skill-creator
Guide for creating effective skills. This skill should be used when users want to create a new skill (or update an existing skill) that extends Claude's capabilities with specialized knowledge, workflows, or to...
Découvrez les skills devops llm ai, comparez leurs dépôts et consultez leurs instructions.
Guide for creating effective skills. This skill should be used when users want to create a new skill (or update an existing skill) that extends Claude's capabilities with specialized knowledge, workflows, or to...
Reviews Claude Code sessions and proposes workflow improvements. Use when: (1) /workflow-review command, (2) "review my workflow", "how can I improve", (3) after long sessions when nudged, (4) start of session...
Creates new Claude Code skills with proper structure and best practices. Use when user wants to create a skill, add a new command, scaffold a workflow, or asks "how do I make a skill".
AI peer review via OpenAI Codex CLI. Use when reviewing code changes, validating technical decisions, comparing implementation approaches, or getting a second opinion on architecture choices. Triggers on /codex...
Create effective skills. Use when creating or updating skills.
SQLiteプロジェクト向けのベクトル検索代替戦略スキル。 SQLite VSS、外部ベクトルDB、RAGパイプラインの実装を提供します。 Anchors: - The Pragmatic Programmer(Andrew Hunt)/ 適用: 実践的ソリューション選定 / 目的:...
実在する専門家の思想をエージェントに移植し、その専門性と思考パターンを再現するスキル。 Anchors: • 『心の社会』(Marvin Minsky) / 適用: 複雑系とエージェントシステム / 目的: 小規模エージェントの集合知実現 • 『...
AIのハルシネーション(幻覚・誤情報生成)を防止するスキル。プロンプトレベル、パラメータレベル、検証レベルの3層防御により、信頼性の高いAI出力を実現。 Anchors: • Thinking, Fast and Slow (Daniel Kahneman) / 適用:...
Few-Shot Learning(少数例示学習)のパターンとベストプラクティスを提供するスキル。効果的な例示の設計、構造化、配置により、AIの出力品質を大幅に向上させます。 • The Pragmatic Programmer / 適用: 例示パターン設計の...
エージェント向けプロンプトエンジニアリングを専門とするスキル。System Prompt設計、Few-Shot Examples、Role Prompting技術により、高品質なエージェント動作を実現します。 Anchors: • The Pragmatic Programmer (Andrew...
スキルを作成・更新・プロンプト改善するためのメタスキル。 3つのモード(create/update/improve-prompt)を提供し、 Script Firstで100%再現可能な実行を実現する。 Anchors: • Continuous Delivery (Jez Humble) / 適用:...
Claude Agent SDK(@anthropic-ai/claude-agent-sdk)を使用したエージェント統合の実装を専門とするスキル。 query() API、Hooksシステム、Permission Control、Electron統合、ストリーミング処理を支援します。 Anchors: •...
Claude Agent SDK(@anthropic-ai/claude-agent-sdk)および直接Anthropic SDK(@anthropic-ai/sdk)を使用したエージェント統合の実装を専門とするスキル。 query() API、Hooksシステム、Permission Control、Electron統合、...
AIエージェント・システムロール・ペルソナのための役割プロンプト設計スキル。 責務分離、専門家思考様式の適用、効果的なプロンプト構造化の指針を提供する。 Anchors: • The Pragmatic Programmer (Andrew Hunt, David Tho...
推論パターンを選択し、根拠サマリーを短く提示するためのプロンプト設計スキル。 自己一貫性の比較、推論パターンの適用、説明の明確化を通じて、再現性の高い結論を導く。 Anchors: • The Pragmatic Programmer / 適用: 手...
プロンプトのテスト、評価、反復改善を専門とするスキル。A/Bテスト、評価メトリクス、自動化されたプロンプト品質保証により、本番環境で信頼性の高いプロンプトを実現します。 Anchors: • Test-Driven Development: By Exam...
AIシステムへのプロンプトインジェクション攻撃を防ぎ、入力検証とコンテキスト分離の設計指針を提供するスキル。 Anchors: • OWASP LLM Top 10 / 適用: LLMセキュリティ脅威モデリング / 目的: インジェクション攻撃の分類と...
Claude Codeセッションの状態管理、コンテキスト保持、会話履歴の効率的な運用を支援するスキル。 長時間セッションでのコンテキスト消費最適化、セッション再開時の状態復元、 マルチタスク切り替え時の状態保存・復元を提供...
Answer Engine Optimization (AEO) and Generative Engine Optimization (GEO) strategies for AI-powered search visibility in ChatGPT, Perplexity, Google AI Overviews, and other AI search platforms.
Orchestrates recursive iterations using the multi-model battle as the generator each round. Use when user wants recursive refinement plus model battles, multi-LLM consensus, or says "recursive arena".
Master Recursive Reasoning - orchestrate complex problem solving by decomposing tasks and delegating to specialized sub-agents. Use when facing multi-step problems that benefit from planning, execution, and ver...
Multi-model battle for iterative (recursive) refinement. Rotates models every iteration and has other models judge/critique. Use when user asks to "battle models", "compare models", "multi-LLM", or wants iterat...
Deep analytical investigation mode using Bayesian reasoning, superforecasting techniques, and rigorous hypothesis testing. Combines methods from Kahneman, Tetlock, Peirce, and Feynman. Use when user invokes /in...
"[What this skill does]. Use when [trigger scenarios]."
Le classement utilise les étoiles du dépôt GitHub indexé. Plusieurs skills peuvent partager ce nombre : ce n’est ni un nombre d’installations ni une note de qualité.