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概要と使いどころ
店長の判断基準で、品目ごとの発注案（数量と理由の一言）を作る単品管理スキル。天気・周辺イベント・売れ行き・在庫・廃棄・欠品を Dataverse から読み、今日の夕方便と明日の朝便に分けて提案し、店内調理品は仕込み量で提案する。廃棄が続く商品・欠品が続く商品の相談にも同じ判断基準で答える。答えにはチャットのグラフ（Render UI。使えないときは文字のグラフ）と表、保存・印刷・共有用の HTML レポートを付ける。 Use when ユーザーが「今日の発注案を作って」「発注どうしよう」「天気とイベントを見て発注を考えて」「この商品、廃棄が続いている。どうする？」「欠品が多い商品は？」と依頼したとき。 Dataverse MCP コネクタ（describe / read_query）を使う。発注の登録はしない（order-execute が行う）。
株主総会の想定問答を、IR 抜粋（決算短信・説明資料・招集通知など）を根拠に下書きし、利用者の確認後に Dataverse の想定問答テーブルへ「下書き」として登録するスキル。 Use when ユーザーが「配当について想定問答を作って」「この論点の想定問答を 3 件追加して」「招集通知から想定問答を作って」「想定問答を登録して」と依頼したとき。 Dataverse MCP コネクタ（describe / read_query / search_data / create_record / update_record）を使用する。削除・テーブル変更のツールは使わない。
Outlook の予定表・送受信メール・Teams チャットから営業活動を抽出し、Dataverse CRM の営業活動と商談の「次のアクション」へ差分だけ登録する日報・週報スキル。 Use when ユーザーが「今日の営業報告をして」「日報を CRM に登録して」「今週の商談活動を CRM に反映して」「会議の内容を CRM に記録して」と依頼したとき。 Dataverse MCP コネクタ（describe / read_query / search_data / create_record / update_record）を使用する。
メールと Teams に届いた本部通達を読み、自店でやること・期限・担当・売場変更の段取りに分けて一覧にするスキル。チャットにグラフ（Render UI）と一覧、整理の考え方を説明した HTML レポートも作る。必要なら To Do / Planner への登録案も作る（登録は承認後）。 Use when ユーザーが「本部の通達を整理して」「今日やることをまとめて」「通達から売場変更の段取りを作って」と依頼したとき。 Microsoft 365 の標準機能（メール・Teams・To Do / Planner）を使う。Dataverse MCP コネクタ（describe / read_query）は「今日」の日付と、通達に関係する在庫を確かめるときだけ読み取りで使う。
Power Platform ソリューションの全体アーキテクチャを設計する。Copilot Studio / Power Automate / Code Apps / Copilot Managed Runtime / Power Pages / AI Builder の使い分け判断、コンポーネント選定、統合パターンを決定する。社内向け画面は利用者のライセンス（Power Apps Premium か、Copilot Credits の従量課金か）と利用頻度をヒアリングし、Code Apps と Copilot Managed Runtime を使い分ける。構成が確定したら、実装着手前に admin スキルで環境チェック（既定環境ではないか・マネージド環境・Code Apps / MCP の有効化・セキュリティ ロール）と DLP 事前チェック（使用コネクタがブロックされていないか・Business / Non-business が混在しないか）を実行して結果をユーザーに提示する。Agent 365 の AI チームメイトを採用する場合はライト実装（PoC）と本格実装（private リポジトリ + CI/CD + Agent Evals）を AskUserQuestion で選ばせ、Git ホスティング（GitHub / Azure DevOps Repos / その他）も確定してから実装へ進む。外部の文章を読むエージェントではプロンプト インジェクション対策を設計段階で工数に含める。
今期の売上目標と受注実績・パイプラインから達成までのギャップを算出し、優先商談ごとの打ち手・日程調整の候補・メール下書きを作る目標達成プランナー。 Use when ユーザーが「目標達成プランを作って」「今期あといくら足りない？」「優先すべき商談を教えて」「目標達成に必要な予定を押さえて」と依頼したとき。 Dataverse MCP コネクタ（describe / read_query / update_record）を使用する。
株主総会の質疑応答のリハーサル台本（議長・株主・回答役員の読み上げ原稿）を、承認済みの想定問答から作り、Dataverse のリハーサル台本テーブルへ登録するスキル。 Use when ユーザーが「リハーサルの台本を作って」「QA-001〜QA-010 で読み上げ原稿を作って」「番号を言わない株主も入れた台本を作って」と依頼したとき。 Dataverse MCP コネクタ（describe / read_query / search_data / create_record / update_record）を使用する。削除・テーブル変更のツールは使わない。
