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新機能実装時に NotificationService を呼び出すだけで、ベルアイコン・ドロップダウン・トースト通知が自動表示されます セキュリティ・システム・アクション・情報・警告など、事前定義された6種類の通知タイプから選ぶだけで実装できます 特定ユーザーへの個別通知と、管理者などの特定ロール全体へのブロードキャスト通知（ブロードキャスト通知）が両方対応できます 通知はPostgreSQLに自動永続化され、未読数・既読・削除などの管理が APIエンドポイント経由で自動処理されます 日本語・英語対応で、多言語対応アプリでもそのまま使用できます 新機能実装時に通知周りの複雑な実装を避けたい開発者 ユーザーへのイベント通知を統一的に管理したいプロダクトマネージャー セキュリティアラート・アクション要求など、重要な通知を確実に配信したいシステム担当者 通知センターのUIを共通化して、アプリケーション全体の一貫性を保ちたいデザイナー NotificationServiceは、アプリケーション内での重要なイベントをユーザに通知する統一システムです。通知センター（ヘッダーのベルアイコン）、トースト通知（Sonnerでリアルタイム表示）、DB永続化（PostgreSQL×Prisma）で構成されています。6つの通知タイプ（SYSTEM・SECURITY・ACTION・INFO・WARNING・ERROR）と4段階の優先度（URGENT・HIGH・NORMAL・LOW）があります。ファイル構成は lib/services/notification-service.ts（通知発行）、lib/stores/notification-store.ts（Zustandストア）、lib/i18n/notifications.ts（翻訳）、app/api/notifications/route.ts・[id]/route.ts・read-all/route.ts・unread-count/route.ts（APIエンドポイント）、components/notifications/NotificationBell.tsx他（UIコンポーネント）です。API呼び出しは NotificationService.securityNotify()・systemNotify()・actionNotify()（個別通知）、NotificationService.broadcast()（ロール別ブロードキャスト）で実装します。

docs/en/配下の英語ドキュメント（.py jupytext形式）を自動で日本語に翻訳してdocs/ja/に配置できます。翻訳ルールに基づいた一貫性のある日本語ドキュメントが生成されます。 翻訳後、Jupytextを使って自動的に.ipynbノートブック形式に変換し、ドキュメントサイトで参照可能にします。 必要に応じてドキュメントの目次（toc）やインデックスを自動更新し、翻訳したページがナビゲーションに反映されます。 技術用語の英語維持、自然な日本語表現、コード部分の正確な保持など、細かいルールに従った品質の高い翻訳を実現します。 ドキュメント翻訳の品質を保ちながら効率化したい技術文書作成者 複数の英語ドキュメントを日本語化する必要があるプロダクトマネージャー 日本語のドキュメントサイトを運用・更新するエンジニア 英語版ファイルを読み込み、指定ルールに従って日本語翻訳を実施します。ワークフローは以下の通りです：(1)docs/en/側の対象.pyファイルを読む、(2)docs/ja/側に対応ディレクトリを作成、(3)翻訳ルールに従って.pyファイルを翻訳・作成、(4)jupytextで.ipynbを生成、(5)必要に応じてmyst.ymlのtocに追加、(6)対応するindex.mdがなければ作成。翻訳ルールはニュートラルな「です・ます」調、日本語と英数字間のスペースなし、広く認知された技術用語は英語のまま、簡潔性、原文への忠実さ、コードブロックは英語版と同一フォーマット維持、Markdownの構造一致などを定めています。

ブログのテーマをヒアリングしながら、Zenn互換のMarkdown記事を対話的に構成・執筆できます。 Playwright CLI でブラウザスクリーンショットや動画を自動撮影し、手順や操作フローを画像で記録できます。 読者像・記事のゴール・トーン（チュートリアル/解説/体験記など）を確認し、読みやすい構成を自動生成します。 セクション、コード例、アウトラインをテンプレート化した上で、Zenn Topics タグも自動提案します。 完成後のファイルを blog-output/ に整理して出力し、Zennへの投稿準備が完了します。 エンジニアで、使った技術や知見をZennに記事化したいが、構成や見出しに迷う方 ソフトウェアの紹介・チュートリアル記事を書く際に、スクリーンショット撮影を自動化したい方 技術ブログを継続的に書きたいが、毎回ゼロから構成を考えるのが負担な方 デモ動画やスクリーンショットが豊富で、わかりやすい記事を短時間で完成させたい方 ブログ記事作成は5つのフェーズで進みます。Phase 1（ディスカッション2-3回）では記事ゴール・想定読者・記事種別を対話で確認、Phase 2（アウトライン確定）では構成・撮影計画を表形式でユーザーに提示し承認を得ます。Phase 3（素材撮影）では Playwright CLI でスクリーンショット・動画・GIF を撮影、blog-output/NNN/ ディレクトリに連番で整理します。ffmpeg は GIF変換に必要。Phase 4（記事執筆）で Zenn互換Markdown を生成、Phase 5（完了）でファイルパスと概要を報告します。入力パラメータはテーマ・方向性・対象URL で、短い指示でも Phase 1 から対話を開始し、不足情報を補います。

