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以下に、カテゴリ別に整理された、利用可能なすべてのプリ-builtスキルを紹介します。各スキルには、概要、トリガー条件、エージェントが従うステップバイステップのワークフローが含まれています。これらのスキルをそのまま使用することも、特定のニーズに合わせてカスタマイズすることもできます。

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開発

概要: エージェントにコードレビューの一定した構造化されたアプローチを提供します。トリガーされると、エージェントは正しさ、セキュリティ、パフォーマンス、可読性、テスト、アーキテクチャの6つの次元で提交を評価し、重大度評価と実行可能な推奨事項を含む標準化された形式で結果を出力します。許可されたエージェントツールキット: knowledge baseトリガーキーワード: code review, review code, review this code, review my code指示:コードをレビューする場合:
  1. 正しさ — コードは意図したとおりに動作しているか。エッジケースは処理されているか。
  2. セキュリティ — インジェクションリスク、公開された秘密情報、認証バイパスはないか。
  3. パフォーマンス — 明らかなN+1クエリ、不必要なループ、メモリリークはないか。
  4. 可読性 — 明確な命名、適切なコメント、一貫したスタイルか。
  5. テスト — テストはあるか。ハッピーパスとエッジケースをカバーしているか。
  6. アーキテクチャ — 既存のパターンに適合しているか。不必要な結合はないか。
各発見事項について、以下を提供してください:
  • 重大度: Critical / Warning / Suggestion
  • 場所: ファイルと行の参照
  • 説明: 問題の内容
  • 推奨事項: 修正方法
概要: エージェントがGitHubワークフローをエンドツーエンドで管理できるようにします。Issueの作成・ラベル付けからPull Requestのレビュー、古いアイテムの特定まで、このスキルはリポジトリを整理し、チームの進行を阻害しない状態に保ちます。エージェントを離れることなく行えます。許可されたエージェントツールキット: githubトリガーキーワード: github, pull request, PR review, issue tracker, repository指示:ユーザーがGitHub Issue、Pull Request、リポジトリ管理について質問した場合:
  1. Issue管理
    • 重複するIssueを作成する前に、既存のIssueを検索する
    • 適切なラベルと担当者を割り当てる
    • 関連するIssueがある場合はリンクする
  2. Pull Requestレビュー
    • PRの変更内容を要約する
    • 潜在的な問題を確認する（テスト不足、破壊的変更など）
    • 具体的な行の参照を含めて改善を提案する
  3. リポジトリのインサイト
    • 依頼された場合はアクティビティの概要を提供する
    • オープンなIssueとPRの数を追跡する
    • 対応が必要な古いアイテムを強調表示する

