本文へ移動
cccskills

「optimizer」の検索結果

407 件 ・ 関連度順

概要と使いどころ

Use when the user asks to "optimize entity presence", "build knowledge graph", "improve knowledge panel", "entity audit", "establish brand entity", "Google does not know my brand", "no knowledge panel", or "establish my brand as an entity". Works standalone with public search and AI query testing; supercharged when you connect ~~knowledge graph + ~~SEO tool + ~~AI monitor for automated entity analysis. For structured data implementation, see schema-markup-generator. For content-level AI optimization, see geo-content-optimizer.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

aAAaqwq/openclaw-team22026年6月18日 更新

Expert database optimizer specializing in modern performance tuning, query optimization, and scalable architectures. Masters advanced indexing, N+1 resolution, multi-tier caching, partitioning strategies, and cloud database optimization. Handles complex query analysis, migration strategies, and performance monitoring. Use PROACTIVELY for database optimization, performance issues, or scalability challenges.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

itsimonfredlingjack/codex-dev-plugin22026年2月5日 更新

Multi-stage Docker build optimizer for minimal, secure production images. Activate on: Dockerfile optimization, multi-stage build, distroless image, container size reduction, Docker security scanning, BuildKit features. NOT for: container orchestration (use kubernetes-manifest-generator), CI/CD pipelines (use github-actions-pipeline-builder), runtime container config (use environment-config-manager).

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

curiositech/port-daddy22026年10月12日 更新

Spark, pandas, polars, DuckDB optimization for batch data processing. Activate on: batch processing, Spark optimization, polars, DuckDB, pandas performance, data frame, shuffle, partition, memory optimization. NOT for: streaming pipelines (use streaming-pipeline-architect), warehouse queries (use data-warehouse-optimizer).

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

curiositech/port-daddy22026年10月12日 更新

prompt-caching-strategy

無料日本語概要

繰り返すLLMへのAPIリクエストで、共通の指示や資料を再利用しやすく並べるスキル。キャッシュ利用量と費用、応答時間を確認し、構成の見直しを支援します。

  • 繰り返すAPIの共通指示を並べ替え
  • キャッシュの読み書きと保存費用を試算
  • キャッシュ利用率と応答時間を測定
affaan-m/ECC27.8万2026年10月12日 更新

prompt-optimizer

無料日本語概要

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。

  • 曖昧な開発依頼を具体化したいとき
  • 依頼文に完了条件と検証を加えたいとき
  • 作業に合うECCの構成を選びたいとき
affaan-m/ECC27.8万2026年10月12日 更新

parallel-execution-optimizer

無料日本語概要

作業の依存関係を整理し、独立した調査・実装・検証を並行して進めるためのスキルです。変更先の競合を避け、各作業の完了状況と確認結果を表にまとめます。

  • 独立したファイル調査の一括実行
  • 複数エージェントでの分担実装
  • Git worktreeで変更先を分けたいとき
affaan-m/ECC27.8万2026年10月12日 更新

connections-optimizer

無料日本語概要

XやLinkedInのつながりを現在の仕事や関心に合わせて見直します。整理・維持・追加の候補を理由付きで示し、本人の文体に合う連絡文の下書きまでまとめます。

  • Xのフォロー解除候補を確認したいとき
  • LinkedInのつながりを見直したいとき
  • 今の関心に合うフォロー先を探したいとき
affaan-m/ECC27.8万2026年10月12日 更新

Analyze and optimize tweets for maximum reach using Twitter's open-source algorithm insights. Rewrite and edit user tweets to improve engagement and visibility based on how the recommendation system ranks content.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

ComposioHQ/awesome-claude-skills7.7万2026年9月18日 更新

Wrap getTokenOptimizer().getCompactContext() to retrieve compacted ReasoningBank context for cost-analysis queries; report bridge-reported tokensSaved

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

ruvnet/ruflo7.5万2026年10月13日 更新

Comprehensive AWS cost analysis and optimization recommendations using AWS CLI and Cost Explorer

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

sickn33/agentic-awesome-skills4.8万2026年10月13日 更新

Patterns and techniques for evaluating and improving AI agent outputs. Use this skill when: - Implementing self-critique and reflection loops - Building evaluator-optimizer pipelines for quality-critical generation - Creating test-driven code refinement workflows - Designing rubric-based or LLM-as-judge evaluation systems - Adding iterative improvement to agent outputs (code, reports, analysis) - Measuring and improving agent response quality

