経営幹部の役割を持つ複数のAIエージェント間で、質問と回答の形式、循環呼び出しの防止、独立した分析や相互検証、意思決定の記録方法を定めるスキル。
- 財務・技術・採用を横断して検討したいとき
- 各役割の独立した分析で経営会議を進めたいとき
- 意見の対立や仮定を明示したいとき
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概要と使いどころ
経営幹部の役割を持つ複数のAIエージェント間で、質問と回答の形式、循環呼び出しの防止、独立した分析や相互検証、意思決定の記録方法を定めるスキル。
組織変更やツール導入を従業員に伝えるため、告知文・対象者別FAQ・管理職向け説明要点と周知日程を作り、伝える順序や表現の妥当性を点検するスキル。
cmuxのウィンドウをCLIから画像や動画に保存し、画面の変更、ドラッグ、アニメーションを記録して、プルリクエストや不具合報告に添える視覚資料を作ります。
作りたい画面を言葉で伝え、cmux専用のサイドバーを作るスキル。ワークスペースやタブ、PR、時計を表示し、クリック操作や並べ替えを備えた画面に仕上げます。
アプリやWebサイトをVercelへデプロイし、共有用URLを取得するスキル。プレビュー公開を基本に、認証なしの代替手段や明示指定での本番公開にも対応します。
Symphonyの認証済み接続を使い、Linearの課題照会や状態変更、コメントの作成・編集、GitHub PRの関連付け、動画添付を進めます。
DBXに登録したデータベースの接続やテーブル構造を調べ、件数と時間を制限した読み取り専用クエリの実行、DBMLや構造ドキュメントの生成を行うスキル。
ゲームの案や既存資料の有無を確認し、制作規模に合う手順と確認頻度を選び、現在の段階を設定して次に使うコマンドへ案内する初回導入用のスキル。
技術選定や設計判断の背景、比較した代替案、採用による影響をADRにまとめ、判断の理由を残します。提案中の記録と承認済みの決定を分けて管理します。
コードの差分やPRを対象に、不具合や既存機能への影響、テスト、規約への適合を確認し、根拠のある指摘と確認範囲をまとめるスキル。
GitHubのPRを継続的に見守り、レビュー指摘や自動チェックの失敗に対応します。修正の反映と状態確認を繰り返し、マージ準備の状況や残る課題を報告します。
Claude Code、Codex、Cursorの過去の作業履歴を横断検索します。以前試した方法、失敗の経緯、決定事項を質問に沿って整理するスキルです。
Grafanaのダッシュボード編集とPrometheusの指標照会を支援し、現在値や時系列の調査から、パネル追加、JSONでの構成管理まで扱うスキル。
外部協力者のプルリクエストを実行前に調べ、難読化や隠れた通信、不審な依存関係などを確認。通常の差分レビューでは見落としやすい挙動を指摘します。
ブランチやPRの変更を調べ、承認判断に必要なコードと確認点を短い資料に整理。変更前後の図、リスク順の抜粋、テスト状況や動作確認コマンドをまとめます。
開発ブランチの変更を安全性・簡潔さ・課金の不正利用の観点から点検し、問題の修正とテストを進めます。PRの作成・更新まで行い、保守担当者の最終レビューに備えます。
Deploy a production self-hosted n8n end-to-end to a fresh Linux VM over SSH, using Docker Compose behind a Caddy reverse proxy with automatic HTTPS. Use whenever the user wants to self-host, install, set up, provision, or deploy n8n on their own server/VPS/box (Hetzner, DigitalOcean, AWS EC2, bare metal, etc.) — in either single/regular mode or queue mode with workers — or to update, back up, restore, or harden such an instance. This is for SELF-HOSTED n8n (Docker), not n8n Cloud and not building workflows. The skill makes the agent ask single-vs-queue first, collect the domain/SSH/timezone inputs, generate fresh secrets on the box, and bring the stack up with TLS. Trigger on "deploy n8n", "self-host n8n", "install n8n on my server", "n8n docker compose", "n8n queue mode / workers / scaling", "n8n reverse proxy / SSL", "back up / update my n8n", or "we don't want to give every user the OAuth client secret" / "enable the Sign in with Google button" (credential overwrites).
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Generates valid PromQL queries from Cloud Monitoring metric descriptors and resource parameters. Use when asked to create, generate, write, or format PromQL queries, PromQL strings, or PromQL aggregations for Cloud Monitoring metrics and resources. Don't use for raw metric discovery or metric selection.
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Generates valid Cloud Monitoring ListTimeSeries requests and aggregation specifications from metric descriptors and resource parameters. Use when asked to create, generate, format, or build ListTimeSeries requests, JSON payloads, filter expressions, or aligner/reducer aggregations for Cloud Monitoring metrics and charts. Don't use for metric discovery or metric selection.
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Create a read-only, local triage queue report from OpenShell GitHub intake. Use to review the triage queue, scan incoming issues and community PRs, check main-branch CI failures, or resume a triage pass.
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Create GitHub pull requests using the gh CLI. Use when the user wants to create a new PR, submit code for review, or open a pull request. Trigger keywords - create PR, pull request, new PR, submit for review, code review.
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Inspects a recorded CARLA .log without replaying it — show_recorder_file_info for the header/actors/frames, collision queries between actor categories, and blocked-actor queries for vehicles that got stuck. Use when the user asks to "what's in this recording", "show recorder info", "which vehicles collided", "find collisions in the log", or "which actors were blocked/stuck".
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Data framework for building LLM applications with RAG. Specializes in document ingestion (300+ connectors), indexing, and querying. Features vector indices, query engines, agents, and multi-modal support. Use for document Q&A, chatbots, knowledge retrieval, or building RAG pipelines. Best for data-centric LLM applications.
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Optimizes database queries and improves performance across PostgreSQL and MySQL systems. Use when investigating slow queries, analyzing execution plans, or optimizing database performance. Invoke for index design, query rewrites, configuration tuning, partitioning strategies, lock contention resolution.
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