4,054 件 ・ 関連度順
概要と使いどころ
Use to build, wire up, or debug an MCP (Model Context Protocol) server that gives Claude access to an internal API, database, or SaaS tool. Trigger when the user wants Claude to connect to their own system, asks for an MCP server, needs custom tools for Claude Code or the Claude app, or an existing server's tools are not showing up.
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。
Creates structured hiring scorecards for any role. Takes job title, requirements, and team context. Generates comprehensive scorecard with weighted scoring rubric, interview questions per competency, evaluation matrix, red/green flags, and reference check questions.
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。
Uses 1M context window to ingest an entire codebase and output a file-by-file migration plan. Supports JS to TS, React class to hooks, framework migrations, and more. Generates migration-plan.md with file inventory, dependency graph, migration order, file-by-file changes, estimated effort, and risk assessment.
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。
Use to create or clean up the CLAUDE.md (or AGENTS.md) file that tells a coding agent how to work in a repo — commands, conventions, architecture, and the traps. Trigger when onboarding an agent to a codebase, when the agent keeps making the same repo-specific mistake, or when the user asks for project instructions, agent rules, or a context file.
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。
Deploy a 2-layer parallel agent hierarchy for large, parallelizable work — big refactors, multi-file migrations, codebase-wide audits, bulk generation. A top-tier commander (Fable or Opus) orchestrates the swarms; the user picks a power level (Max Power / Heavy / Balanced / Economy) that sets the Opus/Sonnet/Haiku model mix per layer. Layer 1 is 3-50+ specialist agents, each with its own full context window; Layer 2 is 2+ sub-agents per member. Includes git safety, tiered sizing, a pre-deploy gate, phantom-completion checks, and multi-wave follow-up.
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。
Agent-to-Agent (A2A) communication protocol. Connect two or more Claude agents that pass messages, share context, delegate tasks, and collaborate. Implements structured handoffs, shared memory, and multi-agent conversations.
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。
プロダクトマーケティングのコンテキスト文書を作成・更新するスキル。 「マーケティングコンテキストを作成」「ポジショニングを整理」「製品情報をまとめて」等のリクエストで発動。
Detect domain from context and find appropriate team member
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。
API reference: SwiftData. Query for @Model, ModelContext, @Query, schema migrations.
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。
Builds session-scoped temporary memory palaces for extended conversations. Use when tracking state across interruptions in a multi-step project.
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。
Updates, generates, and validates tests using git-workspace context and TDD/BDD methodology. Use when code changes require new or updated test coverage.
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。
Provides review-workflow scaffolding for context, evidence, and output. Use at the start of any detailed review to ensure consistent, comparable findings.
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。
Implements hub-and-spoke lazy loading to minimize token usage in large skills. Use when building multi-module skills that need conditional on-demand loading.
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。
Probe memory/summary clarity via dual anchor questions: task progress, info gaps. Use when verifying session state or summary before handoff or compression.
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。
Compresses verbose responses by removing filler and framing to save 200-400 tokens. Use when responses feel bloated or context is filling fast.
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。
Enforces token quota management at session start with conservation and compression checks. Use at the start of every session or before large context loads.
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。
Models a business in its own language. Use when the domain has real business rules to capture.
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。
Use when a medical AI paper should be found and cited by AI search engines and RAG tools. Optimizes the title, abstract, summary box (Key Points, Research in Context), keywords, preprint, GitHub README/CITATION.cff and Hugging Face card, returning a visible pass/fail checklist.
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。
Operate Flash Linear Attention package workflows: setup, kernels, layers/models, KDA/context parallel, and benchmarking.
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。
Use when you need to design DataDesigner configs, run preview/create/validate workflows, inspect the CLI or agent context, work with plugins or MCP tools, or adapt documented recipes and integrations for synthetic dataset generation.
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。
Stack Honey onto Superpowers-style workflows (subagent-driven-development, dispatching-parallel-agents, executing-plans) and any orchestration that dispatches fresh subagents. Dispatched subagents run in isolated context and do NOT inherit the session's Honey hook, so they emit full-fat code and verbose reports. Use when you are about to dispatch implementer/reviewer/fixer/parallel subagents: it gives the exact Honey directive to paste into each dispatch prompt, with a worker variant and a reviewer variant, so the levers apply inside the subagents too — where the multiplied cost actually is.
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。
Rewrite context files terse to cut per-session tokens.
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。
Rewrite a memory or context file (CLAUDE.md, AGENTS.md, notes) into Honey-terse form to cut per-session input tokens. Backs up first.
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。
Compress-Cache-Retrieve huge repetitive array tool output before it hits context: keep a sample, cache the rest, leave a hash.
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。