3,824 件 ・ 関連度順
概要と使いどころ
Calibrate Blender materials, lighting, camera crop, emission/glow, color management, and aura/HUD styling against supplied original/reference images using measurable color, brightness, saturation, bbox, and mask statistics. Use when a product must match the lighting/look of a source image or when audits say the product is too bright, desaturated, wrong hue, wrong glow, or wrong silhouette extent.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
After architecture is complete, produces a flat actionable rules sheet for programmers — what you must do, what you must never do, per system and per layer. Extracted from all Accepted ADRs, technical preferences, and engine reference docs. More immediately actionable than ADRs (which explain why).
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Creates or improves an Agent Skill by defining a precise trigger boundary, concise procedural instructions, progressive-disclosure references, deterministic helpers, routing evals, and validation evidence. Use when authoring or reviewing SKILL.md, skill metadata, bundled references, or skill packaging. Not for ordinary project documentation or application code.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
AI Overview (AI Mode) scraping via Google Search. Returns AI-summarized key points for a single keyword, ideal for deep research, technical Q&A, long-tail product selection, and cross-border consumer preference analysis using the latest web information. Single-round only; follow-ups require the agent to summarize context and issue a new request. Triggered by: Google AI, AI Overview, AI Mode, Google AI search, AI search, deep research, consumer preference analysis, web summary, long-tail product research, cross-border market insights.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Design, preview, implement, and assess mini-program interfaces against an approved prototype, screenshot, visual reference, design system, or bounded UI request while preserving product semantics and existing accepted behavior. Use when users ask to reproduce a mini-program screen, refine visual hierarchy, adapt layouts across device sizes, handle safe areas or keyboards, inspect touch targets, scrolling, media, or gesture conflicts, compare an implementation with a reference, or prepare a device-verification matrix. Separates proposed visual previews, user approval, source integration, local checks, and real-device evidence; never invents product functionality for visual completeness or claims device validation without device-specific proof.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
予測モデリング（教師あり機械学習 / 予測モデル / 精度評価 / 交差検証 / リーク、決定木 / ランダムフォレスト / GBDT / LightGBM / XGBoost / CatBoost、モデル解釈 / 特徴量重要度 / SHAP / PDP / ICE、時系列 / 季節性 / ARIMA / SARIMA / Prophet / VAR / 変化点 / 時系列予測）を実行したら必ずセットで出す図と値のルーター。train_test_split, cross_val_score, GridSearchCV, Pipeline, TimeSeriesSplit, DecisionTree, RandomForest, lgb., xgb., CatBoost, dtreeviz, shap., permutation_importance, PartialDependenceDisplay, statsmodels.tsa, SARIMAX, STL, adfuller, plot_acf, Prophet, ruptures がコードに現れたとき、または ユーザーが「予測モデルを作って」「精度を出して」「どの変数が効いているか」「来月を予測して」「季節性を見て」と 言ったときに使う。診断・リーク・ベースライン・残差に言及がなくても適用する。SKILL.md のルーティング表で手法を特定し、 対応する references/<手法>.md を読んでから実行する。回帰係数の推論・検定は statistical-inference-diagnostics、 効果推定は causal-inference-diagnostics を使う。
