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スキル抽出器

Claude Codeのコマンドとエージェントを分析し、再利用可能なコンポーネントを特定・抽出して適切に構造化されたスキルにすると同時に移行レポートを作成

📄 Documentation✦プレミアム✦7 言語

あなたが手に入れるもの

ユースケース

これらのシナリオに最適

✦ 01🐛

失敗したテストのデバッグ

最小限のコードを実装することで、失敗したテストを効率的に特定して修正します。

✦ 02🚀

プロトタイプの新機能

まずテストを書き、コードを反復的に構築することで、新機能を迅速に検証します。

✦ 03📝

レガシーコードのリファクタリング

テストを追加して既存のコードを改善し、機能が損なわれないようにします。

✦ 04🤝

チームでの連携

期待される動作を定義するテストを作成することで、チームメンバーの要求に対する認識を合わせます。

測定された効果

このスキルを選ぶ理由

実証済みのメリットと測定可能な影響

50%

より高速なバグ検出

まずテストを失敗させることで、バグを早期に発見し、デバッグ時間を削減します。

30%

手戻りの削減

過剰な設計を避け、テストを通過するための最小限のコードを書くことで、手戻りを最小限に抑えます。

2x

コード品質の向上

テスト駆動開発のプラクティスにより、コードの信頼性を高めます。

装備内容

中身

ファイル・タグ・3ステップのインストール

ソースリポジトリからスキルファイルをダウンロードまたはコピーします。
スキルファイルを Claude の skills ディレクトリ(~/.claude/skills/)に置きます。
Claude を再起動するかリロードコマンドを実行すると、スキルが自動で読み込まれます。
$ cp rawveg__skillsforge-marketplace/skill-extractor/Skill.md ~/.claude/skills/

ヒント: 初回使用の前にドキュメントとコードを読み、機能と必要な権限を確認してください。

関連タグ

#documentation#markdown#python#testing

技術情報

作成者
rawveg
カテゴリー
Documentation
ファイルサイズ
10.78 KB
ソースリポジトリ
rawveg__skillsforge-marketplace
ライセンス
MIT
メタデータ
YAMLメタデータを含む
GitHubソースを表示

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プレミアム

450+ のプレミアムスキルを無制限にダウンロードできます。

すべてのスキルはオープンソースコミュニティ由来で、原作者の権利を保持します。

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エージェント

無料

公開されているagents.mdの規則に従ってAGENTS.mdファイルを生成および維持します。AIエージェントのワークフローのドキュメント作成、オンボーディングガイド、またはプロジェクト間でのエージェントの相互作用パターンの標準化を行う場合に使用します。

Frontend11 KB
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アダプティブ

プレミアム

自動化タンパク質試験と検証のためのクラウドラボラトリープラットフォーム。タンパク質設計時、結合アッセイ、発現試験、熱安定性測定、酵素活性アッセイ、またはタンパク質配列最適化を含む実験的検証が必要な場合に使用。API経由で実験を提出し、実験ステータスを追跡し、結果をダウンロードし、計算ツール(NetSolP、SoluProt、SolubleMPNN、ESM)を使用して発現を改善するためにタンパク質配列を最適化し、またはウェットラボ検証を伴うタンパク質設計ワークフローを管理する場合にも使用。

Development4 KB
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💻

エージェントファクトリー

プレミアム

Claude Codeエージェント生成システムは、実績のあるプロダクションパターンに従い、強化されたYAMLフロントマター、ツールアクセスパターン、およびMCP統合サポートを備えたカスタムエージェントとサブエージェントを作成するシステムです。

Development8 KB
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📄

AIマルチモーダル

プレミアム

Google Gemini API を使用してマルチメディアコンテンツを処理および生成します。機能には、オーディオファイルの分析(タイムスタンプ付き文字起こし、要約、音声理解、最大9.5時間の音楽/音声分析)、画像の理解(キャプション生成、物体検出、OCR、視覚Q&A、セグメンテーション)、動画の処理(シーン検出、Q&A、時間的分析、YouTube URL、最大6時間)、文書からの抽出(PDFの表、フォーム、チャート、図、複数ページ)、画像の生成(テキストから画像への生成、編集、合成、精密化)が含まれます。オーディオ/動画ファイルの処理、画像またはスクリーンショットの分析、PDF文書の処理、メディアからの構造化データの抽出、テキストプロンプトからの画像作成、またはマルチモーダルAI機能の実装時に使用します。最大2Mトークンのコンテキストウィンドウを持つ複数のモデル(Gemini 2.5/2.0)をサポートします。

Documentation10 KB
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