3.9万 件 ・ 関連度順
Use when the user asks to generate or edit images via the OpenAI Image API (for example: generate image, edit/inpaint/mask, background removal or replacement, transparent background, product shots, concept art, covers, or batch variants); run the bundled CLI (`scripts/image_gen.py`) and require `OPENAI_API_KEY` for live calls.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
This skill should be used when the user asks to "ドキュメントを更新して", "sync the docs", "update CLAUDE.md after this change", "実装に合わせてドキュメントを直して", or notices that docs have drifted from the codebase. Diffs git history to identify what changed, proposes targeted updates to CLAUDE.md, docs/architecture.md, docs/requirements.md, and README.md, then applies only approved changes.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
ユーザーからの修正・指摘を受けた際の学習記録と自己改善ループ。ユーザーから「違う」「そうじゃない」「前にも言ったけど」といった修正を受けた時、同じミスを繰り返していると気づいた時、セッション開始時の教訓確認で使う。修正やフィードバックを受けたら必ずこのスキルを参照する。
This skill should be used when the user asks to "sandboxの互換性をチェックして", "sandbox設定を確認して", "このプロジェクトでsandboxが使えるか調べて", "sandboxでコマンドが失敗する", "check sandbox compatibility", "verify sandbox settings", "sandbox is blocking my commands", or wants to ensure their development workflow works within Claude Code's sandbox restrictions — either proactively before starting work or reactively after encountering sandbox-related failures.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
This skill should be used when the user asks to "PR を出す前に確認して", "check if this branch is ready to merge", "run pre-PR checks", "PRを作る前にチェックして", or wants to verify a branch before opening a pull request. Executes verification commands, validates Conventional Commits format, and confirms documentation is updated, then reports whether gh pr create is safe to run.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
This skill should be used when the user asks to "既存プロジェクトのタスクを整理して", "技術的負債をIssue化して", "このコードベースを改善するタスクを洗い出して", "GitHub Projectに健全化タスクを登録して", "break down what needs to be fixed in this project", "surface tech debt as issues", or "create a project board for cleanup work". Diagnoses pain points and codebase health of an existing project, then registers improvement tasks as GitHub Issues and a Project Board.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
多数の元IDをカテゴリ別に管理し、各IDを専任PMが完了まで担当する継続開発に使う。担当配置、カテゴリ間の調整、停滞の解消と成果回収を扱う。
採用済みのUI画像案・カンプを既存アプリへレスポンシブ実装し、実画面との比較で仕上げる。必要素材の分解・生成・配信用整備や、素材のみの納品にも対応する。
貨物例外処理、出荷遅延、損傷、紛失、運送業者紛争の処理に関する体系化された専門知識。 15年以上の実務経験を持つ物流専門家の知見に基づく。エスカレーションプロトコル、 運送業者固有の行動パターン、クレーム手続き、判断フレームワークを含む。 出荷例外、貨物クレーム、配送問題、運送業者紛争の処理時に使用。
Nutrient DWS APIを使用したドキュメントの処理、変換、OCR、抽出、墨消し、署名、フォーム入力。PDF、DOCX、XLSX、PPTX、HTML、画像に対応。
Webアプリケーションのためのデプロイメントワークフロー、CI/CDパイプラインパターン、Dockerコンテナ化、ヘルスチェック、ロールバック戦略、プロダクションレディネスチェックリスト。
トレーニングデータの代わりにContext7 MCPを使用して最新のライブラリやフレームワークのドキュメントを取得。セットアップの質問、APIリファレンス、コード例、またはユーザーがフレームワーク名（React、Next.js、Prismaなど）を指定した場合にアクティベート。
電力・ガス調達、料金最適化、デマンドチャージ管理、再生可能エネルギーPPA評価、 マルチ施設エネルギーコスト管理のための体系化された専門知識。大規模商業・産業 消費者における15年以上の経験を持つエネルギー調達マネージャーの知見に基づく。 市場構造分析、ヘッジ戦略、負荷プロファイリング、サステナビリティ報告 フレームワークを含む。エネルギー調達、料金最適化、デマンドチャージ管理、 PPA評価、エネルギー戦略策定時に使用。
キャリアポートフォリオ管理、運賃交渉、キャリアパフォーマンス追跡、 貨物配分、戦略的キャリア関係の維持に関する体系化された専門知識。 15年以上の経験を持つ輸送マネージャーの知見に基づく。 スコアカードフレームワーク、RFPプロセス、市場インテリジェンス、 コンプライアンス審査を含む。キャリア管理、運賃交渉、キャリア パフォーマンス評価、貨物戦略の構築時に使用。
This skill should be used when the user wants to "investigate a bug", "debug an issue", "figure out why something is happening", "find the root cause", "troubleshoot", "強い推論で調査", "仮説を立てて検証", "原因を特定", "バグの原因調査", "なぜ動かないか調べて", "問題を切り分け", "原因不明", "デバッグ", or mentions systematic hypothesis-driven debugging. NOTE: Use this for investigating UNKNOWN causes, not for validating design proposals (use devils-advocate for that).
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
This skill should be used when the user wants to "test a claim against data", "validate an empirical hypothesis", "refine a model/theory with evidence", "characterize a pattern and verify it", "演繹と帰納で検証", "仮説をデータで検証して更新", "実例と反例で確かめる", "弁証法ループ", "主張を現物で裏取り", "傾向分析を検証して精緻化", or mentions iteratively updating a hypothesis by deriving predictions and testing them against a real corpus. NOTE: Use this for VALIDATING/REFINING an empirical claim or model against real data through a derive→test→update loop. Use strong-inference for debugging an UNKNOWN cause, and devils-advocate for adversarially stress-testing a DESIGN proposal.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Consult Claude Code from Codex for a second opinion while Codex remains responsible for implementation and verification. Use when the user asks Codex to collaborate with Claude, consult Claude, ask Claude for a plan, get a Claude review, delegate analysis to Claude, or says "Claudeと一緒に", "Claudeに相談", "Claudeにレビューしてもらう", "Claudeの意見も聞く", or "Claudeと計画を立てる". Also use when an explicit independent planning or review pass from Claude would materially reduce risk on a complex coding task.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Gives coding agents temporal awareness by reading the session transcript the host already writes, so the agent stops guessing about time and stops repeating commands that just failed. Activates whenever an agent reasons about recency, elapsed time, retry windows, deploy cooldowns, memory or file staleness, idle detection, or any "when / how long ago / how long did that take" question. Required for autonomous, parallel, or long-running agents.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
The single-file, dial-driven taste-skill that was the default before v2, kept for projects that depend on its exact behaviour. Opt-in: it runs only when called by name.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Propose a new change with all artifacts generated in one step. Use when the user wants to quickly describe what they want to build and get a complete proposal with design, specs, and tasks ready for implementation.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Enter explore mode - a thinking partner for exploring ideas, investigating problems, and clarifying requirements. Use when the user wants to think through something before or during a change.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Drive Keel agent test-first or evidence-first execution for a selected OpenSpec task. Use when a task needs software tests, hardware testbench, assertions, lint, new behavior proof, regression coverage, or red/green evidence before implementation.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Use when a Spark implementation needs an evidence-based review for correctness, ownership, compatibility, failure handling, maintainability, and unnecessary complexity.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Use when a working Spark implementation should be simplified without changing its observed behavior, ownership, compatibility, or public contract.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。