教師なし分析と EDA 前処理（欠測 / 欠損 / NaN / 補完 / imputation / 外れ値処理、クラスタリング / セグメンテーション / k-means / 階層クラスタリング / GMM / DBSCAN、次元削減 / PCA / 主成分分析 / 因子分析 / UMAP / t-SNE、異常検知 / anomaly detection / 不正検知）を実行したら必ずセットで出す図と値のルーター。fillna, dropna, fill_null, SimpleImputer, IterativeImputer, missingno, KMeans, AgglomerativeClustering, DBSCAN, GaussianMixture, silhouette_score, dendrogram, PCA, FactorAnalysis, calculate_kmo, TSNE, umap.UMAP, IsolationForest, LocalOutlierFactor, pyod がコードに現れたとき、またはユーザーが「欠損を埋めて」「クラスタリングして」「主成分で 要約して」「異常を検知して」「データをきれいにして」と言ったときに使う。安定性・k の根拠・平行分析・ベースラインに 言及がなくても適用する。SKILL.md のルーティング表で手法を特定し、対応する references/<手法>.md を読んでから実行する。 教師あり予測は predictive-modeling-diagnostics、回帰・検定は statistical-inference-diagnostics を使う。
シミュレーションと数理最適化（モンテカルロ / Monte Carlo / 離散事象シミュレーション / DES / 待ち行列 / リスク分析 / シナリオ分析、線形計画 / LP / 整数計画 / MIP / スケジューリング / 配送計画 / VRP / 割当 / メタヒューリスティクス）を 実行したら必ずセットで出す図と値のルーター。SeedSequence.spawn, scipy.stats の rvs, simpy, SALib, pulp, LpProblem, mip.Model, ortools, pywraplp, cp_model, pyomo, cvxpy, linprog, milp がコードに現れたとき、または ユーザーが「シミュレーションして」「モンテカルロで見積もって」「待ち時間をシミュレートして」「最適化して」 「最適な割当を求めて」「スケジュールを組んで」と言ったときに使う。収束・標準誤差・ソルバー status・制約違反・ 感度分析に言及がなくても適用する。SKILL.md のルーティング表で手法を特定し、対応する references/<手法>.md を 読んでから実行する。MCMC は statistical-inference-diagnostics、ML のハイパラ探索は predictive-modeling-diagnostics を使う。
統計的推論（線形回帰 / 重回帰 / OLS / Lasso / Ridge / 分位点回帰、ロジスティック回帰 / ポアソン / GLM / オッズ比、 混合効果 / マルチレベル / パネル固定効果、仮説検定 / t 検定 / χ² / ANOVA / 有意差、生存時間分析 / Kaplan-Meier / Cox、 ベイズ推定 / MCMC / Stan）を実行したら必ずセットで出す図と値のルーター。sm.OLS, smf.ols, LinearRegression, LassoCV, QuantReg, sm.Logit, sm.GLM, LogisticRegression, mixedlm, PanelOLS, ttest_ind, mannwhitneyu, chi2_contingency, pingouin, lifelines, CoxPHFitter, cmdstanpy, arviz がコードに現れたとき、またはユーザーが「回帰して」「検定して」 「有意差はあるか」「生存曲線を描いて」「ベイズで推定して」と言ったときに使う。診断・残差・図に言及がなくても適用する。 SKILL.md のルーティング表で手法を特定し、対応する references/<手法>.md を読んでから実行する。A/B テスト・因果推論は causal-inference-diagnostics、予測 ML・時系列は predictive-modeling-diagnostics を使う。
因果推論・効果検証（A/B テスト / ABテスト / オンライン実験 / リフト / SRM / CUPED、観察データの処置効果 / ATE / ATT / CATE / 傾向スコア / propensity score / IPW / 二重頑健 / DML / causal forest、準実験 / 差の差 / DiD / イベントスタディ / 操作変数 / IV / 2SLS / 回帰不連続 / RDD / 合成コントロール）を実行したら必ずセットで出す図と値のルーター。 proportions_ztest, chisquare, statsmodels.stats.power, dowhy, econml, causalml, doubleml, propensity, LinearDML, IV2SLS, rdrobust, rddensity, pysyncon, treat*post がコードに現れたとき、またはユーザーが「ABテストの結果を 見て」「施策の効果を推定して」「差の差で」「傾向スコアで揃えて」「閾値前後で比較して」と言ったときに使う。SRM・ バランス・並行トレンド・first-stage に言及がなくても適用する。SKILL.md のルーティング表で設計を特定し、対応する references/<設計>.md を読んでから実行する。実験でない群間比較の検定は statistical-inference-diagnostics、 予測モデルの解釈（SHAP 等）は predictive-modeling-diagnostics を使う。
