Skill一覧

外部API統合およびウェブフックの処理(HTTPエンドポイントルーティング、要求/レスポンス処理、認証、CORS設定、ウェブフック署名の検証などが含まれます)

アップロードフロー、URL経由のファイル提供、アクション生成ファイルの保存、削除、システムテーブルからのファイルメタデータアクセスを含む完全なファイル処理

バックグラウンドタスクのスケジュール機能パターン(インターバルスケジューリング、クロン式、ジョブモニタリング、再試行戦略、長期実行タスクのベストプラクティスなどが含まれます)

適切な分離、エクスポート、依存関係管理を用いて、自己完結型のConvexコンポーネントを作成、構造化、公開する方法

Convex Agentコンポーネントを用いたAIエージェントの構築(スレッド管理、ツール統合、ストリーミングレスポンス、RAGパターン、ワークフローオーケストレーションなど)

法的契約、NDA、雇用契約、SaaS条件、M&A書類を確認しましょう。不利な条件を特定し、レッドラインを提案し、市場基準と比較します。

マルチLLMによる共同ブレインストーミングと計画。ユーザーが実装計画を提示する前に、複数のAIモデル(ChatGPT、Gemini、他のLLM)への協議を明示的に依頼したり、「評議会に相談」「他のモデルに質問」「他のAIからの視点を聞く」といった条件で使います。

skills.xmlからJavaシステムのプロンプトを入力したチェックリスト文書を生成する必要がある場合、埋め込みセクションテンプレートに従って INVENTORY-SKILLS-JAVA.md を作成する際に活用してください。

埋め込みエージェントの在庫を含むチェックリスト文書を生成する必要がある場合、埋め込みテンプレートに正確に従い、プロジェクトルートで INVENTORY-AGENTS-JAVA.md を作成する必要があります。

組み込みコマンドのインベントリを含むチェックリスト文書を生成する必要がある場合は、組み込みテンプレートに正確に従い、プロジェクトのルートで INVENTORY-COMMANDS-JAVA.md を作成するのが良いでしょう。

プラグインの健康チェック(venvパッケージ、スキル登録、アルバムスラッグの衝突)を実行します。ユーザーがプラグインの健康状態を確認したり、セットアップを確認したり、スキルの欠落をトラブルシューティングしたいと依頼したときに使ってください。

歌詞の露骨な内容をスキャンし、露骨なフラグが実際の内容と一致しているかを確認します。正確なコンテンツ評価を確保するために、Sunoの生成やリリース前に使用してください。

自動ブラウザナビゲーションを用いて、無料の公開ソースから文書を検索・取得します。裁判所の提出書類、政府報告書、公的記録など、一次資料が必要な研究に利用してください。

このスキルは、ユーザーが「深い調査」「研究チーム」「包括的分析」「研究報告書」「徹底的な調査」「XとYを深く比較する」、または複数の情報源での検証を伴う総合が必要な場合に使うべきです。

1つのパケットまたは新しいバリデータコンテキストに対して明示的に選択されたAGYランタイムを使用します。

Agent Mailは、明示的に連携したライター向けのオプションのメッセージングおよびファイル予約アダプターとして使用してください。

発信者が選択したコーディングエージェントアカウントを切り替え、観察した身元を報告します。トリガー:「アカウントを切り替える」「コーディングエージェントアカウントをローテーションする」。

アルバムの進行状況ダッシュボードを構造化し、フェーズごとの完成率、ブロックアイテム、ステータス内訳を表示します。

アルバムのコンセプト、トラックリストの設計、テーマプランニングを7つの構造化されたフェーズにわたり行います。

アルバムアートワークのビジュアルコンセプトを作成し、AIアートプロンプトを生成します。コンセプトの議論のための計画中、またはすべてのトラックが最終的な作品生成後に使用されます。

Superdesignキャンバス上でフロントエンドのUI、プレゼンテーション、グラフィックを設計または再設計し、主要なAIモデルから選択できます。

コードベースを調査し、機能やシステムの動作を説明するアーキテクチャ文書を作成しましょう。

このスキルは、ユーザーが明確に「$ralph-specum-cancel」の使用を依頼した場合、またはCodexでラルフ・スペカムに執行停止やスペックの削除を明示的に依頼した場合にのみ使用してください。

スペックキットの手法を包括的に理解すること。仕様、計画、タスク、実装の各段階を含む構成駆動型の機能開発。

現在のブランチのPR上で未解決のPRレビュースレッドを一括解決します。

このスキルは、Vercel AI SDK、AI Gateway、streamText、generateText、generateObject、streamObject、ツール呼び出し、またはAI SDKプロバイダーを扱う際に活用すべきです。

現在の支部のPRで未解決のPRレビュースレッドをすべて体系的に処理し、各コメントを分析し、要求されたコード変更(必要ならテスト付き)を行い、コミットし、必要に応じて返信と解決を行います。

rsconnect-pythonまたはR rsconnectパッケージを使って、Posit ConnectサーバーにPythonおよびRコンテンツをデプロイまたは公開してください。

高信号セッションの詳細な定性分析。v2テンプレートでサブエージェントを生成し、パターンを合成し、既知の発見と比較します。

あなたのLinkedInコメントのうち、どのコメントが著者の返信を得たかを追跡しましょう。スレッドの勢いがピークに達する6〜24時間のウォーム返信ウィンドウをフラグ付けし、スレッドをホット/ウォーム/クール/休眠に分類し、ウォームスレッドをLinkedIn-reply-handlerにルーティングしてフォローアップド…

既存のLinkedInコメントに対して、そのURLから返信を下書きしてください。ユーザーが投稿のコメントに返信したい場合や、著者からの返信後にフォローアップしたい場合に使います。

