「markdown」の検索結果

Evidence-grounded AI research workflow for turning supplied economics, finance, management, and social-science papers or structured records into versioned PaperReading artifacts. Use when Codex must ingest text, Markdown, or a text-based PDF; separate source-grounded claims from researcher analysis; bind findings to evidence IDs and locators; review extraction candidates; migrate v0.2 PaperRecord JSON; validate or verify a v0.3 PaperPackage; generate research extensions; export reviewable JSON or Markdown; or safely update a compatible 13-field literature workbook.

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Extract clean markdown from any URL, including JavaScript-rendered SPAs. Use this skill whenever the user provides a URL and wants its content, says "scrape", "grab", "fetch", "pull", "get the page", "extract from this URL", or "read this webpage". Handles JS-rendered pages, multiple concurrent URLs, and returns LLM-optimized markdown. Use this instead of WebFetch for any webpage content extraction.

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収集済み仕様 (spec-state.json) と取得済み最新ドキュメント・設計知識参照を章立ての複数 Markdown ファイル + index の仕様書ドキュメントセットへまとめたいとき、ヒアリング結果を仕様書へコンパイルしたいときに使う。

任意のアプリのコードベースを解析して LLM API 呼び出し箇所を洗い出し、「1 回の処理(フロー)で どれだけのトークン/費用がかかるか」「N 件・DAU 規模でいくらか」を根拠付きで試算するスキル。 プロンプト/ツール定義/RAG/エージェントループ/キャッシュ/思考トークンまで合算し、無料 or 確認付き 有料の実測でグラウンディングする。成果物は Markdown レポート + 対話 HTML 計算機 + コスト JSON。 「このアプリの API コストはいくら」「モデル別/件数別の費用」「LLM の ROI 試算」「トークン数を数えて」 「1リクエストいくら」等で起動。既定スタックの必須スキルではない optional 群であり、AI 機能を含む要件で明示された場合、 または app-orchestrator が v1 前・AI 機能変更時の試算として指示した場合のみロードする。

HTML-first persistent planning skill. Generates a single self-contained plan.html with interactive phases, drag-and-drop tickets, sliders, mockups, and embedded JSON state. Survives /clear via session catchup, tamper-protected by SHA-256, mirrors across 17 IDEs, ships 10 templates across Thariq's 9 categories, exports back to Markdown on demand. Use when asked to "plan it", "make me an html plan", "show me the plan", "render the plan", or when starting any multi-step task that needs a navigable artifact instead of a markdown wall.

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Build content-focused websites with Astro — zero JS by default, islands architecture, multi-framework components, and Markdown/MDX support.

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Convert PDF documents to clean structured Markdown for LLM context. Supports two modes: fast (PyMuPDF) and accurate (IBM Docling TableFormer AI). Features aggressive persistent caching, image extraction with metadata, table detection, and batch processing. Use when asked to convert PDFs, extract PDF content, parse documents, or prepare PDF data for AI/LLM consumption.

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This skill should be used when analyzing bug ticket data to identify quality trends, assess software quality status, and provide improvement recommendations. Use when a user provides bug lists (CSV, Excel, JSON, or Markdown format) and needs comprehensive quality analysis from a QA manager perspective. Generates statistical analysis, identifies quality hotspots, provides actionable recommendations, and produces professional Markdown reports suitable for project managers and executive leadership. Ideal for IT system development, migration, and implementation projects.

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【非推奨】requirement-management に統合された。新規の要件定義には requirement-management を使用すること。既存の docs/sdd/requirements/ を保守・参照する場合にのみ使用する。EARS記法によるMarkdownの要件定義書（ユーザーストーリー・受入基準・非機能要件）を作成・編集する。Do NOT use for 新規プロジェクトの要件定義（requirement-management を使用すること）。

【非推奨】設計書を永続化しない運用へ移行したため非推奨。設計は実装時にPR本文とGitHubコメントへ記載し、要求の管理は requirement-management を使用すること。既存の docs/sdd/design/ を保守・参照する場合にのみ使用する。アーキテクチャ設計、コンポーネント定義、API設計、データベーススキーマのMarkdown文書を作成・編集する。Do NOT use for 新規プロジェクトの設計（設計はPR本文に記載すること）。

ローカルMarkdownファイルによる個人ナレッジベースを管理する。メモ・記録・ノートの保存、検索・参照、会議メモの構造化、既存ファイルの取り込みに使用する。Do NOT use for プロジェクトのソースコードやSDDドキュメントの管理。

