「cat」の検索結果

文書や会話、仕事の情報を内容に合う保存先へ整理し、ローカルファイルや知識ベース、GitHubなどを横断して重複確認、同期、検索を進めるスキル。

• 文書や会話を知識ベースに保存したいとき
• 重複するメモの整理
• 複数の保存先にある知識の同期

医療アプリの患者・職員の機密情報を分類し、施設単位のアクセス制御や監査記録を設計するとともに、ログ・URL・ブラウザー保存からの情報漏えいを点検するスキル。

• 患者記録を扱うコードの点検
• 医療施設間のアクセス制御の設計
• 機密情報の閲覧・変更の監査記録

Djangoの公開や変更提案の前に、環境・コード品質・データベース変更・テスト・脆弱性・設定を順に検証し、段階別の合否と修正すべき問題をレポートにまとめます。

• Djangoの変更提案前の確認
• マイグレーションを確認したいとき
• テストカバレッジの目標確認

Djangoアプリのログイン、権限、入力処理、本番設定を点検します。不正な操作やスクリプト実行への対策から、ファイル投稿とAPIの保護まで見直すスキル。

• ログインと利用者権限のレビュー
• 公開前に本番設定を点検したいとき
• 入力処理やリクエスト保護の見直し

Webアプリの本番公開に向け、CI/CDによるテストと配布の自動化、Docker化、稼働確認、切り戻し手順、公開前の確認項目を整理するスキル。

• テストと配布を自動化したいとき
• アプリをDocker化したいとき
• 本番公開の方式を選びたいとき

Claude Codeのセッション終了時に、エラー解決や修正から再利用できる手順を抽出・保存する旧版スキル。現在は非推奨で、既存環境の互換性確認や仕組みの参照向けです。

• 旧版のセッション終了時設定の確認
• 抽出基準や対象分類の調整
• 保存された学習スキルの見直し

ECC ToolsのGitHub Appで起きるPRの過剰作成や利用上限の抜け、高額モデルの意図しない使用をコードから追い、費用増加の原因と修正を検証するスキル。

• PRの過剰作成の原因調査
• 利用上限を超える同時処理の点検
• 無料枠での高額モデル利用の確認

AIエージェントの不調を、指示・記憶・ツール実行・画面表示など12の層から調べるスキル。コードやログを根拠に原因を整理し、重要度順の指摘と修正案をまとめます。

• アプリ内だけで起きる不調を調べたいとき
• 過去の会話が混ざる原因を調査
• ツールの未実行や実行の誤報を確認

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。

• 公開ログからサブドメインを探したいとき
• SSL証明書の期限を確認したいとき
• 登録情報やDNS設定を調べたいとき

許可されたWebアプリを対象に、公開ページの調査から脆弱性の再現確認まで進め、証拠・影響・修正案をまとめたセキュリティ報告書を作るスキル。

• ステージングの脆弱性を調べたいとき
• 疑わしい脆弱性を再現確認したいとき
• 証拠と修正案を報告書にまとめたいとき

地名と座標の変換、周辺施設の検索、車・徒歩・自転車の経路や移動時間の確認をまとめて行い、地域の施設調査や旅行中の移動計画に使えるスキル。

• 近くのカフェや薬局を探したいとき
• 地点間の経路と移動時間の確認
• 地名と座標を相互に変換したいとき

Add a community extension to the Spec Kit catalog from a GitHub issue submission. USE FOR: processing extension submission issues, validating catalog entries, updating catalog.community.json and docs/community/extensions.md, creating PRs. DO NOT USE FOR: creating new extensions from scratch, or first-party extension work.

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Keep a project's verification skill and product/agent access maps aligned with current source and real evidence. Use for /maintain-verification-skill, auditing the verify skill, or reconciling feature and agent access coverage.

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Generate a project-local verification skill that drives your app the way a user does — any language, framework, or platform. Use for /create-verification-skill, "make a control skill for this repo", or when a project has no scripted way to prove UI/CLI/service behavior.

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Turn an idea, tweet, or task into a skill in the Paperclip skills catalog (packages/skills-catalog). Use when asked to FIND or MAKE a skill and publish it as a bundled/optional catalog skill: research prior art, reference or author it, add examples, regenerate the manifest, open a PR.

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A design-school graduation project: a civic wayfinding system for a transit hub — the brief, the process, and the outcome. Built as a decision-grade coursework defense deck for crit panel, faculty.

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Realistic macOS notification banner with app icon, title, and body, suited to video overlays or product teasers.

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Comprehensive truth scoring, code quality verification, and automatic rollback system with 0.95 accuracy threshold for ensuring high-quality agent outputs and codebase reliability.

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Simplification audit or authorized codebase simplification whose stated objective is to remove accidental complexity. Use for evidence-backed deletion or consolidation of dead code, duplicate state, redundant APIs or layers, ownerless abstractions, obsolete compatibility or design records, and over-engineering in any language; also use for 代码简化 or 熵回收. Do not use for general code review, onboarding, style-only refactoring, or performance tuning.

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Agent skill for authentication - invoke with $agent-authentication

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Clarify a material user-owned product decision before substantive implementation commitments. Use only when request and named/governing evidence still leave a choice that would materially change scope, platform support, user-facing surface, data/API contract, domain values, project placement, or cross-system architecture; also use when a truncated request omits such a choice. On the initial turn, inspect only named or governing requirements evidence, then ask directly without loading: prefer structured input; ask one blocking outcome question or at most three coupled questions; wait. After the answer, load the body before write or delegation. Do not use for implement/build/fix/debug/refactor work when expected behavior is settled, plan/design deliverables owned by Plan, complexity/greenfield/integration alone, agent-owned technical choices, locally discoverable facts, reversible defaults, permission to begin, or stop/no-tool turns. Never re-ask supplied facts or turn clarification into refusal.

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Create, write, or manage Meta ads and assets: ad copy, campaigns, spend, reports, audiences, catalogs, product feeds, feed refresh schedules, experiments, and policy. Always load for any request to create or write an ad, or to advertise a product or service, even when no platform is named; this includes sensitive or restricted categories. Always load for any question asking what a Meta, Facebook, or Instagram advertising policy means, allows, prohibits, or requires, including a standalone policy-definition question with no account context. Those questions must use ads_policy_tool, never browser search or memory. Load for a specifically named catalog or feed with an upload or refresh-schedule request; use Ads reads to resolve ownership before writing. Generic unnamed feeds need context. Whether an image, claim or piece of copy may be used in an ad is ALWAYS a Meta Ads task — 'can I use this in an ad', 'is it allowed', 'is this against policy', and any rights, likeness, celebrity, logo or trademark question about advertising with an image, including a follow-up about one just generated. Those are ads-policy questions, not general legal ones. An ad request uses the campaign workflow unless explicitly only an image or organic post.

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Design and test explicit human, implicit model or agent, programmatic application, bounded skill-composition, and harness activation policies for an Agent Skill catalog.

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AI-native tutor and onboarding workflow for the MCPA (Model Context Protocol Associate) certification in AI Engineering from Scratch. Use when a learner wants to prepare for the MCPA, resume their certification path, learn the next lesson interactively, run and verify practical labs, take the diagnostic or a full mock, or remediate weak exam domains from GitHub with Claude Code, Codex, ChatGPT, Cursor, or another agent.

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