Skills
エージェント向けにパッケージ化された専門スキルと手順を 96,770 件掲載。コマンド 1 行でインストールできます。
ドキュメント
Claude Code から GitBook REST API を curl で直接呼び出す(CLI 不要)ことで、GitBook ドキュメントレビューの一連のフローを実行します。変更リクエストの作成、コンテンツのプッシュ(既存ページの更新と新規ページの作成)、レビュアーの依頼、Slack への通知、レビューコメントの取得・修正・再プッシュ・解決までを行います。これは cr-review の作成側_llama(同じ API を使うレビュー側)の相棒です。ターミナル/エージェントから素の API(curl/HTTP)を使って「GitBook でドキュメントレビューを行う」ループを実行したい、API 経由で変更リクエストを作成する、CR にコンテンツをプッシュする、「最新のコメントを取得して修正する」、ドキュメントのレビューを依頼する、あるいは CLI なしで Claude + Slack から GitBook ドキュメント上で協働する方法をエンジニアに説明したい場合に使用します。
創業者のメモと指標を、ストーリーVidelineが明快、1 スライド 1 アイデア、チャート優先の根拠を備えた投資家向けのピッチデッキにまとめます。ピッチデッキ、資金調達用デッキ、投資家向けプレゼンテーション、スタートアップデッキの依頼時に使用します（既存の PowerPoint テンプレートへの入力ではありません）。K2F 形式とエンジンにより、AI ネイティブ Highest…（デザインと最高の美的水準でピッチデッキを作成します。AI エージェント向けに設計されており、レイアウト、タイポグラフィ、書式の複雑さを自動処理しながら、意味的な内容とデザインの意図に集中できます。
3 種類の学習アジェンダ出力のうち 1 つを生成します。正規のフェデレーション・アジェンダ（v1）、1 ページの四半期 RAG ダッシュボード（v2）、または MA 適応テンプレート（v3）であり、2026-05-10 に確定した IPPF EN A+C ハイブリッドを運用します。wiki の検証済み引用のみを再利用し、出典を捏造せず、IPPF Visual Identity 2025 のブランドを適用します。Ane が学習アジェンダ、年間学習課題、RAG ダッシュボード、MA 適応テンプレートを求めた場合に使用します。
Researcher Evidence Brief（literature-reviews/ 配下の 1 つの slug）を、4 つの学習成果物のいずれかに変換します：MA 向けの 2 ページの brief、workshop／CoP パック、地域向けの学習 brief、またはドナー／マネジメント向けの要点メモ。brief の検証済みの情報源のみを再利用し、引用を捏造することはありません。IPPF Visual Identity 2025 のブランドと Tier 1 の作業 brief のレジスターを適用します。Ane が学習成果物を依頼したとき、または Evidence Brief の 4 つの出力タイプのいずれかに言及したときに使用します。
README やドキュメントページを、複数のリアルな読者の視点から同時にレビューする。読者層ごとに並列でレビュアーをConfigured——Claude Code 初学者、パワーユーザー、プラグイン/スキル作者、懐疑的なシニアエンジニア、実際に動かさない意思決定者——がそれぞれ x/5 で採点し、具体的な行レベルの修正を指摘する。README や入口となるドキュメントのレビュー・批評・採点、「N/5 までPhiladelphia上げる」、実際のユーザーから見た文章の読み心地の確認に使���。コードレビューには使わない（/code-review を使う）。
プロダクション向けの入力可能 PDF フォーム（申請書、届出書、受付パック、コンプライアンスワークシート）の設計図を、明快な項目一覧、セクションの流れ、印刷に強い階層構造としてレイアウト前に作成します。入力可能 PDF、PDF フォーム、AcroForm 形式の文書、インタラクティブな申請パックの作成依頼時に使用します。K2F フォーマットとエンジンにより、AI ネイティブな設計と最高の美的基準で入力可能 PDF を作成します。AI エージェント向けに最適化されており、レイアウト、組版、書式付けの複雑性は自動処理されるため、意味内容と設計意図に集中できます。
flyshu/Lark のドキュメント、Wiki、スプreadsheets、妙記（minutes）の文字起こしを lark-cli API 経由で忠実なローカル Markdown に変換します。LLM による言い換えは行わず、lark-cli で内容を取得できない場合はブラウザ DOM にフォールバックします。ソースが Feishu/Lark の URL で忠実さが重要な場合はいつでも使用してください（妙記の文字起こし書き出し、Feishu wiki を markdown に変換、合集的のアーカイブなど）。ユーザーが「これを保存してroach Lé Saying だけ此类依頼の場合も対象です。Additionally、オーナーがエクスポートした .docx → Markdown にも対応します。
MA 向けの成果物を、英語を正本として IPPF の厳格な水準でルーマニア語、フランス語、スペイン語またはロシア語で作成します。厳選された SRHR 用語集、レジスターの保持、セーフガードを考慮した用語選択、逆翻訳による QA、ネイティブレビュー用のフラグを備えます。localise、translate、review-my-translation などの依頼に使用します。翻訳対象のテキストがスライド画像に含まれる、スライドや Storyline の Word エクスポートの場合も含みます。対象言語でゼロから執筆することはありません。尺度設計（instrument-designer）、英語の音声監査（ane-voice）、調査動画の分析（video-content-analysis）には使用しません。
