리서치·학습 스킬

Prepare for educational accreditation. TRIGGERS - Use when user needs help with accreditation-preparation related tasks.

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Write agency case studies. TRIGGERS - Use when user needs help with agency-case-study-writer related tasks.

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Design academic advising models. TRIGGERS - Use when user needs help with academic-advising-model related tasks.

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Outline academic papers with structure and arguments. TRIGGERS - Use when user needs help with academic-paper-outline related tasks.

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Guide academic publishing. TRIGGERS - Use when user needs help with academic-publishing-guide related tasks.

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Guide academic writing with standards. TRIGGERS - Use when user needs help with academic-writing-guide related tasks.

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Design accessible educational materials. TRIGGERS - Use when user needs help with accessibility-education related tasks.

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Extract title, authors, abstract, and citation info from academic papers.

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Answers "can CARLA do X here, and is there a vetted procedure for it" before you promise anything, and detects client/server/tree version skew — a support matrix over the whole collection (covered by a skill / works but undocumented / present but untested / broken or removed), an index of the features that are verified BROKEN on 0.10.0 (gbuffers crash the server, map layers do nothing, Landmark.waypoint is None, standalone asset packages are gone), and a probe that reports what this machine's build flags and running server actually offer. Use when the user asks whether CARLA supports something, when a feature has no skill, when a UE4 tutorial's steps do not exist, or before improvising a procedure.

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新しいライブラリ/フレームワークの参照スキルを skills/<library>/ に新規作成するワークフロー。 公式ドキュメント調査から SKILL.md 作成・検証・CLAUDE.md 反映までを Agent 委譲で進める。 「スキルを追加して」「<library> のリファレンスを作って」などで使用。

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実装タスクの計画を `_/local-plans/<plan-name>.md` に作成する。「計画立てて」「設計して」「実装方針を考えて」「タスク分解して」で使用。 Explore Agent でコードベースを先に調査し、検証可能な粒度・並列実行可能な単位で記述する。 plan-verifier Agent で検証可能な標準フォーマット（背景・現状・設計・ファイル構成ツリー・実装ステップ・検証方法）に従う。 実装消化は implement-issue、Issue 化は create-issue-tree（未導入なら create-issue）を参照。

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Apple Silicon GPU コンピュート／数値計算リファレンス。MSL (address space, atomic, SIMD-group, TensorOps, cooperative_tensor, matmul2d), threadgroup sizing, argument buffer, indirect command buffer, unified memory, GPU counters, MTLTensor, MTL4MachineLearningCommandEncoder, MPS / MPSGraph / MPSMatrix / MPSNDArray / MPSNNGraph, MLX (mx.array, lazy evaluation, grad / vmap, mx.compile, mx.fft, export_function, mlx.nn, distributed)。

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e-Stat(政府統計の総合窓口)APIで統計表の検索・メタ情報・データ取得を行う。人口、GDP、CPI、統計、調査データに対応。無料のappId(APIキー)が必要。統計表をWebサイトで見たいだけの場合はe-Statのサイトを案内する。

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提案書と初期調査結果からインタビューガイド（質問リスト）を作成するスキル。「インタビューガイドを作成して」「質問リストを作って」「ヒアリング項目を整理して」などのリクエスト時に使用。提案書の論点に対応した検証・補強事項を整理し、想定インタビュー対象者のペルソナと具体的な質問設計を行う。論点に対して明確な答えを得られる構成で設計する。

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調査プロジェクトのワークフロー定義。3フェーズ・13ステップで構成。提案書作成から報告書作成・スライド構成設計まで、デスクリサーチとインタビューを組み合わせた調査プロジェクトを管理する。project-managerから呼び出される。

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クライアントの与件情報と打ち合わせメモから、意思決定に直結する調査プロジェクト提案書（スライド骨子/Markdown）を一発で作成するスキル。「提案書を作成して」「提案書を作って」「プロポーザルを作成して」などの依頼、または与件ファイル（例：与件.md）を指定して提案書作成を依頼された場合に使用する。単なる章立てではなく、調査の観点・仮説・参入障壁や供給構造・会議転用可能なアウトプットまで落として提案する。インプットや指示からデプスインタビューが必要と推測できる場合のみ、インタビュー前提の設計を含める。

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提案書の論点・仮説に基づくデスクトップリサーチを実行するスキル。WebSearch/WebFetch、Browser Use、Deep Researchプロンプト生成の3層で情報収集し、論点ごとに主張・根拠・ソースを整理した調査レポートと仮説検証シートを出力する。「デスクリサーチを実行して」「初期調査をして」「デスクトップ調査を行って」「追加調査をして」などのリクエスト時に使用。ワークフローのStep 3（初期デスクトップ調査）およびStep 10（デスクリサーチ）に対応。

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振り返り - Wave/Phase完了時の学習サイクル

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Read a Japanese job posting closely and report what it actually states: base pay separated from fixed overtime allowance, the range converted to an hourly basis, required versus preferred requirements, and the terms left ambiguous. Use when a user wants a 求人票 or job description examined before applying, wants two postings compared on the same basis, or wants questions prepared about pay and working conditions; do not use to judge whether the user will be hired, to infer duties the posting does not state, or to evaluate the employer's reputation.

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Sort incoming scout messages and agent-forwarded openings by what they actually disclose: whether the employer is named at all, which of pay, location, employment type, and duties are stated, whether the message refers to the applicant's own history or reads as a mass send, whether a stated salary is an offer or a "up to" figure, and whether the same employer has arrived through more than one route. Use when a user has a backlog of scout messages and wants to know which ones can be researched, what to ask before replying, and what to settle before handing over a resume; do not use to rate how promising an opening is, to judge an employer or an agent, or to reply on the user's behalf.

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Research a specific company before applying or interviewing by gathering facts from primary and official sources, recording the source and date behind every claim, and keeping anonymous or unverifiable material clearly separated from confirmed fact. Use when a user asks what a company actually does, how it makes money, what its published conditions are, whether a posting matches the company's own disclosures, or what to verify before an interview; do not use to predict hiring outcomes, to repeat review-site content as fact, or to bulk-crawl sites that prohibit automated access.

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Sentry の Issue 一覧 URL（例 `https://<org>.sentry.io/issues/?project=<id>&environment=<env>`）を受け取り、未解決（unresolved）の Issue を列挙して1件ずつサブエージェントで並列調査する。コード上で既に解消済みと確認できたものは Sentry 側を resolved にし、未解消のものは `create-issue` スキルで GitHub Issue を作成する。「Sentryのissueをトリアージして」「Sentryの未解決エラーをチケット化して」といった依頼で使用する。

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GitHub Issueの確認事項（最後のコメント・descriptionの両方）を、コードベース・ドキュメント・そこから参照されている外部リンク（仕様書・ライブラリ公式ドキュメント等）まで調査し、根拠に基づいた回答をコメントに追記するスキル。調査しても事実で決まらず人間の意思決定が必要な項目は、固定セクションで明示して後続のトリアージへ引き渡す。

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