「decision」の検索結果

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。

• 既存コードからデザイン規則を作りたいとき
• リニューアル前の見た目の統一感確認
• スタイルを変更するPRのレビュー

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。

• 開発と執筆の担当を連携させたいとき
• セッション間で背景を引き継ぎたいとき
• 毎朝の状況確認を定期実行したいとき

プロジェクトのコードや設定を根拠に、ECCのスキル・ルール・フックなどを常時読み込むものと必要時に参照するものへ分類し、導入計画と検証結果をまとめます。

• プロジェクトに合うECCを選びたいとき
• 常用スキルと参照用を分けたいとき
• 古いルールや非対応フックの整理

手元のメモや文書、会議の文字起こしを横断検索するスキル。キーワード一致と意味の近さを組み合わせ、ローカルのAIで結果を並べ替えて関連資料を探します。

• 会議で決めた事項を探したいとき
• 意味の近いメモを探したいとき
• プロジェクト資料の名前や識別子検索

Claude Codeの操作前後や終了時に処理を動かすフックの作成を支援します。危険な操作の検証、完了確認、開始時の情報読み込みを設定し、テストまで扱います。

• コマンドや書き込みを実行前に確認
• エージェント終了前に完了を確認
• 開始時にプロジェクト情報を読み込み

AIから外部の処理やデータを使うMCPサーバーを、mcp-useで設計・実装するためのガイド。認証、操作画面、エラー処理、公開までを案内します。

• MCPサーバーを新規作成したいとき
• 処理・データ・定型プロンプトの追加
• 一覧や選択用のReact画面を作りたいとき

開発計画の目的や前提を問い直し、複数の実現案と実施範囲を比較します。設計・セキュリティ・テストなどの観点から問題を洗い出し、実装前の判断を支えるスキル。

• 計画の目的や前提を問い直したいとき
• 最小限の案と理想案の比較
• 実施範囲の拡張・縮小の判断

実装前の計画を技術面からレビューし、システム構成やデータの流れ、例外ケース、テスト範囲、性能を点検します。論点ごとの推奨案を対話で検討し、実行計画を固めます。

• 実装前に計画を点検したいとき
• システム構成とデータの流れの確認
• 例外ケースとテスト範囲の確認

本番公開前の品質・セキュリティ・性能・操作性を点検し、監視と切り戻しの準備を整えます。公開後の確認や指標に基づく段階的な展開まで扱うスキルです。

• 初回の本番公開前の準備確認
• 大きな機能の段階的な公開計画
• 監視項目と公開後の確認手順の整理

AIエージェントに渡すルールや仕様、関連コードを作業ごとに選び、長い会話の情報整理や次のセッションへの引き継ぎまで整えるスキルです。

• AI開発用のルールを整えたいとき
• 作業に必要なファイルの選定
• 長い会話の情報を整理したいとき

Paperclipの作業計画に、目指す成果・制約・進め方・成功の確認方法をまとめ、実行前の不確実な点や判断事項を整理するスキルです。

• 成果と確認方法を含む計画の作成
• 着手前の不確実な点の整理
• 既存計画を重複させず更新

Paperclipのプロジェクトや作業環境の状況を読み取り、利用者が今すべき対応を冒頭に示す短い要約を作成します。停滞の理由と進捗をまとめ、要約欄に新版として保存します。

• 作業を止めている判断を把握したいとき
• プロジェクトの要約カードの更新
• 複数の作業環境の状況をまとめたいとき

Paperclipで停滞中やレビュー待ちの課題を点検し、再開、担当変更、障害解消、判断依頼、終了から次の一手を決めます。担当者と状態を明確にするスキルです。

• 始業時の担当課題の点検
• 未完了課題の受信箱整理
• チームの進捗を把握したいとき

A presentation system for agent-made PPTs — born for the talk, not just the template. It turns raw material into an AST (audience-state-transfer) outline with per-page visual-enhancement decisions (image / SVG diagram / video), hands a production brief to a downstream renderer (HTML-PPT skills or native PPTX), then runs a capped 3-round presentation checkup (演讲体检) on the rendered deck. It never renders slides itself. Use before generating PPT/HTML slides from raw material, and after rendering when the user says things like "给这份 deck 做演讲体检" or "PPT 渲染质检". If all you want is one beautiful template page with no outline and no checkup, a rendering skill alone is enough.

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Render the patch-edit run's accumulated changes as a reviewable diff, surface it through a GenUI choice surface, and persist the user's accept / reject decision into the artifact manifest.

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For consulting delivery work: turn diagnosis, frameworks, and project work into a client-adoptable action plan. Built around the core query "consulting-final-deck", with engagement manager judgment, buyer-ready proof, and this outcome: accept the recommendation and commit owners to the roadmap.

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Meeting notes page — title bar with attendees, agenda checklist, decisions block, action items table with owners + dates, and a "next meeting" footer. Use when the brief mentions "meeting notes", "minutes", "1:1 notes", "all-hands recap", or "会议纪要".

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For marketing and gtm work: bind launches, campaigns, events, and brand plans to growth and pipeline outcomes. Built around the core query "annual-marketing-plan", with GTM strategy lead judgment, buyer-ready proof, and this outcome: approve launch plan, campaign budget, or GTM motion.

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This skill encodes Emil Kowalski's philosophy on UI polish, component design, animation decisions, and the invisible details that make software feel great.

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Search claude-mem persistent cross-session memory through enforced progressive disclosure. Use for previous decisions, solutions, work history, and before saving your own durable notes.

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This skill should be used when the user asks to "search memory", "what do you remember about X", "check claude-mem", "mem search", "find past observations", "what did we do last session", or wants prior-session context about a project, decision, file, or task. Searches the user's Claude-Mem (cmem.ai) memory.

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Implement ReasoningBank adaptive learning with AgentDB's 150x faster vector database. Includes trajectory tracking, verdict judgment, memory distillation, and pattern recognition. Use when building self-learning agents, optimizing decision-making, or implementing experience replay systems.

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Create and train AI learning plugins with AgentDB's 9 reinforcement learning algorithms. Includes Decision Transformer, Q-Learning, SARSA, Actor-Critic, and more. Use when building self-learning agents, implementing RL, or optimizing agent behavior through experience.

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Turn messages, meeting notes, and documents into sourced decisions, actions, dependencies, and risks

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