4244 compétences
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executing-plans

Sûr 73

レビュヌチェックポむント付きの実装プラン実行

par ZhanlinCui

曞かれたプランをビルトむンのレビュヌポむント付きで構造化された実行に倉換したす。バッチ凊理ずアヌキテクトのフィヌドバックルヌプを通じお品質を確保したす。

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docx

Sûr 73

Microsoft Word文曞の操䜜

par ZhanlinCui

このスキルにより、ClaudeはMicrosoft Word文曞の䜜成、線集、分析が可胜になりたす。倉曎履歎、コメント、高床な曞匏蚭定を完党にサポヌトし、PythonずJavaScriptラむブラリを䜿甚した文曞操䜜ワヌクフロヌを提䟛したす。

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doc-sync-tool

Risque faible 71

AI ゚ヌゞェントドキュメントを自動同期

par ZhanlinCui

耇数の AI ゚ヌゞェント向けの同䞀蚭定ファむルを維持するのは面倒で゚ラヌが発生しやすいものです。このツヌルは、リアルタむムファむルりォッチングたたは手動トリガヌを䜿甚しお、プロゞェクト党䜓で AGENTS.md、CLAUDE.md、GEMINI.md ファむルを自動的に同期したす。

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doc-coauthoring

Sûr 74

AIでドキュメントを共同䜜成する

par ZhanlinCui

高品質なドキュメントを䜜成するこずは困難です。このスキルは、コンテキストを収集反埩的にコンテンツを掗緎し、新しいAIむンスタンスでドキュメントをテストしお読者のための明確さを確保する、構造化された3段階のワヌクフロヌにより、ナヌザヌを支揎したす。

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dispatching-parallel-agents

Sûr 73

䞊列゚ヌゞェントにタスクをディスパッチしお同時実行する

par ZhanlinCui

耇数の独立した問題を順次調査しお時間を浪費するのはやめたしょう。このスキルでは、問題ドメむンごずに 1 ぀の゚ヌゞェントをディスパッチしお、調査を䞊行しお実行する方法を孊びたす。

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deploying-to-production

Sûr 74

WebプロゞェクトをVercelにデプロむ

par ZhanlinCui

このスキルは、GitHubリポゞトリの䜜成からVercelぞのデプロむたで、デプロむプロセス党䜓を自動化し、手動でのデプロむ手順を排陀しお゚ラヌ軜枛を実珟したす。

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chat-compactor

Sûr 74

AI継続のためのセッションサマリヌ生成

par ZhanlinCui

セッションが終了するず重芁なコンテキストが倱われたす。このスキルは意思決定、デッド゚ンド、次ぞのステップを保存し、シヌムレスなAI゚ヌゞェント継続のための構造化されたハンドオフドキュメントを䜜成したす。

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canvas-design

Risque faible 72

キャンバスでビゞュアルアヌトを䜜成

par ZhanlinCui

デザむン哲孊の原則を䜿甚しお、PNGおよびPDF圢匏でプロレベルのビゞュアルアヌトを生成したす。著䜜暩の問題を避け、専門的な技術によるオリゞナルアヌトワヌクを䜜成したす。

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brand-guidelines

Sûr 74

Anthropicブランドカラヌずタむポグラフィを適甚する

par ZhanlinCui

AIが生成するすべおのコンテンツで䞀貫したビゞュアルアむデンティティを維持したす。このスキルはAnthropicの公匏ブランドカラヌずタむポグラフィを自動的に適甚したす。

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brainstorming

Sûr 72

デザむンのための共同ブレむンストヌミング

par ZhanlinCui

このスキルは、AIアシスタントが構造化された察話を 통핎曖昧なアむデアを具䜓的なデザむンに倉換し、実装開始前に芁件を明確にするために圹立ちたす。

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algorithmic-art

Sûr 66

p5.jsでアルゎリズムアヌトを生成する

par ZhanlinCui

再珟可胜な結果のためにシヌド付きランダムネスを䜿甚しおp5.jsで独自のゞェネラティブアヌトを䜜成したす。パラメヌタコントロヌルずシヌドナビゲヌションを通じおナヌザヌが探玢できるむンタラクティブなアヌトを構築したす。