曖昧な仕様を質問で埋め、推測実装を避けて正確な設計・実装を実現する 責務を正しい場所に配置し、重複や混在を防ぐことで長期的な保守性を確保する レビュー可能な最小単位の差分に分割し、ロールバック容易性と理解容易性を高める テスト駆動開発（RED→GREEN→REFACTOR）で安全な実装進行を実現する 実装前に設計を深掘りし、後から大きな修正を避けたい開発者 コードレビュー時に「なぜこの実装？」と質問されない、意図が明確な実装を目指す人 既存のパターン・テスト雛形を再利用して効率化と一貫性を両立したい人 責務の混在やリファクタリングの負債を作らず、チームとしての品質を保ちたい人 このスキルの基本方針は「既存優先」と「差分最小」です。実装前に、期待する入力・出力、失敗時の振る舞い、変更の影響範囲、既存規約（命名・ディレクトリ構成・テスト方式）を必ず確認します。 出力フォーマットは7段階：(1)目的、(2)前提（RDD・既存規約・制約）、(3)設計方針（責務・境界・例外・データ）、(4)実装手順（最小ステップ）、(5)差分、(6)テスト（RED→GREEN順）、(7)次の一手。 思想：①実装は仕様の翻訳で推測しない、②責務が混ざったら必ず腐る、③暫定対応を避け恒久化の出口を明記、④失敗時は最小サンプルで切り分ける。 チェックリスト：責務が単一目的か、依存方向が自然か、命名がドメイン意図を表しているか、RED→GREEN→REFACTORが成立しているか、境界条件を押さえているか、重複を増やしていないか、Docコメントで意図が説明されているか。

要件定義書（requirements.md）をもとに、開発作業の設計書（design.md）を自動生成します。 新規機能開発またはパフォーマンス改善など、作業タイプに応じて最適なテンプレートを自動選択します。 永続化ドキュメント（アーキテクチャ仕様書、リポジトリ構造定義書、開発ガイドライン等）を自動参照し、既存のルールに準拠した設計を生成します。 多言語対応（i18n）やNuxt UI v4の最新コンポーネント記法を設計に反映させます。 既存の開発ディレクトリに設計書を追加したり、古い設計書を再生成・更新することができます。 新機能開発を始める際に、要件から設計書を素早く作成したいエンジニア パフォーマンス改善プロジェクトで、最適化戦略を設計書として形式化したい技術リード プロジェクトのコーディング規約やアーキテクチャに準拠した設計を確実に作成したいアーキテクト 複数の開発作業ディレクトリを管理するプロジェクトマネージャー このスキルは開発作業の設計書（design.md）を生成・再生成します。使用シーンは要件定義から設計開始時、パフォーマンス改善の最適化設計時、既存ディレクトリへの設計書追加時、設計書再生成時です。必要情報はディレクトリパス（docs/working/{YYYYMMDD}_{要件名}/）、要件名（英語ケバブケース）、作業タイプ（「feature」または「performance」、デフォルト「feature」）です。前提としてrequirements.mdの存在を推奨します。実行手順：Step 1で企画書を読み込み、テーマ・ターゲット・見出し構成を確認、Step 2でCONTRIBUTING_QIITA.mdとcontext/knowledge/参照、Step 3で記事を執筆し導入セクション・本文・サンプルコード・まとめセクションを記載、Step 4で保存完了です。執筆ルールはCONTRIBUTING_QIITA.md全遵守、本文2,000～6,000文字目安、H1未使用H2から開始、コードブロック最低1個以上、外部リンクは公式ドキュメント優先です。テンプレートはtemplate.mdまたはtemplate-performance.mdを使用し、Nuxt UI v4記法（UFormField使用、UFormGroup禁止、items属性使用、options禁止）を必須とします。多言語対応（i18n）は必須で、ハードコード文字列禁止、翻訳キー構造設計、プレースホルダー対応を明記します。永続化ドキュメント参照は03_architecture_specifications.md（技術スタック確認）、04_repository_structure.md（ディレクトリ構造確認）、05_development_guidelines.md（コーディング規約確認）、06_ubiquitous_language.md（用語確認）、UI設計時は05の「2.4多言語対応」確認が必須です。

