複数のアプリやMCPホストからブランド画像・動画を生成、調整、書き出し、挿入する作業を支援します。ライブラリ選択や修正依頼も扱います。
- スライド用のブランド画像を作りたいとき
- 既存素材をフィードバックに合わせて直したいとき
- 動画素材を生成して書き出したいとき
会話から訂正や好み、作業上の注意点などを拾い、今後に役立つ学びとして`docs/learnings.md`へ保存します。
Extract key learnings from the current chat thread and save them to docs/learnings.md. Use this skill when the user types "/learn" or asks to save learnings from the conversation.
実行スコア 未検証
インストール方法を見る会話全体を振り返り、今後の作業で再利用できる訂正、利用者の好み、データの対応関係、作業手順の知見、見落としやすい注意点を抽出して、docs/learnings.mdに保存します。学びは「何をするか」が分かる簡潔な単位にまとめ、既存の項目と重複しないよう、保存前にファイルの内容を確認します。通常はカテゴリ、知見、出典を含む形式で記録し、複数行にわたる複雑な内容にはMarkdown形式を使います。保存後は、何を記録したかを利用者に伝えます。
会話中に伝えた好みや訂正を、次回以降の作業でも参照できるよう残したいときに向いています。顧客データの対応関係、よく使うクエリの注意点、作業時に確認すべきことなど、繰り返し役立つ情報の整理にも使えます。
保存にはPOST /api/learn、既存内容の確認にはGET /api/learnを使います。カテゴリはdocs/learnings.mdにある見出しから選び、当てはまる見出しがない場合はOtherを使います。
この紹介文は、公開されている SKILL.md をもとに AI(OpenAI Codex)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。
/learn in chatPOST /api/learnPOST /api/learnAppends a structured entry to docs/learnings.md.
Structured entry (preferred for individual learnings):
{
"category": "User Preferences",
"insight": "Always filter out internal team emails when showing customer-specific activity",
"source": "User correction during customer dashboard session"
}
Raw markdown (for complex multi-line entries):
{
"rawMarkdown": "### Customer Data\n\n**Example Corp** org ID: `example-org-id`. Primary contact: jane@example.com."
}
GET /api/learnReturns the current contents of docs/learnings.md as { content: string }.
Use one of the existing section headers from docs/learnings.md:
Agent Behavior RulesCustomer DataUser PreferencesUI PatternsDashboard Data Fetching PatternReusable ScriptsCross-Referencing Customers Across ServicesUse Other if none fit — the learning will be appended at the end of the file.
When reviewing a thread, focus on:
| Signal | Example |
|---|---|
| User corrections | "No, that metric should use signup not sign_up" |
| Data source mappings | "Example Corp org IDs are X, Y, Z" |
| Query patterns | "Always join on dim_hs_contacts for customer lookups" |
| Preferences | "I prefer stacked bar charts for per-user breakdowns" |
| Gotchas | "The data column is JSON — use JSON_VALUE() to extract" |
| Workflow insights | "Check Grafana before looking at code for incidents" |
Skip obvious or trivial observations. Each learning should be actionable — what to do, what not to do, and why.
User types /learn. Agent responds:
POST /api/learn:
POST /api/learn
{ "category": "Customer Data", "insight": "Example Corp org ID is `example-org-id`", "source": "Thread with Steve" }
Saved 3 learnings to
docs/learnings.md:
- Customer Data: Example Corp org ID is
example-org-id- User Preferences: Use dark theme for all exported charts
- Agent Behavior Rules: Always check Sentry before investigating code for error spikes
docs/learnings.md first to avoid duplicating existing entriessource field is optional but helpful for traceability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。
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複数のアプリやMCPホストからブランド画像・動画を生成、調整、書き出し、挿入する作業を支援します。ライブラリ選択や修正依頼も扱います。
特定の顧客企業について、契約と製品利用の数値を照らし合わせ、根拠や不足情報を明記した健全性レポートをまとめます。
アプリの操作をエージェントと画面の両方から呼び出せるアクションとして実装し、API連携や画面のデータ取得を一貫した形で追加するスキルです。
新機能をUI・エージェント用アクション・説明資料・画面状態の4領域でそろえ、利用者とエージェントのどちらからも一貫して使えるようにするチェックリストです。
複数のデータソースを照合して、傾向や指標、根拠をまとめた分析結果を作成します。必要に応じて、再実行できるダッシュボードとして保存できます。
Analyticsの管理画面で、機能フラグの状態確認と切り替え、ダッシュボード利用状況の調査、接続先アプリのデータベース管理を行います。