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実装計画（Planファイル）をCodex、Gemini、Claudeの3つのAIで同時にレビューし、複数の視点から品質を検証できます。 計画の妥当性、抜け漏れ、リスク、改善提案を構造化された形で一度に把握できます。 統合レポートが自動生成され、レビュー結果をわかりやすく整理した形で確認できます。 Plan作成直後に実行すれば、実装前に計画の問題を早期に発見できます。 大規模な機能実装や設計変更を控えている開発チームリーダー 実装計画に抜け漏れやリスクがないか複数の視点から検証したいエンジニア 新人エンジニアや自分の計画の妥当性について客観的なフィードバックを得たい開発者 技術的な意思決定の品質向上に取り組むプロジェクトマネージャー /plan-review またはプランモード終了直後に/plan-reviewで実行します。ファイルパスが指定なければdocs/plans/から最新ファイルを自動検出します。scripts/run-plan-review.shでCodex・Geminiを並列実行し、TaskツールでClaudeサブエージェントを起動します。3つのレビュー観点は①計画の妥当性（要件適合・技術選定・アーキテクチャ）②抜け漏れ（エッジケース・エラーハンドリング・テスト計画）③リスク（実装・パフォーマンス・セキュリティ）です。結果は.claude/skills/plan-review/results/{timestamp}/に codex_review.md、gemini_review.md、claude_review.md、report.md として保存されます。--codex-only、--gemini-onlyなどのオプションで個別AIのみの実行も可能です。

白い画面やエラーが出ている原因を特定できる。Metro ログの確認、Auth 状態の確認、ネイティブモジュールの問題切り分けなど、体系的なチェックリストに従って不具合の原因を素早く見つけられます。 Firebase 接続トラブルを解決できる。Firebase Auth の初期化方法、React Native 専用の設定方法、インポート不整合の調査などが分かります。 ネイティブモジュールのトラブルシューティングができる。Expo Go では使えない機能、dev-client が必要な場合、リビルド方法など、ネイティブ周りの問題を早期に発見できます。 Firebase Emulator をローカルで安定稼働させられる。iOS シミュレータ・Android エミュレータごとの正しいホストアドレス、実装時の設定、接続確認コマンドなどが分かります。 パフォーマンス問題（再レンダリング・カクつき）を調査できる。DevTools の使い方、再レンダリングの原因追跡、重い処理の特定方法などが学べます。 React Native / Expo でアプリ開発をしているエンジニア。日々の開発で遭遇する「白い画面」「接続できない」などの不具合を素早く解決できます。 Firebase 認証機能を組み込んでいる開発者。React Native 固有の初期化方法や、インポート不整合など、はまりやすいポイントが分かります。 デバッグ環境を構築・改善したい開発チーム。ローカル Emulator の設定、エミュレータ・シミュレータの制限事項など、チーム全体の開発効率が上がります。 パフォーマンス最適化に取り組む開発者。再レンダリングやカクつきの原因追跡方法が分かり、アプリの応答性を改善できます。 React Native (Expo) アプリの総合デバッグガイド。不具合の切り分けフローとして、白い画面またはエラー発生時に Metro ログ確認 → 初期 loading 状態確認 → ネイティブモジュール問題確認 → Provider クラッシュ切り分けを順序立てて実施します。白い画面チェックリストでは Firebase Auth の場合、firebase/auth と @firebase/auth の混在がないか確認（バンドラーが別モジュール扱いになるため）、React Native 専用の initializeAuth + getReactNativePersistence(AsyncStorage) の使用を必須とします。ネイティブモジュール問題では RCTEventEmitter エラーの原因、Expo Go と dev-client の使い分け、要 dev-client パッケージ（react-native-purchases、expo-apple-authentication、react-native-maps など）の例示、npx expo prebuild 後のリビルド手順を解説。Firebase Emulator 接続では、iOS シミュレータは 127.0.0.1、Android エミュレータは 10.0.2.2 を使用し、Metro の IP を使わないこと、接続確認用の curl コマンド（Auth・Firestore・Storage 各エミュレータ）を提示します。

