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著者が承認した原稿と画像から、編集可能なPowerPointの学会ポスターを作成し、印刷寸法や画像解像度、読み順、ファイルの安全性まで点検するスキル。

• 編集可能な学会ポスターを作りたいとき
• 印刷寸法と画像解像度の点検
• 配色・読み順・代替テキストの確認

分子の性質予測や立体構造の探索、タンパク質との結合姿勢の推定をクラウドで進めます。Python APIで多数の化合物をまとめて処理し、複数の計算をつなげます。

• 化合物ライブラリの性質を予測したいとき
• 分子の立体配座や互変異性体の探索
• タンパク質との結合姿勢を調べたいとき

量子系の時間変化や定常状態をQuTiP 5でシミュレーションし、物理的な仮定、単位、状態の妥当性、計算結果の収束を確認するスキルです。

• 散逸を伴う量子系を計算したいとき
• 量子モデルのソルバー選定
• 計算の収束と状態の妥当性確認

PDFやウェブ、音声などの研究資料をノートにまとめ、出典付きの対話や検索、要約などの変換、複数話者のポッドキャスト生成を支援するスキルです。

• PDFやウェブ資料をまとめたいとき
• 資料に出典付きで質問したいとき
• 独自の要約や文章変換

PacBio HiFiの腫瘍・正常ペアの未整列BAMから、nf-core/pacsomaticの実行ファイルを作り、ローカル起動や計算クラスタへの投入を支援するスキル。

• 腫瘍・正常ペアの試料一覧を作りたいとき
• ドライランで実行ファイルを確認したいとき
• 計算クラスタに起動ジョブを投入したいとき

Pythonで地点や区域の地理データを加工・分析し、座標系や図形の不備、空間結合の重複を点検しながら、保存・共有時の検証まで支援するスキル。

• 分析前に地理データを点検したいとき
• 座標系や変換方法を確認したいとき
• 地点と区域の結合結果を点検したいとき

確認済みの合成・匿名化・集計データを基に、症例報告や臨床試験報告の下書き構成と集計表を作り、出典との対応、項目の不足や内部整合性をローカルで点検します。

• 症例報告の下書き構成を整えたいとき
• 臨床試験報告の項目漏れを点検したいとき
• 集計済み有害事象データの表作成

ゲノム上の領域データを使う機械学習に向けて、BED形式や参照ゲノムの整合性を点検し、学習計画の作成、モデルとの互換性確認、共通領域集合の評価を支援するスキル。

• BEDの座標と参照ゲノムを点検したいとき
• Region2VecやscEmbedの学習計画
• モデルとトークナイザーの互換性確認

データ収集前に、研究の目的に合う実験方法や対象の割り付け、実施順序を設計し、条件の混同や反復の数え違いを避けるための配置表作成を支援するスキル。

• 被験者や試料の無作為割り付け
• 複数の実験要因を絞り込みたいとき
• バッチ・日・プレート位置を考慮した配置

DNA配列から遺伝子の位置や発現量、発現を調節する領域を外部モデルで予測します。遺伝子名やゲノム領域からの配列取得にも対応し、ローカルGPUなしで利用できます。

• DNA配列のプロモーターを探したいとき
• RNAのつなぎ替え位置を予測したいとき
• 細胞種を指定して発現量を予測したいとき

Screenpipeに記録された指定期間の作業履歴から、繰り返す研究作業を見つけ、既存スキルの活用案や組み合わせ、新しいスキルの下書きを提案します。

• 最近の作業から反復手順を探したいとき
• 既存スキルで補えない作業の確認
• 繰り返す作業をスキル化したいとき

作成・変更したローカルのWebページを実際のブラウザで開き、操作部品を自動で動かして挙動の矛盾を報告。テストコードを書かずに、編集後の動作確認を行えます。

• 新しいHTMLページの操作を確認したいとき
• JavaScriptやCSSの変更後に確認したいとき
• ローカルのビルド結果を簡易テストしたいとき

文章や画像に含まれる有害な内容をAzureのPython用SDKで分析。ヘイト、性的内容、暴力、自傷のカテゴリ別に深刻度を確認し、独自の禁止語も照合できます。

• 利用者の投稿文に有害な内容がないか調べたいとき
• 投稿画像の有害な内容を分析したいとき
• AI生成文を表示前に点検したいとき

Apple Notesのメモを意味やキーワードで探し、関連する記録や意外なつながりを見つけるスキルです。初期設定から、出典付きの要約に使う機能の選択まで案内します。

