509 件 ・ 関連度順
概要と使いどころ
Generate hand-drawn style diagrams and infographics for recovery education articles. Creates anatomist's notebook aesthetic visuals - brain diagrams, timelines, social comparisons, and process flows using continuous line art, semantic color coding, and margin annotations.
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。
Expert in temporal event detection, spatio-temporal clustering (ST-DBSCAN), and photo context understanding. Use for detecting photo events, clustering by time/location, shareability prediction, place recognition, event significance scoring, and life event detection. Activate on 'event detection', 'temporal clustering', 'ST-DBSCAN', 'spatio-temporal', 'shareability prediction', 'place recognition', 'life events', 'photo events', 'temporal diversity'. NOT for individual photo aesthetic quality (use photo-composition-critic), color palette analysis (use color-theory-palette-harmony-expert), face recognition implementation (use photo-content-recognition-curation-expert), or basic EXIF timestamp extraction.
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。
Audit designs, color palettes, and UI components for WCAG 2.1 accessibility compliance, providing specific fixes for contrast, touch targets, focus indicators, and screen reader support. NOT for color harmony aesthetics or design system creation.
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。
Expert in making CLI tools visually stunning and delightful — not just functional. Covers ANSI color systems (16/256/truecolor with graceful degradation), Unicode box drawing, progress indicators, tables, animated output, ASCII art, rich text, interactive prompts, and full TUI frameworks (Ink, Bubble Tea, Ratatui, Rich, Clack). Activate on: "make this CLI beautiful", "terminal UI", "CLI design", "pretty output", "progress bar", "spinner", "CLI table", "terminal colors", "TUI framework", "interactive prompts", "command line aesthetics", "CLI polish", "terminal styling". NOT for: web UI design (use web-design-expert), GUI desktop apps (use rust-tauri-development), API design (use api-architect), general shell scripting (use devops-expert).
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。
Expert in ALL computational collage composition: photo mosaics, grid layouts, scrapbook/journal styles, magazine editorial, vision boards, mood boards, social media collages, memory walls, abstract/generative arrangements, and art-historical techniques (Hockney joiners, Dadaist photomontage, Surrealist assemblage, Rauschenberg combines). Masters edge-based assembly, Poisson blending, optimal transport color harmonization, and aesthetic optimization. Activate on 'collage', 'photo mosaic', 'grid layout', 'scrapbook', 'vision board', 'mood board', 'photo wall', 'magazine layout', 'Hockney', 'joiner', 'photomontage'. NOT for simple image editing (use native-app-designer), generating new images (use Stability AI), single photo enhancement (use photo-composition-critic), or basic image similarity search (use clip-aware-embeddings).
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。
Infers genetic super-population ancestry from a 23andMe/AncestryDNA file and computes ancestry-stratified odds ratios with an exploratory Ancestry Elevation Score (AES) showing where ancestry-specific GWAS effect sizes diverge from European reference estimates.
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。
Orchestrates `impeccable` for every design task inside a workflow phase. Captures intent in natural language, classifies it (design / development / copy), translates design intents into a sequence of impeccable subcommand invocations, runs them in main context with state persistence at `.claude/state/design/<slug>.json`, and returns a structured report. ALWAYS invokes `impeccable` under the hood for the underlying design move; never picks aesthetic direction itself; never writes product code directly. Per CLAUDE.md Article X.2, all design tasks in workflow phases route through this skill.
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。
Algorithmic philosophies are computational aesthetic movements that are then expressed through code. Output .md files (philosophy), .html files (interactive viewer), and .js files (generative algorithms).
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。
Create distinctive, production-grade frontend interfaces with high design quality. Use this skill when the user asks to build web components, pages, artifacts, posters, or applications (examples include websites, landing pages, dashboards, React components, HTML/CSS layouts, or when styling/beautifying any web UI). Generates creative, polished code and UI design that avoids generic AI aesthetics.
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。
Create distinctive, production-grade frontend interfaces with high design quality. Generates creative, polished code that avoids generic AI aesthetics. Use when the user asks to build web components, pages, artifacts, posters, or applications, or when any design skill requires project context. Call with 'craft' to run the full shape-then-build flow, or 'teach' for design context setup.
