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概要と使いどころ
Claude Code (code.claude.com) の各サーフェス（Desktop / IDE / Web / モバイル / ターミナル UX）リファレンス。 Desktop app（launch.json, scheduled tasks, WSL, Linux, iOS simulator）、 VS Code / JetBrains / Chrome 拡張連携、claude.ai/code（Web）と mobile アプリ、 interactive mode, fullscreen, voice dictation, accessibility, computer use, artifacts。
pen.dev CLI（`pencil` / `pen`コマンド）だけを使って.penファイル（pen.devで作成されたデザインファイル）をAIプロンプトまたは決定論的な編集操作で修正・更新・新規作成するスキル。.penファイルの編集、ボタン追加、レイアウト変更、UIデザインの調整、pen.devデザインの更新、新しい.penデザインの作成などの依頼で必ず使用する。AI任せの編集・新規作成はエージェントモード（`pencil --in --out --prompt`）で行い、既存ファイルは同一パスを指定して上書き、新規作成は`--in`を省略して`--out`に新しいパスを指定する。決定論的な編集はインタラクティブモード（`pencil interactive`）の`execute`（`Insert` / `Update` / `Delete` など）で行い、最後に`save()`する。編集・作成後は「**編集・作成したコンポーネントのNodeだけ**」を`execute`の`Export` / `TakeScreenshot`でPNG出力し、`.pen`と同階層の`snapshots/`ディレクトリに保存する。pen.dev MCPには依存せず`pencil`コマンドのみで完結する。.penファイルのgitコンフリクト解消・破損復旧は本スキルではなく`resolve-pencil-conflict`スキルの担当。
pen.dev CLI（`pencil` / `pen`コマンド）だけを使って、.penファイル（pen.devで作成されたデザインファイル）の中のNodeのデザインデータ（属性・構造）とスクリーンショット画像を読み取り専用で取得するスキル。Node ID指定に加え、名前の正規表現（例: 「ヘッダー」「.*Button」）、Nodeタイプ（frame / text / image など）、再利用可能コンポーネント、特定Node配下、ドキュメント全体のトップレベルなど、**ID以外の指定方法**にも対応する。ユーザーが「.penのこのNodeの中身を見せて」「特定コンポーネントのデザインデータを取り出して」「Nodeのスクリーンショットだけ欲しい」「ヘッダーの構造を確認したい」「ボタンのスタイルをコピーしたい」「再利用可能コンポーネント一覧を見せて」「ドキュメント全体の構造を覗きたい」「全てのテキストNodeを取得して」のように.pen内の要素の調査・参照・確認・抜き出しを依頼した場合に必ずこのスキルを使う。インタラクティブモード（`pencil interactive`）で `execute` の `Get` / `Print`（読み取り専用関数のみ）を使ってNode属性を取得し、同じ `execute` の `Export` / `TakeScreenshot` で画像を`.pen`と同階層の`snapshots/`にPNG出力する。編集はしない（`save()` も変更系関数も呼ばない）ため、対象ファイルは絶対に書き換わらない。pen.dev MCPには依存せず`pencil`コマンドのみで完結。
review-all を実行し、指摘内容をコードに反映、bun run c / bun run lint / bun test で自己検証し、CONVERGED/NOT_CONVERGED の収束判定付き完了レポートを /tmp/arima-review-fix-result.md に出力する。レビュー→修正→検証→レポートを一気通貫で行うスキル。スコープ引数は /review-all と同じ（wt / PR #N / vs:<branch> / range / ファイル列挙）。review-fix-loop からの自動呼び出し（mode=non-interactive）にも対応。Use when user says 'レビューして直して', 'review and fix', '自動修正', 'レビュー反映', or when invoked by review-fix-loop.
The default code-driven browser path for interactive browsing work: drives any browser from code with token-efficient a11y snapshots (57% smaller via compactSnapshot), ref-based clicks, coordinate control (CUA), viewport pinning, CAPTCHA solving (reCAPTCHA, Turnstile, hCaptcha, slider, OCR), Chrome MV3 APIs (tabs/bookmarks/history/downloads/topSites), network snoop (read API JSON instead of DOM), flight-recorder trace (jsonl + HAR + screenshots), OOPIF-aware snapshots, dialog policy, human handoff for login/OTP, device emulation, request routes, stealth via CloakBrowser as the default owned engine with zero exposed CDP ports, and an attached engine that drives the user's own signed-in browser through BrowserSkill (connectBrowserSkill, bskSnapshot, one-click onboarding via bskOnboard). MUST USE for interactive browser work: scraping, blocked/WAF/JS-rendered pages, logins, the user's logged-in sites and open tabs, extension popups, form filling, screenshots, web QA, CAPTCHAs. The ulw-research browsing lane runs on ultimate-browsing, not this skill.
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Interactive cell annotation and image QC for IMC/MIBI using napari, napari-imc, Mantis Viewer, and cytomapper, covering the pixels-to-cell-table bridge, overlaying masks to catch segmentation/spillover artifacts, inter-annotator variability as the accuracy ceiling, contrast-as-threshold, and building class-balanced ground-truth label sets. Use when manually labeling cells, generating training data for a classifier, QC-ing segmentation on the image, confirming clusters are spatially real, or choosing an annotation viewer.