Google Docs の URL または ID を指定して、ドキュメント全文とテキストを自動で取得します。 ドキュメントのタイトル・語数・見出し構造を分析し、階層的な目次として提示できます。 議事録・提案書・仕様書・レポートなどの内容を要約したり、特定の情報（数値・日付・固有名詞）を抽出できます。 見出し階層から文書の論理構造を分析し、改善点や構成の問題点を提案できます。 必要に応じて内容を箇条書きや表など別フォーマットに変換したり、翻訳・リライトできます。 チーム内で共有される Google Docs（議事録・仕様書・提案書）をすばやく確認・要約したい人 ドキュメントの構成や内容から、重要な決定事項や課題を効率的に抽出したい人 複数の Google Docs を比較したり、内容の矛盾を指摘してもらいたい人 Google Docs の内容に基づいて、次のアクション・改善点を提案してほしい人 bun run gdocs -- --id コマンドで Google Docs を読み取ります。URL が https://docs.google.com/document/d/XXXXX/edit の場合、XXXXX がドキュメント ID です。スクリプトは stdout に JSON 形式で出力を返し、以下5つの観点で分析結果を日本語で提示します：①ドキュメント概要（タイトル・語数・見出し構造）②内容の要約（全文または主要セクション）③構成分析（見出し階層から論理構造を解説）④情報抽出（ユーザーが求める特定情報）⑤改善・活用提案（構成の改善点や活用方法）。URL またはID のみで指定でき、追加の操作（セクション詳細分析・フォーマット変換・翻訳・他ドキュメント比較）もサポートします。

PRD（docs/product-requirements.md）で定義された要件を、開発チームが実装できるレベルまで技術的に詳細化した機能設計書を作成できます。 ユーザーニーズから実装仕様への橋渡しを体系的に行い、曖昧な要件を具体的なシステム設計に変換します。 既存の機能設計書がある場合はそれを最優先で参照しながら更新・拡張でき、プロジェクト固有の設計方針を一貫して保ちます。 テンプレートと詳細ガイドに従うことで、初めての設計書作成でも品質を保証した設計書を生成できます。 作成した機能設計書をdocs/functional-design.mdに一元管理し、要件定義から実装までの透明性を確保します。 プロダクトマネージャーやシステムアーキテクト等、PRDをエンジニアが実装可能な形に翻訳する立場の方 新規プロジェクトで、要件定義から実装設計への移行をスムーズに進めたい方 複数チーム間で一貫した設計思想を保ったまま、機能設計書を段階的に詳細化したい方 プロダクト開発における「要件定義」と「実装」のギャップを埋めるドキュメントが必要な組織 高品質な機能設計書を作成するための詳細ガイドとテンプレートを提供します。前提条件として、docs/product-requirements.mdにPRDが作成されていることが必須です。機能設計書は、PRDで定義された要件を技術的に実現する方法を詳細化するドキュメントです。既存の機能設計書（docs/functional-design.md）がある場合は最優先で参照し、プロジェクト固有の設計が記載されているためこのスキルのガイドより優先します。新規作成時はテンプレートとガイドを参照し、更新時は既存設計書の構造と内容を維持しながら更新してください。作成した機能設計書はdocs/functional-design.mdに保存し、さらに詳しい作成ガイドは別ファイル（guide.md）で参照可能です。

日本・グローバルのトレンド情報を一括取得：はてなブックマーク IT 人気エントリー、Hacker News、Reddit 13サブレッドから最新記事をリアルタイム収集し、ブックマーク数・ポイント数・コメント活発度で優先順位を自動判定します。 興味領域に基づいた自動フィルタリング：CLAUDE.md のユーザープロファイル（AI開発・セキュリティ・Java/Spring Boot など）と照合し、★★★/★★/★ 3段階の関連度を自動付与、高関連度順にソート。 収集情報を構造化テーブルで整理：日本市場・グローバル・Reddit サブレッド別に注目トピック（表形式）+ 全エントリー（リスト形式）で明示、タイトル・URL・ポイント数・興味度・カテゴリ・メモの多次元フィルタリングが可能。 毎日自動更新ファイルを生成：ideas/daily/YYYYMMDD-trend.md に標準化フォーマットで出力、日々蓄積することで季節トレンド・業界動向の可視化に対応。 テックリード・CTO：チーム全体の技術トレンド情報をサマリーで毎日把握したい エンジニア・開発者：業務時間内の情報収集を効率化し、本当に重要な記事に絞りたい セキュリティエンジニア：脆弱性・攻撃トレンドを日々キャッチアップしたい 個人開発者・スタートアップ：グローバルトレンド＆日本市場動向を同時監視したい 4ステップ実行：①CLAUDE.md 読み込みで興味領域確認（AI開発・セキュリティ・Java等を把握）、②はてブIT人気+Hacker News+Reddit 13サブレッド（r/OpenAI, r/LocalLLaMA, r/ClaudeCode, r/netsec, r/cybersecurity, r/java, r/programming, r/indiehackers, r/selfhosted 等）から /hot.json 取得、③興味度マッピング（高関連度：直接関連、中：技術全般関連、低：一般ITニュース）で優先付与、④ideas/daily/YYYYMMDD-trend.md へ出力。注目トピック/全エントリーの2階層、各記事にはタイトル・URL・ポイント数/ブクマ数・興味度★・カテゴリ・メモを記載。Reddit は curl + User-Agent ヘッダー、タイトル日本語翻訳、ups 数・コメント数でコミュニティ反応を評価。

