Skill.md検索

複雑な業務フローを聞き取りながら、Markdown形式の構造化された手順書に自動編集できます。 Mermaid図解（フローチャート、システム構成図、シーケンス図など）を自動生成し、手順全体を視覚化します。 `` タグを使った折りたたみ補足により、初心者から上級者まで読みやすい深さで書き分けられます。 よくあるエラーと対処法を「トラブルシューティング」セクションにまとめ、実務的な手順書になります。 既存のメモや箇条書きを提供すれば、自動的に標準化された構成に整形できます。 業務プロセスの標準化・ナレッジ化を進めたい管理職や品質保証職 新入社員や異動者のオンボーディング資料を効率的に作成したい方 属人的な業務をドキュメント化し、チーム全体で共有したい方 システム導入時の運用手順書を、担当者へのヒアリングから短時間で完成させたい方 Markdown手順書テンプレート構成は①はじめに（目的・背景を2-3文で簡潔に）、②インプット資料（事前読資料・参考リンク）、③前提条件（環境・ツール・権限・事前準備）、④手順（4.1概要＋Mermaid図、4.2以降各ステップ、完了確認）、⑤トラブルシューティング（エラーと対処法）です。手順概要では内容に最適なMermaid図種を選択します：フローチャート（作業流れ・分岐）、システム構成図（ツール関係）、シーケンス図（複数主体のやりとり）、状態遷移図（状態変化）、C4/ブロック図（アーキテクチャ）。2つ以上の図を組み合わせてもよく、記述方針は「はじめに」は導入部として簡潔に、「手順>概要」は作業全体の地図として視覚化を優先します。

Python SDK と FastMCP フレームワークを使用して、Model Context Protocol (MCP) サーバーを新規作成できます。 ツール・リソース・プロンプトを FastMCP のデコレータで簡潔に実装し、LLM が利用できるカスタム機能を提供できます。 Pydantic モデルを活用した型安全な実装で、複雑なデータ構造を明確に定義・返却できます。 STDIO および HTTP トランスポートを設定でき、異なる環境（ローカル / クラウド）に対応できます。 MCP Inspector を用いたテスト・デバッグで、実装したツールやリソースの動作を確認できます。 Python でカスタム LLM ツール・プラグインを作成したい開発者 既存のバックエンド API や DB にアクセスするMCPサーバーが必要なエンジニア FastMCP の簡潔なデコレータ構文を使って迅速にプロトタイピングしたい人 型安全性と保守性を重視した Python 開発を実践したいチーム このスキルは Python SDK と FastMCP フレームワークを使用した MCP サーバー構築の完全なガイドです。開発環境セットアップは uv init と uv add "mcp[cli]" で実施。pyproject.toml では依存関係（mcp、pydantic など）と開発依存関係（pytest、pytest-asyncio）を定義します。ツール実装は FastMCP の @mcp.tool() デコレータを使用し、型ヒント付きの Python 関数として記述。基本的なツールから Pydantic モデルを使用した構造化出力（WeatherData など）、さらに Context を使用した非同期・ロギング対応の高度なツールまで実装できます。各ツールは Args と Returns に詳細説明を記載し、LLM が理解しやすくします。リソース実装は リソースの取得・更新・リスト表示に対応。プロンプト実装は predefined や dynamic 形式で LLM に高度な指示を提供。STDIO（ローカル実行）と HTTP トランスポート（サーバー公開）の設定をサポート。MCP Inspector による対話型テストで実装検証。

