「ak sk」の検索結果

会議メモから正確で詳細な議事録を日本語で作成するスキル。「会議メモから議事録を作って」「ミーティングの記録を整理して」「打ち合わせの議事録を作成して」などのリクエスト時に使用。会議・ミーティング・打ち合わせが対象。インタビューやヒアリングの議事録には interview-minutes-creator を使用すること。アジェンダ、ToDo、合意事項、主な議事・ポイントを論理的な流れで構成する。

クライアントの与件情報と打ち合わせメモから、意思決定に直結する調査プロジェクト提案書（スライド骨子/Markdown）を一発で作成するスキル。「提案書を作成して」「提案書を作って」「プロポーザルを作成して」などの依頼、または与件ファイル（例：与件.md）を指定して提案書作成を依頼された場合に使用する。単なる章立てではなく、調査の観点・仮説・参入障壁や供給構造・会議転用可能なアウトプットまで落として提案する。インプットや指示からデプスインタビューが必要と推測できる場合のみ、インタビュー前提の設計を含める。

調査プロジェクトのワークフロー定義。3フェーズ・13ステップで構成。提案書作成から報告書作成・スライド構成設計まで、デスクリサーチとインタビューを組み合わせた調査プロジェクトを管理する。project-managerから呼び出される。

インタビュー文字起こしと質問リストから詳細な議事録を作成するスキル。「インタビュー議事録を作成して」「インタビューメモから議事録を作って」「ヒアリング内容を整理して」「文字起こしから議事録を作って」などのリクエスト時に使用。インタビュー・ヒアリング・文字起こしが対象。会議やミーティングの議事録には meeting-minutes-creator を使用すること。質問リスト（.md/.txt）とインタビュー文字起こし（音声認識出力など）を入力として、プロフィール、ファクトサマリ、インタビュー内容、逐語録を含む包括的な議事録を生成する。

提案書と初期調査結果からインタビューガイド（質問リスト）を作成するスキル。「インタビューガイドを作成して」「質問リストを作って」「ヒアリング項目を整理して」などのリクエスト時に使用。提案書の論点に対応した検証・補強事項を整理し、想定インタビュー対象者のペルソナと具体的な質問設計を行う。論点に対して明確な答えを得られる構成で設計する。

インタビューガイドの対象者タイプと候補者リストから最適な対象者を選定・評価するスキル。「インタビュー対象者を選定して」「候補者を評価して」「エキスパートリストから対象者を選んで」などのリクエスト時に使用。論点への対応力を軸に適合性を評価し、優先順位付けされた推奨候補リストを作成する。

Word文書（.docx）をMarkdownに変換し、参考文献を整理するスキル。「Wordをマークダウンに変換して」「docxをmdに変換して参考文献を整理して」「Word文書の参考文献を統合して」「レポートをMarkdownに変換して」などのリクエスト時に使用。pandoc（またはpython-docxフォールバック）による変換と、重複URL統合・番号再割当て・参考文献リスト生成・文書構造整形を行う。

ソースドキュメント（議事録・提案書・ディスカッション資料等）からスライドのページ構成をMarkdownで設計するスキル。各スライドをタイトル・メッセージ・ボディの3層構造で定義し、1スライド1メッセージを厳守する。情報量が多い箇所はバーバラ・ミントのピラミッド構造でサマリ→詳細に分割する。「スライド構成を設計して」「ページ構成を考えて」「スライドの骨子を作って」「プレゼンの構成を設計して」「スライド構成をMDで作って」などのリクエスト時に使用。スライド制作の前段階として機能し、出力MDをスライド制作スキルに渡してスライド化する。

Design what an employer will have a candidate do during an Otameshi Tenshoku trial: turn a business problem into a bounded paid assignment or an unpaid learning visit, with scope, completion criteria, candidate hours, company staff hours, duration, compensation and change conditions, and check the planned cost against the budget. Use when a hiring manager, recruiter or small-business owner wants to decide what work to offer, how much time it takes, what it costs, or how to adjust a plan when materials are late or the scope grows; do not use to write the public listing (trial-listing-draft), to reply to applicants (applicant-reply), to state market rates, legal, tax or service conditions from memory, or to post, contact or contract on the user's behalf.

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Put two or more Japanese job offers on one basis so they can be read side by side, separating fixed overtime allowance and unguaranteed bonus from the stated annual figure, converting each offer to guaranteed annual pay and to an hourly rate that includes deemed overtime hours, and listing non-monetary terms without scoring them. Use when a user holds more than one offer, wants to know what a stated 年収 actually contains, or wants to see where the ranking changes once the components are separated; do not use to recommend which offer to accept, to score or rank offers, to estimate take-home pay as fact, or to reply to an employer.

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Plan the first months at a new Japanese employer after an offer is accepted, listing every expectation and promise made in interviews, the offer, or negotiation with its source, separating what is in writing from what was only said and what has no agreed measure, working out when the probation period ends and whether its criteria and conditions are known, and scheduling who to confirm what with before and after the start date. Use when a user has accepted an offer and wants to prepare for joining, make sure verbal promises such as remote days or a future role are confirmed, or understand what the probation period means for them; do not use to predict whether they will fit in or pass probation, to judge their manager or colleagues, to rule on the legality of probation terms, or to contact the new employer.

