리서치·학습 스킬

学術論文のサーベイと要約を行うときに使用する。

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論文投稿時に生成 AI 利用を開示すべきか判断したい、学位論文における AI 使用の許容範囲を学生に伝えたい、 科研費申請で AI を使っていいか相談された、教員から「こういう使い方は OK か」と質問を受ける、 研究倫理セミナーで AI 使用の説明を求められる場面で使う研究支援職員向けスキル。 3 原則（補助ツール／二次的出典／独自視点再構築）と 3 場面別（投稿論文・学位論文・科研費）の 開示判断フローで、禁止事項 6 項目と日本学術振興会書式に合わせた開示テンプレを提供する。

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「学生調査の自由記述回答を AI で分析したい」「授業評価アンケートの傾向を可視化したい」 「大学評価業務で膨大な記述データを整理したい」「新入生アンケートの定性データからカテゴリを抽出したい」 場面で使う IR 担当者向けスキル。匿名化前処理・カテゴリ抽出・クラスタリング・検証の 7 ステップで、 Web 版 AI 禁止ゾーンと運用ラインを構造化する。

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授業のシラバスに生成 AI の使用ルールを書き込みたい、学生に AI 使用可否と範囲を明示したい、 学科で AI 使用の共通テンプレートを作りたい、同僚教員から「うちの授業でどう書けば」と聞かれた、 教務委員会でシラバス記載ルールを議論する必要がある場面で使うシラバス AI 方針設計スキル。 4 段階テンプレート（自由／場面限定／完全禁止／その他）と科目類型別選択肢カタログで、 教員が 10 分で決められる判断フローを提供する。

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入試の志望理由書や総合型選抜書類に生成 AI を使った場合の扱いを決めたい、 出願要項に AI 使用可否をどう書くか悩む、AI 検知ツール導入を検討している、 志望理由書に AI 使用の疑義が生じた時の判断基準を整備したい、 不正認定と教育機会のどちらで運用するか迷う場面で使う入試部門職員向けスキル。 文科省通知を骨格に、3 類型判断・二重確認プロセス・運用語彙選択・ツール未導入大学向け代替案を提供する。

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ワーカーClaudeを派遣して作業を委譲する。窓口は司令塔であり、 手を動かす実作業は原則としてワーカーに任せる。 ユーザーから作業の依頼を受けたとき、ファイル編集・実装・調査等の 実作業が発生する場合に発動する。

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Microsoft Learn の公式ドキュメントを調査し、正確で最新の情報を構造的にまとめるスキル。Azure サービスの仕様確認、機能比較、ベストプラクティスの調査に使用する。

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顧客企業の情報、業界動向、導入事例を調査し、提案・プリセールス活動に役立つインサイトを構造的にまとめるスキル。

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完全パイプライン実行 - 調査から設計・コード生成まで全フェーズを一括実行。/full-pipeline [対象パス] で呼び出し。

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システム調査エージェント - コードベースの構造・技術スタック・問題点・DDD適合性を調査。/system-investigation [対象パス] で呼び出し。

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Investigate model specifications, requirements, and evaluation strategy. Use when researching a model before benchmarking: reading HuggingFace model cards, estimating VRAM requirements, selecting GPU providers, and determining evaluation approach. Triggers on "model research", "investigate model", "model info", "VRAM estimate", "which provider", "model card".

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Structured validation framework that scores product ideas. Use when evaluating problem severity, willingness-to-pay, or founder-market fit. For market intelligence, see market-research.

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Deep web research skill using Firecrawl MCP. Use when estimating market size (TAM/SAM/SOM), analyzing trends, or scraping competitors. For competitor teardowns, see competitor-analysis.

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Structured competitor teardown skill. Use when scraping competitor sites, extracting pricing/features/positioning, or analyzing strategic gaps. For general research, see market-research.

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Kelly Education Intel: App-in-Skill daily industry intelligence cockpit for education, training, tutoring, and admissions services (Busabase App-in-Skill). Use when the user asks about education, training centers, exams, study abroad, visas, school policy, parent FAQ,招生,升学, or教育机构 sales scenes. Prepares news/source signals, buyer-intent interpretation, approved sales actions, and channel drafts for review before any external handoff.

