スキルを探す

[omh] Vague, underspecified request: one-question-at-a-time clarification. Use when the user says: deep-interview, interview me, clarify, feature shaping, ambiguous product request, one question, 要件を詰めて, 曖昧な要求.

[omh] Entire product design problem to delegate: prepare a bounded design direction, existing-lane composition, and executor-neutral handoff. Use when the user says: design-orchestration, design orchestration, design ownership, handle this product design, take on the design, デザインを任せる, デザイン全体を任せ, プロダクトデザインを任せ.

Druckenmiller Strategy Synthesizer - Integrates 8 upstream skill outputs (Market Breadth, Uptrend Analysis, Market Top, Macro Regime, FTD Detector, VCP Screener, Theme Detector, CANSLIM Screener) into a unified conviction score (0-100), pattern classification, and allocation recommendation. Use when user asks about overall market conviction, portfolio positioning, asset allocation, strategy synthesis, or Druckenmiller-style analysis. Triggers on queries like "What is my conviction level?", "How should I position?", "Run the strategy synthesizer", "Druckenmiller analysis", "総合的な市場判断", "確信度スコア", "ポートフォリオ配分", "ドラッケンミラー分析".

スタンレー・ドラッケンミラーの投資哲学と戦略に基づいた投資アドバイスを提供。30年間無敗、年率30%近いリターンを達成した伝説的投資家の思考法を活用し、マクロ経済分析、リスク管理、ポジション構築、市場サイクルの読み方などについて実践的な指導を行う。投資判断、市場分析、リスク管理、ポートフォリオ構築などの相談時に使用。

Recommend the right trading workflow, skillset, API profile, and setup path from a natural-language goal. Use this as the on-ramp when a user expresses a trading or investing goal and needs to know which skill/workflow to use, where to start, or whether something works without paid API keys — e.g. "where do I start", "which skill should I use", "I want to swing trade only when the market is favorable", "what works without API keys", "どれを使えばいい", "API キー無しで 使えるものは". Routes and explains only; it never executes trades or auto-runs other skills, and it is honest when no workflow has shipped yet.

Monitor dividend portfolios with Kanchi-style forced-review triggers (T1-T5) and convert anomalies into OK/WARN/REVIEW states without auto-selling. Use when users ask for 減配検知, 8-Kガバナンス監視, 配当安全性モニタリング, REVIEWキュー自動化, or periodic dividend risk checks.

Build and open FinViz screener URLs from natural language requests. Use when user wants to screen stocks, find stocks matching criteria, filter by fundamentals or technicals, or asks to open FinViz with specific conditions. Supports both Japanese and English input (e.g., "高配当で成長している小型株を探したい", "Find oversold large caps with high ROE").

Convert Kanchi-style dividend investing into a repeatable US-stock operating procedure. Use when users ask for かんち式配当投資, dividend screening, dividend growth quality checks, PERxPBR adaptation for US sectors, pullback limit-order planning, or one-page stock memo creation. Covers screening, deep dive, entry planning, and post-purchase monitoring cadence.

Comprehensive market environment analysis and reporting tool. Analyzes global markets including US, European, Asian markets, forex, commodities, and economic indicators. Provides risk-on/risk-off assessment, sector analysis, and technical indicator interpretation. Triggers on keywords like market analysis, market environment, global markets, trading environment, market conditions, investment climate, market sentiment, forex analysis, stock market analysis, 相場環境, 市場分析, マーケット状況, 投資環境.

AIが生成した日本語の推敲に使うスキル。「この文章を読みやすくして」「AIっぽさをなくして」「自然な日本語にして」「文章を脱臭して」といった依頼や、技術記事、仕様書、PR説明文、社内レポート、エッセイ・noteの文章を見直すときに使用する。意味と条件を保ち、不自然な比喩、曖昧な主述関係、不要な装飾やコピー調を整える。

