「md」の検索結果

教員向けの研究概要レビュー(research-review等の出力.md)を入力に、学生に直接渡せる「前向きだけど抑えめ・シンプル・self-contained・優先順つき」の中間発表コメント1枚に書き換えるスキル。厳しい分析を、学生が萎えず手を動かせる建設的な行動リストへ翻訳する層。レビュー結果を学生向けに書き換えて、学生向けコメントにして、と言われたとき、または research-review --student から連鎖呼び出しされる。

対話または既存トークンファイル（W3C DTCG / CSS variables など）をもとに、プロダクトに合った DESIGN.md を生成する。AIがつくるUIに一貫性を。

Routes memory and retrieval tasks between MemPalace and QMD. Use this skill whenever the user asks WHERE something is in the codebase (route to QMD), WHY something was built a certain way or what was decided (route to MemPalace), or needs BOTH code and historical context (combined). Trigger on phrases like: 'where is X', 'find X in the code', 'search the codebase for X', 'what did we decide about X', 'why does X work this way', 'show me X and why we built it', 'look up X', 'what's in the handoffs about X', 'pull the relevant files for X'. Use proactively whenever a question could benefit from codebase search OR project memory — don't wait for the user to explicitly ask for a search.

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Analyzes differential transcript usage (DTU) and isoform switches with functional consequence prediction (NMD via 50nt rule, ORF disruption, protein domain loss/gain, signal peptide changes, IDR alterations, coding-potential shifts). Tools include IsoformSwitchAnalyzeR v2 (auto-selects satuRn for >5 reps else DEXSeq), the manual DRIMSeq -> DEXSeq/satuRn -> stageR DTU pipeline, and fishpond/swish for inferential-uncertainty-aware DTE. Distinguishes DTU from DGE and DTE; integrates external annotators (CPC2, Pfam, SignalP, IUPred2A or DeepTMHMM). Use when investigating how splicing differences alter protein function or trigger NMD-mediated degradation.

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features.json を読み込み、pending な機能を1件ずつ tdd-guide エージェント（内部で tdd-cycle を使用）で実装するスキル。 Context anxiety（トークン上限接近による焦り）と Context rot（情報劣化）を防ぐため、 機能単位のループ・状態管理・implementation-notes.md への記録を担う。 builder エージェントが実装フェーズを開始するときは必ずこのスキルを呼ぶ。

Writing documents for agents. Use when creating or editing skills, or modifying AGENTS.md or CLAUDE.md.

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Build content-focused websites with Astro — zero JS by default, islands architecture, multi-framework components, and Markdown/MDX support.

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Convert human-written CLAUDE.md into AI-native structured-label format. Battle-tested across 4 models. Same rules, fewer tokens, higher compliance.

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Google カレンダー primary から指定 1 日の交通機関予定を抽出し、複数路線を束ねた時刻表 Markdown を `docs/timetable/YYYY-MM-DD_<slug>.md` として生成する。乗り換えを時系列で 1 ファイルにまとめる。

5〜10 分のプレゼン資料を Marp（Markdown）で作成し、PDF / PPTX / HTML に書き出す。 会話やリポジトリの実状況からスライドを起こし、gaia テーマの雛形で下書き → docs/slides/YYYY-MM-DD_slug.md に保存 → ヘルパースクリプトで描画する。 「プレゼン資料を作りたい」「スライド」「発表資料」「Marp」「Google スライド用の pptx」 などに言及されたときに使用する。

AIとの壁打ちで整理したプラン、または別ファイルの設計メモや実装メモを、読みやすいMarkdown形式の実装プランに整形して `docs/plan/YYYY-MM-DD_<plan-name>.md` に保存する作業で使う。会話中に提案したプランの書き出し、テキストメモの構造化、見出し整理、表への変換、チェックリスト化、保存が必要なときに使う。

蓄積された observations を分析し、SKILL.md への改善提案を生成する。 Observe → Inspect → Amend → Evaluate ループの Inspect/Amend フェーズ。 `--apply` フラグで承認後の適用も可能。

Google カレンダー primary の予定から旅記録 Markdown を生成し `docs/travel/YYYY-MM-DD_<slug>.md` に保存する。期間指定、任意のタイトルキーワードでフィルタ可能。出力前に抽出結果の承認ステップを必ず挟む。

PRレビューで受けた指摘をCLAUDE.mdのルールとして蓄積するスキル。`/review-learn` または `/review-learn #123` で使用。レビュアーの知見をチーム全体の資産に変換し、同じ指摘を繰り返さないコードベースを実現する。

CI/GitHub Actionsの失敗パターンをCLAUDE.mdに蓄積するスキル。`/ci-learn` で直近の失敗runから学び、`/ci-learn #run_id` で指定runを分析。同じCI失敗を繰り返さないコードベースを実現する。

Rebuild the vault dependency graph (_graph.md) via the deterministic generator script. $graph forces a full rebuild; $graph last (run after every $sync) rebuilds only if the vault changed; $graph [N] is treated as last. The generator reads the vault and writes _graph.md directly, so the file never streams through a model response.

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Rebuild the vault dependency graph (_graph.md) via the deterministic generator script. /graph forces a full rebuild; /graph last (run after every /sync) rebuilds only if the vault changed; /graph [N] is treated as last. The generator reads the vault and writes _graph.md directly, so the file never streams through a model response.

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開発修正・機能実装後の動作確認→スクショ撮影→テストチェックリスト→修正報告書（md+PDF）作成の一連のワークフロー。 Use when: 「動作確認して」「スクショ撮って」「テスト結果まとめて」「修正報告書作って」「確認してPDFで送って」等の依頼。 開発作業後のブラウザ確認、スクリーンショット収集、テスト結果の文書化、PDF報告書生成に使用。 Don't use when: コードの実装のみ（動作確認・報告書が不要な場合）。デザインレビュー（実装の動作確認ではない場合）。

GitHub issue と実装計画をもとにコードを実装する。計画からの逸脱は implementation-notes.md に記録しながら進める。

実装計画(plan.md)とチェックリストの影響範囲・カバレッジを独立した視点で検証し、見落としを修正必須 / 任意改善として差し戻す。

会話で直近に調べた・生成した内容 (調査結果、比較、設計案、手順など) を Markdown や HTML ファイルに書き出すスキル。ユーザーが「md で出力して」「html にまとめて」「ファイルに書き出して」など会話内容のファイル化の意図を示したら必ず使用する。

指定されたファイルやフォルダを種別に応じた最適なアプリで開くスキル。Markdown (.md) は grip で GitHub 風にレンダリングしてブラウザ表示、HTML はブラウザ表示 (config でテスト用ブラウザ・プロファイルを指定。未設定なら初回に質問して保存。同じ URL のタブが開いていれば新規タブを増やさずリロード)、フォルダは `open` で Finder 表示、その他は Antigravity IDE で開く。ユーザーが「このファイル開いて」「〜をブラウザで見たい」「〜をプレビューして」などファイルやフォルダを開く・見る・表示する意図を示したら必ず使用する。

Claude Code と Codex CLI による並列コードレビュー。親で差分・コンテキストを 1 回だけ収集し、Claude Code（全観点を一括レビュー）と Codex（`/codex-review` 経由）を並列実行、結果を統合した review.md / review.html を生成する。

GitHub Copilot用のスキル（Agent Skills）を新規作成・改修する際に使用。「新しいスキルを作りたい」「既存スキルを改善したい」という依頼時に起動。要件ヒアリング→段階的開示設計→SKILL.md作成→リソース設計→検証の流れで進める。GitHub Copilotのコンテキスト制限（トークン上限）を考慮した簡潔な設計を重視。