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概要と使いどころ
複雑なコードベースを体系的に分析し、アーキテクチャを可視化・ドキュメント化して新規開発者のオンボーディングを支援する汎用スキル。成果物は必ず `docs/` 配下に分割出力する。以下のリクエストで使用する：(1)「このコードベースを分析して」「全体像を教えて」など概要把握、(2)「アーキテクチャドキュメントを作って」「C4図を生成して」など設計ドキュメント生成、(3)「オンボーディング資料を作って」など新規開発者向け資料作成、(4)「技術的負債を洗い出して」など負債評価、(5)「機能一覧を出して」など機能インベントリ生成、(6)「この機能を操作したら何が起きるか追跡して」などユーザー操作フロー追跡、(7)「新機能の実装手順を出して」などフロント／バック横断の実装ガイド生成。特定の言語・フレームワーク・ディレクトリ構成に依存せず、どのリポジトリでも利用できる。
動画/音声ファイルをタイムスタンプ付きで文字起こしし、要約まで行うスキル。「動画を文字起こしして」「この音声を要約して」「会議の録画をまとめて」「mp4を文字起こしして要約して」「インタビュー音声から議事録作って」などのリクエストで使用する。OpenAI Whisper（ローカル）でタイムスタンプ付き全文mdを生成し、Claude自身がその全文を読んで要約mdを別ファイルで書き出す。出力先はプロジェクトルート直下（`TRANSCRIPT_OUTPUT_PATH` で変更可）。
AI事業者ガイドライン（経済産業省・総務省、第1.2版、2026年3月31日）に基づいて、AIに関する取り組みのOK/NG判断・注意点・チェックリストを回答するスキル。以下のような質問で使用する: (1)「学習データに〇〇を使っていいか」「個人情報をAIに入力してもいいか」など具体的な行為のOK/NG確認、(2)「セキュリティ対策は何をすればいいか」「社内AIルールをどう作るか」などガバナンス構築の相談、(3)「AI開発者/提供者/利用者として何をすべきか」など立場別の取り組み確認、(4)「ガイドラインを更新して」などナレッジ更新の指示、(5)「グラレコ画像を生成して」「イラストにまとめて」などガイドライン内容の画像生成プロンプト作成
Nano Banana 2（Google Gemini gemini-3.1-flash-image-preview）を使って画像を生成するスキル。「画像を生成して」「〇〇のイラストを作って」「Nano Bananaで画像を作って」「グラレコ風の画像を生成して」などのリクエストで使用する。プロンプトを受け取りpythonスクリプトを実行、タイムスタンプ付きPNGを images/generated/ に出力する。
URL・画像・テキスト要件からAIコーディングエージェント向けのDESIGN.mdを生成するスキル。「example.comをDESIGN.md化して」「このサムネをDESIGN.md化して」「クールでポップなLP用のDESIGN.mdを作って」といったリクエストで使用する。Claude Code / Cursor / Stitch に渡せば一貫したUIを生成できる、getdesign.md / awesome-design-md 準拠の9セクション構成のデザイン仕様書を出力する。CSS解析・画像目視抽出・要件生成の3パターンに対応。
Implement Feature-First architecture with Riverpod state management and Flutter Hooks in Flutter applications
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Next.js + Better Auth + PostgreSQL を Docker で構築し、Cloud Run へデプロイするスキル。ローカル開発環境のセットアップから Docker Compose、Dockerfile 作成、Cloud Run + Cloud SQL + Secret Manager を使った本番デプロイまでをカバーする。「Next.js と Better Auth でアプリを作りたい」「Docker で PostgreSQL を使いたい」「Docker で構築したい」「Docker Compose を使いたい」「アプリを Docker 化したい」「Dockerfile を書きたい」「Cloud Run にデプロイしたい」「Cloud SQL や Secret Manager を使いたい」ときに使う。
アーキテクチャ知識グラフ(memory MCP / memory.jsonl)の初期作成。「知識グラフを初期化して」「memory グラフを作って」「アーキテクチャグラフを登録して」といった依頼、またはプロジェクト初期構築完了後の仕上げとして使用する。コードベースを調査し、モジュール構成と依存関係を entities / relations として登録する。
AIコーディングエージェント向けの共通コーディングルール。コードの実装・修正・リファクタリング・レビュー時に使用し、前提確認、最小限の変更、検証に加え、空行・処理の区切り・目的と理由のコメントによる人間が後で理解できる可読性を厳守する。
Structured code review through the shared OpenClaw agent-skills installation.
