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概要と使いどころ
Provides autonomous project pattern learning by analyzing the codebase to discover development conventions, architectural patterns, and coding standards, then generates project rule files in .claude/rules/. Use when user asks to "learn from project", "extract project rules", "analyze codebase conventions", "discover project patterns", or wants to auto-generate Claude Code rules for the current project.
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Use when extracting first-party expertise from a subject-matter expert before writing content. Produces a knowledge document of contrarian takes, specific examples, and surprising outcomes that AI can't fabricate.
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When the user needs to analyze, categorize, or extract actionable insights from customer feedback across multiple sources, especially feature requests.
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When the user has raw customer interview transcripts, survey responses, support tickets, or other qualitative data and needs to extract actionable insights.
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PDF processing for construction documents: RFIs, submittals, specifications, drawing packages. Extract data, merge packages, fill forms.
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Automatically extract patterns, best practices, and reusable knowledge from construction automation sessions to improve future performance.
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Curated few-shot examples for construction AI tasks: classification, extraction, analysis. Domain-specific examples for improved LLM performance.
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Extract quantities from BIM/CAD data for cost estimation. Group by type, level, zone. Generate QTO reports.
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Extract structured data from construction PDFs. Convert specifications, BOMs, schedules, and reports from PDF to Excel/CSV/JSON. Use OCR for scanned documents and pdfplumber for native PDFs.
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Analyze construction drawings to extract dimensions, annotations, symbols, and metadata. Support quantity takeoff and design review automation.
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Convert CAD/BIM files to structured data. Extract element data from Revit, IFC, DWG, DGN files.
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Extract data from construction images using AI Vision. Analyze site photos, scanned documents, drawings.
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Build automated ETL (Extract-Transform-Load) pipelines for construction data. Process PDFs, Excel, BIM exports. Generate reports, dashboards, and integrate with other systems. Orchestrate with Airflow or n8n.
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Generate Quantity Take-Off (QTO) reports from BIM/CAD data. Extract volumes, areas, counts by category. Group elements, apply calculation rules, and create cost estimates automatically.
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Automate construction data processing using LLM (ChatGPT, Claude, LLaMA). Generate Python/Pandas scripts, extract data from documents, and create automated pipelines without deep programming knowledge.
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Extract, clean, and organize legacy construction data from archives. Migrate historical project data, cost records, and schedules into modern formats.
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Convert DGN files (v7-v8) to Excel databases. Extract elements, levels, and properties from infrastructure CAD files.
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Convert IFC files (2x3, 4x1, 4x3) to Excel databases using IfcExporter CLI. Extract BIM data, properties, and geometry without proprietary software.
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Convert AutoCAD DWG files (1983-2026) to Excel databases using DwgExporter CLI. Extract layers, blocks, attributes, and geometry data without Autodesk licenses.
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Convert RVT/RFA files to Excel databases. Extract BIM element data, properties, and quantities.
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Build no-code/low-code automation workflows for construction using n8n. Automate data extraction, cost estimation, report generation, and system integrations without writing code.
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Automatically classify and extract information from construction documents using NLP. Categorize RFIs, submittals, change orders, specifications, and contracts.
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Databricks SQL (DBSQL) advanced features and SQL warehouse capabilities. This skill MUST be invoked when the user mentions: "DBSQL", "Databricks SQL", "SQL warehouse", "SQL scripting", "stored procedure", "CALL procedure", "materialized view", "CREATE MATERIALIZED VIEW", "pipe syntax", "|>", "geospatial", "H3", "ST_", "spatial SQL", "collation", "COLLATE", "ai_query", "ai_classify", "ai_extract", "ai_gen", "AI function", "http_request", "remote_query", "read_files", "Lakehouse Federation", "recursive CTE", "WITH RECURSIVE", "multi-statement transaction", "temp table", "temporary view", "pipe operator". SHOULD also invoke when the user asks about SQL best practices, data modeling patterns, or advanced SQL features on Databricks.
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Use Databricks built-in AI Functions (ai_classify, ai_extract, ai_summarize, ai_mask, ai_translate, ai_fix_grammar, ai_gen, ai_analyze_sentiment, ai_similarity, ai_parse_document, ai_prep_search, ai_query, ai_forecast) to add AI capabilities directly to SQL and PySpark pipelines without managing model endpoints. Also covers document parsing and building custom RAG pipelines (parse → prep_search → index → query).
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