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Androidアプリの取得から解析、実行中の通信確認までを支援し、埋め込まれた認証情報や内部API、外部から呼び出せる機能を調べるスキル。

• 診断対象のAndroidアプリの棚卸し
• APK内の認証情報や内部APIの確認
• 他のアプリから呼べる機能の点検

CDNやWebキャッシュを調べ、細工した応答が別の利用者に配信される問題や、認証後の個人情報が公開キャッシュに残る問題を再現・検証するスキルです。

• CDN利用サイトのキャッシュ診断
• 認証済みページの公開保存の確認
• ヘッダー経由の応答改変を検証したいとき

侵入テストの目的・対象範囲・予算を整理し、環境準備や担当者選定、実施中の監視、発見した脆弱性の修正確認までをチェックリストで支援するスキル。

• 侵入テストの目的と範囲の定義
• テスト環境と監視の準備
• 診断担当者の選定と報告要件の合意

Azure・AWS・GCPの認証や権限、設定不備を検証し、クラウド資産の棚卸しから秘密情報の露出確認、リスク評価と改善提案までを支援するスキル。

• クラウド資産と権限の棚卸し
• 認証情報の露出を確認したいとき
• 設定不備の影響を検証したいとき

外部記事や投稿を分析する際に、URLの検証、取得量の制限、埋め込まれた指示を命令として扱わないための保護文の付与、出力の整理まで手順を定めるスキル。

• 取得前に外部URLを検証したいとき
• 記事や投稿の分析準備
• 外部文章をサブエージェントに渡すとき

Marinの新規開発者向けに、ローカル環境と各サービスへのアクセスを確認します。設定不足と権限不足を切り分け、修正できる箇所や担当者への依頼事項を整理します。

• Marinの開発環境を準備したいとき
• 環境構築後の確認
• サービスのアクセス不足の原因調査

GCPのリソース権限やCloud RunのIAP閲覧権限の依頼を、必要最小限のロールと暗号化した個人識別情報を使うPulumi変更・PRにまとめるスキル。

• GCSバケットの閲覧権限の追加準備
• Cloud RunのIAP閲覧者の追加
• サービスアカウントの代理操作権限の準備

同じ正規化済みデータと実行条件でZephyrの変更前後を比較し、Finelogの段階別指標からCPU使用時間、処理時間、メモリの変化を評価するスキル。

• PR前後のZephyr性能を比較したいとき
• 高速化に伴うCPU使用量の増加確認
• 最大メモリとメモリ不足の悪化確認

GitHubの活動やローカルのgit履歴を調査用の証拠として収集し、JSONで保存・共有します。アーカイブからの削除内容の回収や、元の情報源との再照合にも対応します。

• GitHubのコミットやIssueを証拠保存
• 参照から外れたローカルコミットの調査
• 削除されたGitHubの内容を回収したいとき

GitHubの公開イベント履歴をBigQueryで調べ、操作したアカウントと日時、削除されたPRなどの記録を確認して、セキュリティ事故の経緯を整理します。

• セキュリティ事故の時系列整理
• 削除されたIssueやPRの記録調査
• リポジトリの活動に関する主張の検証

大規模な多次元配列を小さな単位に分割・圧縮し、必要な範囲だけ読み書きする処理を支援します。ローカルやS3・GCSへの保存、並列処理との連携も扱います。

• メモリを超える配列を処理したいとき
• S3やGCS上の配列の部分読み書き
• 時系列データを追記したいとき

専門知識や繰り返す作業手順を、Codex向けのスキルにまとめます。利用例の整理からSKILL.mdや付属ファイルの設計、ひな形作成、基本検証までを案内します。

• 繰り返す業務をスキル化したいとき
• 社内知識やAPI手順の整理
• 既存スキルと参考資料の構成見直し

機械学習の学習・バッチ処理を複数クラウドで動かす設定を支援します。GPU要件に応じた低コスト環境の選択や、スポットインスタンスの中断からの自動復旧を扱います。

• GPU学習のクラウド費用を抑えたいとき
• 中断から復旧する長時間学習の設定
• 複数マシンでの分散学習の設定

実験設計や統計分析、予測モデルの構築・評価を支援します。分析結果を関係者へ伝える作業に加え、本番でのモデル配備や監視、再学習の設計まで扱います。

• 実験やA/Bテストを設計したいとき
• 特徴量の作成と予測精度の評価
• モデルの本番配備と監視の設計

生成AIへの指示文や回答形式を設計し、評価と改善を支援します。検索した資料を使う回答生成やエージェント構成、本番運用の設計も扱うスキルです。

• プロンプトや回答形式を改善したいとき
• 検索資料に基づく回答を評価したいとき
• AIエージェントを設計したいとき

画像や動画から物体を検出し、領域を分ける画像認識AIの開発を支援します。独自モデルの学習、データ処理、推論の高速化から本番環境での配備・監視までを扱います。

• 物体検出や画像の領域分割の開発
• 独自データで画像認識モデルを学習
• リアルタイム動画解析の推論最適化

機械学習モデルの本番公開から監視、再学習までの仕組みづくりを支援します。LLMの組み込みや、検索結果を使って回答するRAGの設計にも対応します。

• 機械学習モデルを本番公開したいとき
• モデルの監視と再学習の仕組みづくり
• 検索情報を使う回答システムの構築

専門知識や定型作業をClaude向けのスキルにまとめ、既存スキルの改善も支援します。指示文と付属資料の設計から、ひな形作成・検証・配布用ファイル化までを案内します。

• 定型作業をClaudeのスキルにしたいとき
• 社内知識やAPI資料の整理
• 利用結果をもとに既存スキルを改善

生物学の実験データをLaminDBで整理・検索し、細胞種などの注釈の表記統一や形式検証、解析履歴と版の記録を通じて、データの再利用と解析の再現を支えるスキル。

• 単一細胞データの細胞種名を統一したいとき
• 複数実験のデータを横断検索したいとき
• 解析結果の入力とコードを追跡したいとき

公開がん画像を、がん種や撮影方法などの条件で検索・取得します。CT・MR・PETや病理画像の研究・AI学習用データ選定、ブラウザ表示、利用許諾の確認を支援します。

• AI学習用のがん画像を選びたいとき
• がん種・撮影方法・部位で画像検索
• 放射線・病理画像のブラウザ確認

症例報告、画像・病理・検査の診断報告、臨床試験報告や診療記録の作成を支援します。文書ごとの構成に沿い、必要項目や患者情報の匿名化も確認します。

• 論文投稿用の症例報告を作りたいとき
• 画像・病理・検査報告の整理
• 臨床試験や重篤な有害事象の報告

Interactive setup wizard for the claude-ops plugin. Installs missing CLIs, configures env vars for each channel (Telegram, WhatsApp, Email, Slack, Notion, Linear, Sentry, Vercel), builds the project registry, and saves user preferences. Run once after installing the plugin or any time to reconfigure.

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Guide for creating effective skills. This skill should be used when users want to create a new skill (or update an existing skill) that extends Claude's capabilities with specialized knowledge, workflows, or tool integrations.

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Deploy to Cloudflare (Workers, R2, D1), Docker, GCP (Cloud Run, GKE), Kubernetes (kubectl, Helm). Use for serverless, containers, CI/CD, GitOps, security audit.

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