CONTRIBUTOR TOOL - プラグインリリースをカット:バージョンplugin.jsonアップ、CHANGELOGの最終化、必要に応じてREADMEの更新、make ciのゲート、コミット、vx.y.zタグ付け、GitHubリリースの作成。

CONTRIBUTOR TOOL - プラグインを最新のClaude Codeドキュメントと照らして検証。

エージェントオーケストレーションルール

A/Bコデックスレビュー実験を実施する — 全体的なコデックスレビューと、3つの重点的な次元パス(セキュリティ、エクト、ライブビュー)をブランチの違いで比較し、発見を分類し、パネル価値の評価を報告する。

PaperOrchestraパイプラインのステップ2(arXiv:2604.05018)。outline.jsonから可視化計画を実行してください。

貢献ツール - CCの変更履歴を追跡し、前回チェック以降の新しいバージョンを抽出し、プラグインへの影響(変更、機会、廃止)を分析します。

LinkedInの投稿に「いいね」やコメントをした人を引き出し、ICP適合度(同僚/志望者/見込み客/その他)でセグメント化してください。

このスキルは、エビデンスに基づく研究メモ、文献レビュー、市場・政策・技術的状況、または引用、トレードオフ、明確な結論を含む多情報源の意思決定ブリーフを求める際に活用してください。

PPCデイパーティング — 時間・日ごとの入札スケジューリング、ピークショッピング時間帯、時間帯ごとの予算最適化

クーポンとプロモーションの計画 — クーポンの種類、積み重ねルール、ディールタイミング、引き換え最適化

prd-taskmasterパイプラインのフェーズ0。アクティブなバックエンドを解決し、プロジェクトを初期化し、TaskMasterバックエンドがアクティブなときにプロバイダースタックを設定(DETECT-FIRST、動作するユーザー設定を上書きしないでください)、AIパイプラインの検証を行います。

カテゴリーとブランドのアンゲティング — 要件、書類、異議申し立て手続き、制限カテゴリーガイド

ゼロコンフィケーションの目標タスクエンジン。ソフトウェア、ペンテスト、ビジネス、学習などの目標を扱い、適応型ディスカバリーを実行し、検証済み仕様を生成し、TaskMasterタスクに解析し、実装計画を作成し、組み込みのCDD検証で実行します。

ブランドカスタマイズプロモーション — オーディエンスターゲティング、割引ティア、顧客セグメンテーション、リピート購入インセンティブ

ブランドレジストリ登録ガイド — 適格性、申請、福利厚生、A+コンテンツアクセス、ブランド保護ツール

CDD検証付き実装計画を使って次のTaskMasterタスクを実行します。次の準備済みタスクを選択し、プランステップにマッチングし、ディスパッチされたサブエージェントを通じて実装し、サブタスクを証拠付きで検証し、完了したタスクをマークし、すべてのタスクが完了するまでループします。

ブランドレジストリオーナー向けのAmazonブランドアナリティクスの解釈と戦略的洞察。検索頻度ランキング(SFR)データを解読し、マーケットバスケットのパターンを分析し、アイテム比較レポートを解釈し、人口統計的インサイトを抽出して商品戦略や広告費を最適化します。

ライセンスされたAtlas Fleetランのフェーズ実行スキル。HANDOFFがAtlas Fleetを選択し、プロジェクトは独立したランチャーワークツリー間で実行され、受信箱ベースの結果収集、検証済みのCDDカード、逐次統合マージ、そして最終PRが行われます。

グローバル管理者向けのMicrosoft 365テナント管理スキルの包括的設定、設定、ユーザー管理、セキュリティポリシー、組織構造最適化

どんなコードベースでも構造化されたLLM生成のウィキを構築し、維持してください。ユーザーがコードベースの分析・理解・ドキュメント化、コードウィキの作成、ソースからプロジェクトドキュメントを作成、既存の.llm-wikiの更新を求めたときに使います。

Claude Codeで自動動作するエージェントループ、Cronのスケジュールタスク、または定期的なワークフローを設定したい場合。

ゲイリー・ヴェイナーチャックのジャブ・ジャブ・ジャブ・右フックのフレームワークは、XやLinkedInの個人ポートフォリオローテーションに適用されました。

大学試験対策のためのソクラテス式学習アシスタントは、「教科書およびPPT試験」向けに特別に設計されています。

深いニーズの明確化スキル。明示的な呼び出し時のみ発動します:$task-clarifierへの直接言及や、「帮我理清需求」/「需求澄清」/「clarify」/「clarify my needs」/「help me clarify」といったトリガーフレーズ。

アーキテクチャ、主要コンポーネント、データフロー、開発ガイドラインなど、コードベースの仕組みを説明する包括的なドキュメントを生成します。

トピックについてマルチソース、マルチステップのリサーチを求めるとき――営業コール前の競合他社調査、新しいビジネスアイデアのための市場調査、ポジショニングアングル、パートナーシップやポッドキャストゲストのデューデリジェンス、技術的な意思決定調査(どのデータベース、どの認証)、あるいは「実際に理解しなければならない...…

大学入試問題設定のためのシニア専門アシスタントが、専門的な問題指導と復習サービスを提供します。大学入試の問題作成、問題の質の評価、ペーパー構成の分析、試験の傾向の理解などのシナリオに適しています。

Pythonコードをローカルで実行し、マーケットプレイスのAPIアクセスでまとめて90%+トークンの節約が可能です。

April Dunfordフレームワークを用いた市場ポジショニング戦略にJTBD発見、ムーアポジショニングステートメント、NeumeierのOnlinessテストを組み合わせて強化。