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概要と使いどころ
Creates safe refactor plans for messy UI code including component splitting strategies, state simplification, performance optimizations, and accessibility improvements. Provides phased approach, risk assessment, and "done" criteria. Use when refactoring "legacy code", "messy components", "performance issues", or "large files".
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Identifies API latency hotspots and bottlenecks with profiling tools, slow endpoint detection, suspected causes, and fix roadmap. Use for "latency profiling", "performance bottlenecks", "slow APIs", or "backend performance".
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Google Analytics 4, Search Console, and Indexing API toolkit. Analyze website traffic, page performance, user demographics, real-time visitors, search queries, and SEO metrics. Use when the user asks to: check site traffic, analyze page views, see traffic sources, view user demographics, get real-time visitor data, check search console queries, analyze SEO performance, request URL re-indexing, inspect index status, compare date ranges, check bounce rates, view conversion data, or get e-commerce revenue. Requires a Google Cloud service account with GA4 and Search Console access.
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Create new skills, modify and improve existing skills, and measure skill performance. Use when users want to create a skill from scratch, edit, or optimize an existing skill, run evals to test a skill, benchmark skill performance with variance analysis, or optimize a skill's description for better triggering accuracy.
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React Native and Expo best practices for building performant mobile apps. Use when building React Native components, optimizing list performance, implementing animations, or working with native modules. Triggers on tasks involving React Native, Expo, mobile performance, or native platform APIs.
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Analyzes email sequence performance metrics. Evaluates open rates, click rates, reply rates, and conversion by step. Identifies drop-off points, benchmarks against industry averages, and recommends optimizations.
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Cross-channel campaign performance analysis with blended CAC and budget recommendations
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OpenClawのテスト中に起きるメモリ増加や不足を調べます。測定結果やメモリ内の記録を比較し、実際の解放漏れとテスト実行側の保持を見分け、修正を検証します。
MyBatisを使うJavaのデータ保存・取得処理を設計、レビューします。SQLと結果の対応付け、動的SQLの安全性、トランザクションや検索性能を扱います。
Viteを使う開発で、設定ファイル、環境変数、APIへの接続、プラグイン、ビルド出力を整え、開発サーバーや依存関係の不具合調査を支援するスキル。
AIへの依頼文から目的や不足情報を整理し、作業範囲に合うECCのコマンドやスキルを提案します。診断と改善理由を添え、そのまま貼り付けて使える依頼文に書き直します。
Quarkusサービスの変更後や公開前に、ビルド、コード解析、テスト、脆弱性検査を順に確認するスキル。ネイティブ実行形式やコンテナ、環境設定の検証も扱います。
PostgreSQLのテーブル設計、検索を速める索引、行単位のアクセス制御を見直し、遅いSQLの調査や接続設定の改善に役立つ実装例を参照するスキル。
Goのテストを先に書く開発手順に沿い、複数ケースの検証、HTTP応答の確認、性能測定、入力の自動生成による検査、カバレッジ確認を支援するスキル。
複数のAIエージェントに開発や調査を分担させ、dmuxの画面で並行して進める手順をまとめます。担当範囲の切り分け、作業場所の分離、成果の統合を支援します。
AIによる開発の成功条件を実装前に定義し、コード・ルール・モデル・人の評価で新機能と既存機能を確認しながら、複数回の試行から信頼性を記録するスキル。
サービスの健全性や遅延、処理量、リソース不足を把握するために、運用上の疑問から指標を選び、GrafanaやSigNoz向けの監視ダッシュボードを作ります。
実際の開発課題で複数のコーディングエージェントを比較するスキル。成功率、取得可能なAPI費用、所要時間、繰り返し実行の安定性を測り、選定や更新後の評価に使えます。
NVIDIA GPU上で大規模言語モデルの応答生成を高速化し、APIとして提供する設定を支援します。量子化や一括処理、複数GPUへの分散も扱います。
大規模言語モデルの知識・推論・コード生成を共通の課題で評価するスキル。複数モデルの比較表や学習途中の成績推移を作り、評価結果と個別の回答を保存します。
長い入力を扱うTransformerの学習・推論で、注意機構の計算を高速化し、GPUメモリ使用量を抑えるスキル。導入から性能測定、出力の比較まで案内します。
株価や暗号資産の価格を調べ、企業名から銘柄を探せるスキル。Yahoo Financeのデータで過去の値動きや期間の騰落率を確認し、複数銘柄を比較します。
ランディングページや複数画面のWeb製品を、配色・書体・動きの方針から設計して実装します。スクロールに連動した演出にも対応し、見た目や表示性能、画面間の統一感を検証します。
目標画像と実装した3Dシーンのスクリーンショットを比較し、構図・照明・質感を段階的に改善します。見た目の再現度を採点し、描画速度も確認しながら修正を重ねるスキルです。