Remotionを使用してReactベースの動画を制作できます（プロモ動画、マスコット、チュートリアルなど）。 「全部ちゃんとやる」を避け、戦略的に何を捨てるかで洗練された動画を作成できます。 アンチパターン（単調なアニメーション、均等ディレイなど）を回避した高品質な動画が制作できます。 BPM同期、SFX（音響効果）、ペーシングを最適化した視聴者を魅了する動画を短時間で作成できます。 マーケティング担当者で、プロモーション動画をプログラマティックに生成したい人 デザイナーで、動画のレイアウトとアニメーションをコードで統制したい人 プロダクトチームで、OGP動画やLP用動画を素早く制作したい人 Remotionを使用したReact動画制作の汎用スキルです。品質原則「全部ちゃんとやる」がAI生成感を生み出すため、捨てる要素を戦略的に選ぶことが設計です。避けるべき6つのアンチパターン：①全要素同じspring config→要素別にdamping/mass変更、②translateY+opacity単一パターン→複数トランジション混在、③均等delay→有機的間隔、④全シーン中央配置→最低1シーン非対称、⑤同じトランジション3回以上→複数トランジション混在、⑥8秒以上構図未変化→途中でscale/position変更。フック・ペーシングは最初3秒でパターンインタラプト、BPM同期（毎拍ではなく戦略的なカット）、SFX必須（whoosh/impact/無音）。品質チェックスクリプト自動実行。ブランド設定（カラー、フォント、マスコット）はプロジェクトCLAUDE.mdで定義。

音楽関連の日本語ドキュメント（楽器、作曲、音楽理論など）を英語に翻訳でき、専門的かつ正確な英語資料を生成できます。 日本語ファイルが更新されたときに対応する英語版ドキュメントを自動更新でき、多言語資料の維持管理を効率化できます。 音楽専門用語を正確に英訳でき、意味不明な用語があっても検索を通じて音楽的な意味を優先して調べることができます。 ソースコード内のコメントやドキュメント文字列を含む、あらゆる日本語テキストを専門的に翻訳できます。 音楽制作ツール、楽器メーカー、音楽教育プラットフォームなどで日本語資料を英語化する必要がある担当者 国際的な音楽コミュニティ向けに日本語資料を発信したいクリエイター、企業 音楽関連のオープンソースプロジェクトで多言語ドキュメント管理を行っている開発チーム 日本語ファイルは*.ja.md形式、英語ファイルは*.md形式で命名統一。ソースコードのコメント翻訳はwrite-comment SKILLを活用。用語の意味が不明な場合は積極的に検索し、複数の意味がある場合は音楽的な意味を優先。翻訳は原文を正確に訳すことが最優先であり、内容の削除や勝手な追加は禁止。同時に英語として自然で読みやすい文章表現となることを要求。日本語ファイルが修正されたら対応する英語版も修正する自動追従プロセスを定義。

AWSの公式ブログ、RSSフィード、コミュニティサイトから最新情報を自動収集し、日本語で要約・リンク付きで提供できます 「新サービス」「機能アップデート」「セキュリティ」「AI/ML」など10個のカテゴリ別に情報を分類できます Lambda、Bedrock、ECSなど特定のサービスに絞って最新動向を調べることができます re:Inventなどの重要イベントや障害情報も自動検出できます 収集した情報からブログネタ候補を提案し、情報発信活動をサポートできます AWS Community Builder として定期的に情報発信している人 毎週のAWSアップデートをまとめて整理したい技術ブロガー AWSの新サービス・機能追加を素早くキャッチアップしたい開発者 テックメディアやニュースレター編集者で、AWS関連の記事をリサーチしている人 このスキルは、days（取得日数、デフォルト7日）、category（カテゴリフィルタ）、focus（特定サービス指定）の3つのオプション引数を受け取ります。実行時は4つのフェーズで動作します：Step 1で引数を解析し、Step 2で3グループに分けてRSSフィードを並列取得します（AWS News Blog、What's New、Japan Blog、各サービスブログ、Open Source Blog、Health Dashboard等）。Step 3で取得記事を10カテゴリに自動分類します（新サービス発表・機能アップデート・セキュリティ・AI/ML・コンテナ・サーバーレス・日本関連・障害情報・コミュニティ・その他）。Step 4でfocus引数が指定されていれば、該当サービス記事にハイライト（★）を付与します。Step 5で日本語要約とリンク付きの整形出力を生成します。