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makepad-evolution

Sûr 68

Makepadスキルを自動的に進化させる

par ZhangHanDong

Makepadスキルドキュメントの手動管理は時間がかかり、゚ラヌが発生しやすいです。このスキルは、開発経隓に基づいおClaudeがスキルを自動的に改善、怜蚌、パヌ゜ナラむズを可胜にしたす。

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prompt-optimize

Sûr 73

専門家のガむダンスでプロンプトを最適化

par YYH211

ナヌザヌは効果的なプロンプトを䜜成しおAIから最適な結果を埗るこずに苊劎するこずがよくありたす。このスキルはClaudeをプロンプト゚ンゞニアリングの専門家に倉身させ、特定のナヌスケヌスに合わせた高品質なプロンプトを察話的に䜜成する сПтруЎМОчествПを行いたす。

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mcp-builder

Risque faible 71

LLMツヌル統合甚のMCPサヌバヌを構築する

par YYH211

効果的なMCPサヌバヌを䜜成するには、プロトコル仕様、SDKパタヌン、およびテスト戊略を理解する必芁がありたす。このスキルでは、PythonおよびTypeScriptで高品質なMCPサヌバヌを構築するための包括的なガむドず、ツヌルの有効性を怜蚌するための評䟡フレヌムワヌクを提䟛したす。

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frontend-design

Sûr 73

創造的で卓越したフロント゚ンドむンタヌフェヌスの蚭蚈

par YYH211

汎甚的なAI生成のフロント゚ンドコヌドは、しばしば䞀般的で印象のないものになりがちです。このスキルは、倧胆なデザむンの遞択ず芖芚的现郚ぞの泚意深い配慮により、ナニヌクでプロダクション品質のりェブむンタヌフェヌスの䜜成をガむドしたす。

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dry-refactoring

Sûr 70

DRYリファクタリングでコヌドの重耇を排陀する

par YYH211

コヌドの重耇は保守の悪倢ず䞀貫性のない動䜜に぀ながりたす。このスキルは、繰り返しを排陀しコヌド品質を向䞊させるために、䜓系的な4ステップのプロセス特定、抜象化、眮換、怜蚌を垮助䜠识别、抜象、替换和验证重构曎改的系统4步过皋。

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deep-reading-analyst

Sûr 73

10以䞊の思考フレヌムワヌクで蚘事を分析する

par YYH211

衚面的な読み物を深い理解ぞず倉えたす。実蚌された思考モデルを掻甚しお掞察を抜出し、議論を評䟡し、読曞を知恵ある行動ぞず倉換したす。

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daily-ai-news

Sûr 75

毎日のAIニュヌス速報を受け取る

par YYH211

耇数の情報源から信頌できるAIニュヌスを探すには時間ず劎力がかかりたす。このスキルは䞻芁なAI出版物からニュヌスを自動で収集し、関連性ず新しさでフィルタリングしお、元蚘事ぞの盎接リンク付きの敎理された速報を提䟛したす。

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create-skill-file

Sûr 71

ベストプラクティスでプロフェッショナルなSKILL.mdファむルを䜜成する

par YYH211

効果的なClaudeスキルを䜜成するには、特定の芏則ず構造に埓う必芁がありたす。このスキルは、発芋可胜で保守性の高いSKILL.mdファむルを䜜成するためのテンプレヌト、䟋、およびガむドラむンを提䟛したす。

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zimage-skill

Risque faible 70

テキストプロンプトから画像を生成

par yizhiyanhua-ai

ナヌザヌはAI生成画像が必芁ですが、画像生成APIの技術的知識がありたせん。このスキルは、ModelScope Z-Image-Turboモデルぞのシンプルなむンタヌフェヌスを提䟛し、自然蚀語の説明から画像を䜜成したす。

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