動画ファイルのメタ情報を一瞬で取得: 解像度、フレームレート（fps）、長さ、コーデック、ファイルサイズなどの仕様情報を自動取得し、App Storeプレビュー動画など特定の仕様に合致しているかをチェックできます。 動画からフレーム画像を自動抽出: 1秒ごと、0.5秒ごとなど柔軟な間隔で動画をスクリーンショット化し、実際の見た目や品質を目視検証できます。サムネイル用途にも対応。 Remotionプロジェクトのレンダリング結果を即座に検証: Remotionで作成したアニメーションやビデオプロジェクトをMP4に出力した後、そのファイルを仕様チェック・フレーム抽出して品質確認できます。 複数チェック項目を統一シェルスクリプトで一括実行: ffmpeg、ffprobe、remotion still、remotion render などを個別に操作する必要がなく、video-tool.sh 一つで全操作（情報取得、仕様検証、フレーム抽出、GIF作成）を実行可能です。 動画編集者・映像クリエイター: 編集後の動画が仕様通りにレンダリングされているか、素早く確認したい人 Remotionユーザー（プログラマティックビデオ作成）: アニメーション生成後の出力品質をプログラムで自動チェックしたい人 App Store・YouTube投稿管理者: 公開前にプレビュー動画の仕様（解像度、fps、ファイルサイズなど）を自動検証したい人 QA・テスト担当者: ビデオ素材の品質を数値と目視の両面からレポートしたい人 scripts/video-tool.sh スクリプトで ffmpeg、ffprobe、remotion コマンドを統一的に実行します。基本コマンド：info（動画情報表示）、check（仕様チェック）、frames（フレーム抽出）、still（Remotion still）、render（Remotion→MP4）、gif（GIF作成）。入力判定は拡張子またはpackage.jsonで実施。動画情報取得は ffprobe で解像度・fps・長さ・コーデック・ファイルサイズを抽出。仕様チェック（ffprobe ベース）は width/height/fps/codec/max_duration/max_size_mb を検証可能。フレーム抽出はデフォルト1秒に1枚、--fps オプションで調整可。レンダリング後は自動的に check で仕様確認を実施。抽出したフレーム画像は Read ツール（マルチモーダル対応）で確認し、品質レポート出力が推奨されます。

コードリサーチャー・依存関係分析者・パターン専門家・ソリューションアーキテクト・計画ライターの5人がチームで調査・議論し、手戻りのない実装計画を作成できます。 複数ファイルにまたがる変更や影響範囲が不明な場合、AIエージェント同士が対話して合意形成するため、人間が一人で考えるより漏れが少ない計画になります。 不明点は自動的にチームリーダー経由でユーザーに質問され、回答が全員で共有されるため、属人的な判断を避けられます。 計画書が完成した後に Plan Mode で実装計画を作成し、ユーザー承認を得てから実装するため、開始後の大幅な軌道修正が減ります。 「簡単そうだから」という主観的判断でのスキップを禁止しているため、見落としやすい副作用を検出できます。 複数ファイル・複数モジュールにまたがる変更を控えている開発者 過去の実装で想定外の副作用が出て、計画性の重要さを実感している人 レビュー時に「ここはなぜこう？」と聞かれる設計判断を事前に詰めたい人 新人エンジニアに複雑なリファクタリング（コードの整理・改善）を任せる時の品質保証をしたいマネージャー このスキルは実装タスク受領後、フルチーム起動条件を確認します。複数ファイル・影響範囲不明・複数アプローチ検討・既存設計パターンの理解が必要なら起動、単一ファイル・1～3行の変更で他への影響がない場合は EnterPlanMode へスキップします。TeamCreate で team-plan チームを作成し、code-researcher（コードベース調査）、dependency-analyst（依存関係・影響範囲）、pattern-expert（類似パターン・命名規則）、solution-architect（実装方針・議論リード）、plan-writer（計画書執筆）の5名を配置します。TaskCreate で6つのタスクを作成：1.code-researcher（依存なし）2.dependency-analyst（依存なし）3.pattern-expert（依存なし）4.solution-architect（1～3に依存）5.plan-writer（4に依存）6.team-lead（5に依存）。Step 2 で並列調査（researcher/analyst/pattern-expert）を実行、Step 3 で議論・合意形成（architect主導、全員参加、不明点はリーダー経由でユーザー質問）、Step 4 で計画書作成（plan-writer 執筆→全員レビュー）、Step 5 で Plan Mode 実装計画作成、Step 6 で実装、Step 7 でクリーンアップします。