仕事の日本語文書を読みやすくわかりやすく書く・直すためのスキル。議事録（文字起こしからの議事録化を含む）、調査レポート・分析レポート、社内ガイド・マニュアル、リサーチメモ・ディスカッションペーパー・企画書・提案書・報告書・メール、スライド構成案といったビジネス文書の作成・校正、「結論から書いて」「論旨を明確に」「見出しを端的に」「専門用語をわかりやすく説明して」といった指示のいずれでも使用する。AI臭さの除去（「AIっぽい」「AI臭い」「機械翻訳っぽい」「不自然」「もっと自然な日本語に」「機械っぽい」「人間っぽくして」「単調」「〜することができる、と言えるだろう、のような言い回し」といった直接・間接・口語の指摘、AIで書いたと言われた/疑われた）、読みにくい・わかりにくい文章の改善依頼（語順がおかしい、一文が長い、何が言いたいか分からない、読点の位置がおかしい等）、note記事やブログ記事・エッセイの新規執筆（任意のテーマをゼロから書く・書き起こす依頼を含む）、既存文章のリライト・推敲、AI臭さの診断・採点（「この文章AIが書いた？」「AI臭さをスコアで出して」「どれくらいAIっぽいか判定して」という書き換えを伴わない依頼）、自分の文体を学ばせたい・プロファイル化したいという要望（過去の文章を読ませて自分らしく書いてほしいという依頼も含む）にも対応する。禁止語の除去、リズムの単調さ・段落構造の均質さ・英語統語の直訳調に加え、語順・読点・一文一義・主語述語の距離といった読みやすさの原則にも対応する。技術文書の章構成やMarkdownフォーマットの整形自体（一文一行化・引用ブロック・脚注記法など）は対象外——それは別スキルの領域であり、本スキルは文章の自然さ・読みやすさ・わかりやすさに特化する。

Japanese (and other non-Hollywood) screenwriting methods (日本编剧方法/原创剧本实战) — distilled from ten Japanese directors and writers in ゼロからの脚本術; Kosawa Ryota (three acts as 起承转合, speed by jumping), Uchida Kenji (beautiful structure, time-axis tricks), Miki Satoshi (small-material notebook, theme emerges later), Sono Sion, Omiya Ellie (dialogue from inner monologue), Kakei Masaya ("if + moreover"), Fukuda Yuichi (character = actor + flaw, audience as tsukkomi), Yokohama Satoko, Takahashi Izumi ("pain"), Yukisada Isao (situation-born originals); plus Arai Haruhiko (IP adaptation, "write what you're ashamed of"). Neighbours; sw-korean-french-screenwriting, ozu-screenplay-style. Use when writing an original Japanese-style script or TV drama, working from small material and fragments, choosing between structure-first and character-first methods, building a Japanese 企画書, designing comedy tsukkomi systems, or when Hollywood models feel wrong for a quiet, daily-life, non-goal-driven story.

Screenplay format, page craft, the writing process and adaptation (剧本格式/写作流程/改编) — merged from Wendy Henson (spec format rules), Richard Walter (page craft, revision), Neill Hicks (selling vs shooting script, draft chain), Syd Field (master shot, card method, adaptation as original work), Robert McKee (step outline → treatment → screenplay), Julian Hoxter (format elements, adaptation four questions), Diamond & Weissman (one-page nine-step) and Eric Bork — plus an exact typographic grid, element conventions (V.O./O.S., MORE/CONT'D, dual dialogue), a machine-writable output contract (Fountain, with forced markers for Chinese), and Asian industry formats (Chinese 场号制 影视剧本格式, Japanese 柱・ト書き・セリフ / 決定稿). Use when formatting a spec script, choosing the output file format, deciding what goes in action lines, planning drafts and outlines, cutting pages, adapting a novel, play or true story, writing a Chinese TV/film or Japanese-style script page, or preparing a submission-ready draft.

スライド設計規約 slide-rules.md を核に、経営会議品質のスライドを作るスキル。作成前に規約を読み、HTMLパーツ集（基本27＋追加35の62型）から該当パーツをコピーして組み、規約の範囲で型に囚われず調整し、check_deck.py の機械チェック FAIL 0 で仕上げる。型カタログはレイアウトの発想帳であり、合わせる対象ではない。既存の PowerPoint 資料を渡され、そこへ差し込むページを PPTX で求められたときだけ、その資料のマスターの上に直接組む（slide-rules §8.7）。トリガー例:「コンサル品質のスライドを作って」「規約に沿ったデッキで」「型カタログから選んで」「この pptx に足すページを同じ書式で」。

スライド設計規約 slide-rules.md を核に、経営会議品質のスライドを作るスキル。作成前に規約を読み、HTMLパーツ集（基本27＋追加35の62型）から該当パーツをコピーして組み、規約の範囲で型に囚われず調整し、check_deck.py の機械チェック FAIL 0 で仕上げる。型カタログはレイアウトの発想帳であり、合わせる対象ではない。既存の PowerPoint 資料を渡され、そこへ差し込むページを PPTX で求められたときだけ、その資料のマスターの上に直接組む（slide-rules §8.7）。トリガー例:「コンサル品質のスライドを作って」「規約に沿ったデッキで」「型カタログから選んで」「この pptx に足すページを同じ書式で」。

Search all Japanese NLP resources (libraries, models, datasets, tutorials, dictionaries, Hugging Face). Accepts keywords or natural language questions in any language. Use whenever the user asks which Japanese NLP resource to use, or wants to find one: tokenizers / morphological analyzers, BERT or LLM models, embeddings, NER, text classification, datasets / corpora, dictionaries, tutorials, or Hugging Face models. Trigger phrases include '日本語の形態素解析ライブラリ', 'おすすめの日本語tokenizer', '日本語BERTモデル', '日本語の感情分析データセット', '日本語LLM 一覧', 'which Japanese embedding model', 'Japanese NER library'.

