「arc」の検索結果

プロジェクトのファイルや会話履歴を原文のまま保存し、意味に基づいて検索するスキルです。過去の判断やコードの再発見から、記憶の整理状況の点検まで支援します。

• 会話履歴から過去の判断を探したいとき
• プロジェクトのファイルを検索したいとき
• 保存済みの記憶と整理状況の確認

会話履歴やプロジェクト資料を手元の端末に保存し、意味で検索するほか、人物・案件ごとの分類や事実の時系列管理、セッションをまたぐ記録の引き継ぎを支援するスキル。

• 会話履歴やプロジェクト資料の取り込み
• 過去の議論を意味で検索したいとき
• 人物・案件・話題ごとの記録整理

Appwriteのブログ記事を対象に、検索意図、見出し、メタ情報、リンク、回答の分かりやすさを点検し、根拠付きの評価と優先度順の修正案をまとめるスキル。

• ブログ公開前のSEO確認
• タイトル・説明文・見出しの点検
• 検索意図と直接回答の確認

法人や地域店舗、初期顧客の候補を探し、対象条件との一致や購入の兆候を出典付きで評価して、連絡先の確認と優先順位を含む見込み客リストに整理するスキル。

• 法人営業の候補リスト作成
• 対象地域の店舗を探したいとき
• 公開された需要から初期顧客を発見

商品・記事・企業情報などを検索エンジンに伝える構造化データを追加・修正します。ページに合う形式の選定からJSON-LDの実装、検証項目の整理まで支援します。

• 商品・記事ページに構造化データを追加
• 既存マークアップのエラーを直したいとき
• パンくずリストの構造化データを実装

外部資料を検索してAIの回答に使うRAGの検索部分を設計・改善します。文書の分割、意味とキーワードによる検索の組み合わせ、順位の調整、品質評価まで扱います。

• 知識ベースの検索を構築したいとき
• 意味検索と単語検索を比較したいとき
• 検索で情報を拾えない原因を調べたいとき

市場調査や競合分析、要件の整理をビジネスアナリストの視点で支援します。Maryとの対話を通じて、曖昧な要望を根拠に基づく具体的な仕様へ落とし込みます。

• 企画前に市場を調べたいとき
• 競合を分析したいとき
• 曖昧な要望を要件に整理したいとき

Zoteroの文献をPythonから検索・登録・更新し、コレクションやタグの整理、PDF添付、引用データの書き出しなど研究資料の管理を支援するスキル。

• Zotero内の文献を検索したいとき
• 文献をコレクションやタグで整理したいとき
• 文献にPDFを添付したいとき

観察や予備的な結果から、検証できる研究仮説と対立する説明を整理します。予測・測定方法・分析計画を具体化し、根拠の範囲を明示した研究計画づくりを支援します。

• 観察から検証可能な仮説を立てたいとき
• 対立する説明と予測を比較したいとき
• 測定方法と分析計画を整理したいとき

生物医学論文や規制当局の文書、臨床試験情報を検索し、複数資料から必要な情報を抽出して、根拠の行にリンクした引用付きで整理するスキル。

• テーマに合う生物医学論文の検索
• 複数論文の方法と結果の比較
• 規制文書や臨床試験を調べたいとき

PubMedやarXivなど18の学術APIを目的に応じて選び、論文・プレプリント・引用関係・公開全文を探して、検索条件や取得元を再確認できる形で結果をまとめます。

• 研究テーマの論文・プレプリント検索
• DOI・PMID・arXiv IDで論文を照会
• 公開されている全文やPDFを探したいとき

科学論文をテーマやDOIで検索し、本文から抽出された主張と実験・統計・限界を確認します。出典をたどれる根拠表の作成や、要旨だけでは分からない詳細の調査を支援します。

