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研究ポスターは、LaTeXで印刷用に整形し校正するのが難しいものです。このスキルは、学会提出に対応したポスター向けに、テンプレート、レイアウトガイダンス、PDFチェックを提供します。

マーケティングチームには、ブランドボイスと検索目標に合った明確なコンテンツが必要です。このスキルは、再現性のあるコンテンツ制作のためのテンプレート、分析スクリプト、プラットフォーム別ガイダンスを提供します。

臨床治療計画は、一貫性がなく、長くなりすぎたり、レビューが難しくなったりすることがあります。このスキルは、目的に応じたテンプレート、測定可能な目標、タイムライン、ローカルでの品質チェックを提供します。

臨床チームには、医療および規制基準に準拠した明確なレポートが必要です。このスキルは、症例報告、診断、試験、患者記録向けのテンプレート、チェックリスト、検証ガイダンスを提供します。

科学データファイルは、形式ごとに構造やメタデータの保存方法が異なるため、調査が困難です。このスキルは形式を検出し、データ品質をプロファイリングし、実用的な Markdown EDA レポートを作成します。

分子ドッキングのセットアップは、入力、パラメータ、信頼度スコアの整合が難しいため、失敗しがちです。このスキルは、準備から結果レビューまでDiffDockワークフローをガイドします。

スコープ、依存関係、検証手順が欠けていると、複雑なコーディング作業は不明瞭になりがちです。このスキルは、スプリント、アトミックなタスク、検証チェックポイントを含む段階的な計画を作成します。

チームは、要件やトレードオフが明確になる前に実装を始めてしまうことがよくあります。このスキルは、Claude、Codex、Claude Code が、焦点を絞った質問、選択肢、検証、設計ドキュメント作成を通じて進められるように支援します。

複雑なソフトウェアタスクは、スコープ、順序、検証が不明確な場合に失敗することがあります。このスキルは、アトミックなタスク、チェックポイント、リスク、レビュー手順を含む段階的な計画を作成します。

深層学習リポジトリは、変更を加える前に理解するのが困難です。このスキルはコードを変更せずに、エントリポイント、設定、評価経路、レビュー上のリスクを整理します。

複雑なAI支援プロジェクトでは、実装が始まる前に明確さが失われることがあります。このスキルは、段階的な仕様策定、ガバナンス、計画、分析、タスク実行を通じてチームを導きます。

AI の再現作業は、コマンドやエントリーポイントが不明確だと停滞しがちです。このスキルはリポジトリ内のエビデンスを調査し、保守的な再現計画を返します。