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
製品や新機能の発売に向け、顧客・競合調査から訴求方針、LP、メール、SNS、広告、短尺動画の原稿と投稿予定を組み立てるスキル。媒体間の表現や主張も点検します。
End-to-end marketing campaign planning and execution. Covers audience research, positioning, campaign angle definition, landing page copy, email sequences, social posts, ad copy, short-form video scripts, and content calendars. Use as the orchestration layer for multi-channel product launches. Use when planning or executing a multi-channel product launch, or producing landing page, email, social, or ad copy.
製品や新機能の発売に向けて、顧客・競合調査から各媒体の原稿制作、公開日程の整理までを進めます。誰にどんな価値を届けるかと訴求の切り口を先に定め、LP、段階的に送るメール、LinkedInとXの投稿、短尺動画の台本、広告文を作ります。最後に、媒体ごとの表現や主張がそろっているかを点検します。
一つの製品概要から複数媒体の原稿をそろえたい担当者に向いています。投稿を単純に使い回さず、各媒体に合う形式で作りたいときにも使えます。日別の公開予定には、媒体、コンテンツの種類、タイミング、先に必要な作業をまとめます。公開前のレビューでは、読み手に促す行動、根拠のある主張、語り口の一貫性を確認します。
原稿制作の前に、製品の位置付けと訴求の切り口を承認する流れです。調査にはmarket-research、語り口の整理にはbrand-voice、SNS制作にはcontent-engineを使う構成が示されています。
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。
Plan and execute launch campaigns that convert — not just campaigns that ship.
Use market-research to:
Deliverable: a short research brief (audience profile + competitive summary + key insights).
Produce:
brand-voice for durable, session-reusable voice capture)Do not write any copy until positioning and angle are approved.
Produce in this order — each layer informs the next:
content-engine; LinkedIn and X are different formats, not the same copy resized)Gate every deliverable:
A full campaign delivers:
Before delivering any piece:
Delete and rewrite any:
brand-voice — source-derived voice capture (run before content production)content-engine — platform-native content productioncrosspost — multi-platform distributionmarket-research — audience and competitive intelligenceseo — on-page optimisation for landing page copyまだレビューはありません。使ってみた感想をお寄せください。
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。