チームでは、記事、レポート、メモからすばやくプレゼンテーションを作成する必要がよくあります。OpenShowは、一般的なドキュメント形式とURLを、単一の再生可能なHTMLスライドショーに変換します。

投資家には、Longbridge のウォッチリスト、アラート、公開株式リストを整理するための信頼できる方法が必要です。このスキルは、Claude、Codex、Claude Code に、これらのタスク向けの確認ゲート付き CLI ワークフローを提供します。

Substantial agent tasks often end with incomplete work or unsupported completion claims. Unlazy creates acceptance gates, runs checks, and records evidence before reporting completion.

AIアシスタントは、コードを省略したり、繰り返し部分を圧縮したりすることがよくあります。このスキルは、完全な成果物を強制し、プレースホルダーによる省略を禁止し、長い出力に対する明確な継続動作を定義します。

Long coding tasks can finish while you are away from the computer. This skill sends ntfy mobile alerts and optional local sounds.

会議とタスクが別々の Lark アプリに分かれていると、日々の計画に時間がかかります。このスキルは、カレンダーの予定と未完了タスクを 1 つのスタンドアップ用サマリーにまとめます。

Larkのタスク作業は、コメント、担当者、リマインダー、タスクリストにまたがるため追跡が難しくなることがあります。このスキルは、Claude、Codex、Claude Codeがlark-cliを通じてLarkタスクを管理し、明確な確認ステップを踏めるようにします。

ノートIDまたは埋め込まれたvc-node-idしか利用できない場合、ミーティングノートのワークフローが滞ることがあります。このスキルは、識別子を推測せずにLark Noteの詳細、トランスクリプト、ドキュメントへの引き継ぎをルーティングします。

会議リンクには、ユーザーが必要とするトークンや基本メタデータが隠れていることがよくあります。このスキルは、Claude、Codex、Claude Codeがlark-cliを使ってLark Minutesの詳細を取得できるようにガイドします。

Larkでの会議調整は、参加者、タイムゾーン、カレンダーの競合が不明確だと時間がかかります。このスキルは、Claude、Codex、Claude Codeが、予定の確認、予約、空き時間/予定ありの確認、時間候補の提案を行うためのLarkカレンダーコマンドを扱えるようにします。

Complex responses are difficult to review in plain text. Lavish creates interactive HTML artifacts that collect visual annotations and structured feedback.

Text-only agents cannot inspect screenshots, diagrams, or scanned pages. This skill sends one image and a focused prompt to your configured vision model.

Obsidianユーザーには、手動で移動せずにすばやくノートを操作する手段が必要です。このスキルはObsidian CLIを使用して、保管庫の読み取り、更新、検索、デバッグを行います。

JSON Canvas ファイルは、ID やリンクを壊さずに手作業で編集するのが困難です。このスキルは、Obsidian 互換キャンバスの作成、更新、検証をガイドします。

長いメモリファイルはコンテキストを消費し、繰り返しのAIセッションを高コストにします。このスキルは、技術的な詳細、コード、URL、構造を保持しながら、markdownおよびテキストのメモリファイルを圧縮します。

Large configuration files and repeated context increase token usage. This skill reviews Caveman reports and applies measured changes with individual approval.

大きなプロジェクトメモリファイルは、AIコーディングセッションが開始されるたびにトークンを消費します。このスキルは、技術的な詳細を保持し、読みやすいバックアップを保存しながら、文章中心のメモリファイルを圧縮します。

冗長な回答はコンテキストを浪費し、技術作業を遅くすることがあります。caveman modeは、コード、警告、技術的な意味を保ったまま説明を圧縮します。

空白のプロンプトや複雑な問題は、予測可能なアイデアにつながりがちです。このスキルは、類推、統合、実現可能性チェックを通じて創造的思考を構造化します。

ページがJavaScriptに依存していたり、手動ログインが必要だったりすると、レンダリングされたWebページを読みやすいノートとして保存するのは困難です。このスキルはChromeでページを開き、レンダリング済みコンテンツをキャプチャして、メタデータ付きのクリーンなMarkdownファイルを書き出します。