作成者 affaan-m
token-budget-advisor は、回答前に応答の深さを選ぶためのルーティングスキルです。ワークフロー自動化やチャットフローで、出力の長さ、詳細度、トークン消費をコントロールするのに役立ちます。この token-budget-advisor ガイドでは、発火条件、使わないべき場面、skills/token-budget-advisor からの適用方法を解説します。
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strategic-compact は、Claude のセッションをタスクの区切りで一貫した状態に保つために、いつ手動で /compact を実行すべきかを判断するのに役立ちます。長時間・多段階の作業、とくに調査、計画、実装、テストに向いており、自動の圧縮を任意のタイミングではなく論理的なマイルストーンで行いたいワークフロー自動化で有用です。
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skill-comply は、実運用の実行でエージェントが skill、rule、または agent definition に従っているかを確認するためのコンプライアンス検証スキルです。markdown から仕様を生成し、3段階の prompt strictness でシナリオを実行、tool-call の時系列を分類し、証拠付きでコンプライアンス率をレポートします。Compliance Review 向けの skill-comply として有用です。
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security-scanスキルは、AgentShieldを使ってClaude Codeの`.claude/`設定を監査し、シークレット、リスクの高いMCP設定、インジェクションされやすい指示、危険なバイパスフラグ、脆弱なエージェントやフック定義を検出します。コミット前やオンボーディング前の、再現性のあるセキュリティチェックに最適です。
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prompt-optimizer は、ラフなプロンプトを分析して不足している文脈を洗い出し、より明確でそのまま貼り付けられる形に書き直す prompt-optimizer スキルです。prompt-optimizer のガイド作成、プロンプトレビュー、Prompt Writing における prompt-optimizer に最適で、特に Claude Code や ECC ワークフローでよりよい構成が必要な場合に役立ちます。基盤となるタスクの実行は行いません。
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opensource-pipeline は、3段階のワークフロー「fork」「sanitize」「package」によって、非公開プロジェクトを公開可能なリポジトリへ整えるスキルです。秘密情報の除去、クリーンアップ確認、CLAUDE.md・setup.sh・README の生成までを支援し、より安全に GitHub へ公開できるようにします。
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openclaw-persona-forgeは、OpenClawの完全なペルソナパッケージをゼロから構築するための、ワークフロー駆動型スキルです。アイデンティティの緊張感、SOUL.md風のフレーミング、境界ルール、名前の候補、そして必要に応じたアバタープロンプトの指針を生成します。OpenClawのキャラクターデザイン、ロールプレイエージェント、UI Designに隣接するペルソナ作成には向いていますが、既存ペルソナの小さな修正向きではありません。
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nanoclaw-repl は、NanoClaw v2 の操作と拡張を行うためのセッション対応 REPL スキルです。永続的な markdown ベースのセッション、ブランチ作成、検索、圧縮、モデル切り替え、エクスポートをサポートし、Workflow Automation に役立ちます。この nanoclaw-repl ガイドを使えば、ローカル作業を決定的に保ちつつ、再開しやすく整理された状態で進められます。
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lead-intelligence は、リード調査のための AI リードインテリジェンスワークフローです。見込み客のスコアリング、有望な接点の発見、アウトリーチ文面の下書きまでを支援します。lead-intelligence スキルを使えば、優先順位付きのリード一覧を作成し、適合度を見極め、調査結果を email、LinkedIn、または X 向けのアウトリーチに変換できます。
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hookify-rules は、`.claude/hookify.{rule-name}.local.md` 向けの YAML frontmatter 付き Hookify ルールファイル作成を支援します。警告やブロックのための適切な event、pattern、action を定義し、粗いポリシーを Skill Authoring 用の実用的な hookify-rules ガイドへ整えるのに役立ちます。
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fal-ai-media は、fal.ai MCP を使ってメディア生成を一元化する GitHub スキルです。画像生成、画像編集、動画、音声、オーディオの各ワークフローで、モデル検索、コスト確認、ガイド付きプロンプトを使いながら fal-ai-media スキルをインストールして活用できます。
