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概要と使いどころ
Recommend Azure VM sizes, VM Scale Sets (VMSS), and configurations based on workload requirements, performance needs, and budget constraints. No Azure account required — uses public documentation and the Azure Retail Prices API. WHEN: recommend VM size, which VM should I use, choose Azure VM, VM ...
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This skill should be used when analyzing bug ticket data to identify quality trends, assess software quality status, and provide improvement recommendations. Use when a user provides bug lists (CSV, Excel, JSON, or Markdown format) and needs comprehensive quality analysis from a QA manager perspective. Generates statistical analysis, identifies quality hotspots, provides actionable recommendations, and produces professional Markdown reports suitable for project managers and executive leadership. Ideal for IT system development, migration, and implementation projects.
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Relentless one-question-at-a-time interview (tappable options with a recommended answer) that sharpens a requirement, business plan, project plan, proposal, or raw idea through conversation, then writes it up as a brief with a glossary and decision log. Use whenever the user wants their thinking stress-tested or pinned down before acting — trigger phrases include "grill me", "grill this", "詰めて", "詰めたい", "壁打ち", "要件を固めたい", "企画を練りたい", "計画を整理したい", "アイデアをぶつけたい", "突っ込んで", "clarify", "質問して", "何が決まってないか教えて", or when the user describes a plan/idea vaguely and asks what to do next. Do NOT use for reviewing a finished document (use a document-review skill) or when the user just wants an answer, not questions.
Audit a dataset or access rule before it joins an identity-graph build (access rules behave like datasets in NQL here). Enumerates failure modes (hub identifiers, high-degree nodes, suspicious values, over-connected identifiers), tests hypotheses in parallel, quantifies damage by rows / edges / entities, and proposes minimal filters ranked by severity. When issues are found, returns a validated `CREATE MATERIALIZED VIEW` NQL the caller can run to produce a graph-ready clean source; if the data passes, says so and recommends it unchanged. Plans and authors the clean-view NQL; does not execute it. Use when: "audit this dataset before the graph build", "find bad edges in <source>", "check identity data quality", "recommend filters for the graph build", "quantify damage from <identifier_type>", "pre-graph DQ". (narrative-identity)
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Systemneutrale Automatisierung für lösungsorientierten Community Outreach und Repo-Recommender in Foren, Reddit und Plattformen nach dem Human-in-the-Loop-Prinzip (EU AI Act konform).
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Simplified Japanese Slack GIF creator skill covering animation GIF creation with Japanese text, traditional reaction GIFs, and recommended specifications for Slack. Triggers on requests for SlackGIF作成, GIFアニメ, リアクションGIF, Slack用画像.
Analyze a project's past Codex sessions, memory files, and existing local skills to recommend the highest-value skills to create or update. Use when a user asks what skills a project needs, wants skill ideas grounded in real project history, wants an audit of current project-local skills, or wants recommendations for updating stale or incomplete skills instead of creating duplicates.
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Affiliate and sponsored content generator — create natural product review, comparison, and recommendation articles that comply with ステマ規制. Integrates compliance-checker for automatic legal safety. Supports review, comparison, and experience-based formats.
Technical research methodology with YAGNI/KISS/DRY principles. Phases: scope definition, information gathering, analysis, synthesis, recommendation. Capabilities: technology evaluation, architecture analysis, best practices research, trade-off assessment, solution design. Actions: research, analyze, evaluate, compare, recommend technical solutions. Keywords: research, technology evaluation, best practices, architecture analysis, trade-offs, scalability, security, maintainability, YAGNI, KISS, DRY, technical analysis, solution design, competitive analysis, feasibility study. Use when: researching technologies, evaluating architectures, analyzing best practices, comparing solutions, assessing technical trade-offs, planning scalable/secure systems.
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マージ前に必ず実行。静的チェック・テスト・体制レビュー（変更内容で決まる統合レビュアー＋反証型QA＋専門家最大1体、基本1サイクル）と追加テスト（test-recommendation）を実施し、通過後のみmainへのマージ・直接pushが可能。
Use when writing recommendation letters, reference letters, or award nominations for students, postdocs, or colleagues. Invoke when user mentions recommendation letter, reference, nomination, letter of support, endorsement, or needs help with strong advocacy, comparative statements, or evidence-based character assessment.
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Analyze chatmode or prompt files and recommend optimal AI models based on task complexity, required capabilities, and cost-efficiency
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Managed vector database for production AI applications. Fully managed, auto-scaling, with hybrid search (dense + sparse), metadata filtering, and namespaces. Low latency (<100ms p95). Use for production RAG, recommendation systems, or semantic search at scale. Best for serverless, managed infrastructure.
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OpenClawの脆弱性報告を、公開済みのバージョンと信頼範囲の根拠で確認し、終了・継続・影響の絞り込みを判断して、管理者向けの返信案をまとめます。
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。
仕事や暮らしの繰り返し作業を質問で掘り下げ、開始条件や人の確認、判断用の要約を整理して、実装担当が追加質問なしで作れるワークフロー仕様にするスキル。
計画やアイデアを質問で掘り下げ、決定同士の依存関係を整理します。推奨案を添えた質問を段階的に重ね、曖昧な前提や未決事項を確認して共通理解を築くスキルです。
繰り返すLLMへのAPIリクエストで、共通の指示や資料を再利用しやすく並べるスキル。キャッシュ利用量と費用、応答時間を確認し、構成の見直しを支援します。
MCP設定を読み、承認後も取得するコードが変わり得るパッケージ参照を確認するスキル。サーバーを実行せず、npm・Python・Dockerの指定を分類します。
Claudeのスキルやコマンドを棚卸しし、内容の重複、実用性、技術情報の古さを点検します。変更分だけの確認と全件レビューに対応し、改善や統合の判断材料をまとめます。
AIへの依頼文から目的や不足情報を整理し、作業範囲に合うECCのコマンドやスキルを提案します。診断と改善理由を添え、そのまま貼り付けて使える依頼文に書き直します。
開発前に製品の狙いを検証し、企画の実行判断、利用開始時のつまずき、機能の優先順位を整理します。根拠と次の行動を含む企画書やロードマップにまとめます。
GitHubの課題やプルリクエストを仕分けし、実行予定の作業をLinearにつなげて、公開状況と社内の担当・優先度・次の対応を整理するスキル。
予測市場の価格が示す確率を出典と時刻付きで調べ、取引量や結果の判定ルール、他の情報源との比較から、製品や業務の判断材料として使えるか評価するスキル。