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ねっぷちゃん本番環境の利用分析レポート。会話数・ユーザー数・週別推移・トピック分析・印象的な話題を D1 から集計。
Install with Codex or Claude Copy this prompt, paste it into Codex, Claude, or another assistant, and let it review the skill page and install it for you.
Based on SOC occupation classification
体験設計の壁打ちと UI デザイン案の提案。「こういう機能を作る」「この画面を良くしたい」を受けて、 どんな体験にするかを壁打ちして体験方針に合意し、方針に沿った UI 案を デザイン憲法（DESIGN.md）とトークンに準拠した 1 枚の HTML で提示する。 Use when: - /np-design を実行した場合 - 「デザイン案がほしい」「この画面のデザインを考えて」「どんな体験にすべきか相談したい」等の依頼 - 実装前にデザイン・体験の方向性を検討したいとき NOT for: - 実装そのもの（このスキルは提案まで。採用後の実装は別タスク） - 文言だけの微修正
Manages verification of markdown files against live web pages. Tracks progress (Unverified/In Progress/Verified), logs changes, and facilitates side-by-side editing. Use when: - User wants to check markdown documentation against a website - User asks to "start verification" or "compare files with the web" - Validation of scraped content is needed NOT for: - Creating new markdown files from scratch - PDF-only verification (PDF の扱いは references/pdf-handling.md を参照)
コード変更の品質ゲート。lint・テスト・ビルド検証 → コード品質レビューを実行する。
stripHeaders 文脈欠落チェックの検知ロジック・重症度判定・出力フォーマットのリファレンス。エントリポイントは /np:chunk-context-check コマンド。
GitHub Projects PM Agent。議事録からタスク抽出・Issue化、Projects初期セットアップを行う。キラーUX:「雑に議事録を投げるとタスク化してくれる」
テストを書く前に発動。仕様から観点とテストケースを導出するための 3 軸チェックリストと技法カタログ。実装の翻訳ではなく仕様の検証になるテストを設計する。
| name | np-report |
| description | ねっぷちゃん本番環境の利用分析レポート。会話数・ユーザー数・週別推移・トピック分析・印象的な話題を D1 から集計。 |
| disable-model-invocation | true |
本番 D1（nepp-chan-db-prd）から利用統計を集計してレポートを生成する。
ユーザーの要求に応じて以下を組み合わせる。デフォルト（指定なし）は全セクション出力。
■ 全期間（公開 2/17 〜 {today}）
ユーザー発言数 ： {n}
アシスタント応答数 ： {n}
往復数（ペア） ： 約 {n} 回
スレッド数 ： {n}
ユニークユーザー数 ： {n}
■ 週別推移
{week1} ： 往復 {n} 回 / アクティブ {n} 人 / 新規 {n} 人
{week2} ： 往復 {n} 回 / アクティブ {n} 人 / 新規 {n} 人
...
{last_week} ： 往復 {n} 回 / アクティブ {n} 人 / 新規 {n} 人（途中）
最終週が今週途中の場合は「（途中）」を付ける。 数値の後に傾向の解説を1〜3文で付ける。
■ エンゲージメント分布
1回だけ ： {n} 人（{pct}%）→ 発言 {n} 回
2-3回 ： {n} 人（{pct}%）→ 発言 {n} 回
4-10回 ： {n} 人（{pct}%）→ 発言 {n} 回
11-20回 ： {n} 人（{pct}%）→ 発言 {n} 回
21回以上 ： {n} 人（{pct}%）→ 発言 {n} 回
分布の特徴を1〜2文で解説。
persona テーブルの topic を集計。各トピックの後に代表的なキーワードを付ける。
キーワードは同トピックの persona content から頻出する具体的な固有名詞・テーマを抽出。
■ トピック分布（全期間）
観光 ： {n} 件（{pct}%）— そば、スキー、道の駅、温泉
行政 ： {n} 件（{pct}%）— 村長、移住支援、セコマ連携
生活 ： {n} 件（{pct}%）— 子育て、地震、除雪
...
キーワード抽出方法: トピックごとに content を数十件サンプリングし、具体的な固有名詞やテーマを3〜5個選ぶ。
週別トピックも出す場合は各週の上位3トピックをキーワード付きで表示。
■ 週別トピック（各週上位3）
2/17-2/23 ： 観光(299) そば、スキー / 行政(270) 村長、協定 / その他(231)
persona テーブルの content からユニークな話題をサンプリング。
各トピック上位から数件ずつ取得し、具体的で面白いエピソードを選んで紹介。
SELECT content, topic, category FROM persona
WHERE conversation_ended_at >= '{start_utc}'
AND topic = '{topic_name}'
ORDER BY created_at DESC LIMIT 10
選定基準:
出力例:
■ 印象的な話題
- 「音威子府そば（黒いそば）」に関する YouTube 動画への関心が複数
- 道の駅のトイレ改修への感謝の声
- 村外（東京・大阪）での特産品販売への要望
- 除雪に関する具体的な困りごと相談
項目 ： 値 のプレーンテキスト形式