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Creates sashimi-style plots showing RNA-seq read coverage and splice junction counts using ggsashimi (general-purpose, condition-grouped overlays), rmats2sashimiplot (rMATS-output-aware), MAJIQ-VOILA (LSV posteriors interactive HTML), leafviz (leafcutter clusters Shiny), Jutils (tool-agnostic heatmaps and sashimi for rMATS/leafcutter/SUPPA2/MAJIQ output), or pyGenomeTracks (multi-track publication figures). Tool choice depends on the upstream differential-splicing tool's output format and the publication vs interactive use case. Use when visualizing specific splicing events, validating differential splicing calls, or producing publication-quality figures.
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Create visual designs, graphics, and layouts using HTML Canvas API or design tools for data visualization, graphics, animations, and interactive visual content. Use when creating data visualizations, building interactive graphics, implementing drawing tools, creating charts and diagrams, building game graphics, implementing image manipulation, or creating dynamic visual content.
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Interactive cell annotation and image QC for IMC/MIBI using napari, napari-imc, Mantis Viewer, and cytomapper, covering the pixels-to-cell-table bridge, overlaying masks to catch segmentation/spillover artifacts, inter-annotator variability as the accuracy ceiling, contrast-as-threshold, and building class-balanced ground-truth label sets. Use when manually labeling cells, generating training data for a classifier, QC-ing segmentation on the image, confirming clusters are spatially real, or choosing an annotation viewer.
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Creates sashimi-style plots showing RNA-seq read coverage and splice junction counts using ggsashimi (general-purpose, condition-grouped overlays), rmats2sashimiplot (rMATS-output-aware), MAJIQ-VOILA (LSV posteriors interactive HTML), leafviz (leafcutter clusters Shiny), Jutils (tool-agnostic heatmaps and sashimi for rMATS/leafcutter/SUPPA2/MAJIQ output), or pyGenomeTracks (multi-track publication figures). Tool choice depends on the upstream differential-splicing tool's output format and the publication vs interactive use case. Use when visualizing specific splicing events, validating differential splicing calls, or producing publication-quality figures.
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Build a LiveAvatar integration end-to-end — assesses the user's existing stack, recommends the optimal path, and guides implementation. Use when: (1) Building a new LiveAvatar integration, (2) Adding a real-time avatar to an app or site, (3) Connecting LiveAvatar to an existing AI pipeline, (4) User mentions LiveAvatar, real-time avatar, interactive avatar, conversational avatar, or lip-sync avatar, (5) Deciding between Embed, FULL Mode, and LITE Mode, (6) Migrating from HeyGen Interactive Avatar to LiveAvatar.
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Enables Claude Code to collaborate with OpenAI Codex CLI on Windows. Use this skill when the user wants to get a second opinion from Codex, compare approaches between Claude and Codex, or leverage both AI assistants for collaborative problem-solving. This skill supports both non-interactive mode (automatic response retrieval) and interactive mode (visual pane splitting with tmux).
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3D web graphics with Three.js (WebGL/WebGPU). Capabilities: scenes, cameras, geometries, materials, lights, animations, model loading (GLTF/FBX), PBR materials, shadows, post-processing (bloom, SSAO, SSR), custom shaders, instancing, LOD, physics, VR/XR. Actions: create, build, animate, render 3D scenes/models. Keywords: Three.js, WebGL, WebGPU, 3D graphics, scene, camera, geometry, material, light, animation, GLTF, FBX, OrbitControls, PBR, shadow mapping, post-processing, bloom, SSAO, shader, instancing, LOD, WebXR, VR, AR, product configurator, data visualization, architectural walkthrough, interactive 3D, canvas. Use when: creating 3D visualizations, building WebGL/WebGPU apps, loading 3D models, adding animations, implementing VR/XR, creating interactive graphics, building product configurators.
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p5.js sketches: gen art, shaders, interactive, 3D.
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Gather phase context through adaptive questioning before planning. Use --auto to skip interactive questions (the agent picks recommended defaults). Use --chain for interactive discuss followed by automatic plan+execute. Use --power for bulk question generation into a file-based UI (answer at your own pace).
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Use when building CLI tools, implementing argument parsing, or adding interactive prompts. Invoke for CLI design, argument parsing, interactive prompts, progress indicators, shell completions.
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OpenClawのGatewayや設定、認証情報の参照、チャネル、ポートの不具合を読み取り専用の確認で調べ、根拠付きの診断結果と次の対応を整理するスキル。
OpenClawのチャット接続を設定し、実際のテスト送信で届くか確認します。トークンを露出させず、既存のアクセス制限を守りながら接続の問題も調べます。
Slackの返信を見出しや表、ボタン、選択メニューで整理し、結果の確認や次の操作につなげます。Slackアプリ向けのBlock Kit JSONの作成・検証も扱います。
OpenClawのリリース候補を人が試すために、隔離コピーなどの検証環境を準備し、テストの進行とフィードバック整理を支援します。公開前の報告確認も扱います。
1Password CLIの導入と認証を確認し、保存したパスワードやAPIキーをコマンドや設定へ渡します。デスクトップ連携やサービスアカウントにも対応します。
OpenClawにモデル提供サービスを追加し、実際の応答まで確認するスキル。認証情報は環境変数やファイルへの参照で扱い、設定の検証と結果報告も進めます。
処理の流れや状態変化を試すHTML、または複数の画面案を切り替える試作品を作り、操作しながら設計上の疑問を確かめ、判断を記録するスキル。
学ぶ目的やこれまでの理解に合わせて、短い対話型レッスンと復習用資料を作るスキル。学習記録を残し、複数回のセッションにわたる学びを支えます。