複数エージェントの分業パターンを学べる: 7つの実績あるチームスキルから抽出した設計パターンを参考に、役割分担がクリアなエージェントチームを設計できます。 エージェント間の通信プロトコルと依存管理が明確になる: SendMessage の使い方・タスク依存の設定方法・ログ管理の具体例が分かり、チーム運営が効率化します。 既存チームスキルの品質を診断・改善できる: チェックリストを使い現状を評価し、実装上の問題点や改善案を特定できます。 次回以降のスキル開発で設計時間が短縮される: テンプレートと実装パターンが用意されているため、新規スキル作成が加速します。 スキル開発者・プロンプトエンジニア: Agent Teams を使った複雑なワークフロースキルを新規開発したい人 AI システム設計者: エージェント間の通信設計やタスク管理を体系的に学びたい人 チームスキル運用者: 既存スキルのパフォーマンス改善や品質監査を実施したい人

ブランディング・法的・デジタル・国際の4観点から名前を評価: ブランドイメージ・商標リスク・SEO/ASO・多言語発音まで、プロフェッショナルな観点から候補名を検証できます。 1回のセッションで15個の候補を提案・絞り込み: 複数エージェントが並列で分析し、フィードバックループを回しながら候補を厳選できるため、数時間で結論に到達できます。 却下理由と学びを記録し、次回リネーム時に活かせる: コンテキストファイルに過去の議論・判断理由を蓄積し、後続のネーミングプロジェクトの品質を向上させます。 商標問題やドメイン・SNSハンドルの取得可能性を事前チェック: リスク検査が組み込まれているため、後から「実は商標が取れない」という問題を防げます。 スタートアップ創業者・プロダクト責任者: アプリ立ち上げ時に短時間で最適な名前を決めたい人 ブランド・マーケティング担当: 既存サービスのリネームや新規プロダクト名を多角的に検討したい人 企画・UX デザイナー: ユーザーにとって覚えやすく、グローバルに通用する名前を見つけたい人

複数のエージェントが協力して、プロモーション動画を完全自動生成：シーン構成の設計、ナレーション台本の作成、アニメーション実装、品質チェック、最終確認までを自動で実行し、App Store掲載用の動画ファイルを出力できます。 Remotion（React製の動画生成ツール）によるプロフェッショナルな動画制作：複雑なコード知識がなくても、ユーザーが伝えたい機能や雰囲気を入力するだけで、高品質なアニメーション付き動画が完成します。 アプリの主要機能を15〜25秒の動画で魅力的に紹介：App Store の表示枠に最適化された長さで、ターゲットユーザーに対して最も効果的なプレビュー動画を生成します。 ブランドカラーやトーンを反映したカスタマイズが可能：色使い、フォント、アニメーションのスピードなど、アプリのブランド世界観に合わせた動画を制作できます。 アプリ開発者・スタートアップ創業者：App Storeへの掲載前に、低コストで高品質なプレビュー動画をすぐに用意したい人 マーケティング・PR担当者：アプリの機能を視覚的に分かりやすく伝えるプロモーション動画を短期間で制作したい人 デザイナー・クリエイティブチーム：動画編集ソフトに頼らず、コード ベースで細かなアニメーション制御が必要なプロジェクト