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。
Tones down visually aggressive or overstimulating designs, reducing intensity while preserving quality. Use when the user mentions too bold, too loud, overwhelming, aggressive, garish, or wants a calmer, more refined aesthetic.
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。
Create distinctive, production-grade frontend interfaces with high design quality. Use this skill when the user asks to build web components, pages, or applications. Generates creative, polished code that avoids generic AI aesthetics.
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 picking a mobile E2E framework — Detox / Appium / Maestro / XCUITest / Espresso — or planning iOS Simulator / Android Emulator coverage in CI for RN, Expo, or native apps.
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。
Implementa infraestrutura como código usando Terraform, Kubernetes e plataformas de nuvem. Projeta arquiteturas escaláveis, pipelines de CI/CD e soluções de observabilidade. Fornece práticas DevOps com segurança em primeiro lugar e orientação em engenharia de confiabilidade de sites.
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。
Arquiteto de nuvem especializado em design de infraestrutura multi-cloud AWS/Azure/GCP, IaC avançado (Terraform/OpenTofu/CDK), otimização de custos FinOps e padrões arquiteturais modernos.
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。
Fluxo de trabalho de infraestrutura em nuvem e DevOps abrangendo AWS, Azure, GCP, Kubernetes, Terraform, CI/CD, monitoramento e desenvolvimento nativo em nuvem.
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。
Implante aplicações e infraestrutura na Cloudflare usando Workers, Pages e serviços relacionados da plataforma. Use quando o usuário pedir para implantar, hospedar, publicar ou configurar um projeto na Cloudflare.
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。
Infraestrutura de pagamento para agentes IA — escrow ACTP, pagamentos instantâneos x402, liquidação em USDC na Base L2. Onboarding interativo: pergunta suas preferências, gera código customizado do agente e verifica a configuração. Cobre padrões provider/requester, roteamento de adaptadores, máquina de 8 estados, preços, disputas e identidade.
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。
Email tem o maior ROI de qualquer canal de marketing. R$ 36 para cada R$ 1 gasto. Mas a maioria das startups trata como secundário - envios em massa, sem personalização, caindo em spam. Esta skill cobre email transacional que funciona, automação de marketing que converte, entregabilidade que atinge caixas de entrada, e decisões de infraestrutura que escalam. Use quando: keywords, file_patterns, code_patterns.
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。
Banco de dados vetorial gerenciado para aplicações de IA em produção. Totalmente gerenciado, com auto-scaling, busca híbrida (vetores densos + esparsos), filtragem de metadados e namespaces. Latência baixa (<100ms p95). Use para RAG em produção, sistemas de recomendação ou busca semântica em escala. Ideal para infraestrutura serverless e gerenciada.
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。
Fornece orientação para treinamento RL agentico nativo do PyTorch usando torchforge, biblioteca da Meta que separa infraestrutura de algoritmos. Use quando você quer abstrações limpas de RL, fácil experimentação de algoritmos, ou treinamento escalável com Monarch e TorchTitan.
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。
Fornece orientação para treinar LLMs com aprendizado por reforço usando verl (Volcano Engine RL). Use ao implementar RLHF, GRPO, PPO ou outros algoritmos de RL para pós-treinamento de LLMs em escala com backends de infraestrutura flexíveis.
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。
Especialista em construir aplicações de voz em tempo real - de agentes de voz em tempo real a apps habilitados para voz. Abrange OpenAI Realtime API, Vapi para agentes de voz, Deepgram para transcrição, ElevenLabs para síntese, LiveKit para infraestrutura em tempo real e fundamentos de WebRTC. Sabe como construir experiências de voz com baixa latência e prontas para produção. Use quando: voice ai, voice agent, speech to text, text to speech, realtime voice.
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。
Fornece orientação para treinar e analisar Autoencodificadores Esparsos (SAEs) usando SAELens para decompor ativações de redes neurais em features interpretáveis. Use ao descobrir features interpretáveis, analisar superposição ou estudar representações monossemânticas em modelos de linguagem.
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。