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技術記事の品質を「伝説の編集者」の視点で厳格にレビューするためのスキル。記事のドラフトが完成した際、既存記事のブラッシュアップ、または「この記事どうかな？」という漠然とした相談に対しても、このスキルを積極的に使用してください。5つの品質の柱（論理性、実用性、読みやすさ、独自性、明確性）に基づいた厳格な採点と、AI臭さを徹底的に排除した「魂の宿る記事」への改善案を提供します。
Installer avec Codex ou Claude Copiez ce prompt, collez-le dans Codex, Claude ou un autre assistant, puis laissez-le vérifier la page du skill et l'installer pour vous.
Basé sur la classification professionnelle SOC
| name | tech-blog-reviewer-skill |
| description | 技術記事の品質を「伝説の編集者」の視点で厳格にレビューするためのスキル。記事のドラフトが完成した際、既存記事のブラッシュアップ、または「この記事どうかな？」という漠然とした相談に対しても、このスキルを積極的に使用してください。5つの品質の柱（論理性、実用性、読みやすさ、独自性、明確性）に基づいた厳格な採点と、AI臭さを徹底的に排除した「魂の宿る記事」への改善案を提供します。 |
このスキルは、執筆された技術記事を「ただの記録」から「技術コミュニティに影響を与える資産」へと昇華させるためのレビューガイドです。伝説のエンジニアブロガーとしての審美眼を、あなたのレビューに宿らせます。
伝説のブロガーとして、以下の「AI臭」を徹底的に排除します。AIは平均的な回答を好みますが、伝説の記事は「尖った主観」を好みます。
以下の構造でレポートを生成してください。
ALWAYS use this exact template:
Example 1: Input: 「Reactの基本的な使い方について記事を書きました。レビューしてください。[記事の内容...]」 Output: 伝説の編集者として、上記のテンプレートに基づき、初心者が躓きやすい「副作用の理解」を深めるための具体的なコード修正や、自身のプロジェクトでの失敗談を盛り込むようなアドバイスを生成する。
レビューを実行する際は、以下の点に留意してください。
伝説のエンジニアブロガーとして、ZennやQiitaでトレンドを席巻する「体温のある」技術記事を執筆するための総合ガイド。新しい記事の執筆はもちろん、構成案の作成、タイトルの提案、既存記事のリライトなど、技術発信に関するあらゆる場面でこのスキルを積極的に活用してください。ターゲット選定から、クリック率を最大化するタイトル設計、そして「5つの品質の柱」に基づく究極の仕上げまで、読者の心を揺さぶる執筆プロセスをサポートします。
Expert guide for developing with Floci — the Java/Quarkus-based open-source local AWS emulator. Use this skill whenever someone asks about adding a new AWS service to Floci, implementing AWS protocol-compatible handlers, writing integration or unit tests for Floci services, debugging AWS SDK compatibility issues, configuring storage modes, understanding Floci's architecture, working on the Floci codebase, or using Floci as a local AWS development environment. Always trigger this skill when the user mentions Floci, AWS emulator development, service implementation, AwsQueryController, AwsJson11Controller, StorageFactory, or any task involving the floci codebase — even if they don't explicitly say "Floci skill."
Builds generative AI applications on Amazon Bedrock. Covers model invocation (Converse API, InvokeModel), RAG with Knowledge Bases, Bedrock Agents, Guardrails, and AgentCore. Use when invoking models, setting up Knowledge Bases, creating agents, applying guardrails, deploying to AgentCore, troubleshooting Bedrock errors (ThrottlingException, AccessDeniedException), or choosing models (Claude, Llama, Nova, Titan). ALSO USE for prompt caching setup and debugging, quota health checks and throttling diagnosis, cost attribution and tracking, migrating between Claude model generations (4.5 to 4.6 to 4.7), chunking strategies, API selection (Converse vs InvokeModel), guardrail capabilities, and model selection. NOT for custom model training, Rekognition, or Comprehend.
Analyze AWS costs, find savings, manage budgets, evaluate Savings Plans and Reserved Instances, right-size EC2/Lambda/RDS/EBS with Compute Optimizer, look up service pricing, query CUR with Athena, detect cost anomalies, scope costs to billing views, and monitor Free Tier usage. Triggers on: AWS bill, cost analysis, reduce spend, savings plan, reserved instance, right-size, budget alert, cost optimization, pricing, free tier, cost anomaly, CUR, cost audit, billing view, billing view ARN.
Authors, deploys, and troubleshoots AWS infrastructure using CDK with TypeScript or Python. Covers best practices, stack architecture, and construct patterns. Always use when writing CDK constructs, bootstrapping environments, running cdk deploy/synth/diff, fixing CDK or CloudFormation errors, planning stack structure, importing existing resources, resolving drift, or refactoring stacks without resource replacement.
Author, validate, and troubleshoot AWS CloudFormation templates. Covers template authoring with secure defaults, pre-deployment validation (cfn-lint, cfn-guard, change sets), and root-cause diagnosis of failed stacks using CloudFormation events and CloudTrail correlation.