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Create an aggregated Epic PR from a `cc-epic-<Issue number>` branch to the default branch. Takes the Epic Issue number as argument, assumes sub-PRs have already been merged into the epic branch, and automatically generates the PR title and description from the commit log against the base branch (including sub-PR / sub-Issue references). The PR is posted via `gh pr create` with no label and `Closes #<Epic Issue>`.

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依頼された内容（自然言語の説明、または既存のIssue番号）を要件とTODOに分解し、タスクごとにGitHub Issueを作成するスキル。タスクの整理・分解、複数Issueの一括作成、依存関係の明示が必要な場合に使用する。「この機能をIssueに分けて」「タスクを洗い出してIssueにして」「PRDのIssue #123 を分解して」といったリクエストで発動する。

Triage a single GitHub PR by PR number. Check out the PR's branch, detect conflicts with the target branch via `gh pr status` (and label the PR with `cc-resolve-conflict` if any are found), collect unresolved review comments and CI status and judge only whether each item must be fixed, then take action (add cc-fix-onetime label if fixes are needed; if release-ready, add cc-release-ready label for an Epic PR marked `cc-epic-issue` instead of merging, otherwise merge the PR).

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Create or update the Pencil (`.pen`) design for a UI implementation Issue before any code is written, then open a design-only PR. Takes the Issue number as argument, delegates `.pen` edits to the pencil-design-updater agent, pushes `.pen` and snapshot PNGs on the fixed `cc-ui-design-<Issue number>` branch, and opens a PR referencing the Issue with `Refs #<N>` (never a closing keyword).

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Balances Hi-C contact matrices (ICE via cooler.balance_cooler, KR/SCALE/VC context), computes distance-decay expected with cooltools (expected_cis per-diagonal P(s), expected_trans scalar), builds observed/expected (O/E) matrices, and diagnoses polymer state from the P(s) log-derivative. Covers the within-matrix-vs-cross-sample distinction (balancing is NOT a normalizer), the equal-visibility assumption that CNV/aneuploidy violates (use raw counts for copy-number), cis-only balancing, mad_max/blacklist masking before balancing, multiplicative cooler weights vs divisive juicer weights, and the resolution-vs-depth budget. Use when balancing a .cool/.mcool, computing expected or P(s), making O/E matrices for compartments/loops, deciding ICE vs KR vs SCALE, choosing a resolution for a given depth, or troubleshooting NaN/all-NaN balanced matrices; route cross-sample comparison to hic-differential.

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Tests whether two genomic interval sets overlap (colocalize) more than expected by chance using a permutation test against a structured-genome null model. Covers bedtools fisher (analytic 2x2 screen), bedtools shuffle + jaccard permutation, GAT (isochore/GC-conditioned simulation with FDR), regioneR (flexible permutation, randomizeRegions vs circularRandomizeRegions, localZScore), LOLA (universe-relative Fisher against a region database), and GREAT/rGREAT (regulatory-domain binomial + hypergeometric for ontology-from-regions). Stresses the universe/background choice, matched background, blacklist exclusion, and multiple-testing control. Use when asking whether peaks/regions are enriched at enhancers/TFBS/features, scoring region-set colocalization or region-set enrichment, comparing CNV/SV concordance, or turning an overlap count into a defensible p-value.

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Designs pegRNAs and nicking guides for prime editing (PE) -- choosing the nick/strand, tuning the primer-binding site (PBS) and reverse-transcription template (RTT) as a per-locus panel, selecting the PE system (PE2/PE3/PE3b/PE4/PE5/PEmax/PE7), adding MMR-evading and PAM-disrupting silent edits, appending epegRNA 3' motifs (tevopreQ1/mpknot), and ranking with PRIDICT/DeepPrime. Covers twinPE/PASTE for large insertions and the prime-vs-base-editing decision. Use when designing a scarless point mutation, small insertion/deletion, or any of the 12 base conversions without a double-strand break, when efficiency is low and MMR inhibition or pegRNA stabilization is needed, or when routing a large insertion to an integrase method. Generic guide scoring and base editing are separate skills.

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The GitHub Actions cost rules ($100/week cap). Use when editing .github/workflows, adding a schedule or cron, dispatching a workflow, publishing a package version, hitting a billing block, or seeing a CI SPEND OFF TRACK line, ci-breaker issue or spend alert.

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The runbook a triage agent follows on each run over the super-admin attention dock, through the attention MCP tool. Use when a scheduled attention-triage routine wakes, when asked to triage, clean up or shrink the attention dock or admin alerts, or when the dock's card is over budget.

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Strip designs to their essence by removing unnecessary complexity. Great design is simple, powerful, and clean. Use when the user asks to simplify, declutter, reduce noise, remove elements, or make a UI cleaner and more focused.

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Shared vocabulary for designing deep modules. Use when the user wants to design or improve a module's interface, find deepening opportunities, decide where a seam goes, make code more testable or AI-navigable, or when another skill needs the deep-module vocabulary.

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Build comprehensive attack trees to visualize threat paths. Use when mapping attack scenarios, identifying defense gaps, or communicating security risks to stakeholders.

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Use when a coding task should be driven end-to-end from issue intake through implementation, review, deployment, and acceptance verification with minimal human re-intervention.

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