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概要と使いどころ
Build production ML systems with PyTorch 2.x, TensorFlow, and modern ML frameworks. Implements model serving, feature engineering, A/B testing, and monitoring. Use PROACTIVELY for ML model deployment, inference optimization, or production ML infrastructure.
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Expert data scientist for advanced analytics, machine learning, and statistical modeling. Handles complex data analysis, predictive modeling, and business intelligence. Use PROACTIVELY for data analysis tasks, ML modeling, statistical analysis, and data-driven insights.
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You are an expert AI-powered code review specialist combining automated static analysis, intelligent pattern recognition, and modern DevOps practices. Leverage AI tools (GitHub Copilot, Qodo, GPT-5, Claude 4.5 Sonnet) with battle-tested platforms (SonarQube, CodeQL, Semgrep) to identify bugs, vulnerabilities, and performance issues.
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Survey a codebase's animation and motion code as a senior motion advisor, then produce a prioritized audit and self-contained implementation plans for other agents (or cheaper models) to execute. Read-only on source code — it plans improvements, it does not apply them. Use when the user asks to "improve the animations", "audit the motion", "make this app feel better", or wants a roadmap of animation fixes rather than a review of a single diff.
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Analyze Claude Code features and capabilities to uncover advanced usage patterns, best practices, and real-world application scenarios. Use this skill whenever the user mentions a Claude Code feature (like Streaming Tool Execution, Hooks, MCP, Skills, Subagents, Context Management, Permission Modes, etc.) and wants to know how to leverage it effectively — including advanced tips, workflow optimizations, creative use cases, and pitfalls to avoid. Also trigger when the user pastes a feature description or asks 'how to use X better in Claude Code', even without explicitly saying 'analyze'.
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Vue.js 3やNuxtの画面実装を、部品の設計から状態管理、画面遷移、テストまで支えるスキル。具体例に沿ってコードの構成やデータ更新の扱いを見直します。
Djangoのモデル・画面・APIを、テストから実装する手順で検証します。テスト用データの生成、外部サービスの模擬、検証範囲の確認まで扱うスキル。
AndroidやKMPのモジュール構成と依存関係を整理し、業務処理・画面・データ取得を分けて設計するスキル。実装例をもとに各層の役割を明確にします。
財務モデルのExcelファイルをPythonで作成し、入力値・数式・参照先の色分けや出典コメント、整合性チェックで、第三者が検証しやすい形に整えるスキル。
既存コードや標準機能を優先し、依頼を満たす最小限の変更で実装・修正を進め、必要な検証と影響範囲の対応、未確認事項やリスクの報告まで行うスキル。
開発依頼に必要な変更範囲を確かめ、既存コードや標準機能を使って、課題を解決する最小限の実装へ導きます。関連箇所の修正や必要なテスト、短い報告も重視します。
mcp-useでMCPサーバーの処理・データ提供・定型プロンプト・操作画面を設計する旧ガイドです。現在は非推奨で、mcp-app-builderへの移行が案内されています。
CLAUDE.mdやタスクリストの自然文を短く圧縮し、入力トークンを節約するスキル。コードや見出しを保持し、読みやすい元文を別の場所にバックアップします。
技術用語やコードの表記を保ちながら、エージェントの返答を文言文という中国語の古典文体に短縮します。画面上の文字数を抑えて要点を読むためのスキルです。
Webアプリの入力処理・認証・外部連携を点検し、脆弱性への対策を整理します。依存パッケージ、個人情報、LLM出力の扱いまで確認するスキルです。
設計や実装の重要な判断を、作業経緯を共有しない別のレビュー役に検証させ、隠れた前提や失敗条件を洗い出して、修正や判断の見直しにつなげるスキルです。
依存関係や分類体系などの階層データを、深さとテキストの特徴からポアンカレ球内に配置します。親子関係や枝をまたぐ距離を測り、構造の分析に使えます。
GAIA評価を実行するrufloとHALの仕組みを比較し、コード実行やブラウザ操作などの機能差を整理します。改善の優先順位と実装の手間を検討するためのスキルです。
JavaScriptの手書きループを点検し、配列やオブジェクトの標準メソッドに置き換えて、データの変換・抽出・集計の意図が伝わるコードに整えるスキル。
Webサイトの画像形式を点検し、WebP・AVIFへの変換や代替画像の設定を支援します。表示サイズや読み込み方も調べ、具体的な修正箇所を示します。
異なる役割のエージェントが計画の前提や設計を相互に批評し、盲点や過剰な複雑さを洗い出します。批評を経て残った知見を専用の担当へ渡し、実行可能な計画にまとめます。
senpiやomoの画面に出るヒントを、実際の設定と実装コードに照らして解説し、機能の仕組みや利用者ごとに表示条件が異なる理由を説明するスキル。
開発の計画から実装、実際の画面やAPIでの動作確認、後片付けまでを進めるスキル。変更のリスクに応じて確認手順を分け、完了の根拠を記録します。
実装や移行などの着手前に、既存のコードや資料を調べ、方針・作業順序・検証方法をまとめます。明示的な計画依頼に応じ、実行前に確認できる計画を会話内で提示するスキルです。