「structured」の検索結果

Designs log pipelines. Aggregation, structured queries, sampling, PII scrubbing, correlation.

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Analyzes structured and unstructured threat intelligence feeds to extract actionable indicators, adversary tactics, and campaign context. Use when ingesting commercial or open-source CTI feeds, evaluating feed quality, normalizing data into STIX 2.1 format, or enriching existing IOCs with campaign attribution. Activates for requests involving ThreatConnect, Recorded Future, Mandiant Advantage, MISP, AlienVault OTX, or automated feed aggregation pipelines.

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Guide users through a structured workflow for co-authoring documentation. Use when user wants to write documentation, proposals, technical specs, decision docs, or similar structured content. This workflow helps users efficiently transfer context, refine content through iteration, and verify the doc works for readers. Trigger when user mentions writing docs, creating proposals, drafting specs, or similar documentation tasks.

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Build autonomous AI agents with Claude Agent SDK. Structured outputs guarantee JSON schema validation, with plugins system and hooks for event-driven workflows. Prevents 14 documented errors. Use when: building coding agents, SRE systems, security auditors, or troubleshooting CLI not found, structured output validation, session forking errors, MCP config issues, subagent cleanup.

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Guide users through a structured workflow for co-authoring documentation. Use when user wants to write documentation, proposals, technical specs, decision docs, or similar structured content. This workflow helps users efficiently transfer context, refine content through iteration, and verify the doc works for readers. Trigger when user mentions writing docs, creating proposals, drafting specs, or similar documentation tasks.

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Generate validated JSON-LD structured data markup for any page type

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Data structures and serialization formats for agent-to-agent communication. Covers message envelopes, structured output schemas, capability declarations, task handoff payloads, error/retry signaling, and context windows as data structures. Compares the version-pinned A2A, MCP, and JSON-RPC role boundaries covered by this bundle; OpenAI and LangChain-specific APIs require their own current sources. Teaches when to use rigid schemas versus free-form content with validation, typed versus untyped boundaries, and streaming versus batch. Activate on: "agent message format", "agent communication schema", "agent-to-agent protocol", "A2A protocol", "MCP message format", "structured output for agents", "agent interop", "interchange format", "agent serialization", "task handoff format", "capability declaration". NOT for: what agents say to each other (use agent-conversation-protocols), orchestration topology (use multi-agent-coordination), building agent infrastructure (use agentic-infrastructure-2026).

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共有のレビュー手順と補助スクリプトを使い、対象リポジトリ固有の要件も踏まえてコードを確認するスキル。OpenClawの共通インストールを参照します。

• 共通手順でコードをレビューしたいとき
• リポジトリ固有の要件も確認したいとき
• 共有レビュー手順をまとめて更新したいとき

Google Placesで店舗や場所を検索し、営業時間や評価で候補を絞り込むスキル。場所の詳細やレビューの取得、スクリプト向けのJSON出力にも対応します。

• 営業中で評価の高い店を探したいとき
• 指定した位置の周辺を検索したいとき
• 場所の詳細やレビューを調べたいとき

バグやテスト失敗、予期しない動作の原因を、再現手順やログ、直近の変更から調べます。仮説の検証から修正後のテストまで、根拠に沿って進めるスキルです。

• 失敗するテストの原因を調べたいとき
• 本番の不具合を追跡したいとき
• ビルドや連携の失敗箇所の調査

計画やアイデアを質問で掘り下げ、決定同士の依存関係を整理します。推奨案を添えた質問を段階的に重ね、曖昧な前提や未決事項を確認して共通理解を築くスキルです。

• 実行前に計画を検証したいとき
• アイデアの前提を明確にしたいとき
• 決定の依存関係を整理したいとき

Manage a file-based epic → story → sprint development loop without requiring an external project management tool. Creates and tracks epics, breaks them into user stories, assigns them to sprints, and drives implementation story by story. Use when starting a new feature initiative or when the team has no Jira/Linear/Taiga but needs structured delivery tracking.

