スキルを探す

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.

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'.

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。

This skill should be used when the user asks to "dev-context", "プロジェクトコンテキストを生成", "プロジェクトを分析", "generate project context", "analyze project", "コンテキストを更新". プロジェクトの技術スタック・テストフレームワーク・コーディング規約・アーキテクチャを自動分析し、コンパクトなコンテキストファイルを生成する。

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-verify", "実装の検証", "完了チェック", "verify implementation", "全テスト実行", "run all tests", "dev-verify auth". Plan単位で全タスクの完了状態とテスト・ビルド・Lintの整合性を検証し、レポートを出力する。

This skill should be used when the user asks to "dev-run", "自動実装", "タスクを一括実装", "auto implement", "run all tasks", "タスクを自動実行", "バッチ実装", "dev-run auth 001 005". Plan内の指定範囲のタスクをdev-impl/dev-verify/dev-debugのワークフローで自動実行するオーケストレーションスキル。

This skill should be used when the user asks to "dev-plan", "実装計画を作成", "要件からタスク分解", "create implementation plan", "plan tasks", "タスクを分割", "設計してタスクにする", "詳細要件定義", "full-spec plan", "EARS要件". ユーザーの要件をインターフェースファースト設計とテスト可能なタスクに分解し、Plan単位でdocs/dev/plans/に保存する。Lightweight（素早い計画）とFull-spec（EARS要件定義付き）の2モードに対応。

This skill should be used when the user asks to "dev-impl", "タスクを実装", "テストファースト実装", "implement task", "実装を開始", "クイック修正", "quick fix", "dev-impl auth 001". TDDをガードレールとしたテストファースト実装を行う。通常モード（Plan+タスク指定）とクイックモード（直接指示）に対応。

This skill should be used when the user asks to "dev-init", "技術スタックを選定", "新規プロジェクト初期化", "initialize tech stack", "プロジェクトをセットアップ", "setup project", "scaffold project", "プロジェクト作成", "tech stackを決める". インタラクティブなヒアリングでプロジェクトの技術スタックを決定し、dev-context互換のコンテキストファイルを生成する。承認制でプロジェクトスキャフォールディングも実行可能。

ipa-security-check をはじめとするセキュリティ診断ツールが出力したレポートを読み込み、各検出項目を優先順位付きの dev-debug 依頼リストに変換する。対象プロジェクトの言語・FWを問わず汎用的に使える。コードベースを直接読んでアーキテクチャ判断を行う。

This skill should be used when the user asks to "task-breakdown", "タスク分割", "タスク分解", "タスクを分割", "タスクを分解", "WBSを作成", "作業分解", "break down task", "decompose task", "create WBS". 依頼をゴール/制約/前提に正規化し、トップダウンで構造分解（1階層1軸）、粒度の停止条件を適用し、MECE・依存関係・DoD を検証して、ツリー＋表のタスク分割結果を生成する。分野を問わない汎用スキルで、単独利用と他スキル/コマンドからの呼び出しの両方に対応。

This skill should be used when the user asks to "dev-debug", "テストが失敗する", "ビルドエラーを直して", "デバッグ", "debug failing tests", "fix build error", "エラーを修正", "コンパイルエラー", "環境の問題を解決". テスト失敗、ビルドエラー、環境問題など様々なエラーパターンをカテゴリ別に診断し、最小コンテキストで修正する。

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-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-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。

Zenn CLI による Scrap の一覧・取得・作成・更新・コメント投稿を、安全に行う。`zenn-cli`、Scrap、API キー、公開範囲、Secret・AI scan を扱う時に使う。

zenn-editor の最新リリースから次の patch バージョンを決定し、前回のリリースPR以降にマージされたPRを列挙して canary から main へのリリースPRを作成する。リリースPR作成の依頼で使用する。

日本サービス向け（일본 서비스용） プライバシーポリシー・利用規約・同意モーダル・Cookieバナー 자동 생성. 個人情報保護法(APPI)·消費者契約法·特定商取引法 반영. Next.js 13~16 프로젝트 대상.