業種（アパレル・美容・ジュエリーなど）、ブランドイメージ、商品数に基づいて、Shopify Theme Storeから最適なテーマ候補を調査・抽出できます。 複数のテーマを機能・デザイン・パフォーマンス・カスタマイズ性・コストで比較し、メリット・デメリットをまとめた比較表を作成できます。 無料テーマ（Dawn等）と有料テーマの両方を検討し、予算とニーズのバランスを考慮した最適な提案ができます。 メガメニュー、クイックビュー、定期購入機能、色見本など、業種別に必要な機能の有無を確認し、テーマの実装状況をレポートできます。 テーマ選定結果をレポートファイルとして出力し、クライアントへの提案資料として活用できます。 Shopifyストア新規構築時にテーマ選定を行うWebサイト制作会社・フリーランス クライアントのブランドニーズにマッチしたテーマ提案をしたいShopifyパートナー テーマ乗り換え・リニューアル時に複数候補を比較検討したいストア運営者 商品数が多い・特殊な機能が必要など、要件に応じたテーマ選定の判断基準が欲しい方 Shopify テーマ選定スキルは、クライアントのブランド・業種・商品数・必要機能に基づき、Shopify Theme Storeから最適なテーマを調査・比較・推薦するスキルです。実行手順は以下のとおり： STEP 0: 要件ヒアリング 業種・商品カテゴリ、ブランドイメージ（ミニマル・高級感・ポップなど）、商品数、予算（無料または$100～400程度）、絶対に外せない機能（メガメニュー・クイックビュー等）、参考となるデザインサイト、越境EC・多言語対応の必要性などをユーザーから収集します。 STEP 1: テーマ調査 商品数によるカタログサイズ分類（1商品～500+）と業種別特性の整理を行い、調査対象テーマを絞り込みます。Shopify Theme Storeでのフィルタリング検索、テーマ開発元の公式サイト調査、業界比較記事、Shopifyコミュニティでの体験談などを活用して候補テーマを複数抽出します。 調査対象テーマの確認項目： 価格（無料/有料いくら）、対応業種、テーマの特徴、実装済み機能（色見本・サイズチャート・ルックブック・クイックビュー等の業種別要素）、デザイン品質、ページ速度・パフォーマンス、カスタマイズ可能性（Liquid対応状況）、サポート体制、ユーザーレビュー・評価です。 レポート出力先： reports/shopify-theme-selection/ 配下に、業種別に評価したテーマ比較表、推奨テーマランキング、テーマ詳細情報シート、選定理由を記載したレポートを出力します。

「AIっぽい画一的なデザイン」（紫グラデーション、Interフォント、白背景など）を避け、コンテキストに応じた独自性のあるUIを生成できます。 デザイン思考プロセス（目的・トーン・制約・記憶点の明確化）に従うことで、精密かつ大胆なデザイン実行を実現します。 タイポグラフィ・カラー・モーションの詳細ガイドラインに基づき、品質の高いコンポーネント・ページ・アプリケーションUIを構築できます。 フォントペアリング、カラーパレット設計、アニメーションパターンなど、視覚的インパクトを持つデザイン要素を一貫性を保ちながら選定できます。 AIにUIデザインを任せるが「ありがちなデザイン」は避けたい開発者・デザイナー Web・モバイルアプリケーション、ダッシュボード、SaaSプロダクトなどのUI構築に携わる人 デザイン思考を体系的に学び、意図的で個性的なUIを生成したい人 タイポグラフィやカラー理論に基づいた高品質UIを効率的に実装したい人 LLMが学習データの「安全で一般的な選択」に収束しやすい傾向に対抗するガイドラインです。コーディング前に、目的・トーン（ミニマル、ラグジュアリー、レトロフューチャーなど）・制約・記憶点を明確にすることが重要です。タイポグラフィでは、Inter・Roboto・Arialなど定番フォントを避け、JetBrains Mono・Playfair Display・Bricolage Grotesqueなどを推奨。フォントペアリングは高コントラスト（セリフ+ジオメトリックサンセリフなど）を選び、ウェイト・サイズは3倍以上のジャンプを推奨します。カラーは支配色+シャープなアクセント構成で、CSS変数で一貫性を保ちます。モーション・アニメーションは「少数の高インパクト」アプローチを取り、スタッガードフェードインなどパターン化された手法を活用します。