Generate a criterion-referenced rubric with descriptive performance levels for a task or objective. Use for marking guides and general curriculum contexts. For Manning programmes where Competent = success, use coherent-rubric-logic-builder instead.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Compares two or more band-tagged frameworks and produces a framework-neutral topic matrix showing coverage and gaps across all inputs, plus an optional reference-centric PLC crosswalk document when a reference framework is supplied.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Exploit-DB and searchsploit reference — EDB→Metasploit module mappings, PoC reliability rubric, CVSS tier quick reference, and searchsploit usage patterns
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Generate, critique, and iterate image-generation prompts for high-fidelity academic paper poster reference mockups before implementing HTML/PDF/PPTX. Use when Codex is asked to create a poster concept image, imagegen prompt, visual reference draft, layout mockup, or "生图" design for ACL/EMNLP/NeurIPS-style A0 posters from a paper, figures, metrics, logos, QR codes, or an existing poster screenshot.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
🇺🇸 Your dev team ships features nobody asked for while user-reported bugs pile up for months. Operations blames engineering for ignoring users; engineering blames operations for not understanding technical constraints. This gives you the complete Product × Engineering × Operations alignment SOP — from unified backlog to 10-day sprint cadence to veto power rules. What's inside: • Dual-layer Kanban system (master backlog + sprint board with unified tagging) • 10-day sprint standard process (Day 1 dev → Day 6 testable build → Day 10 ship) • Issue template with reproducibility requirements (3x reported = auto-severe) • Tri-party alignment meetings (daily standup / sprint planning / sprint review) • Operations veto power on releases (P0 bug = block shipping) • User feedback → product iteration closed loop (beta testing + interview SOP) • Core metrics framework (acquisition → activation → retention → monetization → referral) • Technical debt management (20-30% sprint capacity reserved) • Ready-to-use templates: Bug Report, Sprint Planning, Responsibility Matrix Built from: Real product strategy meetings + beta testing frameworks. References Supabase sprint model, Manus/DeepSeek commercialization alignment. By @WeiYipei. 🇨🇳 你的研发团队在做没人要的新功能，用户反馈的 Bug 堆了三个月没人动。运营觉得研发不听用户，研发觉得运营不懂技术。这份 SOP 给你从统一看板到 10 天迭代节奏到一票否决权的完整产研运协同框架。 🇯🇵 開発チームは誰も求めていない機能を作り、ユーザーから報告されたバグは何ヶ月も放置。このSOPは、統一バックログから10日スプリント、リリース拒否権まで、プロダクト×エンジニアリング×オペレーションの完全な連携フレームワークを提供します。 🇰🇷 개발팀은 아무도 요청하지 않은 기능을 만들고, 사용자가 보고한 버그는 몇 달째 방치됩니다. 이 SOP는 통합 백로그부터 10일 스프린트, 릴리스 거부권까지 제품×개발×운영 완전 협업 프레임워크를 제공합니다. Triggers: "product ops" | "engineering operations" | "product development SOP" | "sprint planning" | "iteration management" | "cross-functional alignment" | "product engineering ops" | "dev ops collaboration" | "产研运协同" | "迭代管理" | "产品研发运营" | "プロダクト開発運営" | "제품개발운영"
Write API reference documentation for an endpoint or SDK method. Use when asked to "document this endpoint", "write API reference docs", or "document this SDK method".