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

github/awesome-copilot4万2026年10月12日 更新

Optimize resumes for Applicant Tracking Systems, check ATS compatibility, and analyze keyword match. Use when the user mentions ATS, applicant tracking, keyword optimization, parsing, or getting past resume screening software.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

davila7/claude-code-templates3.3万2026年10月12日 更新

Optimize resumes for software engineering, product management, and technical roles. Use when the user mentions software engineer, developer, PM, data scientist, ML, DevOps, or other technical role resumes.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

davila7/claude-code-templates3.3万2026年10月12日 更新

Search Engine Optimization specialist for content strategy, technical SEO, keyword research, and ranking improvements. Use when optimizing website content, improving search rankings, conducting keyword analysis, or implementing SEO best practices. Expert in on-page SEO, meta tags, schema markup, and Core Web Vitals.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

davila7/claude-code-templates3.3万2026年10月12日 更新

Create SEO-optimized marketing content with consistent brand voice. Includes brand voice analyzer, SEO optimizer, content frameworks, and social media templates. Use when writing blog posts, creating social media content, analyzing brand voice, optimizing SEO, planning content calendars, or when user mentions content creation, brand voice, SEO optimization, social media marketing, or content strategy.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

davila7/claude-code-templates3.3万2026年10月12日 更新

Optimize a LinkedIn profile for searchability, recruiter visibility, and engagement. Use when the user mentions LinkedIn profile, headline, About section, recruiter visibility, or social hiring.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

davila7/claude-code-templates3.3万2026年10月12日 更新

Quantizes LLMs to 8-bit or 4-bit for 50-75% memory reduction with minimal accuracy loss. Use when GPU memory is limited, need to fit larger models, or want faster inference. Supports INT8, NF4, FP4 formats, QLoRA training, and 8-bit optimizers. Works with HuggingFace Transformers.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

davila7/claude-code-templates3.3万2026年10月12日 更新

Use when the user asks to design a RAG pipeline, choose a chunking strategy or embedding model, pick a vector database, or evaluate retrieval quality (precision@k, recall@k, NDCG). Examples: 'design a RAG system for our docs', 'what chunk size should I use for this corpus', 'evaluate my retriever against ground truth'. NOT for general LLM cost tuning (use llm-cost-optimizer) or agent loops over retrieval (use agenthub).

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

alirezarezvani/claude-skills2.8万2026年8月30日 更新

Use when running, diagnosing, or designing internal business operations — process documentation, vendor SLAs, capacity planning, internal comms, SOP/runbook authoring, procurement spend. Triggers on "BizOps review", "where's the bottleneck", "vendor health", "internal SOP", "all-hands deck", "spend categorization", "capacity for Q3", "process mapping". Forks context to route to one of six BizOps sub-skills (process-mapper, vendor-management, capacity-planner, internal-comms, knowledge-ops, procurement-optimizer) and returns a digest. Distinct from business-growth (external sales motion) and c-level-advisor (strategic, not operational).

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

alirezarezvani/claude-skills2.8万2026年8月30日 更新

Use when running an annual SaaS audit, doing category-level spend review, or rationalizing the supplier base — when the user needs a spend audit, spend categorization (UNSPSC-aligned with Pareto breakdown and industry profiles), purchasing-cycle analysis (bottleneck categories per Goldratt's Theory of Constraints), or risk-balanced supplier consolidation that refuses single-source recommendations for tier-1 categories without a documented break-glass plan. Triggers on "spend audit", "SaaS audit", "spend categorization", "supplier rationalization", "supplier consolidation", "category strategy", "duplicate SaaS", "renewal cluster".

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

alirezarezvani/claude-skills2.8万2026年8月30日 更新

This skill should be used when the harness, scaffold, workflow, or optimizer itself is the optimization target: recursive self-improvement (RSI) loops, meta-harnesses, self-improving harnesses that mine their own failures and propose bounded edits, evolutionary or population-based search over agent scaffolds, acceptance gates for self-modifying systems, and agentic context evolution where the mechanism that produces context is versioned and evolved. Route governance of a single autonomous loop (locked surfaces, durable logs, rollback, novelty gates, approval boundaries) to harness-engineering, measurement and quality-gate design to evaluation, judge design to advanced-evaluation, and remote sandbox infrastructure to hosted-agents.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

muratcankoylan/Agent-Skills-for-Context-Engineering1.8万2026年10月12日 更新

Debug and optimize AI agents by analyzing reasoning traces, context degradation, tool confusion, instruction drift, repeated task failures, and performance regressions.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

muratcankoylan/Agent-Skills-for-Context-Engineering1.8万2026年10月12日 更新

Quantizes LLMs to 8-bit or 4-bit for 50-75% memory reduction with minimal accuracy loss. Use when GPU memory is limited, need to fit larger models, or want faster inference. Supports INT8, NF4, FP4 formats, QLoRA training, and 8-bit optimizers. Works with HuggingFace Transformers.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs1.4万2026年10月11日 更新