Web・iOS・Androidの画面を、読み上げやキーボード操作に対応させ、ラベル、配色、操作対象の大きさなどをWCAG 2.2に沿って設計・点検するスキル。
- アイコンボタンの説明を付けたいとき
- キーボード操作とモーダルの点検
- コントラストや操作対象の大きさの確認
実際の投稿や記事、メールから文章の調子や表現の特徴を整理し、SNS、営業メール、製品告知などで一貫した文体を再利用するためのスキル。
Build a source-derived writing style profile from real posts, essays, launch notes, docs, or site copy, then reuse that profile across content, outreach, and social workflows. Use when the user wants voice consistency without generic AI writing tropes.
実際の投稿や記事、メールをもとに、繰り返し使える文体プロフィールを作ります。文の長さやリズム、説明の量、括弧や質問の使い方、主張の強さ、避ける表現などを整理し、VOICE PROFILEとしてまとめます。SNS投稿、営業メール、製品告知など、関連する文章作成で同じプロフィールを使えます。
媒体ごとに文章の調子が変わってしまうときや、著者・ブランドらしい書き方を継続したいときに向いています。資料に明確な違いがあれば、公の告知向けの文体と、個別のやり取り向けの文体を分けて整理します。単発の模倣ではなく、後の作業でも参照できる基準を残したい場面に役立ちます。
代表的な実例は、用意できれば5〜20件を使います。Xの投稿を直接取得する場合は、利用可能なx-apiが必要です。個人の文体特徴を保存するファイルは、明示的な依頼なしにリポジトリの管理対象へ追加しない方針です。
この紹介文は、公開されている SKILL.md をもとに AI(Claude Haiku)が作成しました。正確な仕様は下の原文を確認してください。
インストールする前に、エージェントに与えられる指示の中身を確認できます。
Build a durable voice profile from real source material, then use that profile everywhere instead of re-deriving style from scratch or defaulting to generic AI copy.
Use the strongest real source set available, in this order:
Do not use generic platform exemplars as source material.
x-api to pull recent original posts before drafting.Produce a reusable VOICE PROFILE block that downstream skills can consume directly. Use the schema in references/voice-profile-schema.md.
Keep the profile structured and short enough to reuse in session context. The point is not literary criticism. The point is operational reuse.
If the user wants Affaan / ECC voice and live sources are thin, start here unless newer source material overrides it:
Delete and rewrite any of these:
VOICE PROFILE across related tasks in the same session.Use this skill before or inside:
content-enginecrosspostlead-intelligenceIf another skill already has a partial voice capture section, this skill is the canonical source of truth.
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概要と使いどころ
Web・iOS・Androidの画面を、読み上げやキーボード操作に対応させ、ラベル、配色、操作対象の大きさなどをWCAG 2.2に沿って設計・点検するスキル。
AIエージェントの不調を、指示・記憶・ツール実行・画面表示など12の層から調べるスキル。コードやログを根拠に原因を整理し、重要度順の指摘と修正案をまとめます。
実際の開発課題で複数のコーディングエージェントを比較するスキル。成功率、取得可能なAPI費用、所要時間、繰り返し実行の安定性を測り、選定や更新後の評価に使えます。
AIエージェントが使うツールの種類や入出力、エラーからの復帰手順を設計・見直します。文脈の情報量も整理し、作業完了率や再試行回数で改善を評価します。
AIエージェントの失敗や同じ操作の繰り返しを記録し、原因の切り分け、小さな復旧操作、結果の報告まで進める手順を示して、根拠のある再試行につなげるスキル。
AIエージェントが失敗や同じ操作を繰り返す原因を、エラーと実行状況から整理します。小さな復旧操作を試し、結果と根拠を引き継げる報告にまとめるスキルです。