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スキルを一から作成: ユーザーとの対話を通じてアイデアを具体化し、実装可能なスキル定義書（SKILL.md）を自動生成できます。 既存スキルを改善: 現在のスキルが十分に機能しているか分析し、プロンプトやロジックを最適化できます。 複雑な要件を整理: 抽象的な「○○ができたらいいな」という要望を、具体的な「どんな入力でどんな出力が欲しいか」に段階的に落とし込めます。 適切なAIエンジンを選択: タスク内容に応じて Claude / Codex / 連携実行など、最適な実行エンジンを自動判定できます。 スキルの品質を保証: Domain-Driven Design や Design Thinking など5つの設計原則に基づき、一貫性のある高品質なスキルを生成できます。 AIツール構築者: Claude Skillsなど自社のAIスキル体系を整備・拡張したい人 プロダクトマネージャー: ユーザーニーズを正しくAI実装に落とし込みたい人 AI活用を推進する組織: スキルのメンテナンスや改善の過程を標準化・自動化したい企業・チーム 非エンジニアなスキル設計者: 技術詳細を気にせず、ビジネス視点でスキルを設計したい人 設計原則: (1) Collaborative First—ユーザーとの対話で要件を明確化、(2) Script First—決定論的処理をスクリプト化し100%精度で実行、(3) Progressive Disclosure—必要な時に必要なリソースのみ読み込む、(4) Custom Script Support—24タイプ以外の独自スクリプトも対応、(5) Self-Contained Skills—各スキルが独自のnode_modules・依存関係を持つ。 実行モード: collaborative（ユーザー対話型・推奨）、orchestrate（実行エンジン選択）、create/update/improve-promptの5つ。orchestrateモードでは claude（ファイル編集・Git・深い理解）/ codex（独立タスク・別視点）/ claude-to-codex（複合タスク）から選択。 抽象度レベル: L1（Concept：アイデア）→ L2（Capability：機能）→ L3（Implementation：実装詳細）。抽象度が高いほどインタビューを反復して具体化する。

E2EテストやUI確認を自動で実行 — フォーム入力、ボタン操作、画面遷移などを自動検証し、手作業の確認作業を削減できます。 複数デバイスのレイアウト確認 — スマートフォン、タブレット、デスクトップなど異なる画面サイズでの表示を一度にチェックできます。 スクリーンショットを自動取得 — テスト中の画面を自動撮影し、実装がデザイン通りになっているか目視確認できます。 フォーム検証を効率化 — 入力フィールドの動作確認やバリデーション（入力値チェック）を自動で実施できます。 開発エンジニア — 実装後のUI動作を素早く検証したい方 デザイナー — 実装結果がデザイン通りになっているか確認したい方 QAテスター — テスト項目を体系的に実行し、漏れなく確認したい方 プロジェクトマネージャー — 開発進捗の品質確認を効率化したい方

レイアウト・余白・配置の崩れを検出 — 全ページの画面サイズごとに表示崩れや配置のズレを自動チェックし、問題箇所を特定できます。 ソースコードから根本原因を特定 — スクリーンショットだけでなくコードを分析し、問題がどのファイルのどの行にあるかを明確にできます。 ホバーやクリック時の見た目も検証 — マウスオーバーやボタン押下時の色変更やアニメーションなど、動的な動作も検査できます。 デザイン仕様との乖離を自動抽出 — プロジェクトの設計書がある場合、仕様との違いを一覧で出力できます。 デザイナー — 実装品質を数値的・視覚的に把握したい方 QAテスター — デザイン面の問題を体系的に洗い出したい方 フロントエンドエンジニア — 修正前の問題リストを正確に把握したい方