アプリ名、説明文、キーワードなど全メタデータを一括最適化：App Store表示用のテキスト全要素（アプリ名、サブタイトル、キーワード、説明文、宣伝テキスト、更新情報）を複数の専門エージェントが分析して最適化し、検索で上位表示されやすい文案を自動生成します。 競合アプリを分析して、差別化できるキーワードと文言を提案：ターゲット市場で実際に検索されているキーワードを調査し、競合に埋もれない、ユーザーの目に留まりやすい説明文を作成します。 日本語、英語など複数言語に自動対応：言語ごとの文化や検索トレンドに合わせたローカライズ版テキストを同時に生成し、グローバル展開を加速できます。 文字数制限を守りながら、訴求力を最大化：App Storeの各項目の文字数上限を自動で遵守しつつ、最高の説得力を持つ文案を提案します。 アプリ開発者・起業家：App Storeで検索上位に表示されるよう、効果的な説明文やキーワードを短時間で作成したい人 アプリマーケティング担当者：アップデート時の「更新情報」や新規リリース時の「宣伝テキスト」を素早く作成して、ダウンロード数を増やしたい人 グローバル展開を目指す企業：複数の国・言語でApp Storeに同時掲載する際、各言語の文化や検索習慣に合わせたテキストが必要な人

GitHubに設定したCI自動テストをパソコンで実行：.github/workflows に設定されているLint、フォーマット、ユニットテストなど全てのチェック項目を、ローカル環境で自動抽出して実行し、結果を確認できます。 テスト失敗時の原因を自動分析して修正：ローカルで失敗が発生した場合、エラーメッセージを分析し、どこを直すべきかを提示するため、開発効率が大幅に向上します。 CIに通すために何をすればよいか、すべて自動判定：複雑なワークフロー設定を理解していなくても、スクリプトが「どのコマンドを実行すべきか」「何をスキップすべきか」を自動判定してくれます。 デプロイやシークレット操作は安全に除外：本番環境へのデプロイやAPIキーが必要な処理は自動的にスキップされるため、安全にローカルテストができます。 開発エンジニア：CIが失敗する前にローカルで確認したい、開発効率を上げたい人 チーム開発を行う企業：全チームメンバーが確実にCI基準をクリアしたコードをPushできるようにしたい場合 CI設定が複雑なプロジェクト：matrix、環境変数、条件分岐など複雑な GitHub Actions ワークフローを理解して実行したい人

CI失敗を自動検出して、エラーログを取得・分析：GitHub Actionsが失敗した時点で自動的に通知され、失敗の原因（Lint警告、テスト失敗、ビルドエラーなど）を特定します。 コードを修正してGitに自動push、CI再実行を待機：検出された原因に対してコードを修正し、自動的にGitにコミット・プッシュしてCI再実行し、結果を確認するまでを完全自動化できます。 CIが通るまでループして自動解決：1回で解決しない場合は最大3回まで自動で修正→再実行を繰り返し、成功するまで対応します。 デプロイやシークレット操作は自動スキップ：本番環境へのデプロイやAPIキー関連の処理は安全に除外され、修正対象外のタスクに時間を無駄にしません。 開発エンジニア・チーム：PRがCI失敗で止まるのを避けたい、修正→再検証の手間を減らしたい人 マージ前チェックを厳密にしたいプロジェクト：CI失敗を素早く検出・修正して、本番環境への不具合流入を防ぎたい場合 リリース直前の対応が急務な状況：限られた時間の中で、複数のCI失敗を効率的に解決したい開発チーム

