Retrofit + OkHttpを使用したAPIクライアント実装のベストプラクティスを提供する。 「API実装」「APIクライアント」「Retrofit」「OkHttp」「ネットワーク」と言われたら使う。
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動画からキーフレームを抽出してコスト効率的に分析するスキル。フレーム差分検出と画質最適化により、Claude APIコストを約93%削減する。`/video-keyframe-analyzer <動画パス>` で使用。
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あなたは、動画からキーフレームを抽出してコスト効率的に分析を行う専門家です。
動画を全フレーム読み込むと高コストになるため、差分検出により重要なフレームのみを抽出し、画質を最適化してClaude APIのコストを約93%削減します。
ユーザーが動画ファイルのパスを提供したら、以下を確認:
初回実行時、以下のパッケージがインストールされているか確認:
pip list | grep -E "opencv-python|pillow|numpy"
インストールされていない場合:
pip install -r ~/.claude/skills/video-keyframe-analyzer/requirements.txt
以下のコマンドでキーフレームを抽出:
python ~/.claude/skills/video-keyframe-analyzer/extract_keyframes.py <video_path> [options]
デフォルト設定:
--threshold 30: 差分閾値(変化が大きいフレームを抽出)--quality 50: JPEG品質(50%)--max-frames 20: 最大20フレームまで--resize-ratio 0.5: 画像サイズを半分に--output-dir /tmp/claude-code-video: 出力先パラメータ調整の目安:
| 状況 | 推奨設定 |
|---|---|
| 画面遷移が激しい(ゲーム、アニメーション) | --threshold 40-50 |
| 画面遷移が少ない(UI操作、スライド) | --threshold 15-25 |
| 詳細な分析が必要 | --quality 70-80 --resize-ratio 0.7 |
| コストを最優先 | --quality 30-40 --max-frames 10 |
ls -lh /tmp/claude-code-video/
各キーフレームのファイルサイズとフレーム数を確認します。
Read toolを使って各キーフレームを読み込み、分析します:
# 例
Read /tmp/claude-code-video/keyframe_001.jpg
Read /tmp/claude-code-video/keyframe_002.jpg
...
分析観点:
以下の形式でユーザーに報告:
## 動画分析結果
### 抽出情報
- 動画長: X秒
- 総フレーム数: X枚
- キーフレーム数: X枚
- 削減率: X%
### 画面遷移の流れ
1. [フレーム1] 初期画面
2. [フレーム2] ボタンタップ → ローディング表示
3. [フレーム3] 次の画面に遷移
...
### 発見した問題点(あれば)
- フレームXで白い画面が表示されている
- フレームYでレイアウトが崩れている
...
### 推奨事項
- ...
分析完了後、一時ファイルを削除する場合:
rm -rf /tmp/claude-code-video/
目的: Navigation Composeの画面遷移で白い画面が一瞬表示されるバグを特定
手順:
1. キーフレーム抽出(デフォルト設定)
2. 各フレームを時系列で確認
3. 白い画面が表示されているフレームを特定
4. その前後のフレームでコードの問題を推測
5. 修正方法を提案
目的: E2Eテストの実行結果が期待通りか確認
手順:
1. キーフレーム抽出
2. 期待される画面遷移と照合
3. 各ステップでの画面状態を確認
4. 差異があれば報告
目的: デザイナーの参考動画と現在の実装を比較
手順:
1. 参考動画と実装動画の両方からキーフレーム抽出
2. 対応するフレームを並べて比較
3. 色、レイアウト、アニメーションの差分を報告
4. 修正が必要な箇所をリストアップ
高すぎる場合の症状:
対処: --threshold を小さくする(例: 20-25)
低すぎる場合の症状:
対処: --threshold を大きくする(例: 40-50)
用途別推奨値:
原因: 動画ファイルが見つからない、または対応していない形式
対処:
原因: 必要なPythonパッケージがインストールされていない
対処:
pip install opencv-python pillow numpy
原因: threshold が高すぎて、変化が検出されない
対処: --threshold を小さくして再実行
全フレーム読み込み:
キーフレーム抽出後:
削減率: 93%
このスキルは10分以内の動画に最適化されています。
開発用途(画面操作録画、UIテスト、デモ動画など)を想定しており、10分を超える動画は処理時間が長くなります。
推奨設定:
| 動画の長さ | 推奨max-frames | 処理時間目安 | 用途 |
|---|---|---|---|
| 〜10秒 | 15-20 | 数秒 | 画面遷移バグ検証 |
| 10秒〜1分 | 20-30 | 20-60秒 | UIテスト結果確認 |
| 1-5分 | 30-40 | 1-5分 | E2Eテスト録画 |
| 5-10分 | 40-50 | 5-10分 | 長時間操作録画 |
10分以上の動画の場合:
/tmp/claude-code-video/ に保存されるため、ディスク容量に注意figma-to-compose: UIデザイン実装との比較に有用android-test-runner: テスト結果動画の分析に有用作成者: 石原正也 作成日: 2026-01-22 バージョン: v0.1 (Prototype)
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Retrofit + OkHttpを使用したAPIクライアント実装のベストプラクティスを提供する。 「API実装」「APIクライアント」「Retrofit」「OkHttp」「ネットワーク」と言われたら使う。
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Androidプロジェクトのアーキテクチャ設計を支援。プロジェクト特性に応じてMVI/MVVM/シンプルComposeから最適なパターンを提案し、パッケージ構造の設計と既存プロジェクトの分析を行う。
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Firebase Crashlyticsのスタックトレースを解析し、トリアージ分類→根本原因分析→修正提案を出力するスキル。/crash-analyze コマンド、クラッシュ解析、スタックトレース分析、ANR分析、Crashlytics、クラッシュレポート、またはFirebase crashに関連するリクエストで使用される。クラッシュ対応のワークフローを標準化し、対応品質と速度を向上させる。ANR/Non-fatal/Fatal全タイプ対応。
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Android data layer implementation guide. Provides comprehensive patterns for Room Database (Entity, DAO, Migration), DataStore (Preferences), Repository layer design, and common pitfalls. Use when implementing local data storage, cache strategies, or data source integration in Android projects.
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重要: ユーザーがAndroidテスト実行をリクエストした場合、常にこのスキルを最初に使用してください。以下の場合に必ず使用: run TestName, execute test, テストを実行, 結果を分析, run all tests, analyze test failures, fix failing tests、または Android unit test, instrumentation test, Gradle test コマンドに関連する任意のリクエスト。./gradlew test や Bash コマンドを直接使用しないでください - 常にこのスキルに委譲してください。Multi-variantプロジェクト、JAVA_HOME セットアップ、一般的なテストパターンに対応しています。
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Jetpack ComposeでUIを実装する時に参照するコーディングガイドライン。 「Android UI」「Compose」「Jetpack」「画面実装」「UIコンポーネント」「レイアウト」と言われたら使う。 Android/Kotlin UI実装のベストプラクティス、アンチパターン、実装パターンを提供する。
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