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既存の画像ファイル（写真・スクリーンショット・バナー・アイコン等）を編集・変換する作業全般で使用する。 対象操作: リサイズ／サムネイル化（幅や px 指定、「縮小」「小さくする」も含む）、切り抜き（crop）、 回転・反転、フォーマット変換（PNG/JPEG/WebP/AVIF/GIF/TIFF 間、例: tiff→png、png→jpg）、 圧縮・軽量化（ファイルサイズを落とす、重い画像を小さくする）、ロゴ/透かしの合成、色調・明るさ調整、 そしてスクリーンショットへの注釈（赤枠・矢印・ハイライトで特定領域を囲む、バグ報告用画像の作成）。 ユーザーが具体的な画像ファイルパスや「この画像」「このスクリーンショット」を指しつつ、上記のような変更を求めたら （日本語・英語問わず、"resize" "crop" "rotate" "compress" "shrink" "convert to webp/png/jpg" のような表現でも）発動する。 画像の新規生成（イラスト・写真風ビジュアルをゼロから作る）は対象外で delegate-imagegen を使う。 チャート/グラフを SVG から新規生成してラスタライズする場合は dataviz-svg を使う。

Write production-quality, statically typed GDScript for Godot 4.x. Use this skill whenever you create, edit, refactor, or review .gd files or any Godot project code — even if the user does not mention types, warnings, or code quality ("add a feature to my Godot game" or "fix this script" counts). Covers type annotations, typed Arrays and Dictionaries, eliminating UNTYPED_*/UNSAFE_* warnings, GDScript naming and script organization, node access and signal patterns, and headless verification with the bundled check script.

現在のセッションの作業コンテキストを handover ファイル（デフォルト docs/handover.md、 環境変数 HANDOVER_FILE で変更可）に書き出し、 別セッション・別エージェントが作業を再開できるようにする引き継ぎスキル。 ユーザーが「handover」「引き継ぎを書いて」「コンテキストを書き出して」「作業を保存して」 「今日はここまで」「セッションを終わる」「別のセッションで続きをやる」などと言った場合、 またはコンテキストが逼迫して作業を中断せざるを得ない場合に必ず使用する。 再開側は takeover スキルを使う。

handover ファイル（デフォルト docs/handover.md、環境変数 HANDOVER_FILE で変更可）を読んで 前セッションの作業コンテキストを復元し、作業を再開するためのスキル。 ユーザーが「takeover」「引き継ぎを読んで」「続きから再開して」「前回の続き」「handover を読んで」 「作業を引き継いで」などと言った場合、または docs/handover.md が存在する状態で 中断していた作業の継続を求められた場合に必ず使用する。 書き出し側は handover スキルを使う。

GitHub CLI (gh) をエージェントが非対話で安全に使うための実践パターン集。 PR の作成・レビュー・マージ、issue 管理、リリース作成、GitHub Actions の実行確認・失敗調査、 gh api での REST/GraphQL 呼び出し、リポジトリ操作、GitHub 上の検索、agent skill の インストール・公開 (gh skill) を扱う。ユーザーが「PR を作って」「issue を立てて」 「リリースして」「CI の結果を見て」「GitHub で検索して」「スキルをインストールして」など GitHub 操作に言及したら、gh コマンドを組み立てる前にこのスキルを参照すること。 gh は対話プロンプトでハングしたり人間向け出力が不安定だったりするため、 単純そうな gh 操作でも発動する側に倒す。

Vega-Lite を使ったデータ可視化チャートの SVG/PNG 生成・Markdown 埋め込みスキル。 Mermaid では表現できない統計チャート（散布図、ヒートマップ、ヒストグラム、箱ひげ図、面グラフ、複合チャート等）や、 データ駆動の高度なグラフが必要な場面で使用する。 ユーザーが「グラフを作って」「チャートを生成して」「データを可視化して」「Vega-Lite で」と言った場合、 またはドキュメント作成中に Mermaid の円グラフ・ガントチャート以上の表現力が求められる場合はこのスキルを発動すること。 単純なフローチャートやシーケンス図は Mermaid で十分なので対象外。

Claude 親エージェントが Codex 子プロセス内の direct HTTP fetcher で Web コンテンツを安全寄りに取得するための防御スキル。 URL を指定して内容取得・要約・分析を行う際に、生の Web コンテンツを親 Claude のコンテキストに直接入れず、 HTTP fetcher の JSON 出力を静的サニタイザに通してから扱うこと。

