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Model interpretability and explainability using SHAP (SHapley Additive exPlanations). Use this skill when explaining machine learning model predictions, computing feature importance, generating SHAP plots (waterfall, beeswarm, bar, scatter, force, heatmap), debugging models, analyzing model bias or fairness, comparing models, or implementing explainable AI. Works with tree-based models (XGBoost, LightGBM, Random Forest), deep learning (TensorFlow, PyTorch), linear models, and any black-box model.

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Windows アプリ開発 (Windows AI Foundry) の AI/ML 統合リファレンス。 Windows AI APIs、LanguageModel, TextRecognizer, ImageScaler, ImageObjectExtractor, ImageObjectRemover, ImageDescriptionGenerator, SemanticSearch, ContentModeration, Phi Silica LoRA、Windows ML、ONNX Runtime、execution providers、LearningModel、 Foundry Local、CLI、REST API、SDK、model catalog、MCP サーバー、App Actions、 IActionProvider、Agent Launchers、DirectML、IDMLDevice、operators、tensors。

OpenAI API (developers.openai.com) の運用・管理リファレンス。 Administration API, admin API keys, RBAC, roles, groups, invites, projects, spend limits, audit logs, usage / costs API, Terraform provider (openai/openai), workload identity federation (WIF, OIDC/SPIFFE), safety best practices, moderation API, production best practices, deployment checklist, cost / latency optimization, fast mode, Realtime API costs。rate limits・error handling・prompt caching は openai-api-core、Codex のワークスペース 管理は openai-codex が担当。

Blender Python API リファレンス。bpy / bmesh / mathutils / gpu / bpy_extras モジュール、 bpy.data / bpy.context / bpy.ops / bpy.types / bpy.props コア API。 Mesh / Modifier / Geometry Nodes / Armature / Keyframe / Driver / Shape Key / NLA、 Cycles / EEVEE / Shader Nodes / Rigid Body / Cloth / Fluid / Compositor Nodes / AOV、 headless CLI レンダリング、add-on 開発、Extensions システム、MCP Server (Model Context Protocol)。

Calls ChIP-seq peaks with MACS3, MACS2, HOMER, or SPP across narrow (TF) and broad (histone) modes. Handles input control matching, fragment-size modeling vs --nomodel, effective genome size, ENCODE-style IDR vs naive overlap, hyper-ChIPable artifacts, and aligner-specific shifts. Use when calling peaks from ChIP-seq alignments, choosing between narrow vs broad mode for a histone mark, deciding model vs nomodel for low-depth data, applying ENCODE pseudoreplicate IDR, or reconciling MACS vs HOMER vs SPP results.

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Iteratively detects and auto-fixes technical debt in a codebase using three quality criteria from debt-analysis references: conditional branch simplification, encapsulation, and separation of concerns. Applies fixes directly to code, runs existing tests to verify no regressions, re-analyzes, and loops until all high-severity issues are resolved or max iterations (5) reached. Use this skill when you want to automatically improve code quality with real code changes, reduce technical debt systematically, or clean up code to meet quality standards. Trigger on phrases like "fix technical debt", "clean up code quality", "refactor and fix issues", "improve code quality automatically", "apply debt fixes", "fix code problems", "eliminate debt".

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Add descriptions for new models from the HuggingFace router to chat-ui configuration. Use when new models are released on the router and need descriptions added to prod.yaml and dev.yaml. Triggers on requests like "add new model descriptions", "update models from router", "sync models", or when explicitly invoking /add-model-descriptions.

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Calls ChIP-seq peaks with MACS3, MACS2, HOMER, or SPP across narrow (TF) and broad (histone) modes. Handles input control matching, fragment-size modeling vs --nomodel, effective genome size, ENCODE-style IDR vs naive overlap, hyper-ChIPable artifacts, and aligner-specific shifts. Use when calling peaks from ChIP-seq alignments, choosing between narrow vs broad mode for a histone mark, deciding model vs nomodel for low-depth data, applying ENCODE pseudoreplicate IDR, or reconciling MACS vs HOMER vs SPP results.

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Systematic framework for resurrecting and modernizing legacy codebases through archaeology, resurrection, and rejuvenation phases. Activate on "legacy code", "inherited codebase", "no documentation", "technical debt", "resurrect", "modernize". NOT for greenfield projects or well-documented active codebases.

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Enables Claude Code to collaborate with OpenAI Codex CLI on Windows. Use this skill when the user wants to get a second opinion from Codex, compare approaches between Claude and Codex, or leverage both AI assistants for collaborative problem-solving. This skill supports both non-interactive mode (automatic response retrieval) and interactive mode (visual pane splitting with tmux).

