ScalarDBサイジング見積もりエージェント - Enterprise/OSSエディション別のインフラ構成・Pod数・コストを対話形式で見積もり。/scalardb-sizing-estimator で呼び出し。
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概要と使いどころ
ScalarDBレビューエージェント - 設計レビュー(--mode=design)とコードレビュー(--mode=code)を実行。/review-scalardb --mode=design で呼び出し。
システム分析エージェント - ユビキタス言語、アクター、ロール、権限、ドメイン-コード対応表を抽出。/analyze-system [対象パス] で呼び出し。
ドメインストーリーテリングエージェント - ドメインストーリーの作成、ビジネスプロセスの可視化。/create-domain-story --domain=[ドメイン名] で呼び出し。
Mermaidレンダリングエージェント - Mermaid図をPNG/SVG/PDF画像に変換。/render-mermaid [対象パス] で呼び出し。
統合リファクタリングエージェント - 既存システムをマイクロサービスアーキテクチャにリファクタリングするための統合分析・設計を実行。/refactor-system [対象パス] で呼び出し。
MMI自動定量評価エージェント - Lilienthal 3軸(モジュール性・階層性・パターン一貫性)でPythonプロジェクトの技術的負債を定量評価。/mmi-analyzer [対象パス] で呼び出し。
ドメインマッピングエージェント - ドメイン分類、境界づけられたコンテキスト、コンテキストマップの作成。/map-domains [対象パス] で呼び出し。
maidctl CLIリファレンス。maidctlコマンド実行前・エラー発生時は必ず参照。推測で再試行せずこのスキルを確認すること。
[butlerOnly] 執事の運用手順。タスク作成時・メイド長への指示時・進捗確認時・ご主人様への報告時に参照。推測で行動せずパターンを確認すること。
[maidOnly] メイドの運用手順。タスク受領時・作業開始時・完了報告時・ブロック発生時に参照。推測で行動せずパターンを確認すること。
汎用的な作業パターンを発見した際に、再利用可能なスキルを作成する。繰り返し使えるワークフロー、ベストプラクティス、ドメイン知識をスキル化する時に使用。
[chiefOnly] メイド長の運用手順。タスク割り当て時・メイドの報告受領時・エスカレーション対応時・執事への報告時に参照。推測で行動せずパターンを確認すること。
Use when the user provides multiple options and wants a specific 16-minds (MBTI) personality to make the decision in that personality's judgment style. Triggers on Japanese phrases like 「ENTJで決めて」「INFPならどっち選ぶ」「INTJとして判断して」, English equivalents like "decide as ESTJ" / "which would ENFP pick", or 16-minds commands with a `--decide` flag. Requires both a personality and 2+ options to be present or extractable from the request.
Use when the user presents an idea/plan/proposal and wants a specific 16-minds (MBTI) personality to ask probing questions back — instead of giving an answer. Triggers on Japanese phrases like 「ENTPでツッコんで」「INFJに問い詰めて」「ENTJ視点で質問して」「このアイデア叩いて」, English equivalents like "as ENTP, question this" / "INFJ would ask what?", or 16-minds commands with a `--ask` flag. AIに「答えさせる」のではなく「問わせる」ためのSkill。ユーザーが思考を整理したい時に使う。
Use when the user wants all 16 personality types (16-minds plugin) to vote on a proposal — yes/no/abstain — to see stakeholder distribution, detect hidden objections, or simulate organizational consensus. Triggers on Japanese phrases like 「全人格で投票」「16人格に賛否を聞いて」「ステークホルダーシミュ」「これ通せそう?」, English equivalents like "vote with all 16 minds" / "stakeholder simulation", or `--vote` flag on 16-minds commands. Different from /minds (which is for opinion divergence) — this is for binary judgment aggregation.
Use when the user wants to write text in a specific 16-minds (MBTI) personality's voice — articles, blog posts, essays, SNS投稿, replies, or rewriting existing AI-generated text to feel less AI-like. Triggers on Japanese phrases like 「ENFPで書いて」「INTJ風の記事」「人間っぽく書き直して」「AI臭抜いて」, English equivalents like "write as INFJ" / "humanize", or any 16-minds command with a `--write` / `--rewrite` flag. Personality (one of intj/intp/entj/entp/infj/infp/enfj/enfp/istj/isfj/estj/esfj/istp/isfp/estp/esfp) must be specified or inferable.
Autonomous model validation and benchmarking. Investigates any ML model (LLM, image gen, TTS, time series, etc.), runs it on GPU cloud, evaluates quality and performance, and generates HTML reports. Use when user asks to verify, benchmark, evaluate, or test a model. Triggers on "verify model", "benchmark", "evaluate model", "test model", "run benchmark", "model evaluation", "モデルを検証", "ベンチマーク", "モデルを試して".
変更内容を確認し、論理的な単位で複数のコミットに分けて実行します
AIで作った日本語の下書きを、書き手自身の文体に近い自然な文章へ整える。 日本語特有の3つの構造的要因(敬語による行為主体の消失・主語省略による書き手の消失・ です/ます均質化)を踏まえ、40パターンを3階層で修正する。 現代日本語Web発信における自然な文体パターンの観察を反映。
Use when the user wants an end-to-end run from source footage to a rough cut or final packaged video, or asks "素材から動画を作って", "全自動で", "編集して", or "粗編集を作って". Prefer the official full-pipeline entrypoint, then fall back to individual stage Skills for recovery.
MUST USE when source footage or a material folder is provided and material understanding or 03_analysis generation is needed. Trigger not only on explicit analysis requests ('分析して', '素材を見て') but also when the user points at footage and says things like 'この動画で', 'この素材で', or any request that requires understanding the provided media before planning or editing.
Use after changing prompts, skills, the compiler, or editorial policies — or when the user asks to measure edit quality, run regression evals, check agreement with approved edits, or says '評価して', '一致率を測って', 'eval を回して'. Compares agent output against human-approved golden projects.
MUST USE when the user is setting up this project for the first time, when dependencies are missing, API keys are not configured, or when 'npm run demo' fails. Triggers on: 'セットアップ', '環境構築', 'setup', 'install', 'API key', 'ffmpeg not found', 'GEMINI_API_KEY', 'cannot find module'.