• 話題や正確な語句で過去のメモを探したいとき
• メモ同士の意外なつながりを見つけたいとき
• 出典付きで自分の考えをまとめたいとき

ローカルのスキルを指定範囲で一覧化し、依頼との関連度で候補を比較して、複数スキルの作業順序やデータの受け渡しを計画するスキル。

• ローカルのスキルを棚卸ししたいとき
• 依頼に合うスキルの比較
• 複数スキルの作業計画

Use this skill whenever the user wants to search for jobs in any location or market, find job listings, or look up a specific job posting — in any country, city, or remotely. Invoke for open positions, vacancies, and hiring across any sector or role (software, data, design, marketing, finance, legal, operations, etc.). The location is always supplied explicitly by the user. Trigger phrases: find a job, job search, search for jobs, job openings, vacancies, hiring, positions open, remote jobs, "are there any X jobs in <place>", look up this job posting.

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Internal downstream skill for ctf-sandbox-orchestrator. CTF-sandbox workflow for cloud metadata services, instance identity, workload identity, link-local credential paths, role assumption, and metadata-to-privilege trust edges. Use when the user asks to inspect metadata-service access, instance credentials, pod or workload identity, link-local token paths, SSRF-to-metadata escalation, or explain how metadata-derived credentials turn into accepted cloud or control-plane privilege. Use only after `$ctf-sandbox-orchestrator` has already established sandbox assumptions and routed here.

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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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Use this skill when a user needs a screenshot, website thumbnail, full-page capture, or PDF of a public HTTP(S) webpage saved as a local artifact through Latchshot, including report, QA, archive, and social-preview workflows. Do not use it for private or authenticated pages, raw HTML, scraping or extraction, arbitrary browser actions, CAPTCHA or anti-bot bypass, or local-file capture.

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Uploads a local file (screenshot, image, PDF, zip, video) to GitHub user-attachments, downloads GitHub user-attachments, and embeds local files in a PR, issue, or comment. Use when asked to "attach a screenshot to the PR", "add an image to the issue", "embed before/after screenshots", "attach this file", or "download this GitHub attachment". Powered by `gh-attach`.

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Create and synchronize prompt-based AI agents directly within Azure AI Foundry via REST API, from a local JSON manifest. Unlike scaffolding skills that only generate local code, this skill registers agents in the Foundry service itself — making them immediately available for invocation. Use when the user asks to create agents in Foundry, sync, deploy, register, or push agents to Foundry, update agent instructions, or scaffold the manifest and sync script for a new repository. Triggers: 'create agent in foundry', 'sync foundry agents', 'deploy agents to foundry', 'register agents in foundry', 'push agents', 'create foundry agent manifest', 'scaffold agent sync'.

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Two related workflows for a locally-cloned codebase, in one skill. Documentation mode produces a single, comprehensive, verifiable architecture document primarily by reading files on disk (local-first) — use it whenever the user wants to understand, map, document, research, or onboard onto a codebase ("research this repo", "write up the architecture", "do an architecture deep dive", "document how this codebase works", "map the system design", "create an onboarding doc"). Modernization mode generates a phased plan to modernize, migrate, upgrade, or rewrite a legacy system ("modernize this", "plan the migration", "how would we rewrite this", "how do we get off this legacy stack"); if no architecture document exists yet it first runs Documentation mode, then continues straight through to the plan. It assumes the legacy stack may be dead, runs a time-boxed feasibility spike, and picks the highest achievable rung on a safety ladder instead of demanding a fully-green legacy CI gate up front.

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Find, evaluate, and assemble the smallest compatible set of AI Agent Skills for an end-to-end natural-language goal. Use when a user wants Skills for a multi-step workflow, asks which Skills fit a project, needs an installed-Skill audit or conflict check, has low Skill recall, wants indirect helpers such as humanizers or compliance checks, or wants a project-specific Skill Stack with controlled installation. Search local Skills, registries, GitHub, and OpenCLI; compare adoption, verified fit, safety, and overlap. Do not use for locating one known or common Skill; use the generic find-skills workflow.

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This skill should be used when the user asks about "plugin settings", "store plugin configuration", "user-configurable plugin", ".local.md files", "plugin state files", "read YAML frontmatter", "per-project plugin settings", or wants to make plugin behavior configurable. Documents the .claude/plugin-name.local.md pattern for storing plugin-specific configuration with YAML frontmatter and markdown content.

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