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Figmaの部品設計や自動レイアウト、色・余白の共通管理を支援し、画面幅やテーマに対応するデザインシステムと開発者への引き継ぎを整えるスキル。

• 再利用する部品とvariantsの整理
• 画面幅に応じたレイアウトを作りたいとき
• 色・余白・ライト／ダークの共通管理

研究アイデアや論文、実験結果を批判的に検討し、主張の根拠や不足する実験を整理します。複数回の対話を通じて、改善計画とレビュー文書にまとめます。

• 投稿前に研究の主張を点検したいとき
• 最小限の追加実験の設計
• 実験結果と主張可能な範囲の整理

研究論文の図や成果を使い、学会発表用ポスターを単一のHTML/CSSファイルにまとめます。印刷時の寸法測定とGeminiのレビューを経て、印刷用PDFを作成します。

• 論文から学会ポスターを作りたいとき
• 研究ポスターを作り直したいとき
• ポスターの主張と原論文の照合

LaTeX原稿とPDFをClaudeでレビューし、論理の矛盾や過剰な主張、図表・レイアウトの問題を修正して再コンパイルする工程を2回繰り返します。

• 生成した論文の投稿前の推敲
• 論理の矛盾や過剰な主張の修正
• 図表とページレイアウトの改善

システム分野の国際会議に向けて、10〜12ページの論文構成を段落単位で設計します。章ごとの分量、設計の説明、評価実験の配置を整理するための指針です。

• 投稿先のページ制限内で構成したいとき
• 概要と導入の流れを整えたいとき
• 設計の選択理由と代替案を説明したいとき

Codexで進める研究をGeminiに批判的にレビューしてもらい、論理や実験の不足を検討しながら、追加実験の計画や論文構成を対話で具体化します。

• Codexで進める研究へのGeminiの意見
• 論理の穴や不足する実験の確認
• レビュー対話を通じた論文構成の作成

論文・アイデア・実験・主張をプロジェクトごとの知識ベースに蓄積します。互いの関係や失敗の理由も残し、検索用の要約や未解決課題の整理に使えます。

• 論文と研究アイデアの継続管理
• 失敗した案と理由を残したいとき
• 実験と主張の関係を確認したいとき

実験データから論文向けのグラフや比較表を作り、書体や配色を統一します。再生成用のスクリプトとLaTeXへの挿入コードも保存し、図の見切れや比較条件を確認します。

• 実験結果から学習曲線を描きたいとき
• 手法比較や構成要素の検証表を作るとき
• 複数データセットの結果を図にまとめるとき

KubeSphere DevOpsでビルドやテストを自動化するパイプラインを作成・実行するスキル。Jenkins連携、ブランチ別実行、ログや成果物の取得を扱います。

• Goアプリのビルドとテストを自動化したいとき
• ブランチごとにビルドを実行したいとき
• 非公開リポジトリの認証を設定したいとき

OpenShellから外部APIやローカルのモデルサーバーへ推論要求が届かない原因を、接続先、認証情報、アクセス設定、実行環境の構成から切り分けるスキル。

• 外部モデルAPIへの要求失敗の調査
• OllamaやLM Studioへの接続調査
• 認証情報と接続先の不一致の調査

設計の相談内容から、OpenShellの手順とテンプレートに沿うRFCを作成します。提案の背景や代替案、未決事項を整理し、番号付きの草案にまとめます。

• アーキテクチャの提案書を作りたいとき
• API変更の提案を整理したいとき
• 開発プロセスの変更提案

MNNに新しい演算子を追加するため、データ定義から出力形状の計算、実装、単体テストまでを段階的に進めます。既存演算子の組み合わせや各バックエンドへの拡張も扱います。

• MNNに新しい演算子を追加したいとき
• 出力形状の計算を実装したいとき
• 既存演算子を組み合わせたいとき

WaspやOpen SaaSでの開発に向けて、AIコーディングツールへ専用知識や推奨手法を追加するスキルの導入手順を取得し、設定を案内します。

• AIにWaspの知識を追加したいとき
• 専用スキルの導入手順を確認したいとき
• Open SaaS開発の環境準備

QMのWeb画面全体や指定部分のHTMLとアプリの状態を取得し、必要に応じてCSSや画像も確認して、画面操作の相談やcanvasの表示検証に使うスキル。

• 現在のQM画面について相談したいとき
• canvasの見た目や配置を確認したいとき
• 表示領域やダイアログの状態確認

組織管理者の依頼を受け、QMの組織全体や個人・チャンネルごとの設定、記憶、会話履歴、監査情報を調べ、確認を経て設定変更や外部ユーザー管理を行うスキル。

• 自分が組織管理者か確認したいとき
• 組織やチャンネルの設定確認・変更
• 会話履歴と送信内容から動作原因を調査

Superhumanの受信メールを要返信・相手待ち・参考情報・不要な通知に分類。対応が必要な会話を整理して報告し、指示に応じてアーカイブやリマインダー設定を行います。

• 返信が必要なメールを探したいとき
• 返事待ちの依頼を確認したいとき
• ニュースレターや通知の整理

Supersetの作業領域・タスク・エージェント端末を確認し、不在中の進捗を要約します。完了、確認待ち、進行中、外部要因による停止を整理し、次の対応を示します。

• 休憩後にエージェントの進捗を把握
• レビューや回答を待つ作業の確認
• 夜間作業の完了内容と停止要因の確認

Superhumanで予定と参加者の空き時間を確認し、タイムゾーンを明記した候補日時を提示します。選んだ日時で会議を登録し、既存の予定変更にも対応します。

• 直近の予定と空き時間を確認したいとき
• 時差のある相手と日程を調整したいとき
• 選んだ日時で会議を登録したいとき

レポートや比較表、ダッシュボードをHTMLページにまとめてSupersetで共有し、公開ごとの版管理と、読者がページ上に付けたコメントへの対応まで進めます。

• レポートや比較表のチーム共有
• 操作できるダッシュボードの公開
• 定期レポートを同じリンクで更新

CARLAのマップから歩行可能な地点を抽出し、歩行者用ナビメッシュの有無と広がりを確認します。点の描画で範囲を可視化し、歩行者が動かない原因の切り分けに使えます。

• マップ取り込み後の歩行ナビ確認
• 歩行者が動かない原因を調べたいとき
• 歩行可能な範囲の可視化

CARLAの画面カメラを指定位置へ動かし、車両を運転席・後方・真上などから映します。車名や役割で対象を選び、走行中の車両を追い続ける操作にも対応します。

• 自車両を後方から追跡したいとき
• Toyota Priusの運転席視点
• 車両を真上から観察したいとき

機械学習論文の本文や実験データから、構成図や比較グラフを作成します。図の種類選び、配色・文字サイズの調整、投稿用の画像出力まで支援するスキル。

• 手法の説明を構成図にしたいとき
• 実験結果の比較グラフ作成
• 学習中の損失や精度の可視化

機械学習の学習設定や精度、画像・音声などをSwanLabに記録し、実験結果を比較する手順を案内。ローカルや自前サーバーでの可視化、学習コードへの組み込みも支援します。

• 学習条件を変えた実験の比較
• 学習指標をローカルで確認したいとき
• 画像や音声を指標と一緒に記録

研究コードや実験結果をもとに、機械学習・AI分野の論文草稿を組み立てます。主張と根拠の整理、引用の実在確認、LaTeXでの投稿準備を支援します。

• 研究コードと結果から論文を起こしたいとき
• 貢献を軸に要旨や導入を改稿したいとき
• 関連研究の検索と引用確認を進めたいとき