商品の特徴をベネフィット表現に自動変換：「24時間対応」→「深夜2時に困ってもすぐ解決。もう一人で悩まない」といった具合に、機能仕様を顧客の感情・価値に翻訳します。 8つの黄金パターンから最適な表現を選択：数字+成果型、恐怖回避型、秘密暴露型、簡単・シンプル型、Before→After型、限定・希少型、証拠・実績型、感情・未来型の中から、商品特性に合ったテンプレートを自動適用します。 セールスレター、特典リスト、商品内容など複数用途に対応：同じ商品情報から、セールスレター向け・特典リスト向け・内容説明向けなど、目的別の箇条書きを生成できます。 購買意欲を3.8倍に高める表現力：顧客心理に訴える「✅」記号、数字、制限条件、感情キーワードを組み合わせ、思わずクリックしたくなるコピーが完成します。 マーケター・セールスライター：商品紹介文や特典表記を魅力的に仕上げたい人 オンライン講座・情報商材の販売者：セールスレターの「含まれるもの」「特典」セクションを短時間で高度な表現に変えたい人 ECサイト・LPの運営者：商品説明ページの箇条書きを、顧客の心に残る文言に変換したい人 営業・営業企画チーム：提案資料や営業トークの根拠となる「メリット整理」を効率的に作成したい人 このスキルは特徴→ベネフィット変換の公式と8つの黄金パターンを備えています。変換公式は「特徴 → 『だから』 → メリット → 『つまり』 → ベネフィット → 『結果』 → 感情」という流れで、単なる機能説明を顧客の心理的価値へ昇華させます。8パターンは①数字+成果型（期限・数値・成果の組み合わせ）②恐怖回避型（失敗を避ける安心感）③秘密暴露型（専門家だけが知る情報）④簡単・シンプル型（難しそうなことを簡単に）⑤Before→After型（状態変化を可視化）⑥限定・希少型（今だけ・ここだけの価値）⑦証拠・実績型（具体的な数値実績）⑧感情・未来型（心理的な理想状態）から構成されており、各パターンに複数の活用例が示されています。特徴→ベネフィット変換テーブルでは24時間対応→迅速な問題解決、PDF100ページ→即座に答えが見つかる、返金保証→リスクゼロで試せるなど実践的な変換例を網羅しており、セールスレター・特典リスト・商品内容リストなど用途別のブレット設計も提示されています。

世界で最も読まれる知的エッセイメディア「Aeon」の執筆スタイルを習得し、説教的でない、読者を巻き込む深い論考を書くことができます。 具体的な歴史的人物や事件から始まり、現代との共鳴を示す「7幕構造」に従って、読者の予測を何度も裏切りながら層状に深める論証を組み立てられます。 抽象的で説教的な書き方を避け、日時・場所・人物の具体描写、逆説、未知の事実で読者を引き込む導入部の技法を身につけます。 複雑な論点を、対立軸ではなく多面的に描き、最後は「答え」ではなく「より深い問い」で終わる、知識人に読まれるエッセイの完成度を高めます。 弁証法的構造、定義の遅延、修辞疑問の戦略的配置など、市場で知られていない10の高度な執筆技法を実装できます。 学術的な知見や歴史的教訓を、一般読者にも響く形で発信したい研究者・ジャーナリスト。 Medium、note、自社メディアで影響力のある論考を連載したい編集者・執筆者。 単なる解説ではなく、読者を思考へ誘う知的エッセイを書きたいブロガー・評論家。 Aeonのような洗練されたデジタル出版メディアに投稿できるレベルの執筆力を身につけたい執筆志望者。 Aeon分析から抽出した執筆基準：英語2,500～5,400語（日本語換算5,000～10,000字）、段落数35～50、読了時間13～20分。7幕構造（フック5%→謎の提示10%→背景展開20%→核心部30%→複雑化15%→統合15%→開放5%）で構成。導入部は「1273年12月6日、ナポリ」のような具体的日時・場所・人物、逆説・パラドックス、未知の事実から始める。主要人物1～2名を感情移入可能に描写し、傍証人物3～5名で権威付け・対比・継承を示す。各セクションで「しかし」「実は」で読者の予測を裏切り、謎を段階的に深める。結論は説教調を避け、5層構造（現代との共鳴→歴史的教訓→診断→実践的示唆→開かれた問い）で終わる。定義の遅延、具体的数字と日付の多用、一文の長さのバリエーション、修辞疑問の戦略的配置、二項対立の回避、著者立場表明の抑制など10の高度な技法を実装する。

哲学者の人間臭さを掘り下げ、単なる「概念」ではなく「苦悩の結晶」として読者に伝えられます。 難しい哲学概念を「一言で覚えられるフレーズ」に翻訳し、SNSで拡散されやすい記事を作成できます。 実在の事件や日常の出来事と古い思想を繋ぎ、読者が「あ、これ自分のことだ」と自己投影できる記事を設計できます。 WebSearchで5層（表面・構造・経済・心理・時間）から徹底調査し、説得力のある根拠を揃えることができます。 記事タイプ（事件簿哲学・哲学概念・挑発型）を自動判定し、それぞれに最適な構成で執筆できます。 ブログやnoteで「思想的で読みごたえのある記事」を書きたいライター・編集者 哲学や歴史を題材に、多くの人に読まれる記事を作りたい研究者・学生 -「なぜこの思想が生まれたのか」という背景から概念を理解したい学習者 社会事件や企業スキャンダルを深く掘り下げて分析したいジャーナリスト・評論家 このスキルは6つのフェーズで構成されています。Phase 1（リサーチ） では表面的なテーマから本当に伝えたいことを分離し、WebSearchで5層分解（事実・原因・金の流れ・人間の動機・歴史的文脈）を実施。同時に哲学者の「人間臭さ」──身体的特徴・家族問題・社会的失敗・トラウマなど──を調査し、その苦悩が如何に思想につながったかを実証します。Phase 2（記事タイプ選択） では事件簿哲学・哲学概念・挑発型から最適な型を選定。Phase 2.5（記憶定着デバイス） で概念を5～15文字のキャッチコピーに翻訳し、読者の脳に刻み込みやすい形にします。「自己欺瞞」→「自分は違う病」、「悪の凡庸さ」→「デスクワーク式の悪」といった具体例を示し、さらに架空の読者キャラを設定して自己投影を促します。リサーチ完了時には数字3個以上・一次資料引用・人間臭さエピソード・具体的エピソード2個以上・日常への接続点を必須チェック項目として設定し、品質基準を担保します。