Power Platform のテナント / 環境ガバナンスを確認・設定する管理スキル。開発着手前の環境チェック（既定環境ではないか・マネージド環境・Dataverse / Code Apps / MCP の有効化・セキュリティ ロール・管理 API アクセス）と DLP 事前チェックを非対話スクリプトで実行し、必要ならマネージド環境設定・カスタムコネクタの DLP 分類・ACP（Advanced connector policies）の許可コネクタを dry-run 付きで変更する。Microsoft 第一者サービスだけを許可する ACP 推奨プロファイルの適用と、クラシック DLP から ACP への移行も支援する。クラシック DLP と ACP は既定の混成モードで併用され、より制限の厳しい方が適用されるため両方を確認する。オプションとして、既定環境 / 個人開発者環境 / 市民開発者環境 / AI CoE セントラル / AI CoE 内製開発の 5 グループからなるテナント全体の環境戦略を、読み取り専用スキャン → 移行プラン（admin-migration-plan.md）→ レビュー → 適用の順で策定・実行する。設定は環境グループのルールで行うのを原則とし、グループ ルールに無い項目（既定環境ルーティング・Dataverse for Teams 禁止・Dataverse 検索・グループへの割り当て・Copilot クレジット配分）だけをテナント設定・環境個別設定・Dataverse の組織設定で補う。IP 制限・テナント分離・監査ログ・ライセンス配分などの管理設定は references にまとめる。
スキル（SKILL.md）を新規作成または更新し、リモートリポジトリへ PR を作成・更新する。SKILL.md は正常系、references に参考情報と異常系、scripts に利用スクリプトを置き、すべて汎用化してパラメータを .env.example に外出しする（実値は .env）。毎回同じ形のプロジェクトを作るスキルには templates/ を同梱し、汎用スキャフォルダー（scaffold_from_template.py）でテンプレートから生成して開始できるようにする。会社・個別プロジェクト情報を排除して秘匿化し、Step 番号は整数で統一。最後に番号整合・自動化観点（Learn は MCP で検証、ブラウザ操作は VS Code 統合ブラウザ）をレビューし、既存のオープン PR があればそれを更新してコンフリクトを避け、無関係なら新規 PR を作成しつつマージ順を提示する。
店長が承認した発注案を、発注単位・締め時刻・便を確かめてから Dataverse の発注テーブルに登録し、登録結果を報告するスキル。承認の前に必ず最終の一覧（Render UI のグラフ付き）を見せ、登録後は HTML レポート「発注の記録」を作る。 Use when ユーザーが「この内容で発注して」「承認します」「発注を登録して」「さっきの発注はどうなった？」と依頼したとき、または tanpin-kanri の発注案が承認されたとき。 Dataverse MCP コネクタ（describe / read_query / create_record）を使う。create_record はこのスキルでだけ、店長の明示的な承認の後に、発注テーブルにだけ使う。
目的特化型の Copilot Cowork プラグイン（M365 アプリパッケージ）を開発する。Agent Skills（SKILL.md）と Dataverse MCP コネクタをセットにし、Entra ID の OAuth 2.0 認可コードフロー認証を構成して Teams 開発者ポータルで registrationId を取得、M365 管理センターのエージェント画面からアップロード・公開して Cowork から Dataverse を利用可能にする。
architecture で選定したデータ基盤（Microsoft Fabric / Azure Databricks / Foundry IQ）を、事前確認 → plan と hash 承認 → デプロイ → セマンティック層 → runtime 検証 → 計算停止まで API で構築し、MCP 接続情報を Cowork / Copilot Studio / Foundry へ引き渡す。Dataverse は dataverse スキル、データ投入は data-migration スキルへ委譲する。
営業マネージャー向けに、チーム・組織の目標達成状況と商談の障害（クローズ予定日超過・停滞・次アクション未設定・期限切れ活動）を CRM から整理し、メンバーごとの 1on1 アジェンダと支援メッセージの下書きを作るレビュースキル。 Use when ユーザーが「チームの達成状況をまとめて」「1on1 の準備をして」「メンバーの障害を洗い出して」「支援が必要なメンバーは？」と依頼したとき。 Dataverse MCP コネクタ（describe / read_query / create_record）を使用する。
Diagnose and fix Claude in Chrome MCP extension connectivity issues. Use when mcp__claude-in-chrome__* tools fail, return "Browser extension is not connected", or behave erratically.
