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採用・資金調達・予算投入などの計画を、資金が続く期間や顧客獲得の採算、持分の希薄化など六つの観点で点検し、実行条件と次の行動をまとめるスキル。

• 手元資金を踏まえた採用計画の点検
• 資金調達前の持分希薄化の確認
• 集客チャネル予算の採算確認

/cs:decide <memo> — Log a decision to two-layer memory via decision-logger. Approved memo becomes durable; raw transcripts kept for reference. Use when the founder has approved a boardroom memo and the decision must become durable company memory — e.g. right after /cs:boardroom concludes.

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SOC 2 Type IIの監査準備を、観察期間中の運用実績に沿った6つの質問で点検します。証拠の不足や統制の変更、例外を整理し、次に取るべき対応をまとめます。

• 観察期間の開始前に準備状況を確認したいとき
• 観察期間の途中で統制の運用を点検したいとき
• 監査の実地確認前に証拠不足を探したいとき

承認済みの経営判断に冷却期間を設け、期限まで再議論への振り分けを止めます。解除条件と理由を記録し、資金調達や価格変更などの衝動的な方針転換を抑えるスキルです。

• 資金調達の判断を一定期間保つ
• 価格変更後の再議論を抑えたいとき
• 意見が割れた会議の決定を保つ

業務委託契約書や提案書、秘密保持契約のたたき台を作成します。米国・EU・英国・DACHの法域を踏まえ、支払い条件や権利帰属、成果物を整理します。

• 新規受託案件の契約書を作りたいとき
• 予算と日程を含む提案書の作成
• 成果物と検収条件を明文化したいとき

Company Architect: builds a business from scratch as an OKF (Open Knowledge Format) bundle — a tree of version-controllable .md files with frontmatter type, links forming a graph, and reserved index.md/log.md, readable by humans and agents. Guides the founder through a 12-phase interview (foundation, strategy, market, financial, sales, marketing, product, operations, tech, people, legal, governance), one phase at a time, few questions per block, and generates the concepts as conformant markdown. Trigger when the user wants to create, structure, or document an entire company in folders and .md files; when they mention build my company from scratch, company as code, company knowledge base for AI to read, company wiki for agents, OKF, or knowledge bundle. In English.

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本や記事、PDFを読み込み、著者の主張と根拠、前提や反論を区別して整理します。知識マップや思い出して説明する練習を通じて、理解の抜けも確認するスキル。

• 記事の主張と根拠を確かめたいとき
• 概念の関係を知識マップにしたいとき
• 思い出して説明し理解の抜けを探したいとき

Generate a Startup Canvas combining Product Strategy (9 sections) and Business Model (costs + revenue) for a new product. An alternative to BMC and Lean Canvas that separates strategy from business model. Use when launching a new product or evaluating a startup concept.

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Create comprehensive test scenarios from user stories with test objectives, starting conditions, user roles, step-by-step actions, and expected outcomes. Use when writing QA test cases, creating test plans, defining acceptance tests, or preparing for feature validation.

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Create job stories using the 'When [situation], I want to [motivation], so I can [outcome]' format with detailed acceptance criteria. Use when writing job stories, creating JTBD-style backlog items, or expressing user situations and motivations.

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Create product backlog items in Why-What-Acceptance format — independent, valuable, testable items with strategic context. Use when writing structured backlog items, breaking features into work items, or using the WWA format.

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Identify risky assumptions for a new product idea across 8 risk categories including Go-to-Market, Strategy, and Team. Use when evaluating startup risks, assessing a new product concept, or mapping assumptions for a new venture.

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End-of-story completion review — verifies each acceptance criterion, checks GDD/ADR deviations, prompts code review, updates status.

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Is a story implementation-ready? Checks clear acceptance criteria, open questions, ADR refs. READY/NEEDS WORK/BLOCKED/NOT ASSESSED.

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Flat must-do/never-do rules sheet per system and layer, extracted from Accepted ADRs. ADRs explain why; this is actionable.

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Break one epic into implementable stories embedding TR-ID, ADR guidance, acceptance criteria. Reads the control manifest. After /create-epics.

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Guided concept ideation using professional studio techniques, player psychology, creative exploration.

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Decompose a concept into individual systems, map dependencies, prioritize design order, create the systems index.

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Concept prototype before GDDs — throwaway HTML, Engine or Paper build, PROCEED/PIVOT/KILL/NOT ASSESSED. After /brainstorm and /setup-engine.

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Publish, read, comment on, or edit markdown in Proof. Use for Proof links, sharing specs/plans/drafts, or publish handoffs from planning workflows; avoid proofread, math, evidence, or proof-of-concept meanings.

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Write Python code in n8n Code nodes. Use when writing Python in n8n, using _input/_json/_node syntax, working with standard library, or need to understand Python limitations in n8n Code nodes. Use this skill when the user specifically requests Python for an n8n Code node. Note — JavaScript is recommended for 95% of use cases — only use Python when the user explicitly prefers it or the task requires Python-specific standard library capabilities (regex, hashlib, statistics). EXCEPTION — for Python in the AI-agent-callable Custom Code Tool (@n8n/n8n-nodes-langchain.toolCode), use the n8n-code-tool skill instead (input is _query, return must be a string).

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Write JavaScript code in n8n Code nodes. Use when writing JavaScript in n8n, using $input/$json/$node syntax, making HTTP requests with this.helpers / the $helpers global, working with dates using DateTime, troubleshooting Code node errors, choosing between Code node modes, or doing any custom data transformation in n8n. Always use this skill when a workflow needs a Code node — whether for data aggregation, filtering, API calls, format conversion, batch processing logic, or any custom JavaScript. Covers SplitInBatches loop patterns, cross-iteration data, pairedItem, and real-world production patterns. Also use when asked why a Code node or workflow is slow, which execution mode is faster, or how to cut per-item overhead on large datasets. EXCEPTION — for the AI-agent-callable Custom Code Tool (@n8n/n8n-nodes-langchain.toolCode, a tool attached to an AI Agent), use the n8n-code-tool skill instead; it has a different runtime contract.

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Implement an accepted NemoClaw issue or repair a classified PR finding, with focused validation. Use for requested code or test changes.

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Plan or divide a named NemoClaw issue into independently useful changes with acceptance evidence. Use for planning requests before implementation.

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