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TypeDoc plugin that generates AI agent skills (SKILL.md) from TypeScript API documentation Use when working with agent-skills, ai, documentation, llm, skill-md, typedoc, typedoc-plugin.
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Extract CLI command structure from commander/yargs for AI agent skill generation Use when working with agent-skills, cli, commander, documentation, skill-generation, yargs.
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Create a PostgreSQL materialization to stream Estuary collections into PostgreSQL tables. Use when setting up PostgreSQL as a destination for captured data. Use when user says "send to Postgres", "materialize to PostgreSQL", "Postgres destination", or "load into Postgres".
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Create an Estuary derivation that flattens a nested array into one output document per array element. Use for normalising nested JSON, exploding line items, unpacking tags, or producing one-row-per-item tables from arrays. Derivations add complexity and cost — confirm the user wants a derivation before reaching for this (some destinations can `UNNEST` server-side without one). Use when user says "flatten-array derivation", "derivation to explode an array", "transformation to unnest", "derive one row per item", or "flatten nested data with a derivation".
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Control which fields are included or excluded in materializations using depth modes and field overrides. Use when reducing table width, including nested fields, excluding PII, or optimizing performance. Use when user says "exclude fields", "include nested field", "too many columns", "select specific fields", or "field depth".
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Override default column types in materializations using castToString or custom DDL. Use when column type needs different precision (e.g., NUMERIC(22,6)), VARCHAR length is wrong, need JSONB instead of JSON, integers lose precision, or need to force a string representation. Use when user says "change column type", "wrong precision", "VARCHAR too short", "integer truncated", "cast to string", or "custom DDL".
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Create a ClickHouse materialization to stream Estuary collections into ClickHouse tables. Use when setting up ClickHouse as a destination for captured data. Use when user says "send to ClickHouse", "materialize to ClickHouse", "ClickHouse destination", or "load into ClickHouse".
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Add projections to collections to rename fields or map nested JSON paths to flat column names. Use when renaming fields for destination conventions, flattening nested paths to columns, or creating field aliases. Use when user says "rename field", "flatten nested JSON", "map JSON path to column", "field alias", or "projection".
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Handle NULL values and set default values for missing fields in collections and materializations. Use when fields need defaults, nullable primary key errors occur, or source data has gaps. Use when user says "NULL values", "default value", "missing field", "nullable primary key error", or "fill in missing data".
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Add redaction annotations to sensitive fields in schemas to block or hash PII. Use when configuring GDPR/HIPAA compliance, protecting credentials, or blocking internal fields from materializations. Use when user says "protect PII", "hide sensitive data", "hash field", "redact field", "GDPR compliance", "don't capture field", "remove field from Estuary", or "prevent Estuary from capturing field".
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Add or define specific fields in a collection's readSchema. Use when fields are missing from materialization field selection, pruned by complexity limit, need type refinement, need to be protected from future inference changes, or need to be required for downstream consumers. Use when user says "missing fields", "pruned fields", "field not showing up", "complexity limit", "define field in read schema", "restrict field type", or "protect field from inference".
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Create a Snowflake materialization to stream Estuary collections into Snowflake tables. Use when setting up Snowflake as a destination for captured data. Use when user says "send to Snowflake", "materialize to Snowflake", "Snowflake destination", or "load into Snowflake".
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Create a Redshift materialization to stream Estuary collections into Amazon Redshift tables. Use when setting up Redshift as a destination for captured data. Use when user says "send to Redshift", "materialize to Redshift", "Redshift destination", or "load into Redshift".
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Create a HubSpot materialization to write Estuary collections back into HubSpot CRM objects (Contacts, Companies, Deals, Tickets, etc). Use when setting up HubSpot as a destination for captured data. Use when user says "send to HubSpot", "materialize to HubSpot", "write back to HubSpot", or "HubSpot destination".
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