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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.

Find the cheapest AI model that is smart enough for a task, and the cheapest provider to run it on, from live Artificial Analysis benchmarks via Firecrawl. Use when the user asks which model to use, how to cut their LLM or API bill, whether a cheaper model would do, which provider is cheapest or fastest for a model, which open-weights model to self-host, or wants something built with the cheapest model for each step.

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クロスレビュー。有識者エージェント3つの並行レビュー + Codex レビュー + Codex 敵対的レビュー（red team）で変更を多視点レビューし、結果を統合報告する（コードは変更しない）。「クロスレビューして」「cross-reviewして」「複数視点でレビューして」で発動。Codex 単体で足りる軽いレビューは codex-review、レビュー結果の修正・実装まで任せる場合は forge を使う。

Comprehensive guide for setting up and configuring CodeQL code scanning via GitHub Actions workflows and the CodeQL CLI. This skill should be used when users need help with code scanning configuration, CodeQL workflow files, CodeQL CLI commands, SARIF output, security analysis setup, or troubleshooting CodeQL analysis.

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Expert C4 Code-level documentation specialist. Analyzes code directories to create comprehensive C4 code-level documentation including function signatures, arguments, dependencies, and code structure. Use when documenting code at the lowest C4 level for individual directories and code modules.

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Analyze any codebase's source code in depth and produce structured analysis documents saved as markdown files. Use this skill whenever the user asks to understand how a codebase works — architecture, module design, call flows, data models, design patterns, performance characteristics, or any implementation detail. Trigger on phrases like "analyze the source", "explain this code", "how does X work", "where is Y implemented", "trace the flow of", "what happens when", "read through the code", "code walkthrough", "源码分析", "代码解读", "实现原理", "架构分析", "调用链路", "模块分析", or any code-exploration request. Works with any programming language: TypeScript/JavaScript, Java, Python, Go, Rust, C/C++, and more. Even if the user's question seems simple (e.g., "这个文件是干什么的"), use this skill — a thorough, source-backed analysis document is always more valuable than a surface-level guess.

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Claude Codeの作業記録から修正や反復する手順を見つけ、信頼度付きの小さな行動ルールとして蓄積し、プロジェクトごとに分けてスキルやコマンドへ育てるスキル。

• 作業中の好みや手順を学習させたいとき
• プロジェクトごとの開発規約の整理
• 学習したルールのスキル化

Claude Codeの設定をAgentShieldで検査し、秘密情報の直書き、広すぎる権限、不正な指示の混入リスクを報告し、一部の問題を自動修正するスキル。

• Claude Code導入時の設定確認
• 権限やMCP設定の変更後の監査
• 参加したリポジトリの既存設定の確認

Claude Codeのファイル編集時に、Planktonで自動整形とコード検査を行う設定を支援するスキル。残った違反の自動修正や再検査、検査ルールの保護も扱います。

• 編集のたびに整形・コード検査したいとき
• 残った検査違反の自動修正を設定
• 検査設定のルール緩和を防ぎたいとき

AIアシスタントから外部の機能やデータを使うためのMCPサーバーを構築・保守します。Node/TypeScriptでの機能登録、入力検証、通信方式の選択を扱います。

• AI向けのMCPサーバーを作りたいとき
• 操作・データ・指示テンプレートの追加
• ローカルとリモートの接続方式の選択

Claude Codeが読み込むエージェント、スキル、ルール、MCP設定の情報量を点検するスキル。重複や長すぎる定義を見つけ、削減案を優先順位付きで示します。

• コンテキストがすぐ埋まる原因調査
• スキルやMCP追加後の設定点検
• 長いファイルや指示の重複確認

Claude Codeで開発作業を繰り返し進める自律ループの設計を案内します。順次実行から並列作業まで、履歴の引き継ぎや品質確認、停止条件を整理します。

• 順次実行の開発手順を設計したいとき
• 反復実行で進捗を引き継ぎたいとき
• 並列作業と変更の統合を調整したいとき

Claude Codeで複数の専門エージェントに仕事を振り分け、記憶や進捗をファイルに残しながら、セッションをまたぐ継続作業と定期実行を設計するスキル。

• 開発と執筆の担当を連携させたいとき
• セッション間で背景を引き継ぎたいとき
• 毎朝の状況確認を定期実行したいとき

Node.js、Express、Next.jsのAPIとデータ処理を設計・レビューするスキル。DBへの問い合わせ、キャッシュ、認証、エラー処理を整理します。

• API設計と業務処理・データ取得の分離
• 重複するDB問い合わせを減らしたいとき
• キャッシュと非同期処理の導入