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Python 3.11以降のアプリで、型注釈や非同期処理、例外処理を実装し、テスト作成から型チェック、コード整形まで進めるスキルです。

• 型注釈と厳密な型チェックの導入
• 通信やファイル処理を非同期にしたいとき
• 共通データやモックを使うテスト作成

RESTやGraphQLのAPIを設計し、データの関係や入出力、認証、エラー処理を整理します。OpenAPI仕様書の作成・検証から将来の変更方針まで支援するスキル。

• 業務要件から新規APIを設計したいとき
• OpenAPI仕様書の作成と検証
• エラー応答とページ分割の統一

ページの状態を保ちながらブラウザを操作し、入力・データ抽出・Webアプリの確認を進めるスキル。短いスクリプトで段階的に作業し、既存のChromeにも接続できます。

• ログイン済みのChromeで作業したいとき
• フォーム入力とWebデータ抽出
• Webアプリの動作確認と画面撮影

CIの失敗を、変更による不具合、一時的なインフラ障害、セキュリティテスト失敗などに分類。項目ごとの次の対応と試行回数を、状態ファイルにまとめます。

• CIの失敗を原因別に切り分けたいとき
• 自動修正候補の小さな不具合の特定
• インフラ・セキュリティ障害の人への引き継ぎ

ダッシュボードや管理画面を、利用者の目的と扱う情報に合わせて設計します。画面構成から配色、文字、操作時の状態まで、一貫したルールで整えるスキルです。

• ダッシュボードの情報配置を設計したいとき
• 管理画面の配色や文字を統一したいとき
• 設定画面の操作状態を整えたいとき

holaOSのワークスペースで、AIエージェントが使うMCPサーバーを追加・更新・削除するスキル。接続先や認証用の環境変数、利用ツールの許可設定を整えます。

• リモートMCPサーバーを追加
• ローカルMCPの設定を更新
• 利用できるツールを限定したいとき

ブログ、広告、メール、SNSなどの文章を、読者や媒体、ブランドの語り口に合わせて作成・推敲します。切り口の異なる複数案や、公開用の原稿を整えたい場面に向いています。

• 読者に合わせたブログを書きたいとき
• 商品の発売告知メールの作成
• ブランドに合うSNS投稿の作成

信じてよいか迷う主張を、反証できるか、自分で確かめられるかという観点で整理します。瞑想などの実践も試した結果から見直し、個人の判断基準をまとめます。

• スピリチュアルな主張を検討したいとき
• 信じるための判断基準を作りたいとき
• 科学と瞑想の関係を考えたいとき

Pythonの関数に入力欄や結果表示を組み合わせ、ブラウザで操作できるデモやチャット画面を作成し、部品の配置や操作に応じた処理を整えるスキル。

• Python関数を操作できるデモ作成
• チャットボットの画面を作りたいとき
• 画像・音声の入出力を追加したいとき

ローカルGPUを用意せずに言語・画像言語モデルを追加学習し、データ検証や費用見積もり、進捗確認、成果の保存とGGUF変換まで支援するスキル。

• ローカルGPUなしで追加学習したいとき
• DPO学習前のデータ検証
• 学習費用の見積もりとGPU選定

独自の画像データで物体検出・画像分類・領域分割モデルを追加学習し、データ検証からクラウドGPUの選定、評価、学習結果の保存まで支援します。

• 独自画像で物体検出モデルを学習
• 画像分類モデルを追加学習したいとき
• 独自マスクでSAM/SAM2を調整

検証済みのセキュリティ指摘を、Linear・Jira・GitHubの課題やアドバイザリ下書きに整理し、重複確認と内容承認を経て登録・更新するスキル。

• 検証済み指摘を課題として登録
• 同じ指摘を扱う既存課題の再利用
• 複数の指摘を確認して一括登録

作業ディレクトリや環境変数を保ちながら、Python などの対話実行や確認プロンプトへの応答を進めます。仮想端末の開始から入力・出力確認・終了までを扱います。

• 作業場所や環境変数を保持したいとき
• Python を対話形式で実行したいとき
• mysql や psql を操作したいとき

AI検索での見つけられやすさを支援するGEO事業向けに、見込み客の登録から提案・受注・失注までを追跡し、監査履歴や商談メモ、月額契約額を管理するスキル。

• 見込み客の登録と営業段階の確認
• 監査履歴と日付付き商談メモの一元管理
• 受注額と月額売上見込みの集計

症状の収集と仮説検証で不具合を調査し、会話の文脈がリセットされても調査状態を引き継ぐスキルです。調査の再開や、修正を伴わない原因診断にも対応します。

• 仮説を検証しながら不具合を調べたいとき
• 文脈リセット後に調査を再開したいとき
• 修正せずに根本原因を診断したいとき

Deep code analysis with ASCII visualizations showing structure, flow, and state transitions. Use when analyzing patches/diffs, explaining classes or subsystems, understanding code architecture, reviewing changes for inconsistencies, or when asked to visualize how code works. Provides before/after diagrams, data/control flow, concurrency analysis, assumptions, and failure modes. Triggers on explain this patch/code/class, how does X work, show me the flow, visualize this change, code review requests, or proactive analysis during PR reviews.

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Multi-pass deep code review for large patches (1000+ LOC) that maximizes real bug detection. Orchestrates targeted-review, shallow-review, and deep-review in parallel across all HIGH and MEDIUM risk files and commits: understands the feature holistically, splits by file and commit, runs deep review on every HIGH/MEDIUM file, targeted review across the same scope, and per-commit shallow review, followed by cross-cut consistency checks. Use when: reviewing a large patch (feature branch, multi-commit, or single large diff, 1000+ LOC), doing a thorough pre-merge review, or when shallower reviews miss bugs due to patch size. Triggers on: "review this branch", "review these commits", "review this feature", "mega review", "thorough review", "full review of X commits", or when the user specifies a commit range or feature for review.

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Audit, document, or extend your design system. Use when checking for naming inconsistencies or hardcoded values across components, writing documentation for a component's variants, states, and accessibility notes, or designing a new pattern that fits the existing system.

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Get structured design feedback on usability, hierarchy, and consistency. Trigger with "review this design", "critique this mockup", "what do you think of this screen?", or when sharing a Figma link or screenshot for feedback at any stage from exploration to final polish.

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Build, ingest, query, and lint a persistent Markdown knowledge base using the Karpathy LLM Wiki pattern. Use for adding sources, maintaining interlinked wiki pages, answering from the knowledge base, filing durable research, or checking contradictions and index health. Do not use it to persist ordinary chat or unverified personal data.

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Draft a brief section in house style, consistent with the case theory — every fact cited, every case checked, every argument tied to the theory. Use when the user says "draft the [section]", "write the statement of facts", "argument section on [issue]", or needs a first draft of a brief section.

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Track the IP portfolio — registrations, renewals, maintenance fees, and use declarations. Use when checking what's renewing, adding or updating an asset, recording a maintenance filing, or auditing the register for gaps, lapses, and use-in-commerce questions. Receives handoffs from prosecution and clearance work.

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Add a new leave to the leave register with the minimum information needed to start tracking deadlines. Use when an employee goes on leave and you want the tracker to watch designation, certification, and exhaustion clocks from day one.

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Review vendor AI terms — agreement, addendum, or ToS AI provisions — against your governance positions; flag training-on-data, liability, model changes, and AI policy consistency. Use when user says "review this AI agreement", "check OpenAI terms", "what did we agree to with [vendor]", "vendor sent an AI addendum", "is this AI contract okay", or attaches vendor AI terms.

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