複数の設計ドキュメント（docs/ 配下）間の矛盾を9つのチェックポイント単位で自動検出し、不整合を一覧で報告できます。 リンク切れやセクションアンカーの不一致などの参照整合性を検証し、ドキュメント間のナビゲーション品質を保証できます。 タイムアウト・リトライ回数・リソース制限・ポート番号など、複数箇所で記載される数値・定数が統一されているか確認できます。 DBカラム定義・APIフィールド・K8sラベル・状態遷移グラフなど、スキーマとライフサイクルの矛盾を多角的に検出できます。 用語の表記ゆれ（ディスパッチャ/Dispatcher など）やコンポーネント名の統一を確認し、ドキュメント全体の一貫性を向上させられます。 複数の設計ドキュメントを管理するテクニカルライターやドキュメント担当者 アーキテクチャドキュメント・API仕様書・インフラ設定の整合性を保証したいアーキテクト マイクロサービスやシステム設計で、各コンポーネント間の責務・データフロー矛盾を検出したいシステムデザイナー ドキュメント品質を継続的に監視し、古い記述の残存を防ぎたいプロジェクトマネージャー 設計書間整合性チェックは docs/ 配下の設計書を対象（docs_en/ 除外、docs/migration/ 除外）。並列 Explore サブエージェントで9つのチェックポイント実行後、メインエージェントが検証して報告（修正なし）。チェックポイント：(A)参照整合性＝リンク・アンカー確認、(B)数値定数一致＝環境変数・K8sリソース・SQL型・URL・単位換算、(C)スキーマ重複記述＝DBカラム・APIフィールド・K8sラベル名、(D)状態遷移ライフサイクル一致＝ジョブ状態集合・遷移グラフ・条件、(E)用語命名ゆれ＝表記統一・初出定義・略語一貫性、(F)データフロー責務矛盾＝書き込みコンポーネント・依存方向・明確矛盾のみ報告、(G)古い記述残存＝最近変更設計書の関連ドキュメント追随確認、(H)設定値相互制約階層整合性＝値の不等式・大小関係・倍数関係維持。引数でファイル・コンポーネント名指定可。

自動チェックの一括実行：ESLint、型チェック、テスト、翻訳キー、Expo設定など6つのチェックを1コマンドで実行し、コード品質を検証します。 リリース前の手動チェックリスト：バージョン更新、広告ID、課金設定、ストア掲載テキストなど20項目以上をカバーし、リリース漏れを防止します。 プラットフォーム別チェック：iOS/Android固有の要件（privacyManifests、versionCode等）を個別に確認できます。 CI連携で最新の状況を確認：直近5件のCI結果とExpo Doctorの健全性チェックで、本番環境の準備状況を一目で把握します。 リリース可否の判定：全項目の確認結果に基づき、✅リリース可能、⚠確認要、❌修正必須で段階的に判定します。 モバイルアプリ開発者：iOSやAndroidアプリをストアにリリースする前に、品質基準をクリアしたいエンジニア。 QAエンジニア・プロダクトマネージャー：リリース前の確認項目を漏れなく確認し、不具合を事前に防ぎたい人。 スタートアップ・小規模チーム：リリース手順を標準化・自動化し、ヒューマンエラーを削減したい組織。 広告・課金機能を実装したアプリ開発者：テスト用IDの誤送出やストア審査違反を防ぎたい人。 ユーザーが「リリース前チェック」「ストア提出前にチェック」と言った際に実行するプロセス。pnpm verifyで自動実行される6つのチェック（ESLint、型チェック、Prettier、Jest、翻訳キー整合性、Expo設定検証）と、メタデータ検証・Expo Doctor・CI結果確認を含む。手動チェックリストは、コード（バージョン・console.log削除・環境変数）、広告（テスト用ID削除・app-ads.txt）、課金（商品承認・RevenueCat設定・サンドボックステスト）、ストア掲載（言語・スクリーンショット・プライバシーポリシー）、iOS固有（usesNonExemptEncryption・privacyManifests）、Android固有（versionCode・テスター要件）の6分野で構成。検査結果は警告レベル（全OK=リリース可能、1件NG=確認要、2件以上=リリース不可）で判定。読み取り専用で修正はしない。

