スキルを探す

Configure, extend, or contribute to FETIH.

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Autonomous DevSecOps & FinOps Guardrails. Orchestrates Gemini 3 Flash to audit Linux Kernel patches, Terraform cost drifts, and K8s compliance.

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Answer Engine Optimization (AEO) skill — optimize content to be cited by AI language models (ChatGPT, Perplexity, Claude, Gemini, Mistral) as authoritative sources. Distinct from SEO — AEO optimizes for citation in LLM-generated responses, not search rankings. Use when planning content for AI-first search audiences, auditing existing content for E-E-A-T signals, tracking which pages get cited by which LLMs, or building a citation-friendly content strategy. Triggers — 'AEO audit', 'optimize for ChatGPT', 'get cited by Perplexity', 'LLM citation strategy', 'answer engine optimization', 'content for AI search', 'E-E-A-T audit'. Output is a markdown audit report (default) or JSON for pipeline integration. Stdlib-only Python tools.

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Create a game UI injection that modifies existing game elements with proper cleanup

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agy(Google Antigravity CLI)経由で Gemini(既定 gemini-3.8-flash-high)に文章を新しく書かせ、テキストだけを受け取る。ユーザーが「Gemini に書かせて」「agy で文章を作って」「別のモデルで下書きを」「Gemini 版の案も」「タイトル案を Gemini に何本か出させて」と言ったとき、および文章の下書き・メール文面・要約・翻訳・タイトルやキャッチコピーの複数案・FAQ・構造化 JSON を Gemini で生成したいときに使う。既存原稿の推敲・批評は agy-review、画像は agy-image を使う。ユーザーが Gemini や agy を指定していない普段の文章作成は Claude 自身が書くので、このスキルは使わない。

agy(Google Antigravity CLI)経由で Gemini(既定 gemini-3.8-flash-high)に文章を渡し、推敲・校正・批評・セカンドオピニオンをテキストで受け取る。ユーザーが「Gemini に推敲させて」「別のモデルの意見も」「agy で見て」「セカンドオピニオン」「他の AI にも読ませて」と言ったとき、および日本語・英語の原稿(論文、記事、スライド原稿、メール、README、申請書)の推敲・校正・レビューを頼まれて別視点が有用なときに使う。Claude 自身の推敲に加えて第二の目が欲しい場面では、明示的に Gemini と言われなくても提案・使用してよい。ファイルは編集せず、結果はテキストで返る。

agy(Google Antigravity CLI)の generate_image ツール(Gemini の画像生成、いわゆる Nano Banana)で画像を生成・編集する。ユーザーが「画像を作って」「イラスト」「挿絵」「図版」「アイキャッチ」「サムネイル」「アイコン」「スライド用の絵」「この画像の色を変えて」「この写真をもとに」など、ラスター画像(jpg/png)を新規生成または既存画像から編集・合成したいときは、明示的に agy や Gemini や Nano Banana と言われなくても必ずこのスキルを使う。SVG や Mermaid のような描画コード、グラフ・チャート(dataviz)、PPTX の図形は対象外。

やりたいことを1行で言うと、B 型 loop engineering の 7 要素 (context / feedback / verification gate / termination / error handling / state / cost guard) を埋めた loop spec をコピペ可能な形で生成する。生成した spec は現行 Claude Code の実行プリミティブ (Workflow ツール / /loop skill / ralph-loop plugin / claude -p) に落とせる骨格になる (旧 `claude --goal` は廃止)。10 件 failure mode (F1-F10) の対策フックも自動挿入。Hybrid モード: 1 行入力 → デフォルト埋めで一発出力 → 「ここを調整したい」場所だけ短く聞き直す。Use when ユーザーが「loop を作りたい / loop-design / 自走ループ書いて / Workflow 用の spec 作って / 7 要素埋めて / verification gate ありで」と言ったとき、または `/loop-design` を実行したとき。Loop engineering の理論背景は Cards/loop-engineering-autonomous-agents、失敗モード対策は Cards/loop-failure-modes-mechanism-2026 を参照。