@deprecatedコードや使われていないフォールバックを自動発見：コードベース全体をスキャンして、@deprecated マークが付いているコード、古い互換性対応、実装されているのに使われていない処理などを一覧化します。 Git履歴からそのコードが書かれた時代背景や目的を自動調査：各候補について git blame/log を解析し、「いつ、誰が、なぜ書いたのか」という文脈を把握することで、本当に削除してよいのかを判断できます。 削除時のリスク（デグレード危険）を自動検証：各コードが他の箇所に依存していないか、テストで検証されているか、副作用がないかを確認し、安全に削除可能な候補のみを推奨します。 技術的負債を可視化したレポートを自動生成：削除候補とその根拠、実装日、安全性評価をまとめたレポートが出力されるため、エンジニアリード層と削除優先度を相談しやすくなります。 レガシーコードを整理したいエンジニア：古いコードベースから技術的負債を一掃したい、コード品質を改善したい人 リリース前の品質チェックを行う開発チーム：本番公開前に不要なコードを検出して、メンテナンスしやすいコードベースを実現したい場合 アーキテクト・テックリード：プロジェクト全体の技術的負債を可視化し、改善の優先順位を決めたい管理職

実装方法を複数案で比較検討 - データベース設計やAPI設計など、複数の実装アプローチの利点・欠点を明確に整理できます。 技術的トレードオフを可視化 - 完璧な案は存在しないという前提で、各案のメリット・デメリットを等価に評価し、意思決定の根拠を記録できます。 リスクと前提条件を徹底検証 - 合意した案に対して批判的な視点から再検討し、見落としているリスクや前提条件を発掘できます。 設計決定の理由を正式に記録 - ADR（Architecture Decision Record）形式で「なぜこの案を選んだのか」を文書化し、後々の参考にできます。 コードベースの実現性を事前確認 - 既存コードを調査して技術的な実現可能性を評価し、工数や影響範囲を把握できます。 エンジニアリングリーダー・アーキテクト - 技術的な意思決定を複数の視点から検証し、チームの合意を取りやすくしたい人 スタートアップの技術責任者 - リソースが限られた中で、最適な技術選択をしたい人 プロジェクトマネージャー - 技術判断の根拠を理解し、ステークホルダーに説明したい人 要件定義の段階にいるチーム - 本格的な開発に入る前に、設計の良し悪しを議論したい組織

専門家の暗黙知を言語化 - UI/UX、マーケティング、コピーライティング、グロースなど、デジタルプロダクト領域の「素人では判断できない基準」を専門家レベルで分析し、明文化できます。 再利用可能な評価基準を自動生成 - ドメイン知識から、他のAIスキルで使える評価チェックリストや判定基準を生成できます。 複数の観点から知識を構造化 - 参考事例を分析し、業界標準やベストプラクティスをパターン化して整理できます。 ベストプラクティスを実例から抽出 - URL、スクリーンショット、説明文から具体的な成功事例を分析し、法則性を見つけられます。 組織のナレッジ資産として蓄積 - 抽出した知識を体系化されたファイルとして保存し、チーム全体で参照・活用できます。 プロダクトマネージャー・デザイナー - 専門領域の「良い/悪い」の基準を作り、チーム全体で共有したい人 教育・研修の担当者 - ドメイン知識をオンボーディング教材として構造化し、新メンバーの育成に使いたい組織 複数プロダクト展開している企業 - ドメイン知識を再利用可能な資産として整理し、スケールしたい企業 AIエージェントを活用する開発チーム - カスタムされた評価基準をAIに与え、より正確な判定を受けたい人

App ID登録から署名まで自動実行 - Bundle ID設定、証明書作成、プロビジョニングプロファイルの設定をスクリプトで一括処理できます。 EASビルドから提出まで工数削減 - EASのビルド、TestFlight配布、App Store提出までの複数ステップを効率的に実行できます。 対話型と非対話型の両対応 - ターミナルから直接実行する場合は自動で完結し、Claudeから実行する場合はコピペ用コマンドを提示するなど、実行環境に合わせて対応できます。 エラーハンドリングと問題の自動修正 - インストール確認、ログイン確認など必要な環境チェックを実施し、問題があれば修正方法を提示できます。 既存Expoプロジェクトで即使用可能 - 任意のExpoプロジェクトで使える汎用スキルなので、新規プロジェクトでも既存プロジェクトでも活用できます。 モバイルアプリ開発者 - Expo/EASを使ったプロジェクトで、デプロイ作業の手間を減らしたい人 複数アプリを運用している企業 - デプロイ手順をスタンダライズし、チーム全体で効率的に配布したい組織 CI/CDパイプラインを構築中のチーム - デプロイプロセスを自動化し、デリバリー速度を上げたい人 非技術的な運用担当者 - デプロイの複雑な手順をスクリプト化し、属人化を防ぎたい組織