One effect, done well: 먹 번짐 — a large Korean, Japanese or Chinese display headline that reads as sumi ink printed on hanji. The heading stays real, selectable DOM text in ink color from the first frame; a WebGL2 layer over it adds what real ink does: a wet, glossy stroke with a soft bloom that shrinks as it dries, ink pooling darker at stroke rims, ends and corners, paper fibers showing through thick strokes, and capillary feathering along fibers at a few edges only. Two parameters (bleed, duration), ~5 KiB gzip of library JS, procedural paper texture, static fallback, prefers-reduced-motion, real-GPU verification script. Use for a CJK hero/launch headline, brand title, campaign line or section opener that should feel like a printed calligraphy poster. Triggers: '먹 번짐', '잉크 번짐', '한지 느낌 제목', '한글 타이포 셰이더', '제목에 셰이더', '墨のにじみ', '和紙', '筆文字っぽく', '墨跡暈開', '宣紙', 'CJK headline shader', 'sumi ink text effect', 'ink bleed text', 'Hangul shader'. Not for body text, buttons, or Latin-only headlines. Full-page shader backgrounds → omd-shader-hero. Korean typesetting rules → hangul. Brand tokens → omd-apply.

One full-bleed launch hero in two inks from the project's DESIGN.md: the base color and exactly one brand color, as a slowly folding ordered-dither (Bayer) field — a print/riso look, not a generic gradient. Two flat inks never blend, so there is no mud. The copy sits on a hard-edged base-ink knockout, so headline and sub copy both clear 4.5:1 by construction, and a verify script measures it across the whole timeline. Reads Core v2 tokens (and Google-compatible frontmatter), refuses to invent a palette, ships a CSS halftone poster fallback, respects prefers-reduced-motion, ~7 KiB gzip of library JS. Use for a launch page, product hero, waitlist, event or rebrand first screen that needs motion in brand color. Triggers: '셰이더 히어로', '런칭 히어로', '디더링 배경', '리소 느낌 히어로', '브랜드 컬러 배경 애니메이션', 'dither hero', 'shader hero from DESIGN.md', 'launch hero background', 'riso print hero', 'シェーダーのヒーロー', '著陸頁主視覺 shader'. Whole scroll-native landing → omd-landing / omd-aphrodite. CJK headline ink effect → omd-cjk-type-shader. Brand tokens missing → omd-init first.

One full-bleed launch hero in two inks from the project's DESIGN.md: the base color and exactly one brand color, as a slowly folding ordered-dither (Bayer) field — a print/riso look, not a generic gradient. Two flat inks never blend, so there is no mud. The copy sits on a hard-edged base-ink knockout, so headline and sub copy both clear 4.5:1 by construction, and a verify script measures it across the whole timeline. Reads Core v2 tokens (and Google-compatible frontmatter), refuses to invent a palette, ships a CSS halftone poster fallback, respects prefers-reduced-motion, ~7 KiB gzip of library JS. Use for a launch page, product hero, waitlist, event or rebrand first screen that needs motion in brand color. Triggers: '셰이더 히어로', '런칭 히어로', '디더링 배경', '리소 느낌 히어로', '브랜드 컬러 배경 애니메이션', 'dither hero', 'shader hero from DESIGN.md', 'launch hero background', 'riso print hero', 'シェーダーのヒーロー', '著陸頁主視覺 shader'. Whole scroll-native landing → omd-landing / omd-aphrodite. CJK headline ink effect → omd-cjk-type-shader. Brand tokens missing → omd-init first.

One effect, done well: 먹 번짐 — a large Korean, Japanese or Chinese display headline that reads as sumi ink printed on hanji. The heading stays real, selectable DOM text in ink color from the first frame; a WebGL2 layer over it adds what real ink does: a wet, glossy stroke with a soft bloom that shrinks as it dries, ink pooling darker at stroke rims, ends and corners, paper fibers showing through thick strokes, and capillary feathering along fibers at a few edges only. Two parameters (bleed, duration), ~5 KiB gzip of library JS, procedural paper texture, static fallback, prefers-reduced-motion, real-GPU verification script. Use for a CJK hero/launch headline, brand title, campaign line or section opener that should feel like a printed calligraphy poster. Triggers: '먹 번짐', '잉크 번짐', '한지 느낌 제목', '한글 타이포 셰이더', '제목에 셰이더', '墨のにじみ', '和紙', '筆文字っぽく', '墨跡暈開', '宣紙', 'CJK headline shader', 'sumi ink text effect', 'ink bleed text', 'Hangul shader'. Not for body text, buttons, or Latin-only headlines. Full-page shader backgrounds → omd-shader-hero. Korean typesetting rules → hangul. Brand tokens → omd-apply.