大学業務で「この資料を AI に入れて大丈夫か」「どのサービスなら安全か」と 判断が求められた時に使う、機密情報取扱の判断フレームワーク。情報分類が 個人感覚に揺れている現場で、3 段分類 (Level 1: 公開 / Level 2: 学内限定 / Level 3: 機密) に基づく一貫した可否判断を提供する。テキスト本文だけでなく ファイルメタデータ / EXIF / OCR リスクや、Custom GPT / Projects / Gem 等の 事前設定機能に登録する情報も同じ軸で扱う。所属大学規程が優先される前提での 汎用的な判定軸であり、法的助言ではない。

SEO + GEO (AI-search) + brand-entity desk (Busabase App-in-Skill) — wired to Google Search Console for a dashboard over search analytics and an agent-prepared SEO opportunities review queue, plus an AI-visibility tracker (are we cited in ChatGPT / Perplexity / Gemini / Claude / Copilot answers), a GEO content-optimization queue gated by geo-qa, and an entity / knowledge-panel readiness checklist. Use when the user invokes $kelly-seo or /kelly-seo, mentions SEO, Google Search Console, GSC, search analytics, search performance, queries, keywords, rankings, positions, impressions, clicks, CTR, striking-distance queries, title/meta rewrites, content briefs, internal links, SEO opportunities review, GEO, generative engine optimization, AI search, AI visibility, being cited by AI answer engines, ChatGPT/Perplexity/Gemini/Claude/Copilot citations, brand entity, knowledge panel, Wikidata, schema.org, or entity readiness.

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MUST USE when source footage or a material folder is provided and material understanding or 03_analysis generation is needed. Trigger not only on explicit analysis requests ('分析して', '素材を見て') but also when the user points at footage and says things like 'この動画で', 'この素材で', or any request that requires understanding the provided media before planning or editing.

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MUST USE when the user is setting up this project for the first time, when dependencies are missing, API keys are not configured, or when 'npm run demo' fails. Triggers on: 'セットアップ', '環境構築', 'setup', 'install', 'API key', 'ffmpeg not found', 'GEMINI_API_KEY', 'cannot find module'.

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Use when a pipeline step fails, an error occurs, schema validation fails, ffmpeg crashes, or API returns an error. Diagnose the root cause and attempt automatic recovery.

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Google Gemini API (Gemini Developer API, ai.google.dev) の Interactions API (v1 / v1beta), generateContent, Google GenAI SDK (google-genai / @google/genai), Live API, ephemeral tokens, Managed Agents, Deep Research, function calling, Google Search grounding, File Search, Files API, thought signatures, Nano Banana, Veo, Lyria, Batch API, Flex / Priority inference, OpenAI 互換。

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Write or edit Japanese articles, reports, guides, and public-facing drafts so the argument is clear and the prose reads naturally. Preserve the author's meaning, evidence, and voice when revising. Use for requests to write from a topic or notes, remove AI臭 / AIっぽさ, improve awkward wording or structure, or format notes as 箇条書き, チーム共有, 社内共有, a decision note, handoff, Slack post, or Teams post. For existing prose, ask Gemini through Antigravity CLI to rewrite naturally by default, then audit against the source; use the current model if unavailable. Do NOT use for ordinary Japanese answers, progress updates, technical explanations, code review, English-only prose that is not a bullet-formatting request, or an explicitly incompatible format.

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Check the latest Claude (Anthropic), OpenAI Codex, and Google Gemini model releases from official primary sources, update model selections in this dotfiles repo, and update the Claude Code, Codex, and Gemini CLIs through their configured managers. Every run checks both the model settings and CLI for the selected provider, then scans the invoking repository for hardcoded model IDs. Use when the user asks to "モデル更新", "モデルを最新に", "最新モデル確認", "Codex/Claude Code/Gemini CLI本体の更新", "model bump", "update models", or "update agent CLIs". Do NOT use for one-off model selection in a single conversation, general model questions, or unrelated package updates.