課題を深掘りして本質を見つける - 「こんな機能が欲しい」という表面的なリクエストから、背景にある本当の課題や目的を段階的に掘り下げられます。 ペルソナ視点で機能を評価 - 実際のユーザー像を想定して、その人の行動パターン・心理・認知スタイルから、機能の有効性を判定できます。 複数の代替案を検討 - 提案された機能以外に、同じ課題を解決する別の方法がないか、複数案をエージェント同士で議論できます。 UI設計プロンプトを自動生成 - 検討結果をまとめ、デザイナー向けの詳細なUI設計指示を自動生成できます。 技術的実現性と行動心理を両立 - 実装可能性だけでなく、ユーザーが実際に使う習慣が身につくかという行動レベルでの評価も同時に実施できます。 プロダクトマネージャー - 新機能提案を企画段階から体系的に検討し、要件定義書まで作成したい人 スタートアップの創業メンバー - 限られたリソースで、ユーザーニーズに本当に応える機能を優先的に実装したい企業 デザイナー・エンジニアチーム - 開発前に機能の狙いと実装案を整理し、チーム全体の認識をそろえたい組織 ユーザーリサーチを重視する企業 - 機能検討の各ステップでユーザーへの質問をタイミングよく実施し、仮説を検証したい組織

ワンコマンドで全フロー実行 - ブランチ作成からコミット、PR作成まで、複数のGit操作をまとめて自動実行できます。 コミットメッセージとPRテンプレを自動生成 - 変更内容から適切なコミットメッセージとPRタイトル・説明を自動生成し、品質を統一できます。 Co-Authored-By を自動付与 - ペアプログラミング時に協力者を自動記録し、貢献度を正確に記録できます。 ブランチ命名規則を強制 - feat/fix/refactor などの規則に従ったブランチ名を提案し、リポジトリの整理状態を保ちます。 個別操作にも対応 - ブランチ作成、コミット、PR作成を単独で実行することもでき、柔軟なワークフロー対応が可能です。 開発チーム全体 - Gitワークフローの手順を簡略化し、日々のコミット・PR作成の手間を減らしたい組織 リモートペアプログラミングを実践するチーム - 協力者の記録を自動化し、貢献度を正確に追跡したい開発チーム 新人エンジニア - Gitのワークフローを体系的に学びながら、正しい手順で作業できます CI/CDパイプラインを構築中の企業 - 人的ミスを減らし、自動化された品質チェック・デプロイにつなげたい組織

3つのAI視点からレビューを同時実行 - Codex、Gemini、Claudeが並行してコードをチェックし、それぞれの指摘をまとめた統合レポートを自動で作成できます。 ブランチやコミット差分に対応 - developブランチとの差分、特定コミット、直近数コミットなど、複数の指定方法でレビュー対象を柔軟に選択できます。 ファイル単位での直接指定も可能 - 特定ファイルを直接指定してレビューすることもでき、部分的なコード改善にも対応します。 AIの選択実行が可能 - 全てのAIで実行するだけでなく、特定のAIのみの実行や特定AIを除外しての実行など、柔軟なレビュー方法を選択できます。 レビュー結果を整理して保存 - タイムスタンプ付きのレポートが自動保存され、過去のレビュー結果を見返すことも簡単です。 開発チームのコードレビュー工数を削減したい人 - 複数の視点から自動で品質チェックでき、レビュー準備時間が大幅に短縮されます。 複数のコード静的解析ツールを一度に実行したい人 - 3つのAIの異なる指摘を並列で得られるため、見落としやすい問題も発見しやすくなります。 プルリクエスト前の自動品質チェックを導入したい開発チーム - デプロイ前の品質保証プロセスを効率化できます。

