ローカルにある複数のAI開発エージェントのログを集計し、トークン数やAPI換算費用をSVGカードにします。READMEや資料に載せる利用状況をまとめられます。
- READMEにエージェント利用状況を掲載
- 複数エージェントの活動を共有したいとき
- トークン数とAPI換算費用の可視化
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概要と使いどころ
ローカルにある複数のAI開発エージェントのログを集計し、トークン数やAPI換算費用をSVGカードにします。READMEや資料に載せる利用状況をまとめられます。
プロジェクト文書の整理依頼を適切な専門スキルへ振り分け、文書の役割、リンク、設計判断の索引、根拠への参照を、ファイルを変更せずに点検するスキルです。
対話型CLIやSSH、開発用プロセスを新しいターミナルで開くために、実行内容と引数を保った起動計画を作り、対応環境の検出や復旧手順も扱うスキル。
新しいスキルを作る前に、ローカル環境やマーケット、GitHub、ウェブから既存候補を探し、用途との一致度や安全性を確認して再利用・拡張・新規作成の判断を助けます。
GitHubやLinear、ローカルの通知を棚卸しし、重要度と担当者に応じた届け先を設計します。重複や不要な通知を整理し、次の対応が分かる運用にまとめるスキル。
リポジトリの状態確認、コマンド実行、CIやビルドの失敗調査を進め、必要な修正を検証します。ローカル変更・コミット・pushの状況を実行結果の根拠とともに報告します。
作業状況や判断の根拠をローカルのMarkdownに保存し、ClaudeやCodexなどの間で引き継ぐスキル。共有した文脈の検索や記録の不整合の診断も案内します。
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。
公開前や変更の取り込み後に、アプリの認証・データ・決済・運用を根拠付きで点検します。公開を妨げる問題と優先して直す項目を、本番への準備状況としてまとめるスキル。
AIアシスタントから外部の機能やデータを使うためのMCPサーバーを構築・保守します。Node/TypeScriptでの機能登録、入力検証、通信方式の選択を扱います。
文書や会話、仕事の情報を内容に合う保存先へ整理し、ローカルファイルや知識ベース、GitHubなどを横断して重複確認、同期、検索を進めるスキル。
チームの開発に合うGitのブランチ運用を選び、コミットやプルリクエストの書き方、履歴の整理、変更の衝突解消、リリース管理まで手順を整えるスキル。
家庭や自宅の検証用ネットワークで、ルーター・スイッチ・Wi-Fi機器の役割と配線を整理します。IPアドレス、DHCP、DNSを計画し、接続の不安定さや将来の拡張に備えます。
繰り返すエージェント作業に専用の実行手順を設計し、合否チェックや進捗記録、引き継ぎを整えるスキル。複数の場面で使う手順を共有スキルにまとめます。
Claude Codeの利用ログからトークン使用量と推定費用を集計し、モデル・セッション・日付別に確認します。予算との比較やCSV出力にも使えます。
DockerとDocker Composeで開発環境を構成し、通信・データ保存・権限を見直すほか、元のファイルを変更せずにCLIの導入手順を検証するスキル。
画像・動画の生成やAI検索など、150以上のクラウドAIアプリを共通のコマンドで探して実行します。ローカルの画像や音声を使う加工・生成にも対応します。
Pythonの実行を途中で止め、変数や処理の流れを調べて不具合の原因を探ります。pdbとdebugpyを使い分け、失敗したテストや稼働中のプロセスも調査します。
This skill should be used when the user asks about "plugin settings", "store plugin configuration", "user-configurable plugin", ".local.md files", "plugin state files", "read YAML frontmatter", "per-project plugin settings", or wants to make plugin behavior configurable. Documents the .claude/plugin-name.local.md pattern for storing plugin-specific configuration with YAML frontmatter and markdown content.
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Reconstructs why code exists from local git history, including the introducing commit, later changes, current authors, repeated companion files, and likely intent. Use when the user asks "why does this code exist", "who wrote this function and why", or to "explain the history of this function" before a rewrite, refactor, or risky edit. Runs entirely locally.
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Use this when setting up claude-mem on Cursor: local or remote worker, local host-login observer or remote cmem.ai inference.
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End-to-end smoke test skill for DeerFlow. Guides through: 1) Pulling latest code, 2) Docker OR Local installation and deployment (user preference, default to Local if Docker network issues), 3) Service availability verification, 4) Health check, 5) Final test report. Use when the user says "run smoke test", "smoke test deployment", "verify installation", "test service availability", "end-to-end test", or similar.
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Configure RuVLLM local inference helpers: generate a config, and create and adapt in-process MicroLoRA and SONA instances from quality signals. Use when you need local, air-gapped inference tooling, not for fine-tuning hosted models.
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Format chat messages in a local model's template (llama3, mistral, chatml, phi, gemma, or a model id) and route queries over a small WASM HNSW pattern index (about 11 patterns). Use when preparing prompts for local runtimes.
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