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Delegate tasks to an external CLI agent (OpenAI Codex, Google Gemini, or Claude Code) for second opinions or parallel execution. Use when the user explicitly mentions "codex", "gemini", or "claude" or asks to delegate work to one of them (e.g., "codexで実行", "codexに聞いて", "geminiで実行", "Geminiに聞いて", "claudeで実行", "Claudeに聞いて", "run with codex", "ask gemini", "ask claude"). Also use when the user mentions Claude's "fable" model alias for delegation or consultation (e.g., "fableで実行", "fableに相談", "Fableに聞いて", "ask fable"). Do NOT use for general coding tasks that don't mention codex, gemini, claude, or fable.

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Converts Claude Code skills to Gemini CLI extensions and vice versa. Use when the user wants to make a skill cross-platform compatible, port a skill between platforms, or create a universal extension that works on both Claude Code and Gemini CLI.

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Creates, optimizes, and iteratively refines agent prompts, system prompts, developer prompts, and reusable prompt templates. Use when asked to improve a prompt, optimize a system prompt, rewrite an agent prompt, tune prompt wording, make a prompt more reliable, port prompts between OpenAI, Claude, or Gemini, or build prompt evals.

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Reference for the Claude API / Anthropic SDK — model ids, pricing, params, streaming, tool use, MCP, agents, caching, token counting, model migration. TRIGGER — read BEFORE opening the target file; don't skip because it "looks like a one-liner" — whenever: the prompt names Claude/Anthropic in any form (Claude, Anthropic, Fable, Opus, Sonnet, Haiku, `anthropic`, `@anthropic-ai`, `claude-*`, `us.anthropic.*`, `[1m]`); the user asks about an LLM (pricing/model choice/limits/caching) — never answer from memory; OR the task is LLM-shaped with provider unstated (agent/MCP/tool-definition/multi-agent/RAG/LLM-judge/computer-use; generate/summarize/extract/classify/rewrite/converse over NL; debugging refusals/cutoffs/streaming/tool-calls/tokens). SKIP only when another provider is being worked on (overrides all triggers): OpenAI/GPT/Gemini/Llama/Mistral/Cohere/Ollama named in the query; OR `grep -rE 'openai|langchain_openai|google.generativeai|genai|mistralai|cohere|ollama'` over the project hits (run this grep FIRST if no provider named — don't Read the file).

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Adversarial triage of open review findings on a PR. Every finding (Codex, Claude bot, Gemini) is a hostile hypothesis to REFUTE — fix only what is proven real, reachable, in the PR's scope, and above the round's severity bar. The bar rises every review round. Everything else is declined or filed as an issue. Use for 'fix the PR findings', '/fix', '/fix 123', or before any fix commit in a review loop.

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Builds an interactive HTML dashboard visualizing the Agent Skills ecosystem by fetching live data from github.com/agentskills/agentskills. Use this skill whenever the user wants to explore, research, or visualize Skills architecture, the SKILL.md spec, ecosystem adoption, repo stats, or any Skills intelligence dashboard. Trigger when the user mentions "skills dashboard", "skills ecosystem", "skills architecture overview", "agentskills repo", or wants to analyze how different tools implement Agent Skills. Optimized for Perplexity Computer — Computer fetches all data live, no static files required.

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Geracao de imagens humanizadas via Google AI Studio (Gemini). Fotos realistas estilo influencer ou educacional com iluminacao natural e imperfeicoes sutis.

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Optimize content for AI search and LLM citations across AI Overviews, ChatGPT, Perplexity, Claude, Gemini, and similar systems. Use when improving AI visibility, answer engine optimization, or citation readiness.

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