「generation」の検索結果

Build and deploy an MCP server from an OpenAPI / Swagger spec using the mcp-use TypeScript SDK. Use this skill whenever the user wants to "turn this OpenAPI spec into an MCP server", "make this API usable from Claude/ChatGPT", "wrap this Swagger doc as MCP tools", "expose this REST API to an LLM", "generate MCP tools from a spec", or pastes/attaches an `openapi.yaml`, `openapi.json`, or `swagger.json` and asks for a Claude-compatible version. Trigger even if the user doesn't say "MCP" — if they describe an existing HTTP API (REST endpoints, an internal service, a third-party API they have a key for) and want an LLM to call it, this is the right skill. Covers spec ingestion (file path, URL, or pasted), operation-to-tool mapping, auth wiring (apiKey, bearer, basic, OAuth bearer), scaffolding with `create-mcp-use-app`, tool generation with proper zod schemas, live testing in the mcp-use inspector, and deploying to Manufact / mcp-use cloud.

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Audit LinkedIn Ads measurement, Insight Tag and conversions, professional audiences, lead generation, ABM, creative, bidding, budgets, pacing, automation, and policy. Use for LinkedIn Ads, Campaign Manager, Insight Tag, Lead Gen Forms, Thought Leader Ads, ABM campaigns, or B2B paid media.

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Audit Google Ads measurement, Search, Shopping, Performance Max, Demand Gen, YouTube-linked inventory, keywords and search terms, negative-keyword generation or review, creative assets, bidding, budgets, settings, and policy. Use for Google Ads, AdWords, Search campaigns, search terms reports, broad negatives, Shopping, Performance Max, PMax, Demand Gen, GAQL, Google conversion tracking, or Google campaign optimization.

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Generate a Privacy Impact Assessment in house format for a new feature, product, or processing activity, using the structure learned from your seed PIA. Use when the user says "write a PIA", "privacy impact assessment for", "do we need a PIA for this", "privacy review this feature", or describes a new data processing activity.

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Run an AI impact assessment — structured intake, risk analysis, regulatory classification per regime in scope, policy consistency diff, and recommendation with conditions. Uses the house-style structure learned from the seed impact assessment in `~/.claude/plugins/config/claude-for-legal/ai-governance-legal/CLAUDE.md`. Use when user says "impact assessment for", "assess this AI use case", "run an AIA", "generate an AIA", "we need to document this AI system", "AI risk assessment for X", or follows a conditional triage result.

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Guidance for Worktrunk (the `wt` CLI) — git worktree management, hooks, and config. Load when working out which worktree a `wt` command will act on, or reaching for the global `-C <path>` to target one; editing .config/wt.toml or ~/.config/worktrunk/config.toml; adding, modifying, or debugging hooks (post-merge, post-start, pre-commit, pre-merge, post-switch, etc.); configuring commit message generation or command aliases; or troubleshooting wt behavior. Also answers general worktrunk/wt questions.

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Transforms vague UI ideas into polished, Stitch-optimized prompts. Enhances specificity, adds UI/UX keywords, injects design system context, and structures output for better generation results.

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Use direct Python execution for reliable spreadsheet and document/PDF generation operations

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Use shell tools safely in sandboxed environments by discovering files from real workspace roots instead of assumed user folders, then explicitly verifying output artifacts after generation.

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Delegate file generation to shell_agent when direct tools fail, with systematic file location and retrieval

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Heuristic for detecting search tool failures and pivoting to domain knowledge for document generation

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Use direct Python execution for reliable spreadsheet and document/PDF generation operations

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Verify PDF page counts and file integrity programmatically using PyPDF2 after generation

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Systematic debugging workflow for python-pptx presentation generation

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Robust PowerPoint generation with shell_agent primary and python-pptx fallback, including directory verification and error debugging

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Handle web research failures by pivoting to internal knowledge for content generation

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Retry PDF generation with alternative engines when pandoc fails

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Handle LaTeX Unicode errors in pandoc PDF generation by normalizing special characters to ASCII

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Generate structured PDF checklists and reports using Python libraries in sandbox

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Fallback workflow for document generation when code sandbox returns opaque errors

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Debug Python PDF generation errors by using unbuffered output and stderr inspection to reveal actual tracebacks

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Fallback pattern for PDF/document generation when execute_code_sandbox fails with opaque errors

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Reliable PDF generation using shell-based Python execution when sandbox fails

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Multi-engine document generation with cascading PDF fallbacks and robust Unicode handling

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