YouTube動画の文字起こしからnote記事（要約再構成型）を執筆し下書き用Markdownをoutput/に保存する。「note記事にして」「/note-post」で起動。

ファイル編集・コマンド実行・調査・複数ツール呼び出しを伴う作業の最終応答時に、指定の日本語Markdownテンプレ（タイトル/解釈の要約/対応内容/影響）で対応内容を報告する。複数ターンに分かれた作業の最終完了時、複数ファイル編集を含む実装完了時、調査・分析タスクの結果報告時、新規ファイル作成を伴う作業の完了時に必ず参照する。単発の質問への即答（ツール呼び出しなし、または1〜2回のRead/Bashのみ）は対象外。

Load when configuring GitBook documentation sites, authoring GitBook-flavored markdown pages and custom blocks, integrating OpenAPI/Swagger specs, driving GitBook Change Request workflows (create, review, comment, resolve), or building GitBook platform integrations. Do not use for general repository code reviews, general .NET OpenAPI schema generation, or non-GitBook markdown.

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Generates a structured research briefing for a topic or person as a Markdown scaffold (stdout or file). No persistent store.

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レポートコンパイルエージェント - 分析結果のMarkdownファイルを統合HTMLレポートに変換。/compile-report [出力パス] で呼び出し。

ScalarDB Cluster および ScalarDB Analytics のアーキテクチャ、サイジング、構成を見積もるスキル。 性能要件、可用性要件、クラウド環境からScalarDB Cluster Pod数、Kubernetes構成、 バックエンドDB、API Gateway、監視システム等の全体構成を見積もる。 ScalarDB Analyticsを使用する場合はEMR/Databricksのサイジングも含む。 使用タイミング: - 「ScalarDBのサイジングを見積もりたい」「ScalarDB環境を構築したい」 - 「ScalarDB Clusterの構成を決めたい」「ScalarDBの費用を算出したい」 - 「開発/テスト/ステージング/本番環境のScalarDB構成」 - CI/CD、Blue/Green、Canary Deploymentを含む本番環境設計 - 「ScalarDB Analyticsを使いたい」「分析クエリ環境を構築したい」 - 「EMR/Databricksのサイジングを見積もりたい」 出力: Markdown形式の見積もり結果 + HTML形式のレポート 費用: USD/JPY両建て（為替レート明記）

GitHub の PR を入力に、変更されたコードやドキュメントを mermaid の図（全体像・関数単位のシーケンス図・参照箇所起点のシーケンス図）で可視化し、短い解説を付けて Markdown ファイルに書き出す。stacked PR では、スタックの全体像と、現在の段を強調した変更の全体像を描く。`/pr-visualize` の明示起動のみ。`--comment` で PR コメントへ投稿（承認必須）。レビューの指摘は行わない。GitHub(gh) 前提。

Build content-focused websites with Astro — zero JS by default, islands architecture, multi-framework components, and Markdown/MDX support.

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TEKION Slide Generator v4 — プレゼンスライド生成（OpenAI GPT-image-2 デフォルト / Gemini 3.1 Flash 両対応）。「スライドを作って」「プレゼン資料」で発動。Markdown/テキスト→デザインガイドライン→並列画像生成→PPTX/PDF。日本語テキスト精度重視の営業資料・提案書はOpenAI、大量生成や実在ブランド/人物はGemini。Visual/Balanced 2スタイル、ロゴ/参考画像、グラウンディング、Thinking制御対応。

Create professional, visually excellent presentation slides in Marp Markdown format. Use this skill when the user asks to: - Create a presentation, slides, deck, slideshow, or プレゼン / スライド - Write or generate slides about a specific topic - Make a Marp .md file for presenting Produces complete, ready-to-render .md files with embedded custom CSS theme, narrative structure, and polished visual design. Supports Japanese and English content.

Transform audio recordings into professional Markdown documentation with intelligent summaries using LLM integration

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Extract clean Markdown or text from one or more known URLs through Tavily. Use when the user supplies specific pages and needs their content, including query-focused chunks or JavaScript-rendered pages.

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Create and edit Obsidian Flavored Markdown with wikilinks, embeds, callouts, properties, and other Obsidian-specific syntax. Use when working with .md files in Obsidian, or when the user mentions wikilinks, callouts, frontmatter, tags, embeds, or Obsidian notes.

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