视频剪辑、缩略图、漫画、音频（3219 个）
Drive ffmpeg through the media_run tool as an argv array - remux instead of re-encode, map streams explicitly, trim at keyframes, scale and crop, extract audio and frames, and build GIFs, contact sheets and concatenations. Covers the flags this pack injects, reading a failure from its exit code and last log lines, and the version-dependent spellings to hedge.
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動画ファイルから文字起こしと議事録を自動生成。Argument hint: [動画パス] --date [YYYY-MM-DD] --attendees [参加者]
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yt-dlpを使用した動画ダウンロードの専門スキル。YouTube、ニコニコ動画、Twitter/X、TikTok等1000以上のサイトから動画・音声・字幕をダウンロード。フォーマット選択、プレイリスト処理、メタデータ抽出を効率的に支援。Use when downloading videos, extracting audio, getting subtitles, or fetching metadata from YouTube and other video sites.
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Unified document optimization skill that chains docling-converter, imagemagick-expert, and markdown-to-pdf. Automatically detects input format, applies appropriate conversion pipeline, optimizes embedded images, and produces web/print-ready output with configurable quality presets. Use when converting documents through multi-step pipelines, optimizing PDF images, creating print-ready documents from various sources, or batch processing documents with image optimization.
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SoX（Sound eXchange）を使用した音声処理の専門スキル。音声ファイルの変換、編集、エフェクト適用を効率的に支援。フォーマット変換（WAV/MP3/FLAC/OGG/AIFF等）、音声編集（トリム、結合、分割、フェード）、エフェクト（ノイズ除去、ノーマライズ、EQ、リバーブ、コンプレッサー）、分析（soxi、stat、spectrogram）など幅広い操作をカバー。Use when converting audio formats, applying audio effects, trimming/splitting audio files, normalizing volume, removing noise, generating spectrograms, or processing audio for podcasts/music production.
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ImageMagick CLIを使用した画像処理の専門家スキル。フォーマット変換、リサイズ、トリミング、回転、フィルタ適用、アニメーションGIF作成、PDF処理、バッチ処理を支援。Use when processing images via CLI, converting formats, resizing, cropping, applying filters, creating animations, or batch processing images.
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FFmpegを使用したマルチメディア処理の専門スキル。動画・音声の変換、編集、最適化を効率的に支援。フォーマット変換、コーデック選択、フィルタ適用、ストリーミング準備、ハードウェアアクセラレーションなど幅広い操作をカバー。Use when converting video/audio formats, transcoding codecs, trimming/cutting media, creating GIFs, extracting audio, adding watermarks, preparing for streaming (HLS/DASH), or optimizing media files for web/mobile.
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docling CLIを使用したドキュメント変換スキル。PDF、DOCX、PPTX、HTML、画像、Excel等のあらゆるドキュメントをMarkdown、JSON、YAML、HTML、テキストに変換。OCR対応で画像内テキストも抽出可能。Use when converting documents to Markdown or other formats, extracting text from PDFs, processing scanned documents with OCR, or converting office documents. Argument hint: [file_path] [--to md|json|yaml|html|text] [--ocr-lang ja] [--output output_dir]
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Audit and convert images to WebP format. Checks public/assets/ for PNG/JPG files, verifies <img> tags have width/height, and generates cwebp conversion commands.
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確定した長文投稿パターンAから X 5:2 と note 1280x670 の標準サムネイル2種を作りたいとき、明示指定で冒頭図解も追加したいときに使う。
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トリアージで影響ありと判定された spec-drift issue の rubric/schema/template を同期したいとき、propose(read-only)で最小 Edit 差分と pre-image hash を提案し apply で監査 PASS と明示承認後に allowlist 対象だけを適用したいときに使う。
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北原さんのYouTube動画からナレッジを生成したいとき、URL単発・厳格全量・scheduler無人差分のいずれかで文字起こしを取り込み根拠付き依存グラフまで更新したいときに使う。
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証憑（画像/PDF）の読み取りから証憑登録・自動仕訳（承認待ち）までの手順
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画像にグリッド線と座標ラベルを描く。画像全体だと気が散るとき、注目して見るための道具。
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画像の一部を切り出す。全体から注目したい場所だけを取り出して、そこに集中するための道具。
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非同期で声を出す。テキストを音声合成してスピーカーから再生する。
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吉里吉里Z (kirikiri Z) 本体クラス API のリファレンス。TJS2 で吉里吉里Z 上のスクリプトを書く、レビューする、デバッグするときに使う。Layer / Window / Bitmap / System / Storages / Font / Plugins / Timer / Debug / AsyncTrigger / Scripts / BinaryStream / Matrix32 / Matrix44 / Rect / ImageFunction のコア API、サウンド系 (WaveSoundBuffer / SoundBuffer / VideoOverlay)、DrawDevice (BasicDrawDevice / SDLDrawDevice / OGLDrawDevice / GPUDrawDevice / NullDrawDevice)、OpenGL 描画系 (Canvas / Texture / ShaderProgram / Offscreen / VertexBinder / VertexBuffer)、および主要プラグイン提供クラス (HttpRequest / GdiPlus.* / WIN32Dialog / CSVParser / LineParser / Process / Pad / MenuItem / Unzip / Zip / PSD / SimpleHTTPServer) を網羅。**呼び出されたら必ず「共通パターン」と「クロスカッティング概念」を確認し、必要な詳細クラスは doc/reference/*.md を Read しに行くこと。** TJS2 言語そのものや組み込みクラス (Array / Dictionary / Math 等) は別 skill (`tjs2`) を参照。エンジン内部構造 (C++ 実装、レンダリングパイプライン詳細) は対象外。
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Add image vision to NanoClaw agents. Resizes and processes WhatsApp image attachments, then sends them to Claude as multimodal content blocks.