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AIエージェントが失敗や同じ操作を繰り返す原因を、エラーと実行状況から整理します。小さな復旧操作を試し、結果と根拠を引き継げる報告にまとめるスキルです。

• エージェントの連続失敗を診断したいとき
• 同じツール操作のループ調査
• 情報の蓄積による出力劣化の点検

予測市場や取引エージェントの処理を、規約・データ品質・秘密情報・プライバシー・取引実行の観点で点検し、問題点と必要な対策を整理するスキル。

• 取引サービスの認証を加える前の確認
• 資産情報とAPIキーの扱いの点検
• 市場データの品質と出典表示の確認

論文や研究計画を共通の評価基準で読み、研究方法、根拠、引用、文章構成を点検するスキル。評価の理由と修正の優先順位、次に直す内容を整理します。

• 投稿前の論文を見直したいとき
• 引用が主張を支えるか確認したいとき
• 研究方法と限界を評価したいとき

ローカルの計画書やHTMLをブラウザで開き、該当箇所への注釈、チャット、承認や修正依頼を受け取るスキル。保存した変更が画面に反映され、レビューを続けられます。

• 実装計画のレビューと承認
• デザインの変更箇所を示したいとき
• レポートや比較資料への注釈

機械学習のない既存アプリに、推薦・分類・予測などを追加するための手順を整理します。課題とデータの確認から、最初のモデルの学習・評価・組み込みまでを支援します。

• 既存アプリに推薦機能を加えたいとき
• 学習データの準備状況を確認したいとき
• 代替ルール付きで予測を組み込みたいとき

iOS 26以降のアプリに、端末内で動く言語モデルを組み込むスキル。文章生成・要約、入力からのデータ抽出、独自処理の呼び出し、生成中の画面更新を扱います。

• オフラインの文章生成・要約
• 入力文から項目を抽出したいとき
• AIからアプリ独自の処理を呼ぶ

AndroidやKotlin Multiplatformの非同期処理とデータ更新を実装し、並行実行、画面状態の管理、キャンセル、エラー処理、テストまで扱うスキル。

• 複数データを並行して読み込みたいとき
• StateFlowによる画面状態の管理
• 検索入力の間引きや通信の再試行

TypeScript、Python、Goのエラー処理を設計・見直すスキル。エラーの分類、再試行、APIの応答、利用者向けの案内文を整理します。

• 新しいサービスのエラー分類の設計
• 外部サービスの一時障害を再試行したいとき
• APIのエラー応答とログの見直し

正解が一つに定まらない判断を、長期的な影響、前提への疑問、実行の現実性、失敗リスクの四つの視点で検討し、反対意見も見える形で推奨案をまとめるスキル。

• 今すぐ公開するか改善を待つか決めたいとき
• 段階的展開と一斉展開を比較したいとき
• 範囲の縮小と長期的な狙いを検討したいとき

記事やガイド、ニュースレターを、提供された文例やブランドの文体に合わせて執筆します。メモや調査資料の文章化から、既存原稿の構成・根拠の見直しまで扱います。

• メモや文字起こしを記事にしたいとき
• ブランドの文体でガイドを書きたいとき
• 既存原稿の構成と根拠を見直したいとき

実在するファイルや行番号を参照した段階的なコード案内をCodeTour形式で作成し、新任者の学習、設計の理解、PRレビュー、障害原因の調査に役立てるスキル。

• 新しい保守担当者向けのコード案内
• 設計や機能の処理経路を理解したいとき
• PRの変更を順番にレビューしたいとき

初めて触るコードの構成や処理の流れ、開発ルールを調べ、参加時の案内資料とCLAUDE.mdを作成します。変更したい作業ごとの参照先も整理します。

• 新しいチームでコードの全体像を知りたいとき
• 既存プロジェクトでClaude Codeを導入
• 開発ルールからCLAUDE.mdを作りたいとき