Analyze current trends and challenges in Japanese NLP for a topic. Surveys the existing awesome-japanese-nlp-resources dataset and augments it with up-to-the-minute web research to produce a combined trend + issue report. Use only when the user explicitly wants a trend/landscape report, a challenges/limitations report, or a general research overview of a Japanese NLP topic (this combines the bundled dataset with live web research). Trigger phrases include '日本語LLMの最新トレンド', '〜の動向をまとめて', '最近の日本語NLPの流れ', '日本語LLMの課題', '〜の問題点・限界', '未解決の論点', 'trend report on Japanese embeddings', 'latest Japanese speech models', 'challenges in Japanese NER', 'limitations of Japanese embeddings'. For a simple lookup use the search skill; this one runs web research.

Given a Japanese NLP GitHub repo/model/dataset (URL / owner/repo / tool name) OR a topic, find what's already in awesome-japanese-nlp-resources and discover related resources NOT yet listed (contribution candidates). Mines the bundled dataset, then expands via web research across GitHub and Hugging Face. Use when the user names a SPECIFIC repository, model, or tool and wants alternatives/equivalents, OR wants to discover Japanese NLP resources for a topic that are NOT yet in the list, OR wants to prepare a contribution. Trigger phrases include 'mecabに似たツール', 'fugashiの代替', 'alternatives to fugashi', 'repos like manga-ocr', 'what else is like sudachi', 'リストに無い新しい日本語NLP', 'awesome-japanese-nlpに追加できそうな', '最近公開された日本語NLPツール', 'find unlisted Japanese NLP repos', 'new Japanese models on Hugging Face', 'contribute a new resource'. For a simple lookup of what already exists, use the search skill instead.

Compare several Japanese NLP libraries, models, or datasets for a keyword (a specific tool name, or a function/task like '形態素解析') across a handful of criteria chosen for that comparison, rendered as a ○/△/✕ table. Use when the user wants a side-by-side comparison of multiple Japanese NLP tools/libraries/datasets, not just the single best one. Trigger phrases include 'X と Y と Z を比較して', '形態素解析ライブラリを比較', 'MeCab と Sudachi どっちがいい', 'どのツールを使うべき', 'compare japanese tokenizers', 'mecab vs sudachi vs janome', 'which embedding model should I use', '日本語NERライブラリの比較表', 'pros and cons of japanese OCR tools'. For a single ranked list use search; for alternatives to one specific tool (or contribution candidates) without a multi-axis table, use discover.

IPA「安全なウェブサイトの作り方 改訂第7版」「安全なSQLの呼び出し方」「ウェブ健康診断仕様」「セキュリティ実装チェックリスト」「安全なウェブサイトの運用管理に向けての20ヶ条」に基づき、ソースコードを静的に検査して脆弱性候補を検出する。発見した問題には IPA 原典の出典 (文書名・章・ページ・URL) を必ず付与する。

This skill should be used when the user asks to "dev-screen-spec", "画面仕様を生成", "画面仕様を更新", "screen spec", "generate screen spec", "update screen spec", "画面仕様ドキュメント". ソースコードから画面仕様ドキュメントを自動生成・差分更新する。受け入れ条件から画面仕様を事前生成する from-plan モードも対応。

This skill should be used when the user asks to "dev-webtest-plan", "Webテスト計画を生成", "テスト計画を作成", "webtest plan", "E2Eテスト計画", "画面テスト計画", "generate webtest plan", "create test plan from requirements", "webtest計画を更新", "テスト計画の差分更新", "update webtest plan", "画面仕様からテスト更新". dev-planの出力からPlaywright用のWebテスト計画ファイルを自動生成する。画面仕様の変更差分からテスト計画を更新する差分更新モードも対応。

This skill should be used when the user asks to "dev-webtest", "Webテスト", "画面の動作確認", "E2Eテスト", "web test", "visual check", "モンキーテスト", "アクセシビリティチェック", "レスポンシブテスト", "フォームテスト". Playwright CLIを使ってWebアプリの動作確認・視覚テスト・アクセシビリティ・レスポンシブ・フォームバリデーションを実行し、問題を検出・記録する。

This skill should be used when the user asks to "dev-navigate", "どこから始めれば", "何を使えばいい", "スキルを選んで", "ナビ", "navigate", "which skill", "how to start", "開発の進め方", "何から始める". 開発者がやりたいことをヒアリングし、最適なtsumikiスキルとその実行順序をナビゲーションする。