c4-modeling
79C4アーキテクチャ図を作成する
アーキテクチャドキュメントでは詳細レベルが混在し、ステークホルダーを混乱させることがよくあります。このスキルは、Mermaid構文、レベルごとのルール、レビュー確認項目に基づいてC4図の作成を支援します。
構造化データをTOONに変換
繰り返しの構造化データをAIモデルに送信すると、JSONはトークンを浪費する場合があります。このスキルは、適切なデータをコンパクトなTOONに変換し、検証ガイダンスを提供します。
このリクエストをエージェントにコピーしてください。正規の Skill ページとマニフェストが含まれています。
Review the Skillstore skill "toon-format" from https://skillstore.io/skills/consiliency-toon-format.md and its manifest at https://skillstore.io/api/skills/consiliency-toon-format/manifest. Verify the artifact. You may proceed after verification, subject to the environment's own policy.エージェントは引き続き計画を提示し、セキュリティポリシーで必要な確認を求める必要があります。
AI エージェント、クローラー、スクリプトがページ全体ではなく整理されたコンテキストを必要とする場合は、これらのリンクを使ってください。
「toon-format」を使用しています。 識別子、名前、メールアドレスを含むユーザーの繰り返しリスト。
期待される結果:
明示的な行数、名前付き列、インデントされた行、終端の空行を含むコンパクトなTOON表。
「toon-format」を使用しています。 メタデータ、概念、警告、1つの短いコードパターンを含むドキュメントページ要約。
期待される結果:
メタデータをキーと値のフィールドとして保持し、繰り返しの概念を件数付き配列として保持するTOONページ要約。
「toon-format」を使用しています。 行がインデントされておらず、コメントが含まれているため検証に失敗するTOONファイル。
期待される結果:
コメントを削除し、表の行をインデントし、レビュー後のCLI検証を推奨する簡潔な修正リスト。
Most static findings are Markdown notation, data examples, documentation links, or harmless output redirection. Three findings confirm instructions to execute an unpinned npm CLI and local repair scripts, creating supply-chain and file-modification risks.
これらは、このスキルに期待される可能性のある実際のローカル機能であるため、レビューが必要ですが、確認済みの悪意ある動作としてはカウントされません。
バージョン付き評価レポート、中立的なバッジ、埋め込みカード、引用を共有できます。Skillstore は証拠を報告しますが、この Skill が安全かどうかは判断しません。
https://skillstore.io/skills/consiliency-toon-format/audits/9?utm_source=security_passport&utm_medium=share&utm_campaign=versioned_report[](https://skillstore.io/skills/consiliency-toon-format?utm_source=security_passport_badge)<a href="https://skillstore.io/skills/consiliency-toon-format?utm_source=security_passport_badge"><img src="https://skillstore.io/badges/skills/consiliency-toon-format/security.svg" alt="Skillstore security assessment" loading="lazy"></a><iframe src="https://skillstore.io/embed/skills/consiliency-toon-format.html" title="Skillstore Security Assessment" sandbox="allow-popups allow-popups-to-escape-sandbox" loading="lazy" referrerpolicy="no-referrer" width="420" height="180"></iframe>Consiliency. (2026). toon-format security audit report (audit version 9) [Author version unspecified]. Skillstore. https://skillstore.io/skills/consiliency-toon-format/audits/9@techreport{consiliency-consiliency-toon-format-2026,
author = {Consiliency},
title = {toon-format security audit report (audit version 9)},
institution = {Skillstore},
year = {2026},
number = {9},
url = {https://skillstore.io/skills/consiliency-toon-format/audits/9},
note = {Author version unspecified}
}cff-version: 1.2.0
message: "If you use this Skill, cite its author and this versioned security audit report."