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オペレーション

概要: エージェントをパーソナルブリーフィングアシスタントに変えます。毎朝、追跡しているトピックの最新アップデートを検索し、上位ニュース、カテゴリ別アップデート、アクションアイテム、カレンダープレビューを含む整理されたダイジェストとしてまとめます。お好みのチャネルで配信されます。許可されたエージェントツールキット: web searchトリガーキーワード: daily digest, morning briefing, send briefing, daily summary指示:日次ダイジェストまたは朝のブリーフィングを作成するよう求められた場合:
  1. 現在の日付を確認し、ユーザーが追跡している主要トピックを特定する
  2. 各追跡トピックの最近のニュース、アップデート、変更を検索する
  3. 発見事項を構造化されたブリーフィング形式にまとめる:
    • 日付と挨拶
    • 上位ニュース（最も重要な3〜5件）
    • カテゴリ別 — 残りのアイテムをトピック別にグループ化
    • アクションアイテム — 今日ユーザーの対応が必要なもの
    • カレンダープレビュー — カレンダーデータが利用可能な場合、今後のイベント
  4. 各アイテムは最大2〜3文に留める
  5. 設定されている場合は、ユーザーがお好みのチャネルで送信する
概要: 生の会議文字起こしを簡潔で実行可能な議事録に変換します。エージェントは重要な決定を抽出し、議論のハイライトをトピック別に整理し、担当者と期限を含む明確なアクションアイテムテーブルを作成します。これにより、電話会議後に重要な事項が漏れることがなくなります。許可されたエージェントツールキット: knowledge baseトリガーキーワード: meeting notes, summarize meeting, meeting summary, meeting recap指示:会議の文字起こしまたは録音を要約する場合:
  1. 会議のメタデータ — 日付、参加者、所要時間、トピック
  2. 重要な決定 — 行われた決定の箇条書きリスト
  3. 議論のハイライト — トピック別に整理された議論の主要ポイント
  4. アクションアイテム — テーブル形式:
発言されたすべてのコミットメントまたはタスクを抽出してください。
  1. 未解決の質問 — フォローアップが必要な未解決の事項
  2. 次回の会議 — 言及された場合は日時
要約は簡潔に — 原文の文字起こしの1/10の長さを目安にしてください。
概要: エージェントが新入社員やユーザーに合わせたオンボーディング体験を生成できるようにします。1週間目の必須事項、30日間のマイルストーン、主要な連絡先、よくある質問、成功指標を含む包括的なガイドを作成し、特定の役職と組織に適応させます。許可されたエージェントツールキット: knowledge baseトリガーキーワード: onboarding, new hire, getting started guide, orientation指示:オンボーディングガイドを作成する場合:
  1. 対象者の特定 — 新入社員か。新規ユーザーか。役職固有の内容か。
  2. 1週間目の必須事項:
    • アカウント設定とアクセスプロビジョニング
    • 主要ツールとその場所
    • チーム紹介と組織図
    • 初日のチェックリスト
  3. 最初の30日間:
    • 学習リソースとドキュメント
    • シャドーイングスケジュール
    • 理解すべき主要プロセス
    • 最初の小さなタスクまたはプロジェクト
  4. 主要な連絡先 — 何について誰に問い合わせるか
  5. よくある質問 — 新しいメンバーがよく質問すること
  6. 成功指標 — 成功する最初の90日とは什么样的なものか
組織と役職に関する利用可能な情報に基づいてガイドをカスタマイズしてください。
概要: エージェントがゼロから洗練された、出版可能なレポートを生成できるようにします。ナレッジベース、データベース、またはWebからデータを取得し、エグゼクティブサマリー、分析、推奨事項、適切に引用されたソースを含む完全なレポートとして構造化します。許可されたエージェントツールキット: knowledge base, database, web searchトリガーキーワード: build report, generate report, create report, write report指示:レポートを作成するよう求められた場合:
  1. 範囲の明確化 — レポートのテーマは何か。対象読者は誰か。対象期間はいつか。
  2. データの収集 — 利用可能なソース（KB、データベース、Web検索）から取得
  3. レポートの構造化:
    • 表紙 — レポート名、日付、著者
    • エグゼクティブサマリー — 主要なポイントを3〜5文でカバー
    • 目次 — 3つ以上のセクションがある場合
    • データセクション — 各セクションに明確な見出し、説明、サポートデータ/チャート
    • 分析 — データが意味すること、特定されたトレンド
    • 推奨事項 — 発見事項に基づいた実行可能な次のステップ
    • 付録 — 生データ、方法論の注記、詳細なテーブル
  4. 可読性のためのフォーマット — 見出し、箇条書き、テーブル、重要な数値の太字を使用
  5. ソースの引用 — データの出典を参照

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分析

概要: エージェントにデータの厳密なエンドツーエンドのアプローチを提供します。データセットの理解とデータ品質の確認から、探索的分析の実行、可視化の構築、発見事項の要約まで、このスキルによりすべての分析が徹底的で、焦点が絞られ、明確に伝達されることが保証されます。許可されたエージェントツールキット: database, pythonトリガーキーワード: analyze data, data analysis, explore dataset, data insights指示:データの分析を依頼された場合:
  1. データの理解 — 利用可能なテーブル/ファイルは何か。列は何を表しているか。
  2. データ品質の確認 — NULL値、重複、外れ値、不整合を確認
  3. 探索的分析
    • 件数、平均値、中央値、最小値、最大値などの要約統計量
    • 主要変数の分布
    • 変数間の相関関係
  4. 質問に答える — ユーザーが具体的に知りたいことに焦点を当てて分析
  5. 可視化 — 明確さを高める場合にチャートを作成（棒グラフ、折れ線グラフ、散布図など）
  6. 発見事項の要約 — サポートする数値を含む明確な説明
  7. 推奨する次のステップ — どのような追加分析が有用になりうるか