目的別テンプレートを選択：説明資料・手順書・提案書・報告書・会議議事録・FAQなど、6つのドキュメントタイプから自分が作成したい資料の形式を選べます。 推奨構成に従って作成：各資料タイプに最適な章構成がテンプレート化されているため、何を書くか迷わず、構成立てから執筆に専念できます。 Mermaid図解で視覚化：フローチャート・ガントチャート・テーブル比較など、複雑な内容を図で表現。「1図1メッセージ」「ノード数15以下」といったベストプラクティスに従うことで、わかりやすさが格段に上がります。 読み手に応じた最適な資料に：章構成と図解が効果的に組み合わさることで、忙しい人にも実務者にも響く、伝わりやすい資料が完成します。 プレゼン・提案資料をよく作る営業・マネージャー：テンプレートに沿うだけで、説得力のある提案書や報告書が短時間で完成します。 チームの手順書やドキュメント管理を担当する人：標準的な構成で統一されたドキュメントが作れるため、チーム内の品質が揃います。 技術ドキュメントやFAQを書く開発者：章構成が決まっているため、「何を書くか」より「実装内容の説明」に集中できます。 図解を活用してわかりやすくしたい全員：Mermaid記法の具体例が示されているため、専門知識がなくても美しい図が作成できます。 Markdown資料作成ガイドは、6つのドキュメントタイプ（説明資料・手順書・提案書・報告書・会議議事録・FAQ）に対して、それぞれ推奨される章構成を提供します。説明資料は「はじめに→Input→対象範囲→詳細説明（図解活用）→まとめ」、手順書は「はじめに→Input→前提条件→作業フロー→手順→確認事項→トラブルシューティング」といった具合に、資料の目的に応じた最適な流れを定義。Mermaid図解のベストプラクティスは「1図1メッセージ（1つの図で伝えることは1つに絞る）」「ノード数は15以下（複雑な場合は分割）」「ラベルは簡潔に」といったルールで、見やすく理解しやすい図作成を実現します。

再利用可能なプロンプトを作成 - よく使う質問やタスク（.prompt.md）をテンプレート化し、チーム全体で共有・活用できます。 カスタムエージェントを自動生成 - タスク専用の自律型エージェント（.agent.md）を定義し、複雑な処理を自動実行させます。 ファイル固有の指示を設定 - プロジェクト・フォルダごとに開発ルールやガイドライン（.instructions.md）を組み込み、Copilotの提案を最適化します。 Agent Skills（SKILL.md）を実装 - Copilotが新しいスキルを学習・実行できるようにカスタム機能を組み込み、定型作業を完全自動化します。 開発生産性を高めたい開発者 - Copilotをプロジェクト固有の作業に特化させたい チームリード - プロジェクト全体で統一されたAI支援を提供したい DX担当者 - 定型業務（レビュー、テスト、ドキュメント生成）をAIで自動化したい エンタープライズアーキテクト - 社内ガイドラインに準拠したコード生成・提案を実装したい GitHub Copilotカスタマイズファイルの作成ガイドです。4つのファイルタイプ（プロンプト・エージェント・インストラクション・SKILL）を支援します。プロンプトファイル（.prompt.md）は.github/prompts/に配置し、description・name・agent・modelなどのフロントマターを定義します。変数構文（${workspaceFolder}、${selection}など）やツール参照（#tool:）を活用可能です。エージェント（.agent.md）は.github/agents/に配置し、サブエージェント・MCPサーバー・モデルフォールバックなどを指定します。非推奨フィールド（infer）はuser-invokable・disable-model-invocationで置き換えられます。インストラクション（.instructions.md）はファイル固有ルールを定義し、SKILL.mdはAgent Skillsの実装ガイドとなります。

コーディング規約への準拠確認：AUTOSAR C++14やCERT C++などの国際的なセキュアコーディング基準に照らし合わせて、コードの問題点を自動検出します。手動レビューの負担が大幅に軽減されます。 メモリ安全性の検証：バッファオーバーフロー、メモリリーク、使用後解放（Use-after-free）などの危険なバグを自動検出し、システムクラッシュやセキュリティ脆弱性を未然に防ぎます。 セキュリティ脆弱性の診断：整数オーバーフロー、入力バリデーション欠如、初期化されていない変数の使用など、攻撃につながりやすい脆弱性を特定します。 静的解析ツール（Clang-Tidy、Cppcheck）の自動設定：複雑な解析ツールの設定を自動化し、CI/CDパイプラインに統合。継続的にコード品質を監視できます。 優先度付きレビューレポートの生成：検出した問題をクリティカル（即座に修正）からロー（改善推奨）まで段階化し、修正優先順位を明確にします。 組込みシステム・自動車エンジニア：安全性・セキュリティが最優先される開発環境での使用 セキュリティ監査担当者：C++コードのセキュリティリスクを網羅的に把握したい場合 コードレビューの責任者：手動レビューの効率化と品質向上を同時に実現したい場合 CI/CD導入企業：自動的にセキュリティ基準を満たすコードのみをデプロイしたい場合