• 研究テーマに合う論文を探したいとき
• 要旨にない実験条件を調べたいとき
• 出典付きの根拠表の作成

臨床意思決定支援の研究に使う評価資料や分析計画を作成・点検します。集計・合成データを対象に、根拠や確認状況を整理し、診療には使わない文書作成を支えます。

• 研究用モデルの評価資料を整えたいとき
• エビデンス資料と出典の対応確認
• 生存時間解析の計画を点検したいとき

難しい選択や創作上の課題を、立場の異なる複数の視点から検討します。事実・仮定・価値判断を分け、判断を変える条件や未解決の問い、次の行動を整理します。

• 優先事項が異なる事業案を比較したいとき
• 研究計画のトレードオフを検討
• 有力な選択肢の前提を点検したいとき

Obsidianのノートをコマンドで読み書きし、検索やタスク・プロパティの管理を行うスキル。プラグインやテーマの開発時には、エラーや画面表示も確認できます。

• vault内のノートを検索・更新したいとき
• デイリーノートにタスクを追加したいとき
• タグやプロパティ、被リンクの確認

AWSのサーバー管理を抑えたアプリやイベントを起点に動く処理を設計し、LambdaやStep Functionsでの実装、障害対策、監視を支援するスキル。

• Lambdaを使うAPIの設計
• 非同期ジョブ処理を作りたいとき
• Step Functionsでの処理連携

Research uncertain questions with an explicit, user-approved web search or ChatGPT consultation, then present options and wait for implementation approval.

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Google MapsやSNS、旅行サイトからApifyで市場データを集め、地域の需要、価格、消費者の声を整理し、調査結果の要約やCSV・JSON出力を行うスキル。

• 事業者の密集度と地域需要を調べたいとき
• マーケットプレイスの価格比較
• SNS投稿から消費者ニーズを探したいとき

Make sure to use this skill whenever the user wants to search for jobs in Denmark, find Danish job listings, look up a specific job posting, or asks anything about the Danish job market — even if they don't mention jobindex.dk explicitly. Invoke this skill for questions about open positions, job vacancies, hiring in Denmark, job opportunities in Danish cities or sectors, or when the user wants to find work in Denmark. Also trigger for phrases like "find me a job", "are there any jobs for X in Copenhagen", or "what jobs are available in Aarhus" when the context is Denmark. Trigger phrases include: jobindex, jobsøgning, job i Danmark, ledige stillinger, job opslag, find job, stillingopslag, jobannonce, job vacancy denmark, danish jobs, jobs in denmark, job search denmark, work in denmark, find work denmark, IT jobs denmark, engineer jobs denmark, developer jobs copenhagen, marketing jobs aarhus, jobs aarhus, jobs copenhagen, jobs odense, jobs aalborg, job openings denmark, hiring denmark, job listings denmark, python jobs denmark, grafisk designer job, data engineer job, softwareudvikler job, full stack developer job danmark.

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Use this skill to search live software / tech / data / engineering job listings across many countries and markets (and remote) via the freehire.me aggregator's public API, or to look up a specific posting. It aggregates roles from ~50 ATS platforms into one schema, so a single skill covers many markets — but its faceted filtering (skills, category, seniority) is tuned tech-first, so scope triggers to technical roles. Trigger phrases: find a tech job, software job search, developer jobs, engineering vacancies, data/ML jobs, DevOps roles, remote developer jobs, "are there any <tech role> jobs in <place>", look up this freehire job posting.

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Finds new job postings matching your profile via installed portal-search CLIs (LinkedIn, local job boards, and any skills added with /add-portal). Deduplicates across runs. Triggers on: job scrape, find jobs, search jobs, new jobs, job search, scrape jobs, /scrape

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Build production RAG pipelines and persistent agent memory using Pinecone as the vector database backend. ALWAYS USE THIS SKILL when the user mentions Pinecone, wants to index documents for semantic search, build a retrieval-augmented generation system, store agent memory across sessions, implement hybrid search, or connect an LLM to a searchable knowledge base — even if they don't say "Pinecone" explicitly. Also use when the user asks about vector databases for RAG, namespace isolation for multi-tenant agents, embedding pipelines, or scaling a knowledge base beyond what local storage can handle. DO NOT use for local-only vector stores (Chroma, FAISS, pgvector) or pure keyword search with no semantic component.

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Design AI agent architectures through requirements discovery, or audit and diagnose architectural flaws in existing agents. Architecture only; excludes implementation and general code review.

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Design Azure infrastructure using natural language, or analyze existing Azure resources to auto-generate architecture diagrams, refine them through conversation, and deploy with Bicep. When to use this skill: - "Create X on Azure", "Set up a RAG architecture" (new design) - "Analyze my current Azure infrastructure", "Draw a diagram for rg-xxx" (existing analysis) - "Foundry is slow", "I want to reduce costs", "Strengthen security" (natural language modification) - Azure resource deployment, Bicep template generation, IaC code generation - Microsoft Foundry, AI Search, OpenAI, Fabric, ADLS Gen2, Databricks, and all Azure services

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