複数の視点からペルソナを設計 - ペルソナ設計、ユーザーリサーチ、執筆、バイアスチェック、情報管理の5つの役割を持つ専門家チームが連携し、包括的で説得力のあるペルソナを作成できます。 市場調査を自動で実施 - ユーザーの行動パターンや市場動向を自動で調査し、データに基づいた信頼性の高いペルソナを構築できます。 ステレオタイプやバイアスを自動チェック - 作成したペルソナに無意識の偏見がないか専門家が検証し、多様性を考慮した現実的なペルソナを生成できます。 過去のセッションを引き継ぎながら改善 - コンテキストファイルで前回のペルソナ作成内容を管理でき、反復的にペルソナを磨き上げられます。 UX・マーケティング用ドキュメントとして出力 - Markdown形式で整理された詳細なペルソナプロファイルが自動生成され、そのまま設計やマーケティング施策に活用できます。 UXデザインに必要なユーザー像を短時間で定義したい人 - プロダクト開発前のペルソナ設計が効率化され、デザイン方針がぶれません。 マーケティング施策のターゲット定義を精度高く行いたい人 - データと複数専門家の観点を組み合わせた説得力のあるターゲット分析ができます。 プロダクトチーム全体でユーザー像を共有したい人 - 詳細で具体的なペルソナドキュメントにより、チーム内の認識統一がスムーズになります。

App Store・Google Play用のスクリーンショットを自動デザイン - アプリの主要機能を視覚的に伝えるプロモーションスクリーンショットを、複数枚を効率的に作成できます。 アプリの実画面をデザイン上に組み込み可能 - アプリの実スクリーンショットをアップロードすれば、それを背景として使いながらプロモーション要素を重ねられます。 キャッチコピーから画像まで一貫作成 - クリエイティブディレクターによる戦略から、デザイナーによる構築、コピーライターによるテキスト作成まで、プロフェッショナルなアウトプットが得られます。 技術仕様を自動で数値検証 - デバイスサイズ、レイアウト、配置など技術的な仕様が自動チェックされ、App Store登録時のエラーを防げます。 複数デバイスサイズに対応 - iPhone 6.9"、6.5"、iPad Pro 13"など、複数のサイズに自動対応したスクリーンショットが生成されます。 App Store向けマーケティング素材を短時間で準備したい人 - デザイナーを外注せず、高品質なプロモーション画像を効率的に作成できます。 アプリローンチの準備期間を短縮したい開発チーム - マーケティング素材作成を自動化でき、本来の開発業務に集中できます。 複数言語・複数地域向けのスクリーンショットを量産したい人 - テンプレート化により、異なるターゲット地域向けのバリエーション作成が効率化されます。

複数の観点からUIを同時レビュー - UX、ビジュアル、アクセシビリティ、プラットフォーム準拠、コピーの5つの専門観点からUI画面をチェックでき、見落としやすい問題を発見できます。 新規画面デザイン＆既存画面改善に対応 - 新しく画面を作る場合も、既存UIを改善する場合も、同じワークフローで効率的に進められます。 デザインツール上でリアルタイム修正 - 専門家からのフィードバックをもらいながら、その場でデザイン修正でき、反復プロセスを短縮できます。 iOS・Web・汎用プラットフォームに対応 - プラットフォーム固有の設計ガイドライン（iOSのHIG、Materialデザインなど）に準拠したレビューが自動で行われます。 マイクロコピーまで細部をチェック - ボタンラベルやエラーメッセージなど、細かいテキスト表現も改善提案され、UX全体の質が向上します。 デザインクオリティを多角的に上げたい人 - 複数専門家のフィードバックを同時に得られ、デザイン品質が大幅に向上します。 デザイン添削の工数を削減したい企業 - 複数人のデザイナーを集める代わりに、自動で複数視点からのレビューが得られます。 ユーザーアクセシビリティを重視したい開発チーム - アクセシビリティ専門家による自動チェックで、より多くのユーザーに使いやすいUIを実現できます。