MCPサーバー（モデルコンテキストプロトコルサーバー）の構築：AI（Claude等）と連携し、カスタム機能を提供するサーバーを、テンプレートとベストプラクティスに基づいて迅速に構築できます。複雑なAI統合をシンプルに実装できます。 型安全なツール・リソース実装：zodという型チェックライブラリを使用し、入力値の検証を自動化。バグのない堅牢なAPI設計が実現でき、開発効率が向上します。 複数の通信方式を自動サポート：STDIO（標準入出力）やHTTP（Express統合）など、異なる通信方式を同じコードベースで実装。柔軟なシステム構築が可能です。 MCP Inspectorを使用した簡単デバッグ：専用デバッグツールでサーバーの動作をリアルタイム確認。開発効率が飛躍的に高まります。 動的リソース・補完機能の実装：サーバー起動後の機能追加やAI向けの補完情報（オートコンプリート）を簡単に実装でき、AI応答の精度向上に貢献します。 Node.js/TypeScriptエンジニア：AIサービスとの連携機能を開発したい場合 AIプロダクトマネージャー：Claude等のAIモデルの機能拡張を企画・実装したい場合 スタートアップ開発チーム：高速でスケーラブルなAI連携バックエンドが必要な場合 企業のDX推進担当者：既存システムとAIを統合するカスタムサーバーを構築したい場合

あらゆるテーマの説明資料を構造的に作成：技術的な内容から非技術的な制度・プロセス説明まで、複雑な概念を読み手のレベルに合わせた構成で自動生成します。 図解を活用した視覚的な理解促進：mermaid図を活用して、アーキテクチャ・フロー・関係性・プロセスなどを図で視覚的に示し、テキスト説明と組み合わせます。 階層的な情報設計で読みやすく：詳細情報を折りたたみ要素で隠して、必要な人だけが参照できる構成にすることで、ドキュメントをスッキリさせます。 入門者から上級者まで対応：読み手のレベル（入門者・中級者・上級者・非専門家）を指定すれば、その層に最適な説明の深さ・用語説明を自動調整します。 Confluence・Wiki・README等への即投稿が可能：Markdown形式で生成されるため、Confluence、GitLab Wiki、READMEなど様々なナレッジベースにそのまま貼り付けられます。 ナレッジベース・ドキュメント作成の負担が大きい組織：社内ポータルやConfluenceの記事を効率的に準備したい人。 複雑なシステム・プロセスを説明する必要がある人：技術スタック、業務フロー、新しい仕組みなどを分かりやすくまとめたい人。 チーム内での知識共有を強化したい：新人教育やオンボーディング時の説明資料を自動作成したい人。 複数の読み手レベルに対応したい：同じテーマでも、入門者用と上級者用で異なる説明資料を作り分けたい人。

再利用可能なプロンプト作成：質問やタスクを.prompt.md形式で定義し、何度でも呼び出せる状態で保存できます。 カスタムエージェント構築：特定タスク向けの自律エージェント（.agent.md）を定義し、複雑な処理を自動化できます。 ファイル固有の指示設定：.instructions.mdでファイルごとに異なるルールを適用し、文脈に応じたAI応答を実現できます。 Agent Skills実装：SKILL.md形式で再利用可能なスキルを定義し、プロジェクト固有のワークフロー（APIドキュメント生成、テスト設計など）を自動化できます。 開発ワークフローの効率化：プロンプト、エージェント、スキルを組み合わせることで、コードレビュー、ドキュメント生成、テスト設計などを半自動化できます。 GitHub Copilotをプロジェクトに最適化したい開発リーダー 反復的なタスク（ドキュメント生成、テスト設計）を自動化したい開発者 チーム内でAIツール活用のベストプラクティスを統一したい技術リード Copilotのカスタマイズ機能の使い方が分からない開発チームメンバー