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コミュニケーション

概要: エージェントが毎回明確でプロフェッショナルなメールを書けるようにします。受信者とコンテキストに応じてトーンを調整し、最大限の明確さでメッセージを構造化し、すべてのメールが具体的で実行可能な依頼で終わるようにします。これにより、コミュニケーションが簡潔で効果的に保たれます。許可されたエージェントツールキット: なしトリガーキーワード: draft email, write email, compose email, email draft指示:メールの下書きを作成する場合:
  1. コンテキストの確認 — 受信者は誰か。関係性は何か。目的は何か。
  2. トーンの選択 — コンテキストに応じて、フォーマル、セミフォーマル、カジュアルを選択
  3. メールの構造化:
    • 件名 — 明確で具体的（「ちょっと質問」「フォローアップ」などは避ける）
    • 冒頭 — 簡潔な挨拶 + コンテキスト/目的を1〜2文で
    • 本文 — 箇条書きまたは短い段落で整理された重要な情報
    • 行動喚起 — 受信者に依頼すること。期限がある場合は具体的に記載
    • 結び — 適切な締めの言葉
  4. 簡潔に保つ — ほとんどのメールは200語以内に
  5. 確認 — 誤字、曖昧な表現、不足している情報を確認

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サポート

概要: サポートキューに一貫性とスピードをもたらします。エージェントは受信した各チケットを読み、分類し、優先レベルを割り当て、主要な詳細を抽出し、適切なチームへのルーティングを提案します。さらに、確認応答の下書きを作成し、すべてを1回の操作で行います。許可されたエージェントツールキット: なしトリガーキーワード: ticket triage, triage tickets, categorize ticket, support ticket, classify ticket指示:サポートチケットをトリアージする場合:
  1. チケットを添付ファイルやコンテキストを含めて注意深く読む
  2. 以下のいずれかに分類: Bug、Feature Request、Question、Account Issue、Integration Issue、Other
  3. 以下を使用して優先度を評価:
    • Critical — サービス停止、データ損失、セキュリティ侵害
    • High — 主要機能の不具合、多くのユーザーに影響
    • Medium — 機能が部分的に動作、回避策あり
    • Low — 外観上の問題、望ましい機能、単一ユーザーのエッジケース
  4. 主要な詳細を抽出: 影響を受けるコンポーネント、再現手順、ユーザーへの影響
  5. 適切なチーム（エンジニアリング、サポート、プロダクト、請求）へのルーティングを提案
  6. 見積もりの時間枠を含む応答の下書きを作成

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リサーチ

概要: エージェントを徹底的なリサーチアナリストに変えます。範囲を定義し、複数のソースを検索し、発見事項の矛盾をクロスリファレンスし、エグゼクティブサマリー、サブトピックの分解、完全なソース引用を含む構造化されたレポートにすべてを統合します。許可されたエージェントツールキット: web search, knowledge baseトリガーキーワード: research, deep dive, investigate, comprehensive analysis指示:トピックを徹底的にリサーチするよう求められた場合:
  1. 範囲の定義 — リサーチの質問と境界を明確にする
  2. 複数ソースの検索 — 少なくとも3つの異なるソースまたはアプローチを検索
  3. クロスリファレンス — ソース間の合意と矛盾を特定
  4. 統合 — 発見事項を構造化されたレポートにまとめる:
    • エグゼクティブサマリー（3〜5の主要ポイント）
    • サブトピック別に整理された詳細な発見事項
    • 矛盾する情報の明確なフラグ付け
    • すべての主張に対するソース引用
  5. 実行可能な洞察 — 推奨する次のステップで締めくくる