繰り返すLLMへのAPIリクエストで、共通の指示や資料を再利用しやすく並べるスキル。キャッシュ利用量と費用、応答時間を確認し、構成の見直しを支援します。
- 繰り返すAPIの共通指示を並べ替え
- キャッシュの読み書きと保存費用を試算
- キャッシュ利用率と応答時間を測定
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概要と使いどころ
繰り返すLLMへのAPIリクエストで、共通の指示や資料を再利用しやすく並べるスキル。キャッシュ利用量と費用、応答時間を確認し、構成の見直しを支援します。
Claudeのスキルやコマンドを棚卸しし、内容の重複、実用性、技術情報の古さを点検します。変更分だけの確認と全件レビューに対応し、改善や統合の判断材料をまとめます。
ReactとNext.jsの表示や操作の遅さを見直すための指針です。データ取得の待ち時間、配信するコード量、再描画などを優先度順に確認し、改善に役立てます。
製造現場の規格不適合について、対象品の隔離から原因分析、処置の検討、是正・予防措置の効果確認までを整理し、管理図の読み取りや仕入先品質の改善も支援します。
AIへの依頼文から目的や不足情報を整理し、作業範囲に合うECCのコマンドやスキルを提案します。診断と改善理由を添え、そのまま貼り付けて使える依頼文に書き直します。
Nuxt 4アプリのサーバーとブラウザの表示ずれを防ぎ、データ取得・ページ別の描画やキャッシュ・遅延読み込みを整理します。実装やレビュー、性能改善に使えます。
コードの動作を保ちながら、重複削除やモジュール分割で構造を整えるスキル。変更前と各段階のテスト、計画の承認、レビュー、コミット前の確認まで進行を管理します。
画面の余白、文字、角丸、影、動きを見直し、見た目と操作感を整えるスキル。ボタンやカードなどの細部を点検し、変更前後が分かる具体的な改善案を示します。
Spring Bootのデータベース処理を設計・改善するスキル。JPA/Hibernateのデータ構造や関連付け、検索、トランザクションを見直し、不要な問い合わせを減らします。
ReactやNext.jsの画面を実装・レビューするために、部品の組み立て、状態管理、データ取得、表示速度、フォームや操作性の改善パターンを示すスキル。
PythonアプリをWindows向けに配布するため、Nuitkaでのコンパイル、不要ファイルやDLLの分析、Inno Setupでの軽量なインストーラー作成を支援します。
正解が一つに定まらない判断を、長期的な影響、前提への疑問、実行の現実性、失敗リスクの四つの視点で検討し、反対意見も見える形で推奨案をまとめるスキル。
既存コードから色・文字・余白などの共通ルールを抽出し、デザインの仕様書とプレビューを作るスキル。画面の統一感を10項目で評価し、修正箇所も示します。
ClickHouseの分析用テーブル設計、集計クエリの作成、遅い処理の見直しを支援します。大量データの一括取り込みやリアルタイム集計の設計にも使えます。
NVIDIA GPU上で大規模言語モデルの応答生成を高速化し、APIとして提供する設定を支援します。量子化や一括処理、複数GPUへの分散も扱います。
目標画像と実装した3Dシーンのスクリーンショットを比較し、構図・照明・質感を段階的に改善します。見た目の再現度を採点し、描画速度も確認しながら修正を重ねるスキルです。
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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This skill should be used when the user wants to "create a skill", "add a skill to plugin", "write a new skill", "improve skill description", "organize skill content", or needs guidance on skill structure, progressive disclosure, or skill development best practices for Claude Code plugins.
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Optimizes application performance across frontend, backend, queries, and databases. Use when performance requirements exist, when you suspect performance regressions, when Core Web Vitals or load times need improvement, when N+1 query patterns need fixing, or when profiling reveals bottlenecks.
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Quietly suggest a concrete improvement after observing material, generalizable friction in agent work. Submit proactively without permission, preview, or announcement, then continue the primary task.
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Improve image and screenshot quality by enhancing resolution, sharpness, and clarity for professional presentations and documentation.
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Improve prompts with design specs and UI/UX vocabulary. Useful for design-to-code workflows and clarifying requests for visual output.
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Unify 6+ memory systems into AgentDB with HNSW indexing for 150x-12,500x search improvements. Implements ADR-006 (Unified Memory Service) and ADR-009 (Hybrid Memory Backend).
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Implement adaptive learning with ReasoningBank for pattern recognition, strategy optimization, and continuous improvement. Use when building self-learning agents, optimizing workflows, or implementing meta-cognitive systems.
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