录用状（offer letter）や制限的条項（restrictive covenants）をレビューします。司法管轄の確認も含みます。実質的なルール（競業制限の執行可否、給与の透明性、給与履歴の制限、適用除外基準）は採用ごとに調査し、保存はしません。ユーザーが「review this offer」「can we use a non-compete here」「check this offer letter」「hiring in [state]」と述べるか、offer を添付したときに使用します。
電子部品のデータシート PDF から構造化された仕様（ピンの割り当て、電気特性、周辺機能、トポロジ、機能）を抽出します。プロジェクトごとに抽出結果をキャッシュし、スキーマおよび PCB アナライザーが利用できるようにします。`kicad`、`emc`、`spice`、`thermal` アナライザーの主要なコンシューマー基盤です。部品データシートから仕様の抽出、検証、参照をユーザーが求めた場合、アナライザーが検証済みの IC 情報（EN ピンのしきい値、PG の有無、USB 周辺機能の速度）を必要とする場合、レビューでデータシートのカバレッジ、抽出品質、MPN ごとの仕様への言及がある場合に、このスキルを使用します。「このデータシートを抽出」「MPN X の仕様は何か」「データシート抽出を検証」「部品 Y のピン機能を確認」などの表現でも発動します。
テーブル形式のレビュー——1 行に 1 文書、1 列に 1 データポイント、すべてのセルに出典を付す。M&A デューデリジェンス向け（「review these 200 target contracts for change-of-control, assignment, and MAC clauses」）に設計されているが、シート出力を必要とする任意のバッチレビューにも使える。ユーザーが「tabular review」「review grid」「build a grid」「extract these fields from these contracts」「review these documents for X, Y, Z」「give me a spreadsheet of」「batch review」と述べるか、文書のフォルダーを示して比較を求める場合に使う。
インタラクティブな発見プロセスを通じて、必須セクションと任意セクションを備えた完全な技術設計書（TDD）を作成します。ユーザーが「write a design doc」「create a TDD」「technical spec」「architecture document」「RFC」「design proposal」と求めたとき、または実装前に技術的な決定を記録したいときに使います。README ファイル、API ドキュメント、一般的なドキュメントには使わず、その場合は docs-writer を使ってください。
GitBook 上で OpenAPI/Swagger の API リファレンスドキュメントを作成し、設定し、構成し、トラブルシュートします。GitBook の OpenAPI ブロックや `{% openapi %}` ブロックが関わるタスク、GitBook に OpenAPI/Swagger 仕様を追加・更新する（ファイルまたは URL、API、MCP、CLI、アプリ UI 経由）、仕様から API リファレンスページを生成する、対話式の "Test it" ランナーを設定する（認証、サーバー、CORS、プロキシ）、GitBook の `x-*` 拡張でページをカスタマイズする（アイコン、タイトル、ナビゲーション階層、コードサンプル、列挙型の説明）、操作を実験的・非推奨・非表示としてマークする、CI/CD で仕様更新を自動化する、といった場合に必ず使用します。GitBook と OpenAPI に言及しただけ、GitBook 向けの仕様に `x-` 拡張を付けた、または「仕様が読み込まれない」「Test it が動かない」と尋ねただけでも、このスキル名を明示していなくても発動します。
Luminance、Kira などの一括レビューツールが使用されているかを検出し、大量の条項抽出をそのツールに委託し、~/.claude/plugins/config/claude-for-legal/corporate-legal/CLAUDE.md の信頼レベルに従って出力を QA します。ユーザーが「send to Luminance」「bulk review」「AI extraction」と言ったとき、または diligence-issue-extraction が大量抽出のカテゴリに該当したときに使用します。
Mermaid 図（.mmd）を生成し、mmdc CLI または Kroki API で PNG/SVG/PDF にエクスポートする。ユーザーが diagram、flowchart、sequence diagram、class diagram、ER diagram、state machine、architecture、visualize、git graph、画图、架构图、流程图、时序图、类图、ER图、甘特图、状态机 に言及した場合、このスキルを使用する。3 要素以上のシステム、API フロー、認証シーケンス、クラス階層、データベーススキーマ、状態機械を説明する場合にも主体的 (__PROACTIVELY__) 使用する。17 種類以上の図タイプに対応し、レイアウトは完全自動。
AI アプリケーションが外部のツールやデータソースに統一的な方法で接続するためのオープンなプロトコルです。クライアントはモデルとの対話を担い、MCP サーバーはツール・リソース・プロンプトテンプレートを提供します。標準メッセージでやり取りするため、1 つのサーバーを複数のクライアントで再利用できます。