ランディングページ、ダッシュボード、SaaSプロダクト、モバイルアプリなど、様々なプロダクトタイプのUI/UX設計と実装を、プレミアム品質で提供します。 実装前に「全部本当に必要？」「何を主役にする？」と要件を厳しく批判し、削除や優先順位の見直しを提案することで、AI生成感のない洗練されたデザインを実現します。 大きな画像（カード面積の70-85%）、大胆な余白（セクション間112px以上）、抑制された装飾（すべての効果に理由がある）という3つの柱で、プレミアムなビジュアルを実装します。 実装前にapp/globals.cssの定義済みトークン（モバイル・タブレット・デスクトップのレスポンシブサイズ）を確認し、一貫性のあるレスポンシブデザインを保証します。 WCAG 2.1のアクセシビリティ基準（コントラスト比など）を最優先事項として設計に組み込み、美しさと使いやすさを両立させます。 ランディングページやSaaSのホームページで、「高級感のある」「洗練された」デザインを実現したい企業やスタートアップ 既存UIに「何かAIっぽい」「安っぽい」という違和感を感じている設計者や開発チーム ダッシュボードやデータ可視化で、複雑な情報を視覚的に整理し、ユーザーがすぐに理解できるUIを作りたい人 アクセシビリティ（色覚障害者への配慮、コントラスト対応など）を損なわずに、デザイン品質を高めたい開発者 このスキルの核心は「全部ちゃんとやる」がAI生成感の正体であり、「何を捨てるか」がデザインであるという哲学に基づいています。 5つの鉄則: (1)作る前に全要素に「本当に要る？」を問い、答えが曖昧なら無しで作る、(2)各セクションで「一番見せたいもの」を1つだけ決める（決まるまでコードを書かない）、(3)全要素が同じ存在感は失敗で、1つを120点・残りを60点にする、(4)追加より削除を提案する、(5)批判（現状の問題点3つ以上）をしてから改善案を出す。 プレミアムデザイン公式: Premium = (画像の質 × サイズ) + (余白) - (装飾)。3つの柱：大きな画像（製品カード70-85%、アスペクト比16:9または4:3）、大胆な余白（セクション間112px/py-28、グループ間64px/py-16）、抑制された装飾（すべての効果に理由が必要）。 視覚階層: グリッドシステムは4列（製品ショーケース、ギャップ24px）、3列（機能カード・価格、32px）、2列（ヒーロー・比較、48px）で構成。作業開始前チェック（主役の言語化、削除検討、色の理由）、作業中チェック（同じ存在感の回避、視線の流れ確認、背景とコンテンツの干渉チェック）、完了前チェック（スマホで3秒で「何をすればいいか」分かるか、AI生成感の原因確認、削除可能要素の有無）。 アクセシビリティ最優先: WCAG 2.1コントラスト要件に従い、デザイン美しさよりもアクセシビリティを優先。テキスト可読性、キーボードナビゲーション、スクリーンリーダー対応、色による情報提示の回避などを組み込みます。

自社（提案主体）とクライアント企業の公開情報をWeb検索で一括取得できます。 会社名、設立年、資本金、従業員数、事業内容、売上高、認証・資格、パートナーシップ、導入実績など、10項目以上のデータを自動収集します。 取得した情報を構造化フォーマット（Markdown）でorg-data/company-profile.mdとsource/client-profile.mdに自動保存できます。 ARCADIA（提案作成フレームワーク）の提案書作成に必要な企業コンテキストを事前整備できます。 フルオートモード実行時に、Phase 1 開始前に自動実行され、後続スキル（proposal-writer等）が企業情報を参照できます。 ARCADIA フレームワークで提案書を作成する営業・提案担当者 クライアント企業の経営方針・IT戦略・業界ポジションを効率よく把握したい人 自社の実績・資格・パートナーシップ情報を提案に盛り込みたい人 フルオートモード実行時に企業情報の準備をスキップしたい人 Web検索で自社（Lead Proposer）と提案先（Client）の公開情報を収集し、org-data/company-profile.mdとsource/client-profile.mdに構造化して格納する。フルオートモード時にPhase 1前に自動実行。引数で対象指定（proposer/client/both）、--company-nameで会社名直指定可能。CLAUDE.md の Project Overview から Lead Proposer と Client を読み取り、プレースホルダー（__PROPOSER_NAME__等）なら入力を求める。各企業について以下クエリで段階検索: (1)基本情報（設立、資本金、従業員数、代表者）、(2)事業内容・サービス、(3)売上高・業績・決算、(4)ISO認証・資格、(5)パートナーシップ・認定、(6)導入実績・事例、(7)受賞歴。クライアント対象時は追加で (8)IT・DX戦略、(9)中期経営計画・経営方針、(10)業界ポジション を検索。公式サイト特定時に WebFetch で会社概要・IR・沿革ページを取得（公式サイトのみ、SNS・掲示板は除外）。取得情報をテンプレート構造に合わせて整理して保存。