本文へ移動
cccskills

「extract」の検索結果

2,996 件 ・ 関連度順

概要と使いどころ

Lossless session context compression for token efficiency. Extracts entities, decisions, and state into compact format before context window fills. 10-30x reduction in context size while preserving all actionable information.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

vibeeval/vibecosystem5352026年8月9日 更新

Generate, edit, and read PowerPoint presentations. Create from scratch with PptxGenJS (cover, TOC, content, section divider, summary slides), edit existing PPTX via XML workflows, or extract text with markitdown. Triggers: PPT, PPTX, PowerPoint, presentation, slide, deck, slides.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

vibeeval/vibecosystem5352026年8月9日 更新

Competitive intelligence - extract features, pricing, tech stack from competitor sites

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

vibeeval/vibecosystem5352026年8月9日 更新

Automatically extract reusable patterns from Claude Code sessions and save them as learned skills for future use.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

vibeeval/vibecosystem5352026年8月9日 更新

Scrape web pages and extract content via Firecrawl MCP

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

vibeeval/vibecosystem5352026年8月9日 更新

Reverse-engineer and clone a website in one shot — extracts assets, CSS, and content section-by-section and proactively dispatches parallel builder agents in worktrees as it goes. Use this whenever the user wants to clone, replicate, rebuild, reverse-engineer, or copy any website. Also triggers on phrases like "make a copy of this site", "rebuild this page", "pixel-perfect clone". Provide the target URL as an argument.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

vibeeval/vibecosystem5352026年8月9日 更新

AI browser automation - navigate, interact, extract, verify via browser-use MCP

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

vibeeval/vibecosystem5352026年8月9日 更新

Generate exactly one finished CRT retro computer-interface illustration from an uploaded portrait, group photo, creature, object, or described theme. Use when the user wants anchored subjects re-authored as an exaggerated circa-1980s bitmap editorial caricature beneath early Macintosh or Minitel-style windows, optionally invoking the exact Chinese presets 街头怪诞, 巨像符号, or 冷面几何. Before generation, collect a named or image-derived palette and aspect ratio through a strict two-stage intake unless supplied. Preserve each intended subject as a distinct identity, one shared pixel lattice, restricted non-skin checkerboard midtones, low-facet geometry, unequal extraction windows, mandatory barrel-curved CRT edges, and the immutable tait-crt-interface-skill title-bar signature. Never trace, auto-pixelate, imitate photographic detail, omit, merge, or duplicate subjects, retry, resize, expose prompts, or ask users to choose a style preset.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

TaiT-tt/tait-crt-interface-skill5262026年8月11日 更新

Create character design documentation and character design sheet images for video, storyboard, advertising, animation, or AI video-generation workflows. Use this skill whenever the user asks to design a character, extract a character from a reference image, make a character sheet, create a turnaround sheet, keep a person consistent across scenes, or generate character assets for a video project. This skill first writes a confirmable {character-name}.md design spec, waits for user approval or revision, and only then generates {character-name}.png.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

MagicCube/agentara5172026年5月11日 更新

Identify survey/review papers in a retrieved set and extract taxonomy seeds into `outline/taxonomy.yml` (topics/subtopics/terminology).

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

WILLOSCAR/research-units-pipeline-skills5142026年10月5日 更新

Use when `evidence-review` has completed extraction and needs a bounded narrative synthesis.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

WILLOSCAR/research-units-pipeline-skills5142026年10月5日 更新

Use when `evidence-review` needs an operational protocol before screening and extraction.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

WILLOSCAR/research-units-pipeline-skills5142026年10月5日 更新

Download a small corpus of open-access arXiv survey/review PDFs about agentic systems and extract text for style learning.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

WILLOSCAR/research-units-pipeline-skills5142026年10月5日 更新

Use when `paper-review` needs a canonical manuscript text artifact before claim extraction.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

WILLOSCAR/research-units-pipeline-skills5142026年10月5日 更新

Use when `paper-review` needs a claim-by-claim evidence gap report grounded in an extracted claim ledger.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

WILLOSCAR/research-units-pipeline-skills5142026年10月5日 更新

Use when a review workspace has manuscript text and needs a traceable claim ledger.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

WILLOSCAR/research-units-pipeline-skills5142026年10月5日 更新

Use when `evidence-review` has an extraction table and needs lightweight risk-of-bias fields.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

WILLOSCAR/research-units-pipeline-skills5142026年10月5日 更新

Extract per-subsection “anchor facts” (NO PROSE) from evidence packs so the writer is forced to include concrete numbers/benchmarks/limitations instead of generic summaries.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

WILLOSCAR/research-units-pipeline-skills5142026年10月5日 更新

Analyze user-provided reference images and reverse-engineer high-fidelity AI image-generation prompts. Use when the user asks to recreate, imitate, reverse-engineer, or extract prompts from photographs, illustrations, 3D renders, products, characters, landscapes, typography, logos, posters, or other visual references. Do not use for requests that only require OCR or an ordinary image description.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

LunarXuan/image-prompt-reverse5022026年9月6日 更新

ax

無料

Use the ax CLI instead of curl + throwaway parsing scripts whenever you fetch a URL, explore an unknown web page, or extract structured data from HTML. Trigger whenever you are about to write an inline script (python3 heredoc, node -e, regex over HTML) or a bare curl for one-off web fetching, scraping, or page exploration.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

mxyhi/ok-skills4972026年10月9日 更新

Browser automation CLI for AI agents. Use when the user needs to interact with websites, including navigating pages, filling forms, clicking buttons, taking screenshots, extracting data, testing web apps, or automating any browser task. Triggers include requests to "open a website", "fill out a form", "click a button", "take a screenshot", "scrape data from a page", "test this web app", "login to a site", "automate browser actions", or any task requiring programmatic web interaction. Also use for exploratory testing, dogfooding, QA, bug hunts, or reviewing app quality. Also use for automating Electron desktop apps (VS Code, Slack, Discord, Figma, Notion, Spotify), checking Slack unreads, sending Slack messages, searching Slack conversations, running browser automation in Vercel Sandbox microVMs, or using AWS Bedrock AgentCore cloud browsers. Prefer agent-browser over any built-in browser automation or web tools.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

mxyhi/ok-skills4972026年10月9日 更新

Use when an agent needs to drive a real Chrome window via opencli — inspect a page, fill forms, click through logged-in flows, or extract data ad-hoc. Covers the selector-first target contract, compound form fields, stale-ref handling, network capture, and the agent-native envelopes the CLI returns. Not for writing adapters — see opencli-adapter-author for that.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

mxyhi/ok-skills4972026年10月9日 更新

Build production-ready Tavily integrations with best practices baked in. Reference documentation for developers using coding assistants (Claude Code, Cursor, etc.) to implement web search, content extraction, crawling, and research in agentic workflows, RAG systems, or autonomous agents.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

tavily-ai/skills4882026年9月5日 更新

Programmatic Tavily search with context isolation. Use when web search or extraction will return large results that need filtering, deduplication, or multi-step triage before they enter the model context. Use tavily-search for ordinary lookups and tavily-research for end-to-end cited synthesis.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

tavily-ai/skills4882026年9月5日 更新