並行して進められる大きな目標を、範囲の明確な作業に分割するスキル。既存のエージェントや作業ツリーの仕組みで実行し、結果の統合と検証まで進めます。
- 大きな目標を並行作業に分けたいとき
- 複数エージェントの作業調整
- 作業ツリーを分けて進めたいとき
テーマや資料から話し言葉の台本を作り、承認後に音声を合成してMP3にまとめるスキル。ポッドキャストや音声ブリーフィングを作り、長さと保存先を報告します。
Turn research into a spoken podcast — script, synthesize, stitch. Use when: podcast, generate a podcast, audio briefing, narrate, or turn this into audio.
テーマや資料、ブリーフィングをもとに、調査から台本作成、音声合成、MP3への結合まで進めます。台本は話し言葉で作り、音声1分あたり約150語を目安にします。音声は2分未満の区間ごとに生成してつなぎ合わせ、完成後に再生時間、区間数、出力ファイルの保存先を報告します。
調べた内容をポッドキャストにしたいときや、文書の内容を耳で聞ける音声にまとめたいときに向いています。テーマや資料から音声を仕上げるまで、一連の制作を依頼できます。合成前に台本の確認が入るため、話す内容を承認してから音声制作へ進められます。
音声合成には tts スキル、音声の結合には ffmpeg が必要です。ffmpeg が見つからない場合は、その旨を明示します。承認済みの台本を超える内容は合成せず、実在する人物の声の複製も行いません。完成した音声の公開やアップロードは対象外です。
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。
Producing a spoken-audio episode from a topic, document set, or briefing — the full pipeline from research to an mp3.
Requires ffmpeg for stitching (brew install ffmpeg, apt install ffmpeg). Voices come from the tts skill. Fail loud when ffmpeg is missing.
tts; keep segments under 2 minutes each.ffmpeg -f concat -safe 0 -i segments.txt -codec:a libmp3lame out.mp3.tts non-goals).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
並行して進められる大きな目標を、範囲の明確な作業に分割するスキル。既存のエージェントや作業ツリーの仕組みで実行し、結果の統合と検証まで進めます。
設計や実装、説明、デバッグの複数案を独立に作り、共通の評価基準で比較します。コード案は作業場所を分けて検証し、採用候補と判断の根拠を提示するスキルです。
Codewhaleのリリース前に、テスト・ビルド・バージョン整合性を順に点検し、端末画面の手動確認項目と実施結果を整理して、完了判断の根拠を残します。
登録済みのコンピューターで、デスクトップアプリや独立したブラウザーを操作します。画面の状態を読み取り、入力やクリックの結果を確認しながら作業を進めるスキルです。
Codewhaleの開発参加時に、手元のブランチと同期状況、ビルド、CIと同じ検証を確認するスキル。ローカルの履歴と変更履歴から更新内容も提示します。
Codewhaleの変更を実製品で確かめるため、ビルド元の識別情報を付けた実行ファイルの作成・インストールから、実際の端末での動作確認と記録まで進めるスキル。