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ASP.NET CoreアプリをLinuxのDockerコンテナで動かすため、依存関係やポート設定に合わせたDockerfileなどを作成し、ビルドを確認するスキル。

• ASP.NET CoreをDocker化したいとき
• ビルド用と実行用のイメージ分離
• 依存関係と環境変数の設定

競合のMeta・Google広告と遷移先ページを調べ、訴求や形式、申込みまでの流れを整理するスキル。競合が使っていない切り口や、自社で試す広告案をまとめます。

• 広告出稿前の競合調査
• 競合の訴求や広告形式の比較
• 広告から申込みまでの導線分析

まとまった開発単位の製品要件書から、主要機能、サービス構成、技術選定、規模の見積もりを整理し、Mermaid図付きの技術アーキテクチャ仕様書にまとめるスキル。

• 製品要件を技術構成に落としたいとき
• システムの各層とデータの流れの可視化
• 機能に必要なサービスや基盤の整理

対話で作業範囲や成果物、制約、成功条件を確認し、AIへの依頼文を具体化します。完成したMarkdownをチャットに表示し、クリップボードにもコピーします。

• 曖昧な依頼を具体化したいとき
• 成果物と成功条件を明確にしたいとき
• 技術要件や作業手順の整理

GitHubのPRに届くレビュー指摘を修正・見送り・人への引き継ぎに分類し、テスト、コミット、返信、Copilotへの再レビュー依頼を繰り返して対応を進めます。

• Copilotの未対応指摘を処理したいとき
• 完成したPRのレビューを繰り返したいとき
• 見送り理由の説明と設計判断の引き継ぎ

Chrome上のページ操作や画面記録、不具合調査を支援します。コンソールと通信内容の確認に加え、処理の記録や通信・CPU条件の再現で、表示の遅さの原因を調べます。

• ページ移動やフォーム入力の自動化
• 画面とページ構造の記録
• コンソールエラーや通信失敗の調査

プレーンテキストの文書を、内容を保ちながらMarkdownに変換します。見本ファイルや指定ルールに合わせて見出し・リスト・コードブロックを整えるスキル。

• テキストのマニュアルを変換したいとき
• 関連文書の書式をそろえたいとき
• 変換後の空白や字下げの整理

PythonとBigQueryのデータ処理を点検し、課金の膨張、再実行時の重複、障害の見落としにつながる箇所と最小限の修正案を示すスキル。

• BigQuery処理の本番投入前点検
• ループ内のジョブ数と課金リスクを確認
• 失敗後の再実行による重複書き込みを点検

アプリにGitHub CopilotのAIエージェントを組み込み、独自ツールの呼び出し、応答の逐次表示、会話の保存・再開を実装するスキル。

• アプリにAIアシスタントを組み込みたいとき
• エージェントが呼び出す独自ツールの追加
• 生成中の応答を逐次表示

アプリの読み書きの頻度やデータ量を整理し、Azure Cosmos DBのデータ構造、分割方法、索引を検討して、要件書と設計書にまとめるスキル。

• 新規アプリのデータモデル設計
• 関連データの格納・分割方法の検討
• 大量処理時のデータベース費用の検討

複数の作業担当が共有フォルダに残した調査結果や草稿を、作業記録と照らして読み解き、現在の状態や注意が必要な点を利用者向けに要約するスキル。

• セッション開始時に成果物を確認したいとき
• 別の担当の調査結果を把握したいとき
• 担当間の引き継ぎ前にレビューしたいとき

コードの差分や変更の説明から、変更理由と解決する問題が伝わるコミットメッセージを作ります。Conventional Commits形式に整え、分割すべき変更も提案します。

• ステージ済み変更のメッセージ作成
• バグ修正が必要だった理由の記録
• 無関係な変更を別コミットに分けたいとき

GitHub Copilotの組織・企業単位の利用状況を取得し、利用者数や提案の採用率、チャット利用を集計やユーザー別の表で確認できるスキル。

• 組織内のCopilot定着状況を知りたいとき
• 提案の採用率やチャット利用の確認
• ユーザーごとの利用状況の比較

初めて読むコードの構造や関数の呼び出し関係、変更の影響範囲を調べます。Codebase Memoryの検索結果を実際のソースと照合し、根拠を確かめながら理解を進めます。

• 初めて読むコードの構造把握
• 関数の呼び出し元や依存関係の調査
• コード変更の影響範囲を確認したいとき

本番の実行記録や評価結果、人のフィードバックを手がかりに、LLMの指示文を改善。Arizeのデータで失敗傾向を調べ、修正前後を実験で比較するスキル。

• 本番の失敗記録から指示文を改善
• 出力形式を守らない回答の修正
• 検索資料に根拠のない回答の点検

C#のWeb APIとTypeScript／JavaScriptの利用コードを照合し、項目名・必須入力・応答の変更による不整合や破壊的変更を報告します。

• DTOやコントローラー変更前の影響確認
• リリース前のAPI互換性監査
• 古い送信項目や欠落した応答項目の発見

コードから技術構成や設計パターン、依存関係を読み取り、構成図と実装例、新機能を追加する際の指針を含む、実装に沿った設計資料を作るスキル。

• 初めて触るコードの全体像を知りたいとき
• 部品の依存関係やデータの流れの文書化
• 設計をそろえて新機能を追加したいとき

AgentRCの準備度評価を、組織やチームの基準に合わせて調整します。チェックの重みや合格率、除外項目を設定し、CIでの合否判定にも使えます。

• 組織共通の評価基準づくり
• AI関連の整備状況だけを評価
• チェックの重要度を調整したいとき

リポジトリのAI活用準備度をAgentRCで評価し、9つの観点のスコアや改善案をHTMLにまとめます。組織独自の採点方針にも対応します。

• AIエージェント導入前の準備度確認
• 評価結果から改善の優先順位を決めたいとき
• 組織独自の基準で採点したいとき

既存プロジェクトのコードや設定を調べ、技術構成・設計・規約・テスト・懸念点などを7つの文書に整理します。根拠のファイルと不明点も明記し、引き継ぎに役立てます。

• 初めて触るコードの全体像を知りたいとき
• プロジェクトの引き継ぎ資料作成
• 設計資料と実装の違いを確認

Arizeで人が評価するためのラベルや数値・自由記述の基準を作り、レビュー待ちの記録と担当者を管理するスキル。既存の評価結果を処理記録へ一括反映する手順も扱います。

• レビュー用のラベルや採点範囲を統一
• レビューキューを作り担当者を設定
• キュー内の記録に評価を登録

Arizeの評価用データセットを作成・管理し、ファイルからの取り込み、事例の追加、バージョンの確認、指定した版の書き出しまでax CLIで進めるスキル。

• ファイルから評価データを作りたいとき
• 既存のテストセットへの事例追加
• データセットの詳細とバージョン確認

Arizeで使うLLMサービスの認証情報を登録・確認・更新・削除するスキル。利用可能なモデルや認証方式も設定し、評価機能などから呼び出す接続先を管理します。

• ArizeにLLMを接続したいとき
• 既存の接続や許可モデルの確認
• 保存済みAPIキーの更新

Azure Developer CLIを使うプロジェクトの作成・移行・レビューを支援し、インフラ定義、環境別設定、秘密情報、デプロイやCI/CDを整えるスキル。

• Azure向けプロジェクトの構成作成
• azure.yamlとインフラ定義の確認
• 環境別設定と秘密情報の整理