Json

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。

json-canvas は、Obsidianスタイルのボード向けに有効な `.canvas` ファイルを作成・編集するためのスキルです。nodes、edges、IDs、座標、groups、references などを正しい構造で扱えます。

obsidian-bases は、フィルター、数式、要約、そして table・cards・list・map ビューを備えた Obsidian の `.base` ファイル作成・編集を支援するスキルです。ノートのメタデータを実用的な knowledge base ビューに変換したい場合に向いており、スキル内の YAML 検証と関数リファレンス guidance によって設定や記述の迷いを減らせます。

baoyu-imagine は、型付き CLI を備えたマルチプロバイダー対応の画像生成スキルです。必須の EXTEND.md 設定、参照画像のサポート、アスペクト比の調整、バッチ実行に対応し、OpenAI、Azure OpenAI、Google、OpenRouter、DashScope、MiniMax、Jimeng、Seedream、Replicate を横断して利用できます。

dummy-dataset は、CSV、JSON、SQL、または Python スクリプト形式で、実在感のあるテストデータを生成します。列名、行数、制約を指定して、モックデータセット、デモ、データベースのシーディング、QA、データクレンジングに使える、信頼感のあるサンプルレコードを作成できます。

ユーザーの継続率、エンゲージメント低下、機能定着をコホート別に分析できます。Data Analysis ワークフロー向けに設計された cohort-analysis skill で、構造化されたユーザー行動データから検証、計算、可視化、明確な示唆出しまで行えます。

huggingface-datasets スキルは、Hugging Face Dataset Viewer API のワークフローでデータセットの検証、split の解決、行のプレビューとページネーション、テキスト検索、フィルタ適用、parquet リンクや統計情報の取得を行うために使います。読み取り専用のデータセット探索に適した、実用的な huggingface-datasets ガイドです。

sarif-parsing は、CodeQL や Semgrep などのツールが出力した SARIF 2.1.0 結果を、読み取り・フィルタリング・重複排除・要約・変換するためのスキャン後スキルです。すでにスキャン結果があり、わかりやすい解析、集約、または CI/CD 向けの変換が必要な場合に使います。スキャン自体を実行する用途ではありません。

interpreting-culture-index は、Culture Index のサーベイ、プロフィール書き出し、関連する採用・コーチングメモの解釈を支援します。役割適合、チームの力学、バーンアウトリスク、候補者の振り返り、オンボーディング計画、対立の仲裁にこの interpreting-culture-index skill を使ってください。矢印の相対関係を基準に読む考え方、アンチパターンの確認、データ分析と意思決定支援につながる実践的な出力を重視しています。

plugin-forgeは、Claude Codeプラグイン作者向けに、プラグイン構成のひな形作成、`plugin.json`やマーケットプレイス用メタデータの管理、コマンドやスキルなどの追加、ローカルテスト、さらに付属の補助スクリプトとワークフロー参照を使ったバージョン同期まで支援します。

openapi-to-typescript skillは、有効なOpenAPI 3.0のJSONまたはYAML仕様を、TypeScriptインターフェース、endpointのリクエスト／レスポンス型、実行時の型ガードへ変換するためのものです。既に正しいAPI specがあり、検証・生成・`types/api.ts`のような出力保存までを整理された手順で進めたいときに適しています。

vega は、構造化データをインタラクティブなデータ駆動型ビジュアライゼーションに変換するためのチャート作成 skill です。多くの場合は Vega-Lite、より高度なレイアウトが必要な場合は Vega を使います。実データのフィールドがあり、正しい JSON スペックが必要なときに、棒グラフ、折れ線、散布図、ヒートマップ、エリア、積み上げ、複数系列のチャート作成に適しています。

canvas は、自由配置と明示的な x/y 座標を使って JSON Canvas ダイアグラムを作成します。マインドマップ、ナレッジグラフ、コンセプトマップ、計画ボードなど、順序よりも空間配置が重要なダイアグラム作成ワークフローに適しています。フロー図やデータチャートには適しません。編集可能なノード、リンク、構造化レイアウトが必要な場合に canvas skill を使ってください。

obsidian-basesは、YAMLビュー、filters、formulas、properties、summariesを備えた有効なObsidian `.base` ファイルの作成・編集を支援します。スキーマを手探りで組む負担を減らしつつ、table、cards、list、mapビューを使ったKnowledge Bases運用を進めたい場合に適しています。

json-canvas は、Obsidian やそのほかの JSON Canvas 対応アプリ向けに、有効な .canvas ファイルをエージェントが作成・編集するのを支援するスキルです。マインドマップ、フローチャート、軽量な図解ワークフローに必要なノード、エッジ、グループ、位置情報、レイヤー順を、構造的に正しい形で生成できます。

veo-3.2-prompter は、Google Veo 3.x ワークフロー向けの prompt-design スキルです。混在するアセットや大まかな意図を、参照ロールの対応付け、推奨パラメータ、導入・使い方・Veo向けプロンプト作成の実践的な指針を備えた構造化 JSON プロンプトへ整理するのに役立ちます。

seedance-2.0-prompterは、マルチモーダルなSeedance 2.0アセットを、役割が明確で `@asset` 構文に対応した構造化プロンプトへ整理し、導入・設定・実運用に使いやすい再利用可能なテンプレートとして活用できるようにします。

read-file は、DuckDB を使って CSV、JSON、Parquet、Avro、Excel、SQLite、空間データファイル、またはリモート URL を読み取り・確認するための skill です。行のプレビュー、スキーマ確認、データのプロファイリング、そして「このファイルに何が入っているか」の把握に使えます。ソースコードではなく、実データ資産に対する read-file の用途に最適です。

query スキルは、接続済みのデータベースに対して、またはファイルを直接対象にして DuckDB クエリを実行します。SQL も自然言語の質問も受け付け、セッションモードとアドホックモードの両方をサポートします。Data Analysis、素早い確認、DuckDB Friendly SQL を使った反復的なクエリ作業に役立ちます。

firecrawl-search は、ソースの発見や構造化検索を行い、必要に応じて Firecrawl CLI でページ全文を JSON として取得できる、Web調査向けのスキルです。

firecrawl-map は、サイト内のURLを見つけて一覧化するためのスキルです。検索フィルタ、件数制限、JSON出力、サイトマップモード、サブドメイン制御に対応しており、本格的な scraping や crawling の前段で使いやすく設計されています。

tavily-search は、Tavily CLI を使って AI エージェント向けに構造化された検索結果を返す Web リサーチ用スキルです。検索スニペット、関連性シグナル、各種メタデータを含み、ドメイン指定、期間指定、高度な検索深度にも対応。最新情報のソース探索や、調査手順を踏んだ Web リサーチのワークフローに適しています。

paperzillaは、Paperzillaプロジェクト、レコメンド、正本論文、Markdown要約、フィードバック、フィード出力を扱うためのチャット兼CLIスキルです。一般的な要約ではなく、Academic Research向けにPaperzillaのデータへ直接アクセスしたいときに使います。paperzillaの使い方、paperzillaガイド系の作業、構造化出力に役立ちます。

database-lookupは、調査クエリを適切な公開データベースAPIへ振り分け、出典データベース名を添えた生のJSONを返します。化合物、遺伝子、タンパク質、変異、臨床試験、特許、環境データ、経済指標などで、一般的なWeb要約ではなくデータベース参照の道筋が必要なときに使ってください。