非公開の鑑定原文をGit管理外へ別途コピーする。Mac／WSLの配置・実行例は ローカル設定とWSL利用 を読む。WSLではLinux側のPythonを使い、Windows側ファイルには引用符付きの /mnt/c/... パスを渡す。WSL実機では未検証。
利用権のあるローカル鑑定JSONを外部ファイルとして読む。ユーザー提供の元原文と校正資料はGit管理外で保持し、このスキルには含めない。総画数1〜120のうちローカルファイルに存在する番号だけを直接参照する。データ未設定、該当番号なし、0、120超、合計未確定では原文鑑定を返さず、循環や新しい本文を作らない。
日本語筆順を基準に得た合計に対する原文参照は、サイトでその名前を鑑定した結果とは区別する。site-inspired も完全互換ではない。サイトの記号送信バグは再現しない。
校正するときは利用者のローカル保存先にある 校正候補.csv と 本文を含まない検収記録 を読む。校正候補は未承認で、原文へ自動反映しない。原文・校正資料・原文を含む実行出力を公開対象へ追加しない。
計数方式とデータ出典 に、日本語優先とサイト寄りの違い、補完表、ライセンス、更新手順を記載している。サイト仕様の証拠を確認するときは Macでの実測調査 と 実測CSV を読む。
商標・ドメイン・法人名の利用可能性はCLIでは調べない。確認を実施していない候補は「商標未確認」等と明記し、確認済みと表現しない。調べる依頼があれば別途、対象国・区分・最新の一次情報で確認する。
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Rebuild a degraded AI image to remove crunchy textures and repeated-edit artifacts while preserving identity, style, and composition. Use for clean remakes, not ordinary retouching or upscaling.
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セミナー・講義・ウェビナー・研修・実演動画をローカルで文字起こしし、内容を分析して、必要なスライド画像や動画クリップ付きのHTML／Markdown資料を作る。動画から学習資料・実践ガイドを作りたい場合に使う。映像作品の再現設計やCanvas生成は対象外。
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責務・依存方向・状態や副作用の境界を監査し、既存挙動を保って段階的にリファクタリングする。read-only監査にも対応する。
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AGENTS.mdや既存スキルをGPT-6 Astra向けに監査・整理するときに使う。契約と意図的な他モデル委譲を保ち、重複、過剰な手順、曖昧な停止条件を修正する。
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人物の参照写真から、同一性を保った複数アングルのキャラクターシートを生成・修正する。指定された身だしなみや撮影表現も整える。
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既存キャラクター画像を、承認制でピクセルアートの正準画像へ変換し、3状態パイロット、クロマ前処理、状態間ジオメトリ検証、9状態生成、遷移QA、仮配置、アプリ内確認、ロールバック可能な正式配置まで行う。キャラクターからCodexペットを作る依頼に加え、ジャンプで小さくなる、状態ごとに身長が変わる、足元が跳ねる、クロマ縁が出る、アニメーションを修復したい依頼で使用する。
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