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概要と使いどころ
OpenAI's model connecting vision and language. Enables zero-shot image classification, image-text matching, and cross-modal retrieval. Trained on 400M image-text pairs. Use for image search, content moderation, or vision-language tasks without fine-tuning. Best for general-purpose image understanding.
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OpenAI's general-purpose speech recognition model. Supports 99 languages, transcription, translation to English, and language identification. Six model sizes from tiny (39M params) to large (1550M params). Use for speech-to-text, podcast transcription, or multilingual audio processing. Best for robust, multilingual ASR.
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Inspect and analyze codebases using pygount for LOC counting, language breakdown, and code-vs-comment ratios. Use when asked to check lines of code, repo size, language composition, or codebase stats.
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Add new language to a Next.js + next-intl application
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Design Azure infrastructure using natural language, or analyze existing Azure resources to auto-generate architecture diagrams, refine them through conversation, and deploy with Bicep. When to use this skill: - "Create X on Azure", "Set up a RAG architecture" (new design) - "Analyze my current Azure infrastructure", "Draw a diagram for rg-xxx" (existing analysis) - "Foundry is slow", "I want to reduce costs", "Strengthen security" (natural language modification) - Azure resource deployment, Bicep template generation, IaC code generation - Microsoft Foundry, AI Search, OpenAI, Fabric, ADLS Gen2, Databricks, and all Azure services
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OpenAI's general-purpose speech recognition model. Supports 99 languages, transcription, translation to English, and language identification. Six model sizes from tiny (39M params) to large (1550M params). Use for speech-to-text, podcast transcription, or multilingual audio processing. Best for robust, multilingual ASR.
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Stress-test a plan against existing domain language, code behavior, and durable decisions. Use when the user wants DDD/domain-model grilling, glossary refinement, terminology challenges, context documentation, ADR candidates, or plan validation against a repo's language.
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Extract a DDD-style domain glossary from conversation context, choosing canonical terms and flagging ambiguity. Use when the user asks to define domain terms, build a glossary, clarify terminology, create a ubiquitous language, or mentions domain modeling or DDD.
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Core C# and .NET language fundamentals. Navigation skill covering coding standards, language patterns, async/await, dependency injection, configuration, and foundational runtime concepts. Entry point for developers building .NET applications. Keywords: csharp, dotnet, fundamentals, coding standards, async, patterns, dependency injection, configuration, basics
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Adds internationalization (i18n) infrastructure with translation plumbing, scalable key strategy, formatters for dates/numbers/currency, plural rules, and language switching. Use when implementing "internationalization", "translations", "multi-language support", or "i18n".
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Domain-Driven Design methodology using bounded contexts, ubiquitous language, and strategic/tactical patterns
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Granolaのローカルアーカイブから会議メモや文字起こしを検索・取得するスキル。同期状態を確認し、必要な更新やSQLによる正確な件数集計も扱います。
OpenClawへの自然な言葉の依頼をClaude Codeなどの外部コーディングエージェントへ振り分け、作業の開始や継続、スレッド内の会話をつなぐスキルです。
Govern stable domain context with a narrowly scoped CONTEXT.md when needed, and route hard-to-reverse decisions to ECC's existing architecture-decision-records skill. Use when domain terms require repeated explanation, one term has multiple meanings, unclear language causes module-boundary mistakes, or domain semantics must remain separate from architecture decisions.
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プロジェクトのコードや設定を根拠に、ECCのスキル・ルール・フックなどを毎回読み込むものと必要時に参照するものに分け、導入計画と検証結果をまとめます。
Claude Codeのファイル編集時に、Planktonで自動整形とコード検査を行う設定を支援するスキル。残った違反の自動修正や再検査、検査ルールの保護も扱います。
Goのコード作成・レビュー・リファクタリングを、言語の慣習に沿って支援します。エラー処理、並行処理、パッケージ構成を整え、読みやすく保守しやすい実装を目指します。
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。
Floxで開発ツールやデータベースの構成・バージョンを設定ファイルにまとめ、macOSとLinuxで再現できる開発環境を作り、チームで共有するスキル。
プロジェクトのコードや設定を根拠に、ECCのスキル・ルール・フックなどを常時読み込むものと必要時に参照するものへ分類し、導入計画と検証結果をまとめます。
Transcribe and translate speech in 99 languages.
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Embed an in-page natural-language GUI copilot in web apps.
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大規模言語モデルの知識・推論・コード生成を共通の課題で評価するスキル。複数モデルの比較表や学習途中の成績推移を作り、評価結果と個別の回答を保存します。
言語モデル内部の反応を少数の特徴に分解し、学習した概念を調べます。学習済みSAEの分析、自作SAEの訓練、特徴を使った出力調整と品質評価を案内します。