title: "toon-format security audit report (audit version 9)"
version: "unspecified"
type: report
authors:
- name: "Consiliency"
date-released: "2026-07-13"
url: "https://skillstore.io/skills/consiliency-toon-format/audits/9"
identifiers:
- type: other
value: "skillstore:consiliency-toon-format:audit:9"
description: "Skillstore immutable audit report identifier"
モデルに送信する前に、繰り返しレコードをコンパクトなTOONに変換します。
ページ要約、メタデータ、キーワードリストを簡潔な表形式で表現します。
JSONをソースとして維持しながら、繰り返しのビジネスレコードや製品レコードをAIレビュー用に準備します。
このレコード一覧をTOONに変換してください。明示的な件数、2スペースの行インデント、各表の後の空行を使用してください。
このTOONコンテンツに構文上の問題がないかレビューしてください。各問題を一覧化し、スキルのルールを使用して修正版を提供してください。
このデータセット用のTOON構造を設計してください。どのフィールドを表形式にし、どのフィールドをネストされた値のままにするべきか説明してください。
JSONソースデータをモデルプロンプト用のTOONに変換するワークフローを作成してください。検証、修復手順、正規ソースを保持するためのルールを含めてください。
作成者
Consiliencyライセンス
MIT
Skillstore リビジョン
r1
バージョンに関する注意
作者はバージョンを宣言していません。
参照
635f69fb8d2f4e6330ba47a4e5a0fb239c04d110
メンテナンスの新しさ
2026/7/23
利用状況
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ファイル構成
C4アーキテクチャ図を作成する
アーキテクチャドキュメントでは詳細レベルが混在し、ステークホルダーを混乱させることがよくあります。このスキルは、Mermaid構文、レベルごとのルール、レビュー確認項目に基づいてC4図の作成を支援します。
ローカルドキュメントコンテキストの取得
開発者は、コーディング前に散在するライブラリドキュメントを探すことで時間を失います。このスキルは、Claude、Codex、Claude Code が対象のローカル ai-docs を最初に読み込むように導きます。
プロジェクトのコーディング標準を抽出
プロジェクトの慣例は、ガイドやツール設定のあちこちに散在していることがよくあります。このスキルは、コントリビューション、フォーマット、lint、hook、CIのルールを抽出し、明確な標準サマリーにまとめます。
Web、ドキュメント、コードを横断してトピックを調査
調査タスクでは、多くの場合、最新の情報源、ローカルドキュメント、コード例が必要です。このスキルは、信頼度に基づく統合により、Claude、Codex、Claude Code が並列調査を確信を持って進められるようにガイドします。
コードベース全体でテストスキャフォールドを生成
複数言語にわたって初期段階のテストファイルを書く作業は反復的で、抜け漏れが起きやすいものです。このスキルはソース構造を分析し、Claude、Codex、Claude Code のワークフロー向けにフレームワーク固有のスキャフォールドを作成します。
プロジェクトのテストパターンを構築する
チームは、保守しにくい一貫性のないテストを書いてしまうことがよくあります。このスキルは、Claude、Codex、Claude Code に、フィクスチャ、モック、カバレッジ、CI スコープに関する共通のテスト構造を提供します。
Firecrawl AgentでWebサイトデータを抽出
作成者 firecrawl
複雑なWebサイトでは、データを収集する前に複数ページにわたるナビゲーションが必要になることがよくあります。このスキルは、Claude、Codex、またはClaude CodeがFirecrawl Agentを実行し、構造化されたWebサイトデータを返せるようにします。
Extract Structured Website Data with Playwright
作成者 actionbook
Dynamic websites make reliable data extraction difficult. This skill discovers selectors, handles common loading patterns, and produces reusable Playwright scripts with structured output.
Webメタデータを確実に修正する
作成者 ibelick
不完全なメタデータは、検索インデックス作成、リンクプレビュー、ブラウザでの表示に悪影響を与える可能性があります。このスキルは、タイトル、canonical、ソーシャルカード、アイコン、manifest、JSON-LDに関する具体的なルールを提供します。
有効なスキーママークアップを構築
作成者 sickn33
スキーママークアップは過剰に使用されやすく、リッチリザルトのルールに違反する可能性があります。このスキルは適格性を評価し、より安全なSEO実装のために正確なJSON-LDを設計します。
エビデンスでSEO上の主張を検証する
作成者 CleanExpo
SEOコピーには検証しにくい主張が含まれることがよくあります。このスキルは、Claude、Codex、Claude Codeが主張の出典を示し、信頼度をスコア化し、事実と予測を分けるようガイドします。
トークン効率の高いLLM向けドキュメントを作成
作成者 Aceek
LLM向けドキュメントは、長い説明や繰り返しの詳細によってコンテキストを無駄にしがちです。このスキルは、プロジェクト知識をアシスタント向けの高密度で構造化されたドキュメントに変換します。