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Build and operate a Busabase-backed mainland China A-share strategy experiment desk with a bundled local Hono App-in-Skill, evidence-backed strategy research, strategy-level L1/L2/L3 manual maturity approvals, one CNY virtual ledger per strategy, and dated strategy backtest reports. Use when the user invokes $kelly-invest-stock or /kelly-invest-stock, wants to define or compare A-share strategies, inspect a strategy and its virtual book, record research evidence, manually approve strategy maturity, or review dated backtests, drawdown, and contribution to the total book. It never connects to a brokerage, places orders, moves money, or presents generated analysis as personalized investment advice.

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Generates sourced, BDR-ready account research briefs for named target accounts in B2B SaaS ABM and outbound motions. Use after a target account list is built and before outreach sequences are written. Best for Tier 1, Tier 2, and intent-qualified accounts where BDRs need a clear "why this account, why now, why this persona" hypothesis. Designed for B2B SaaS teams selling compliance, security, GRC, risk, or other technical platforms into mid-market and enterprise buyers. Not intended for broad list building or mass enrichment.

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当学生说"下个月要考 IB 大考不知道怎么安排"、"这几个 DDL 撞在一起了"、"帮我排一下复习计划"时使用。从一个或多个截止日倒推出到期之前的可执行安排：先读清楚已有事项，直接按合理假设排出第一版有交付物的节点，同时把只有本人知道的岔路口（每天多少时间、哪些天动不了）一次问完，拿到答案后修订并提案进日程。不排满、不编造截止日、不给"每天学两小时"这种无法验收的任务。

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当学生说"我想做个项目但不知道做什么"、"这个想法可行吗"、"帮我想想能做点什么"、"我有个点子想聊聊"、"这个课题值不值得做"时使用。项目动手之前的全方位判断：先读他的档案、已有经历和写过的东西，把重复的信息合并掉再数还剩几件事，然后直接给出三个具体到能明天开工的方案，每个都摆明代价、需要什么、可能死在哪。定方案之后落成长期事项加前三个里程碑，并存一份构思稿。不吹可行性，不替他选，不为了申请而编项目。

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当学生说"这周过得挺乱的"、"帮我复盘一下这周"、"下周该怎么调整"时使用。先把这一周实际发生的事读出来（计划了什么、完成了什么、拖了什么），基于事实而不是感受直接写出一版完整复盘，同时用选择题把"卡在哪"一次问清楚，拿到答案后定稿存档并把下周要调整的动作提案进日程。判据只有一条：下周会因此做什么不一样的事。

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当学生说"想记录一下这段经历"、"刚比完赛心里挺多感受"、"帮我理一理这件事对我的影响"时使用。以访谈的方式一次问一个开放问题，把一段经历里真正发生过什么、他当时怎么想、后来变了什么问出来，聊够了就直接整理成带原话问答的反思资产出卡，并提案它与其他经历之间的关联。用学生自己的话，不替他总结成漂亮的成长故事。

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当学生说"申请季怎么安排"、"ED 之前要做完哪些事"、"帮我排一下今年的申请节点"时使用。从各校截止日往回推出整个申请季的时间线：推荐信什么时候要请老师、文书初稿什么时候出、标化什么时候送分，全部换算成北京时间直接排出来落进日程，只把"走哪一轮"这类只有本人能定的岔路口做成选择题一次问完。截止日只用核实过的，本地数据没核实的一律让学生去官网确认后再排。

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当学生问"招生官会怎么看我的档案"、"我的背景还差什么"、"帮我评估一下现在的申请竞争力"时使用。以顶尖大学招生官的视角通读学生的档案、长期活动与已写下的反思，不问任何前置问题直接产出一份指名道姓的坦诚点评：这份材料的亮点、招生官真实的解读方式、明显的短板与空白、以及接下来最值得做的一到两件事。只读不写，不修改学生的任何数据，也不代写任何申请材料。

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当学生说"我参加过一些活动但没整理过"、"帮我把经历录进去"、"我的活动档案是空的"时使用。让学生一口气把记得的活动说出来，直接把这段话拆成结构化的长期事项（角色、组织、起止时间、做了什么、结果、级别），说不清的字段留空标"待补"而不是编，再用一张选择题卡把级别判定与是否重复这类关键项一次问完，然后提案入库。只记录学生真正说出口的内容，级别按事实判定，绝不往高了写。

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