学術・技術文献を検索し、選定基準に沿って比較・統合するスキルです。検索履歴や除外理由を残し、根拠の強さと引用を確認したレビューにまとめます。
- 研究テーマの全体像を把握したいとき
- 検索手順を記録した文献レビュー
- 研究結果の矛盾や未解決課題の整理
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概要と使いどころ
学術・技術文献を検索し、選定基準に沿って比較・統合するスキルです。検索履歴や除外理由を残し、根拠の強さと引用を確認したレビューにまとめます。
営業・提携・資金調達の候補者を調べて優先順位を付け、共通の知人を通じた紹介経路を探し、相手の近況と送り手の文体に合わせてメールやSNSの連絡文を下書きします。
NanoClawの対話環境で、Markdownに保存したセッションの再開・分岐・横断検索・履歴圧縮・書き出しを扱い、モデル切り替えやスキル読み込みも支援します。
Google Drive から文書・表・スライドを探し、内容を確認して要約・編集・整理します。計画書や管理表の統合、重複や古い資料の見直しにも使えるスキル。
Floxで開発ツールやデータベースの構成・バージョンを設定ファイルにまとめ、macOSとLinuxで再現できる開発環境を作り、チームで共有するスキル。
業務ロジックをデータベースや外部APIから分離し、明確な境界とテストを設けながら、新規サービスの設計や既存コードの段階的な改修を支援するスキル。
輸出入商品の関税分類、通関書類の確認、制裁対象との照合を支援します。米国・EU・英国・アジア太平洋の貿易実務を対象に、関税優遇や税関照会への対応も整理します。
複数のAIエージェントに開発や調査を分担させ、dmuxの画面で並行して進める手順をまとめます。担当範囲の切り分け、作業場所の分離、成果の統合を支援します。
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。
AIエージェントの失敗や同じ操作の繰り返しを記録し、原因の切り分け、小さな復旧操作、結果の報告まで進める手順を示して、根拠のある再試行につなげるスキル。
Claude Codeの作業状況や決定事項、次の手順をプロジェクト別に保存するスキル。別のセッションでも概要を読み込み、前回の続きから作業を再開できます。
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。
Web・iOS・Androidの画面を、読み上げやキーボード操作に対応させ、ラベル、配色、操作対象の大きさなどをWCAG 2.2に沿って設計・点検するスキル。
ブランドの目的や顧客像、語り口を複数回の対話で掘り下げ、回答を保存しながらブランドブックにまとめます。創業者の考えを言語化し、制作担当者への共有に使えます。
複数回のインタビューでブランドの目的、顧客像、個性、語り口を掘り下げ、創業者間の認識の違いも整理して、協力者に共有できるブランドブックにまとめます。
AIエージェントが失敗や同じ操作を繰り返す原因を、エラーと実行状況から整理します。小さな復旧操作を試し、結果と根拠を引き継げる報告にまとめるスキルです。
絞り込んだ競合を九つの観点で採点し、根拠付きの比較カードと戦略の二軸図に整理するスキル。各社の強みや、自社が狙う領域の競合を確認します。
GitHubやLinear、ローカルの通知を棚卸しし、重要度と担当者に応じた届け先を設計します。重複や不要な通知を整理し、次の対応が分かる運用にまとめるスキル。
ユーザー名を手がかりに400以上のSNSやサービスでアカウントを探し、見つかったページのリンクを整理します。名前の使用状況確認や公開情報の調査に使えます。
ドメインのサブドメイン、SSL証明書、登録情報、DNSレコードを調べるスキル。複数ドメインの一括調査や登録状況の推定に対応し、結果をJSONで返します。
大規模言語モデルの知識・推論・コード生成を共通の課題で評価するスキル。複数モデルの比較表や学習途中の成績推移を作り、評価結果と個別の回答を保存します。
損益計算書・貸借対照表・キャッシュフロー計算書を数式で連動させるExcelモデルを作ります。実績と予測の入力、前提を変えた比較、財務三表の整合性確認を段階的に進めます。
システムの構成やデータの流れを、クリックして詳しく読める立体的なHTMLマップに整理します。同じデータから説明文も生成し、設計上の判断や未解決の質問を管理します。
Use when a task is too large for one model pass, needs parallel research or generation across many subtasks (like researching a dozen competitors at once), or the user asks to orchestrate multiple models, split work across a model team, run an advisor-worker loop, have a stronger model review the plan while cheap workers execute, or says "too big for one model" or "fan this out". Not for single-file edits or tasks one model handles in one pass.
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