生成AIで書いた記事・スライド・文書の「AI臭」を徹底除去するスキル。「なんかAIっぽい」「無機質」「整いすぎ」と感じる文章を人間の体温が宿る文体へ変換する。記事・スライドのリライト依頼、AI臭チェック、「もっと人間らしく書いて」という要求で積極的に使用する。
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。
AI補助で書いた文章から「生成AI感」を徹底的に取り除き、著者の声と体温が宿る文章へと変換するためのスキルです。
文章を「直す」のではなく「生き返らせる」という意識で臨んでください。
生成AIは「正確で・網羅的で・丁寧な」文章を生成します。だからこそ逆説的に、読者は即座に「AIが書いた」と感じます。
このスキルはそのパターンを体系的に検出し、著者にしか書けない表現へ置き換えます。
AI臭パターン辞典 を参照し、以下の順で文章全体を走査する。
文末・語尾チェック
構造チェック
**...**）の多用 → 本当に強調が必要な箇所のみに絞る構成チェック
診断結果として AI臭スコア（0-100） と 検出パターンのリスト を必ず出力する。
リライト例文集 を参照し、検出したパターンを一つずつ変換する。
変換の原則
語尾の多様化 変換前の語尾パターンを把握し、以下を混在させる。
ヒューマナイズチェックリスト を使い、AI臭を消した後にさらに「人間の声」を足す。
注入できる要素
注入してはいけないもの
重要: 人間味の注入は提案にとどめる。著者の実体験かどうか確認できない場合は、
「ここに[あなたの失敗談]を1行加えると一気に人間味が出ます」と提案する形にする。
変換後の文章を以下の基準で確認する。
# AI臭除去レポート
## 診断結果
AI臭スコア: [0-100] / 100（高いほどAI臭が強い）
### 検出パターン（重大度順）
1. [パターン名] — [検出箇所の抜粋] （重大度: 高/中/低）
2. ...
## リライト後の全文
[変換後の文章をそのまま出力。コピペしてすぐ使えるように]
## 変換サマリー
- [変換した主な内容を箇条書きで5点以内]
## ヒューマナイズ提案（任意）
[著者が追記できる「人間味の素材」を提案。創作はしない]
Input: 「この記事をAI臭を消してリライトしてください。[記事全文]」
Action: 4フェーズを順番に実行し、リライト後の全文と変換サマリーを出力
Input: 「この導入文、なんかAIっぽくない？ [導入文]」
Action: Phase1のスキャンのみ実施し、具体的なパターンと直し方を提示
Input: 「今書いてる段落を確認して [段落]」
Action: 即座にAI臭パターンを特定し、代替表現を提案。全文リライトはしない
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概要と使いどころ
Optimize and convert Zenn Flavored Markdown (ZFM) articles to Dev.to (Forem) compatible Markdown. Use this skill whenever the user wants to post a Zenn article to Dev.to, needs to convert markdown for cross-posting, or asks to "optimize for dev.to". It handles front matter conversion, Liquid tag embeds, KaTeX math blocks, callout transformations, and general formatting adjustments required by Dev.to.
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。
AI生成UIの没個性的パターン（AIスロップ美学）を検出・回避し、文脈に根ざした意図あるデザインを生成するためのガード。フロントエンドのUI実装、デザイン生成、コンポーネント設計、CSSスタイリング、カラーパレット選定、フォント選択、レイアウト構築を行う際に自動的に適用する。「UIを作って」「画面を実装して」「デザインして」「スタイルを当てて」「ランディングページを作って」「Webサイトを作成して」「ダッシュボードを構築して」「コンポーネントを実装して」等のUI生成タスク全般で使用する。Claude Code、Codex、GitHub Copilot、Cursor、その他AIエージェント共通で適用可能。
Marp形式プレゼンテーションの専門レビュー・評価・改善スキル。 10軸スコアリング（100点満点）で品質を定量評価し、具体的な改善コード付きで提案する。 Use when the user asks to: - Review, evaluate, or critique a Marp presentation / プレゼンをレビュー / 評価 / 添削 - Improve, polish, or upgrade existing slides / スライドを改善 / ブラッシュアップ - Check slide quality, score slides, or audit a deck / スライドの品質チェック / 採点 - "このプレゼンどう？" "スライドを見てほしい" "プレゼン資料のフィードバック" Reads .md files with Marp frontmatter, scores across 10 dimensions, and outputs a detailed review report with concrete before/after code improvements. Works as a companion to the marp-slides skill (generation → review → improvement cycle).
Create professional, visually excellent presentation slides in Marp Markdown format. Use this skill when the user asks to: - Create a presentation, slides, deck, slideshow, or プレゼン / スライド - Write or generate slides about a specific topic - Make a Marp .md file for presenting Produces complete, ready-to-render .md files with embedded custom CSS theme, narrative structure, and polished visual design. Supports Japanese and English content.
リポジトリの構造・技術スタック・機能一覧・セットアップ手順を動的に解析し、 包括的なドキュメントを自動生成するスキル。言語・フレームワーク問わず汎用的に動作する。 Use this skill whenever the user asks to: - Explain a repository / リポジトリの説明 / リポジトリの概要 - Generate a README / README生成 / README作成 - Understand project structure / プロジェクト構成を教えて / 構造を説明して - Learn how to run a project / 使い方を教えて / 動かし方 / セットアップ方法 - Get a repo overview / repo overview / explain this repo / what does this repo do - List features / 機能一覧 / このプロジェクトは何ができる？ - Onboard to a new codebase / コードベースのキャッチアップ / 新しいリポジトリに入った - "このリポジトリ何？" "プロジェクトの全体像" "how to run this project" - "コードの全体を把握したい" "ドキュメントを整備して" "技術スタックを知りたい" This skill is especially useful when joining a new project, onboarding team members, or when a repository lacks proper documentation. It works with ANY repository regardless of programming language, framework, or project type.
Create new skills, modify and improve existing skills, and measure skill performance. Use when users want to create a skill from scratch, edit, or optimize an existing skill, run evals to test a skill, benchmark skill performance with variance analysis, or optimize a skill's description for better triggering accuracy.
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