「panel」の検索結果

教材の図を動かしたり、スライダーで数値を変えて結果を示したりするスキル。仕組みを操作して確かめる図や、ページの見出しを飾る動くドット模様も作れます。

• 教材の処理の流れを動かしたいとき
• 数式の変化をスライダーで示したいとき
• システムの仕組みを操作して学ぶ図

教材やREADME、マニュアル向けに、実際のシステム名やログを根拠とした静的SVG図を作るスキル。9種類の図と統一した色・矢印で仕組みを説明します。

• READMEにシステム間の通信図を載せたいとき
• マニュアルで状態遷移を説明したいとき
• ログや仕様からデータの流れを図示

デザイン内で色やレイアウト、見出しなどを調整できる操作パネルを追加するスキル。指定がなければ影響の大きい少数の項目を選び、無効時はパネルを完全に隠します。

• 主要な色の調整操作を追加したいとき
• レイアウトの種類を切り替えたいとき
• 見出しの文面を変更可能にしたいとき

既存のインタビューや対談動画に、発言と同期する見出し・引用・数値のカードを重ねます。元映像を最後まで流しながら、横長・縦長などの画面比率でMP4に仕上げるスキルです。

• インタビューの要点を強調したいとき
• 解説動画に数値カードを加えたいとき
• 動画ポッドキャストを縦長に整えたいとき

商品・記事・企業情報などを検索エンジンに伝える構造化データを追加・修正します。ページに合う形式の選定からJSON-LDの実装、検証項目の整理まで支援します。

• 商品・記事ページに構造化データを追加
• 既存マークアップのエラーを直したいとき
• パンくずリストの構造化データを実装

マーケティングや製品改善の判断に必要な計測を設計し、GA4やGTMの設定、イベントの動作確認、UTMの命名整理、集計期間をそろえた指標の算出を支援するスキル。

• 登録や購入の計測計画を作りたいとき
• イベントの未送信や重複の調査
• 施策リンクのUTM命名ルール統一

学術論文の計画や構成づくりから、本文・二言語の要旨の執筆、引用確認、査読コメントへの対応までを支援します。投稿先に合わせた書式変換にも対応します。

• 論文の構成と根拠を整理したいとき
• 本文と二言語の要旨を作りたいとき
• 査読コメントから改稿計画を作りたいとき

学術論文を投稿先との適合性、研究方法、専門分野、異分野、反論の5つの観点から模擬査読します。個別の査読報告を統合し、編集判断と改訂項目にまとめます。

• 投稿前に模擬査読を受けたいとき
• 研究方法と統計の妥当性を確認したいとき
• 中心的な主張への反論を検討したいとき

表形式のデータから、分布や項目同士の関係、グループ間の違いを示すグラフを作成します。集計方法や誤差の表示、欠損値の扱いを確認しながら、静的な図にまとめます。

• 表データの分布や関係を調べたいとき
• 箱ひげ図などでグループ差を比べたいとき
• 相関行列をヒートマップにしたいとき

PCR・RT-qPCR用プライマーの候補設計と既存配列の点検を行い、反応条件に応じた構造予測や目的外の増幅を調べ、参照配列と座標を記録します。

• PCR用プライマーを設計したいとき
• 既存プライマーの構造や増幅先の点検
• 接合部や転写産物を狙う測定系の設計

科学データのグラフをPythonで作成し、色・軸・凡例・注釈や複数図の配置を細かく調整して、論文や発表に使うPNG・PDF・SVGへ書き出します。

• 実験データをグラフ化したいとき
• 複数の図を一枚にまとめたいとき
• 配色やラベルを調整したいとき

難しい選択や創作上の課題を、立場の異なる複数の視点から検討します。事実・仮定・価値判断を分け、判断を変える条件や未解決の問い、次の行動を整理します。

• 優先事項が異なる事業案を比較したいとき
• 研究計画のトレードオフを検討
• 有力な選択肢の前提を点検したいとき

Runs a mock interview for a specific job description. Plays the interviewer in a chosen round (recruiter screen, hiring manager, behavioral, coding, system design, case, product sense, panel), persona and difficulty; asks one question at a time, probes vague answers, and gives quote-backed rubric scores after each answer (coach mode) or at the end (realistic). Model answers use only the user's real experience. Use when the user says "mock interview me", "interview me for this job", "practice interview", "pretend you're the interviewer", "grill me for this role", "run a behavioral round", "quick recruiter screen", "hiring-manager mock", "system design mock" or "case interview practice". With Reactive Resume MCP it reads the application and stories and logs the session. For a story bank, company brief, questions to ask or a real-interview debrief, interview-prep; for scheduling or thank-you notes, job-application-manager; for fixing the resume, resume-tailor; for negotiation practice, offer-negotiation.

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Design, implement, review, or refactor native macOS 27 Golden Gate interfaces in SwiftUI or AppKit. Use when a Mac app must match Apple's current macOS 27 UI kit and restrained Liquid Glass language: integrated windows, full-height sidebars, native toolbars, flat lists, tables, and forms, clear pane boundaries, accessible materials, and removal of unnecessary nested cards, framed panels, or glassmorphism. Also use for Figma macOS 27 design-to-code work and audits of interfaces that feel too boxed.