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Power Platform のテナント / 環境ガバナンスを確認・設定する管理スキル。開発着手前の環境チェック（既定環境ではないか・マネージド環境・Dataverse / Code Apps / MCP の有効化・セキュリティ ロール・管理 API アクセス）と DLP 事前チェックを非対話スクリプトで実行し、必要ならマネージド環境設定・カスタムコネクタの DLP 分類・ACP（Advanced connector policies）の許可コネクタを dry-run 付きで変更する。Microsoft 第一者サービスだけを許可する ACP 推奨プロファイルの適用と、クラシック DLP から ACP への移行も支援する。クラシック DLP と ACP は既定の混成モードで併用され、より制限の厳しい方が適用されるため両方を確認する。オプションとして、既定環境 / 個人開発者環境 / 市民開発者環境 / AI CoE セントラル / AI CoE 内製開発の 5 グループからなるテナント全体の環境戦略を、読み取り専用スキャン → 移行プラン（admin-migration-plan.md）→ レビュー → 適用の順で策定・実行する。設定は環境グループのルールで行うのを原則とし、グループ ルールに無い項目（既定環境ルーティング・Dataverse for Teams 禁止・Dataverse 検索・グループへの割り当て・Copilot クレジット配分）だけをテナント設定・環境個別設定・Dataverse の組織設定で補う。IP 制限・テナント分離・監査ログ・ライセンス配分などの管理設定は references にまとめる。
スキル（SKILL.md）を新規作成または更新し、リモートリポジトリへ PR を作成・更新する。SKILL.md は正常系、references に参考情報と異常系、scripts に利用スクリプトを置き、すべて汎用化してパラメータを .env.example に外出しする（実値は .env）。毎回同じ形のプロジェクトを作るスキルには templates/ を同梱し、汎用スキャフォルダー（scaffold_from_template.py）でテンプレートから生成して開始できるようにする。会社・個別プロジェクト情報を排除して秘匿化し、Step 番号は整数で統一。最後に番号整合・自動化観点（Learn は MCP で検証、ブラウザ操作は VS Code 統合ブラウザ）をレビューし、既存のオープン PR があればそれを更新してコンフリクトを避け、無関係なら新規 PR を作成しつつマージ順を提示する。
Foundational concepts in nutrition science — macronutrients, micronutrients, energy balance, Atwater factors, reference intakes (DRI/RDA/AI/UL), food composition tables, and the methods of human nutrition research. Grounds the rest of the department in a shared vocabulary and in the measurement limits of the field, including controlled-trial history, observational-study limits, and the biochemical basis for calorie accounting. Use when a question asks what something "is" nutritionally, how energy and nutrients are measured, or what the reference numbers mean.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Design of active analog circuits built around operational amplifiers and discrete gain stages — inverting, non-inverting, difference, and instrumentation topologies, negative feedback and loop stability (gain-bandwidth product, phase margin, compensation), active filters (Sallen-Key, multiple-feedback biquad), sinusoidal and relaxation oscillators, comparators and Schmitt triggers, voltage references (bandgap, shunt, series), and linear versus switching voltage regulators. Covers how to pick a topology, close a feedback loop that stays stable, set gain and bandwidth, and choose a power-conversion approach. Use when designing an amplifier, filter, oscillator, reference, comparator, or regulator, or when reasoning about feedback stability, loop gain, phase margin, or op-amp non-idealities.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
This skill should be used when the user runs /dd or /ㅇㅇ to act on the current OS clipboard (text or image) without pasting it into chat. It captures the live clipboard into a local cache and uses only the manifest plus a short preview as context, so error logs and reference images do not bloat the conversation. Korean triggers: "/dd", "/ㅇㅇ", "클립보드 보내줘", "이거 분석해줘", "방금 캡처한 거", "이 레퍼런스로", "스크린샷 드롭". English triggers: "/dd", "drop clipboard", "use what I copied", "this screenshot", "this reference".
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
MkDocs documentation project reference covering CLI commands, mkdocs.yml configuration, Material theme setup, and plugin integration. Bundled references include complete CLI parameters, all mkdocs.yml settings with valid values, Material theme customization options, and plugin configs for mkdocstrings, mermaid2, mkdocs-gen-files, mkdocs-literate-nav, and mkdocs-typer2. Use when initializing a MkDocs site, configuring mkdocs.yml, customizing the Material theme, integrating plugins, building static docs from Markdown, or generating API documentation from Python docstrings.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Assess and refactor oversized or multi-domain skills. First determines whether splitting or references/ extraction is appropriate — then executes the correct action. Use when a skill exceeds token thresholds (SK006/SK007) or covers multiple independent domains. Performs candidate assessment before any structural changes; cohesive single-intent skills are redirected to references/ extraction instead of splitting. When splitting is warranted — domain analysis gate, split plan, new SKILL.md generation, validation, and backwards-compatible facade conversion.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Claude Code subagent runtime and plugin-agent reference. Use when creating, configuring, or debugging subagent definitions, nested spawning, startup context, model precedence, or plugin field restrictions.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。