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ページを参照参照ID付きで表示：agent-browserがページ要素に@e1、@e2などの参照IDを自動付与し、複雑なHTML構造をシンプルに操作できます。 クリック・入力・スクロールを直感的に実行：参照IDを指定するだけで、フォーム入力、ボタンクリック、ページスクロールが実行でき、ブラウザ自動化スクリプトのような複雑な記述が不要です。 ログイン処理を含むWebサイト操作：ユーザー認証が必要なサイトでのログイン操作から、その後のデータ取得まで一貫して行えます。 スクリーンショットとWebスクレイピングの両立：ページのビジュアルをスクリーンショットで確認しつつ、構造化されたテキスト情報も同時に抽出できます。 パフォーマンス計測とネットワーク監視（高度な用途）：chrome-devtools MCPで読み込み時間やAPI呼び出しを監視し、パフォーマンス問題を特定できます。 Webサイトから自動でデータを収集したいが、複雑なスクレイピング技術は避けたい人 ユーザー認証が必要なWebサイトの情報を定期的に取得する必要がある場合 HackerNewsやニュースサイトなどから最新情報を自動で抽出したい人 ブラウザの自動操作ツールを初めて使う人で、簡潔な記法で操作したい場合 agent-browserはデフォルトで使用します。理由は、未使用時にトークンを消費しないこと、参照ID（@e1、@e2等）でコンテキスト93%削減、シンプルなブラウザ操作に十分という点です。chrome-devtools MCPは高度な操作が必要なときのみ動的ロードします。 agent-browserの基本コマンドはopen（ページを開く）、snapshot（ページ構造を見る）、click（要素をクリック）、fill（フォーム入力）、scroll（スクロール）、screenshot（スクリーンショット）、closeです。Refsシステムでページ要素に@e1、@e2等のIDが付与され、これを使用して操作します。 chrome-devtools MCPは、パフォーマンス計測（performance_start_trace等）、ネットワークリクエスト監視、コンソールメッセージ取得、複数タブ操作、JavaScriptプログラムの実行が必要な時に使用します。主要ツールはnavigate_page、take_snapshot、take_screenshot、click、fill、evaluate_script、list_network_requests、list_console_messages、パフォーマンストレース機能です。

working_memory.md と todo.md を自動整理し、記憶の検索精度を高めることができます embedding（埋め込みベクトル）を再構築して、類似検索の精度を向上できます 過去3日分の Recent Sessions のみを残し、それ以前の学びを mid-term フォルダに要約・移動できます 完了したタスクを自動検出し、アーカイブまたは削除できます フォルダ構造を監査し、一時ファイルや不要な実験ファイルを自動検出・整理できます エージェント・AI アシスタントの運用者で、定期的にメモリーを整理している人 長期的にプロジェクトを管理し、記憶の質を保ちたい場合 knowledge base（知識ベース）の検索精度低下を感じている人 定期的なメンテナンスを自動化したい運用チーム このスキルは Session 5（メンテナンスセッション）のチェックリストに沿って、6つのメインタスクを実行します。タスク1で uv run infra/generate_embeddings.py を実行し、embedding を再構築。タスク2で working_memory.md を500行以下に削減（Recent Sessionsは3日分のみ保持、それ以前はmid-term/YYYY-MM-WX.mdに要約・移動）。タスク3で todo.md を150行以下に削減（[x]完了タスク削除、不要タスク削除、重要タスク優先化）。タスク4で Recent Sessions から技術的学び・システム変更・人物情報を knowledge/ フォルダに移動。タスク5でフォルダ構造監査と一時ファイル削除実施。タスク6で git commit・push 実施。cronで自動化できるタスク例（daily-tests、daily-security、daily-cleanup、morning-info）は gateway/cron.json で設定可能。メンテナンス自体の機能確認も実施。

Gemini・OpenAI・Claudeなどの最新APIモデル名と料金情報を確認できます。 新しいプロジェクト開始時に、最新のAPIバージョンを選択できます。 Preview版（プレビュー版）と正式版の違いを理解した上で実装できます。 古いAPIバージョンを誤って使うのを防げます。 新しいAIプロジェクトを立ち上げるエンジニア APIコールの実装前に最新情報を確認したい開発者 複数のAI APIサービスを比較・検討する必要がある人 既存プロジェクトで使用中のモデルが最新か確認したい人 このスキルは自動的にロードされます。詳細情報はCLAUDE.mdの「Latest APIs Reference」セクションに記載されています。提供内容は以下の通りです： 何を提供するか Gemini APIの最新モデル名 OpenAI APIの最新モデル名 その他主要APIの最新情報 Preview/Beta版と正式版の仕様比較 使用場面 新規プロジェクト開始時：どのモデルを採用するか決定する際 APIコール実装時：最新の仕様に基づいた実装 最新情報の問い合わせ時：「最新のAPI情報を教えて」という質問への対応

PCのWebカメラで即座に写真撮影 - ワンコマンドで接続されたカメラから写真を撮影でき、デフォルト設定ではtmp/photo_YYYYMMDD_HHMMSS.jpgに自動保存されます。 複数カメラから選択・切り替え可能 - 複数のカメラが接続されている場合、--listで利用可能なカメラを確認し、--cameraオプションで使用するカメラを指定できます。 ONVIF対応のPTZカメラを遠隔操作 - 左右上下の首振りや見回し操作をコマンド一つで実行でき、監視カメラの角度調整が自動化できます。 WSL2環境でもWindows側のカメラに自動アクセス - PowerShell経由で自動的にWindows側のカメラにアクセスするため、WSL2上で追加設定なく撮影できます。 部屋の状態確認・AI Vision連携で周囲認識が可能 - 撮影した画像をAIに渡すことで、室内状況の自動判定や異常検知などの処理と組み合わせられます。 作業環境をタイムラプス記録・見守りしたい人 - 定期撮影を自動化することで、作業の進捗記録や家族・ペットの安全確認が効率化できます。 AI Vision機能を使って環境を認識させたい開発者 - カメラ入力をAIに送信して、リアルタイムで周囲の状況認識・異常検知などの高度な処理が実現できます。 Webカメラ・IPカメラを複雑に管理している組織 - カメラ一覧機能とPTZ操作により、複数カメラの管理・操作が体系的に自動化できます。 WSL2でLinux開発をしながらカメラを使いたい人 - 複雑な権限設定なく、WSL2環境からWindows側のカメラに自動アクセスできます。 OpenCV（opencv-python）ベースのWebカメラ撮影、ONVIF/RTSPプロトコルのIPカメラ対応。基本機能：uv run .claude/skills/camera/take_photo.pyで撮影（デフォルト保存先tmp/photo_*.jpg）、--listでカメラ一覧確認、--camera Nで使用カメラ指定。PTZ操作：uv run tools/camera.py seeで撮影、look-left/right/up/downで首振り、look-aroundで見回し。ウォームアップとして最初の5フレームをスキップして品質向上。WSL2環境ではPowerShell経由でWindows側カメラに自動アクセス。CommandCam・ffmplayがあると高速化。対応OS：Linux、Mac、Windows（WSL2含む）。フォーマット：JPEG。トラブル時にはカメラ一覧確認、別カメラID試行、Linux権限設定（usermod -a -G video）が対応。