すべてのSkill (11,660)

子エージェントをスムーズに活用するために、タスク分割や判断基準、チェックリストなどを整備し、リーダーや担当者が迷うことなく、安全かつ効率的に子エージェントを運用できるように支援するSkill。

Obsidianのテーマをデザイン、プレビュー、カスタマイズしたい場合に、スタイルの選択、配色比較、フォント調整、CSSスニペット生成などを行い、好みの外観を作成するSkill。

クリエイティブ・ブリーフの手法を用いて、Geminiで章のイラストや図表などの教育用ビジュアルを生成し、特徴的な教材作成を支援するSkill。

UIコンポーネントをUXのベストプラクティスに照らして評価し、ボタン、ナビゲーション、間隔、視覚的階層などを、業界標準に沿った3次元フレームワーク（位置、視覚的重み、間隔）で体系的にレビューするSkill。

プロジェクトの要件やコード規模、推論の深さ、タスクの複雑さなどを考慮し、Claude CodeやGemini CLIといったAIツールを最適な形で選択するための体系的な判断基準を設計するSkill。

技術文書や教育コンテンツを、読み手が理解しやすいように分かりやすさやアクセシビリティの観点からチェックし、改善点を見つけ出すことで、より質の高い情報伝達を支援するSkill。

教育コンテンツのレッスンファイルから、重要な概念や考え方、よくある間違いなどを、対話形式で丁寧に抽出し、内容を理解しやすい要約を作成するSkill。

CEFR、Bloomの分類、DigCompといったフレームワークを用いて、個人のスキルを熟練度レベルにマッピングし、学習者の能力評価やスキル向上の設計に役立てるSkill。

生産的な会議や作業の後、修正や新しいパターンが見つかった際に、その学びを組織全体の知識として活用できるよう、関連ファイルに反映させることで、一時的な解決策を永続的な知見に変えるSkill。

章末評価などで活用できる、インタラクティブな50問クイズを生成し、1回のセッションで15〜20問を表示、即時フィードバックを提供する、ランダムバッチ処理機能付きのクイズ作成を支援するSkill。

同じようなAIタスクのプロンプトを何度も使う場合に、そのパターンを汎用的なテンプレートとして設計し、業務効率とAIの回答精度を向上させるSkill。

Nxワークスペースで、プロジェクト間の依存関係分析、影響範囲の特定、コード生成、Nx Cloud設定、ビルド最適化など、AIネイティブ開発における効率的なモノレポ管理を支援するSkill。

NotebookLMを活用し、教育コンテンツから学習レベルに合わせたスライド資料を効率的に作成するSkill。授業や研修など教育目的に特化しており、静的な資料や教育以外のプレゼンテーションには適さない点に注意が必要です。

Next.jsで開発されたアプリケーションのルーティングやコンポーネント構造、ビルド情報を確認し、デバッグ作業を効率的に進めるための開発支援ツールを活用するSkill。

教育コンテンツ向けに、学習者が何を達成できるかを具体的に示す学習目標を、ブルームの分類やCEFRのレベルに合わせて作成し、目標達成度を評価する方法や成功基準も明確にするSkill。

Geminiを活用し、章のイラストや図解、教材ビジュアルなど、ビジネスシーンで役立つプロ品質の画像を、品質管理を徹底しながら自動生成するSkill。

Kubernetes環境向けのHelm chartsを、既存のパターンに頼らず、構成要素や依存関係、環境ごとの設定などを考慮した設計によって、拡張性や保守性の高いものにするSkill。

教育者がPythonの学習目標に合わせた穴埋め、デバッグ、コード作成、AI連携などの多様な演習問題（難易度調整付き）を必要とする際に、検索練習や間隔反復などの学習戦略を適用し、記憶の定着とスキル向上を最大化する演習を設計するSkill。

Docusaurusで作成されたウェブサイトをGitHub Pagesに公開する際に、設定や構築、デプロイ作業を自動化し、公開前の検証やCI/CDの自動化まで行う便利な展開を支援するSkill。

Context7 MCPを活用し、JavaScript、Python、Go、Rustなどのライブラリに関するコード例やAPI情報を効率的に取得し、ドキュメント検索や学習、トラブルシューティングを支援するSkill。

書籍の章や教材などの質を、技術的な正確さ、教育効果、文章の質など6つのカテゴリーで評価し、段階的な評価と重み付けされたスコアリングによって改善点を見つけ出すSkill。

複雑な概念を、学習者の認知的な負担を考慮しながら、段階的に理解しやすいステップに分解し、教育コンテンツとして効果的に構成するSkill。

書籍の章で使われるPython/Node/Rustのコード例を、教育メソッドに沿って検証し、本番環境への適用ではなく、あくまで教材としての品質をインテリジェントに確認するSkill。

教育コンテンツやチュートリアルなどで、単に構文を示すだけでなく、理解を深める効果的なコード例を生成し、学習者の理解を促進するSkill。