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音楽動画や短尺動画の色・光・動きと拍に合わせたカットを設計し、angelcoreやhyperpopの方向性に沿って生成素材と編集をまとめるスキル。

• 音楽動画の表現方針を決めたいとき
• AI生成の補助映像の見た目を統一
• 曲の拍に合うカットを設計

請求書やフォームなどの規則的なテキストから情報を取り出す処理を、正規表現とLLMで設計し、抽出結果の信頼度が低い項目だけを確認・修正する流れを示します。

• 問題文・選択肢・解答の抽出
• フォームや請求書の抽出処理設計
• 正規表現とLLMを選びたいとき

大きな機能の設計提案を、依存関係と合格条件を持つ作業単位に分け、複数エージェントの調査・実装・テスト・レビューから統合と最終検証まで整理するスキル。

• 大きな設計提案を検証可能な作業に分けたいとき
• 複数エージェントへの依存関係付き作業割り当て
• 変更ブランチのレビューと順次統合

PyTorchのモデルや学習コードを作成・点検し、データ読み込み、実験の再現性、学習状態の保存、GPUメモリや処理速度の改善を支援するスキル。

• PyTorchの学習コード作成・レビュー
• 実験結果が揃わない原因を調べたいとき
• 読み込み速度やGPUメモリの改善

営業・提携・資金調達の候補者を調べて優先順位を付け、共通の知人を通じた紹介経路を探し、相手の近況と送り手の文体に合わせてメールやSNSの連絡文を下書きします。

• 特定業界の見込み客を探したいとき
• 提携先や投資家候補の優先順位付け
• 共通の知人からの紹介経路の調査

正常に動いている既存機能を新しい仕様へ変更するスキル。テストを先に更新し、実装の修正、レビュー、承認を挟んだコミットまで順に進めます。

• 既存の通知しきい値を変えたいとき
• 動作中の機能を新仕様に合わせたいとき
• 振る舞いの変更前にテストを更新したいとき

機械学習モデルを本番で使うために、データの仕様、再現可能な学習、品質評価、配備、監視、切り戻しを整理し、実装計画やレビュー項目にまとめるスキル。

• 実験コードを学習パイプラインにしたいとき
• モデル公開前の品質基準づくり
• データ漏洩や前処理の不一致の調査

設計書や要件書から、最初から最後まで動く小さな機能単位を計画し、ひな形作成、生成と評価の反復、レビューと承認を経て動く最小限の製品を組み立てるスキル。

• 設計書から動くMVPを作りたいとき
• 一連の処理が動く小さな機能単位の計画
• 最初に動く機能のひな形作成

Claudeの初回編集やファイル作成をいったん止め、呼び出し元・データ構造・依頼内容の確認を促すフックを設定し、変更前の調査を組み込むスキル。

• 編集前に影響するモジュールを調べたいとき
• 変更前にデータ構造を確認したいとき
• テストや生成ファイルの除外設定

医療アプリの公開前に、診療判断の支援ロジック、患者情報の漏えい、データ整合性などを検証するスキル。重大なテストの失敗でデプロイを止める仕組みを示します。

• 電子カルテの公開前に検証したいとき
• 薬物相互作用や投与量の変更を検証
• 権限変更後の患者情報漏えいを確認

Webアプリの本番公開に向け、CI/CDによるテストと配布の自動化、Docker化、稼働確認、切り戻し手順、公開前の確認項目を整理するスキル。

• テストと配布を自動化したいとき
• アプリをDocker化したいとき
• 本番公開の方式を選びたいとき

開発の目的に合うECCのコマンド群を選び、実行順序と停止条件を案内します。現在のファイルを基に一覧も整理し、複数コマンドの使い分けを助けます。

• バグ修正のコマンド順序を知りたいとき
• MVP開発のコマンドを選びたいとき
• ECCの作業手順を一覧で見たいとき