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Unified messaging via three access tiers — MCP (live API), beeper-cli (authenticated CLI), and direct SQLite→DuckDB (full archive). Search, analyze, and act across all networks.
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Amazon product search, cart management, price tracking, and shopping list via Playwright + DuckDB MCP server
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Aptos Wallet MCP Skill
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Comprehensive research corpus covering 40+ agentic coordination protocols and ecosystems (MCP, A2A, ANP, UCP, ACP, AGNTCY, NANDA, FIPA, WoT, etc.) with emphasis on identity architectures, governance bodies, and interoperability convergence patterns.
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Bridge layer connecting the Agentic AI Foundation (AAIF) governance structure — Linux Foundation stewardship of MCP, goose, AGENTS.md — to the plurigrid/asi skill graph. Formalizes AAIF-compatible skill registration, IPSIE identity profiles, and the cross-protocol interoperability surface. Maps the AAIF platinum member ecosystem (AWS, Anthropic, Block, Bloomberg, Cloudflare, Google, Microsoft, OpenAI) to specific ASI skill integration points.
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Routes Python engineering tasks to specialist skills by matching trigger patterns before any architecture, plan, or code is written. Use when working with Typer CLI frameworks, Rich or Textual terminal UIs, CLI UI/UX design, questionary prompts, FastMCP/MCP servers, ty type checker, uv package manager, Hatchling build backend, TOML editing, pre-commit/prek hooks, async Python, PyPI packaging, complex linting, technical debt modernization, testing workflows, feature development, or stdlib-only scripting.
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Decide which plugin component type to use and how to organize components at scale. Covers the component lifecycle (discovery and activation phases), decision framework for choosing between commands, skills, agents, hooks, and MCP servers, and organization patterns for each component type. Use when asking "which component type should I use", "command vs skill vs agent", "when to use a hook vs MCP server", "component lifecycle", "how to organize plugin components", "plugin structure patterns", or "scale a plugin with many components".
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Analyze upstream specs (agentskills.io, Claude Code plugin/marketplace format, OpenAI Codex plugins/marketplace, OpenClaw, MCP and MCP Registry, CodeRabbit, APM) for changes, identify gaps in skillsaw's rule coverage, and create or update PRs to close those gaps. Use when performing periodic maintenance on the skillsaw linter.
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Delegates coding tasks from Codex to local Claude Code in print mode while preserving Claude's normal runtime customizations by default. Use when: (1) You want Codex to call Claude Code locally, (2) You need Claude-side skills, plugins, MCP servers, custom commands, CLAUDE.md rules, or workspace settings to stay active, (3) You want resumable Claude sessions from Codex via SESSION_ID, (4) You need thin `claude mcp` / `claude plugin` passthrough from the same bridge.
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Deterministic Software Graph analysis via Ontoly CLI and MCP. Use when: (1) Codebase architecture, dependency, route, service, module, configuration, or impact questions need graph evidence, (2) A repository should be analyzed before source search, (3) You need a persistent SoftwareGraph.json for validation, MCP, or agent workflows. Triggers: "build software graph", "trace route", "impact analysis", "architecture summary", "dependency graph", "what uses this", "Ontoly".
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