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Quick one-shot lookup over Ahmad's OpenMark bookmark knowledge graph (15k+ items from Edge, LinkedIn, YouTube, Raindrop). Use whenever Ahmad asks "find my bookmarks on X", "what did I save about X", "anything in OpenMark about X", or any single-topic search where he wants results in under 10 seconds. NOT for newsletter drafting or deep research — for those use openmark-deep-research or openmark-newsletter. Triggers on "find my", "what did I save", "openmark", "my bookmarks", "search bookmarks".
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Find niches, topics, audiences, products, channels, and content angles via deep web search. Use whenever Ahmad says "find me a niche", "hunt niches in X", "what's an underserved audience for Y", "find similar sites/videos to <example>", "research the X market", "what are people building in Y space", "/niche-hunter X", or any phrasing that asks for niche / market / topic / audience / product / channel discovery across the open web. Trusts domain + keyword search; chains web_search → web_fetch / web_extract / web_crawl + reddit_search + search_youtube + github_repo_intel. NEVER uses awesome-list shortcuts. Output shape is FLEXIBLE — list, table, report, suggestions, or normal prose — picked from how Ahmad phrased the ask.
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知らない分野にキャッチアップするとき、汎用的な言葉から界隈の用語・中心の人・場（学会・雑誌・個人ブログ・動画・リポジトリ・一覧）を特定し、 引用・リンク・著者を芋づる式にたどって、当たりの原文（論文も個人の記事や動画の字幕も）を要約せずそのまま ~/.local/share/imozuru/<話題>/sources/（リポジトリの作業のための調べものは <repo>/.tmp/docs/research/<話題>/sources/）に落とす。 周ごとに地図（map.md）を育て、要る主張の全部に原文が付くか飽和したら止める。 見張りのモードでは、地図の場（Qiita・Zenn のタグ、note、YouTube、ブログ、arXiv）の新着を RSS で引いて原文の冒頭つきで並べる。 以下で使用:「芋づる式に調べて」「この分野をキャッチアップしたい」「界隈の用語と人から掘って」 「論文とか先行研究を漁って」「既存の技術を真似したいから元ネタを探して」「上手い人のやり方を集めて」「原文で落として」「/imozuru」 「〇〇って研究あるの？原典ほしい」「全然わからないから流れを掘って」「どういう界隈でどう呼ばれてるか知りたい」 「〇〇の新着見て」「今週の〇〇の記事まとめて」「キャッチアップ」「/imozuru watch」 "dig into this field", "find the canonical papers on X", "literature dive", "what's new in X this week"。 以下には使用しない: 答えが1つの事実の確認（年・有無だけ・仕様1つ → そのまま検索）／ 手元の PC の中の資料を探す／読んだ資料の要約や解説を書く。
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Elite mobile app image-generation skill for creating premium, app-native screen concepts and flows. Designed for iOS, Android, and cross-platform mobile products. Prioritizes clean hierarchy, comfortably readable text, strong multi-screen consistency, controlled color palettes, non-generic creative direction, textured surfaces, image-led composition, tasteful custom iconography, and clean phone mockup framing. By default, screens should be shown inside a subtle premium iPhone or similar phone mockup with a visible frame, while the main focus stays on the app content itself. This skill generates images only. It does not write code.
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Elite website image-to-code skill for Codex. For visually important web tasks, it must first generate the design image(s) itself, deeply analyze them, then implement the website to match them as closely as possible. In Codex, it must prefer large, readable, section-specific images instead of tiny compressed boards, generate fresh standalone images for sections or detail views instead of cropping old ones, avoid lazy under-generation, avoid cards-inside-cards-inside-cards UI, and keep the hero clean, spacious, readable, and visible on a small laptop.
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