大量データの取り込みや過去分の補充、変換、同期の遅さを工程別に調べ、処理方法を比較して高速化し、行数・ファイル数・時刻の整合性まで確認するスキル。

• 大量データの取り込み・書き出しの高速化
• 過去データの補充時間を短縮したいとき
• バッチサイズや並列処理数を比較したいとき

AIエージェントが継続して作業するループを、品質確認と評価、失敗時の停止・再実行の方針を組み合わせて設計し、進捗停滞や再試行に対処するスキル。

• 継続作業のループ方式を選びたいとき
• 品質確認と評価を組み合わせたいとき
• 失敗や進捗停滞からの復旧

LLM APIの費用を抑えるため、作業の複雑さに応じたモデル選択、予算の記録、一時的なエラーの再試行、共通プロンプトのキャッシュを組み合わせる設計例を示します。

• LLMアプリのAPI費用を見直したいとき
• 一括処理の難易度でモデルを選びたいとき
• 予算に対する累積費用の確認

採点済みの競合情報を、市場マップや比較表、差別化の余地、優先施策を含むレポートにまとめます。経営層への報告や、チームで競争方針を決める場面に役立ちます。

• 経営層や取締役会向けの競合報告
• 完成済み競合プロフィールの統合
• 差別化の余地と競合脅威の検討

自社の強みや顧客像を基に、比較すべき競合と調査先を選びます。直接競合・周辺競合・目標となる企業に分類し、根拠付きの候補一覧を作って詳しい比較の準備を整えます。

• 競合比較の対象を決めたいとき
• 直接競合・周辺競合・目標企業の分類
• 市場調査レポートの候補を絞りたいとき

言語モデルに指示への応答や好ましい回答を学習させるため、TRLによる追加学習を案内するスキル。データ準備、学習方式の選択、報酬モデルの学習や評価を扱います。

• 回答例で指示に従うモデルを学習
• 回答の好みをDPOで学習したいとき
• 報酬モデルを使うRLHFの構築

プロンプト、正規表現、SQL、小さなコードを、採点基準に沿って繰り返し改良します。AIが候補を作り、失敗例を手がかりによりよい案を探すスキルです。

• 正解例に沿ってプロンプトを改善したいとき
• 合格率で正規表現を調整したいとき
• テストでSQLやコードを改善したいとき

動画の企画を整理し、作風に合う専門エージェントのチームと制作環境を組むスキル。Hermesのカンバンで作業を振り分け、進捗確認や停止・失敗時の対応を支援します。

• 短い商品紹介動画の制作管理
• 物語動画を専門エージェントで分担
• ミュージックビデオの映像・音声計画

ExcelやCSVの作成・編集、乱れた表データの整理、形式変換を行い、数式の再計算とエラー確認、書式の調整まで進めて表計算ファイルに仕上げるスキル。

• 乱れたCSVを表に整えたいとき
• Excelに数式やグラフを追加したいとき
• 記入用テンプレートの作成

計画を事業・デザイン・技術・開発者の使いやすさの観点から順にレビュー。途中の判断を原則に沿って自動で進め、好みや見解が分かれる論点を最後の承認時に示すスキル。

• 計画を複数の観点で確認したいとき
• 途中の質問への回答を減らしたいとき
• 迷う案や意見の相違を最後に検討

Paperclipで実際のブラウザからサーバー、データベースまで通すE2E評価を追加・拡張し、操作結果や証拠を既存のレポートで確認できるようにするスキル。

• 一連の利用操作の評価を追加したいとき
• テスト用データと判定条件の更新
• 評価レポートに画像や成果物を載せたいとき

Linearの過去24時間の課題更新、状態変更、担当割り当て、サイクル進捗を日次ダイジェストに整理するスキル。Orbitから自動実行されます。

• Linearの過去24時間の更新を確認したいとき
• 担当課題や停滞課題の注意点を把握したいとき
• サイクルの進捗と残り期間を確認したいとき