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Workflow for building and modifying content management systems across WordPress, Shopify, Wix, Squarespace, Drupal, WooCommerce, Joomla, HubSpot CMS Hub, Webflow, Adobe Experience Manager, and similar platforms. Use when working on CMS themes, plugins, apps, modules, admin panels, media uploads, content models, editors, markdown pipelines, or static export workflows.

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Claude Security: scan the codebase (the whole repository or a scoped part of it), scan changes (this branch's or a pull request's diff, or one commit), or suggest patches (findings turned into targeted patch files, each verified by a panel of agents, that you apply when you choose). Use when the user asks to scan, audit or check code with Claude Security, to scan their changes with Claude Security, or to fix or patch Claude Security findings.

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Professional finance research toolkit — backtesting (11 engines + benchmark comparison panel), factor analysis, Alpha Zoo (478 pre-built alphas across qlib158/alpha101/gtja191/academic/fundamental), options pricing, 90 finance skills, 30 multi-agent swarm teams, Trade Journal analyzer, and Shadow Account (extract → backtest → render) across 29 market-data sources (tushare, yfinance, okx, binance, akshare, baostock, tencent, mootdx, ccxt, futu, mt5, tickerall, local, eastmoney, sina, stooq, yahoo, pykrx, india_broker, qveris, longbridge, nobitex, wallex, plus optional-key finnhub/alphavantage/tiingo/fmp/gildata).

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UI/UX design intelligence. 50 styles, 21 palettes, 50 font pairings, 20 charts, 9 stacks (React, Next.js, Vue, Svelte, SwiftUI, React Native, Flutter, Tailwind, shadcn/ui). Actions: plan, build, create, design, implement, review, fix, improve, optimize, enhance, refactor, check UI/UX code. Projects: website, landing page, dashboard, admin panel, e-commerce, SaaS, portfolio, blog, mobile app, .html, .tsx, .vue, .svelte. Elements: button, modal, navbar, sidebar, card, table, form, chart. Styles: glassmorphism, claymorphism, minimalism, brutalism, neumorphism, bento grid, dark mode, responsive, skeuomorphism, flat design. Topics: color palette, accessibility, animation, layout, typography, font pairing, spacing, hover, shadow, gradient. Integrations: shadcn/ui MCP for component search and examples.

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Create premium, Awwwards-quality website designs as React (.jsx) components that look like they were built by a top-tier agency charging $50k+ per project. Use this skill whenever the user asks for a website, landing page, portfolio, or web component that should look expensive, premium, luxury, editorial, high-end, or agency-quality. Also trigger when the user mentions Awwwards, FWA, award-winning design, or references brands like Apple, Aesop, Bottega Veneta, Stripe, or any luxury/fashion/design-forward brand. Trigger when the user says things like "make it look professional", "make it look expensive", "I want it to look really good", "high quality design", "not generic", or expresses dissatisfaction with typical AI-generated website aesthetics. Do NOT trigger for dashboards, admin panels, internal tools, or functional UI where aesthetics are secondary to utility — the standard frontend-design skill handles those.

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Author an eval for an existing skill from its REAL usage history, not its spec. Mine invocations from the brain's conversation archive (conversations/) and per-harness session transcripts — a user correction after an invocation is the gold signal — then synthesize an eval_contract plus 4-8 replayable cases with honesty labels (SPEC-DERIVED vs HISTORY-IMPLIED) and stage the result at skills/<name>/eval/autobench-<date>.md as PENDING-HUMAN-APPROVAL. Never rewrites SKILL.md. Ships two guard companions: panel integrity (multi-model judging must prove each provider actually responded) and the fail-improve taxonomy (logged LLM-fallback cases convert to deterministic code over time).

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Token-hygiene audit of the always-loaded context stack — CLAUDE.md, AGENTS.md, auto-memory MEMORY.md, and the bootstrap-rendered identity files (SOUL.md, USER.md, ACCESS_POLICY.md, HEARTBEAT.md) or their harness equivalents. Finds redundancy, contradictions, stale content, compression candidates, and skill-extraction candidates; produces a ranked action list sorted by token savings with a risk class per finding. REPORT-ONLY: this skill never edits any audited file. Recommendations for bootstrap-rendered files target the interview answer bank / templates, never the rendered output. Judging routes through `gbrain eval cross-modal` (single cheap model by default; full multi-model panel is explicit opt-in).

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Connect React Table v9 instances to Devtools with tableDevtoolsPlugin and useTanStackTableDevtools. Load for missing Table panels, registration lifecycle, required options.key, enabled state, or development versus explicit production exports.

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Guide the user through an independent iFixAi audit of their own agent, checking whether it does the job it is supposed to do given their business rules and org structure. Prefer pointing it at the user's REAL deployed agent over its HTTP endpoint (its actual tools, retrieval, and governance) with `--provider http --endpoint <url>`; only when no endpoint is reachable, fall back to replicating the model beneath as a bare stand-in (Anthropic, OpenAI, Gemini, Azure, Bedrock, etc.). Graded by the judge(s) of their choice (the same model, one independent judge, or a cross-vendor panel). You are the operator who walks them through it and explains the scorecard, running the SAME `ifixai run` engine as the guided CLI. Use when the user asks to run iFixAi or to audit an agent.

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Open markdown files in a formatted viewer panel with live reload. Use when you need to display plans, documentation, or notes alongside the terminal with rich rendering (headings, code blocks, tables, lists).

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