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概要と使いどころ
[02] META. Create new skills when existing ones don't cover the task. Analyze unique requirements, build framework (Frame → Research → Plan → Execute), integrate risks, and declare new skill. Use when facing novel problems that existing skills can't address.
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Create new skills, modify and improve existing skills, and measure skill performance. Use when users want to create a skill from scratch, edit, or optimize an existing skill, run evals to test a skill, benchmark skill performance with variance analysis, or optimize a skill's description for better triggering accuracy.
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Create new skills, modify and improve existing skills, and measure skill performance. Use when users want to create a skill from scratch, update or optimize an existing skill, run evals to test a skill, benchmark skill performance with variance analysis, or optimize a skill's description for better triggering accuracy.
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Import existing Azure resources into Terraform using Azure CLI discovery and Azure Verified Modules (AVM). Use when asked to reverse-engineer live Azure infrastructure, generate Infrastructure as Code from existing subscriptions/resource groups/resource IDs, map dependencies, derive exact import addresses from downloaded module source, prevent configuration drift, and produce AVM-based Terraform files ready for validation and planning across any Azure resource type.
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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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Guided multi-page redesign of an existing website through a four-phase pipeline — extract (crawl and capture the current site), direct (set a visual direction), prototype (generate redesigned HTML), and migrate (emit a deployable static site). Tracks progress incrementally per page in stardust/state.json so redesigns are resumable. Delegates the per-page design craft (typography, spacing, color, layout, motion) to the impeccable skill. Use when the user wants to redesign, revamp, modernize, or restyle an existing site they can point to by URL, run the extract/direct/prototype/migrate flow, or resume a multi-page redesign. Not for designing a brand-new site from scratch or one-off single-component edits.
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Upgrades existing websites and apps to premium quality. Audits current design, identifies generic AI patterns, and applies high-end design standards without breaking functionality. Works with any CSS framework or vanilla CSS.
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Classify every destructive/gated action an agent body can attempt (git, filesystem, network, shell, github) into block/approve/allow tiers, and audit whether the pre-tool and post-tool governance backing that classification is real: blocked actions proven zero-side-effect by a negative fixture, every denial backed by a receipt and a transcript event, every block-tier denial paired with a safe alternative, and no unmanaged or same-UID body ever marked "contained." Use when building or reviewing Agent Harbor's C5 governance gate (destructive git blocker, approval request/result, denial receipts), gating a new tool surface before it can run destructive commands, or auditing whether an existing "destructive-action blocked" claim actually has evidence behind it. NOT for proving an existing sandbox boundary actually contains an adversary once an action is isolated (use sandboxed-adversarial-test-harness), deciding where in a DAG to place a human review node or designing the approval UX itself (use human-gate-designer), or designing the general work-receipt schema across an entire agent task (use agent-work-receipt-designer).
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OpenClawの画面をSolid 2で実装・移行・レビューするスキル。状態管理やLitとの共存、ダイアログなどの表示、テストと性能確認を扱います。
新規・既存テストが守る動作と不具合を確かめ、重複や実装への依存を見直すスキル。削除の根拠を整理し、必要な検証を残してテスト用コードも整理します。
OpenClawの複数のIssueやPRについて、担当を分けて原因調査と修正、検証を進め、許可された範囲でマージや解決済み案件のクローズまで管理するスキル。
運用者が設定したTeamサーバーの更新を、指定担当のNight Watchに引き継ぎ、既存の更新機構による検証・復旧・完了確認まで進めるスキル。
OpenClawのPRやIssueの重複を根拠付きで判断し、関連する作業をprtagsで一つのグループに整理して判断理由と確信度を記録するスキルです。
OpenClawの脆弱性報告を、公開済みのバージョンと信頼範囲の根拠で確認し、終了・継続・影響の絞り込みを判断して、管理者向けの返信案をまとめます。
動作確認やPR用の録画に字幕、注目箇所のズーム、再生速度の変更を加え、元動画を証拠として残しながら説明付きのMP4に仕上げるスキル。
OpenClawのターミナル画面を固定のサンプルデータで試作し、実際の描画部品を使った2〜6案をtmuxで並べて操作・比較するスキル。
Feishuのファイルで共同編集者と共有権限を確認し、依頼に沿って追加・削除するスキル。対象と相手の識別情報を確かめ、必要な範囲の権限を設定します。
OpenClawのリリース候補を人が試すために、隔離コピーなどの検証環境を準備し、テストの進行とフィードバック整理を支援します。公開前の報告確認も扱います。
MacのMessages.appの履歴検索や受信監視、iMessage・SMSの送信を行い、対応環境では返信・投票・グループ管理も扱うスキル。
Parallelsの仮想マシンでOpenClawの導入・初期設定・更新を検証するスキル。macOS、Windows、Linuxの基本動作確認と失敗の切り分けを扱います。
OpenClawからSlackのメッセージ送信やスレッド返信を行います。相手・投稿・アカウントを特定し、利用可能な操作に沿ってやり取りを進めるスキルです。
Feishuの共有フォルダー内のファイルを一覧表示・移動・削除し、サブフォルダー作成や文書コメントの確認・追加・返信を行うスキル。保存先の整理とコメント対応に使えます。
OpenClawの記憶をまとめたWikiを、元資料に基づいて更新・点検します。手書きのメモを保ちながら、ページの重複や情報の矛盾、出典の不足を確認します。