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deep-researchスキルは、幅広い問いを firecrawl と exa の MCP ツールを使った出典付きのWebリサーチに変換します。情報源の比較、調査結果の統合、引用付きレポートの作成に使え、競合分析、技術評価、デューデリジェンスなど、根拠が必要な意思決定に役立ちます。
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council は、判断が割れやすい選択、トレードオフ、実行するか見送るかの判断を支援する skill です。複数の妥当な選択肢があり、選ぶ前に構造化された異論整理が必要なときに使います。プロダクト、エンジニアリング、運用、戦略のように、一般論のブレストよりも、説明可能な提案が重要な意思決定に向いています。
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cost-aware-llm-pipelineは、モデルルーティング、不変のコスト追跡、リトライ処理、プロンプトキャッシュによって、APIコストを抑えたLLMワークフローの構築を支援します。出力量と品質のトレードオフに明確なルールが必要なバッチ処理、ドキュメントパイプライン、Workflow Automationに適しています。
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continuous-learningは、Claude Codeのセッションから再利用しやすいパターンを自動抽出し、学習済みスキルとして保存するスキルです。Stop-hookベースのフローを採用し、config.jsonでしきい値を設定できます。セッション終了時の内容を実用的に蓄積したいスキル作者、リポジトリ管理者、ヘビーユーザーに向いています。
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configure-ecc スキルは、Everything Claude Code（ECC）向けの対話型インストーラーです。スキルとルールの選択的インストールを案内し、ユーザーレベルかプロジェクトレベルかの配置先選びを支援し、対象パスを検証し、セットアップ後にはインストール済みファイルの最適化も行えます。信頼性の高い configure-ecc ガイドとして最適です。
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codebase-onboarding は、見慣れない repo を解析し、アーキテクチャマップ、重要な入口、規約、そして starter CLAUDE.md を含む構造化された onboarding guide を生成します。新しいプロジェクトに参加するときや、repo で初めて Claude Code を使うときに適しています。
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claude-devfleet は、Claude DevFleet 向けのマルチエージェント orchestration スキルです。プロジェクト計画、分離された worktree 上での並列エージェント実行、進捗の監視、構造化レポートの確認を支援します。依存関係を踏まえたミッション設計が必要な大きめのコーディング作業に向いており、単発の軽い単一ファイル編集にはあまり適していません。
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claude-api は、Python と TypeScript 向けの Anthropic Claude API パターンを扱うのに役立ちます。インストール、messages、streaming、tool use、vision、batches、prompt caching、model selection、Claude Agent SDK のワークフローまでカバーします。
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ckは、Claude Codeでセッションをまたいでコンテキストを保持できる、プロジェクトメモリ用のスキルです。プロジェクト登録、起動時のブリーフィング自動読み込み、さらに save、resume、info、list、forget、migrate の各ワークフローを、決定的に動作するNode.jsスクリプトで実行できます。Context Engineeringでckを活用したい場合に有力な選択肢です。
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autonomous-loops は、単純な順次パイプラインから、品質ゲートと引き継ぎを備えたマルチエージェント DAG オーケストレーションまで、Claude Code の自律ワークフローを設計するためのスキルです。
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autonomous-agent-harness は、Claude Code をメモリ、定期実行、タスク配信、computer use を備えた持続的で自己指向のエージェントシステムに変えます。一度きりのプロンプトでは足りない、エージェントのオーケストレーション、定期チェック、長期稼働のワークフローに適しています。
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article-writingスキルは、構成力・文体の一貫性・根拠の明確さを備えた長文コンテンツの下書き作成を支援します。記事、ガイド、チュートリアル、ニュースレター、そして完成度の高い公開向け原稿が求められるCopywritingワークフローでのarticle-writing用途に適しています。
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ai-first-engineering は、AIエージェントが実装作業の多くを担うチーム向けの簡潔な運用モデルです。計画、アーキテクチャ、レビュー、テストにおける Agent Standards を整えるのに役立ち、導入方法、使い方、適用すべき場面までガイドします。