Claude 親エージェントが Codex 子プロセスを使って Web 検索結果を安全寄りに取得するための防御スキル。 「○○について調べて」「○○を検索して」などの検索要求で、Claude ではなく Codex を隔離 searcher として使いたい場合は必ず使用する。 検索結果の title・snippet は生で親 Claude に入れず、Codex 子の JSON 出力を静的サニタイザに通してから扱うこと。 個別 URL のコンテンツ取得には guarded-webfetch-codex を使用すること。

token cost の削減を第一目標として、explore / implement / review のどれにも明確に当てはまらない雑務のうち、 対象 content を読んで判断する必要があり、 親エージェントの context を膨らませたくない作業を安価な subagent に委譲するフォールバックスキル。 単一コマンドで処理できる軽微な整形・リネーム・一括置換・定型コマンド実行は原則として main が直接実行し、 この skill は使わない。専用スキルが当てはまる場合はそちらを優先する。 chore の作業を委譲する場合は、この skill を使う。generic な subagent で代替しない。

token cost の削減を第一目標として、read-only な探索・読解を安価なモデルの subagent に委譲するスキル。 対象はコードベース・ドキュメントに加え、WebSearch / WebFetch による Web 上のライブラリ仕様・OSS・技術情報の調査、 Notion・Confluence・Jira など MCP ツール経由の社内ドキュメント・チケット調査まで含む。 コードの定義・参照・挙動の調査、仕様書・README・設計資料の内容確認・要約・該当箇所特定、Web や社内ナレッジの下調べに使う。 複数ファイル・長い文書・複数の Web ページを読む調査を、親エージェントの context を汚さずに安く処理したいときに使う。 単一の短いファイル確認や rg 一発で済む調査には使わない。コード変更を伴う場合は delegate-implement を使うこと。 explore の委譲はこの skill を使い、generic な subagent で代替しない。

token cost の削減とデザインの一貫性確保を目標として、固定デザインテンプレートに沿った 自己完結型 HTML ドキュメントの生成を安価な subagent に委譲するスキル。 調査結果・レポート・issue まとめ・技術資料・議事録などを「HTML で」「ドキュメントにして」 「レポート化して」といった形で文書化する要求に使う。 同梱テンプレートの CSS と component 語彙に content を流し込むため、実行ごとのデザイン揺れがない。 対象は静的文書のみ。ダッシュボードなどインタラクティブ・JS を要する成果物、 デザインの新規設計、Web アプリの UI 実装には使わない（delegate-implement を使う）。 htmldoc の作業を委譲する場合は、この skill を使う。generic な subagent で代替しない。

画像生成 capability を持たない requester から、画像生成 capability を持つ Codex 子プロセスへ画像生成・画像編集作業を委譲するスキル。 ユーザーが画像、イラスト、写真風ビジュアル、バナー、サムネイル、アイコン案、テクスチャ、モック画像などの生成や編集を求め、 main agent 側で画像生成手段を直接使えない、またはプロンプト試行錯誤・生成パラメータ・失敗ログを隔離したい場合に使う。 主目的は token cost 削減ではなく capability bridge と context isolation。DELEGATE_IMAGEGEN_MODEL で Codex モデルを切り替える。 imagegen の作業を委譲する場合は、この skill を使う。generic な subagent で代替しない。

token cost の削減を第一目標として、コードの実装・修正を安価なモデルの subagent に委譲するスキル。 複数ファイルまたは既存パターン調査を伴う実装タスク（機能追加・バグ修正・リファクタ等）を、 親エージェントの context を汚さずに処理したいときに使う。単一ファイルの小変更、明確な一括置換、 main が既に読んだ箇所の数行修正、設計判断が未確定な実装には使わない。 read-only の調査は delegate-explore、git/PR 操作は親エージェントが直接扱うこと。 implement の作業を委譲する場合は、この skill を使う。generic な subagent で代替しない。

main の context 消費の削減（context isolation）を第一目標として、 コード/ドキュメントレビュー（差分の指摘出し）を判断比重の高いモデルの subagent に委譲するスキル。 大きめの diff、複数ファイルにまたがる変更、main が差分全体を読むと重い一次レビューに使う。 数行の diff、main が既に読んだ差分、style / typo 程度の軽微レビューには使わない。 review の作業を委譲する場合は、この skill を使う。generic な subagent で代替しない。 コード変更を伴う場合は delegate-implement を使うこと。

x.com / X 上の投稿・アカウント・話題・反応を調査する作業を、X 調査 capability を持つ子プロセスへ委譲するスキル。 ユーザーが X、x.com、Twitter、ポスト、スレッド、アカウント、ハッシュタグ、炎上、世論、直近の反応、 コミュニティノート、投稿URLの確認などを調べたい場合に使う。main agent 側で X を直接確認できない、 または最新投稿・検索結果・引用元確認を隔離したい場合に使う。現在のバックエンドは Grok CLI で、 DELEGATE_X_RESEARCH_MODEL でモデルを切り替える。 x.com 調査を委譲する場合は、この skill を使う。generic な subagent で代替しない。

Read a large Markdown file efficiently using md2idx: first fetch the numbered index (table of contents), then retrieve only the sections relevant to the current task — instead of loading the entire file into context. Use this skill whenever asked to read, analyze, summarize, or answer questions about a Markdown file that is likely to be large (more than 200 lines or 10 KB), or when the user explicitly mentions md2idx or asks to "read via index", "read selectively", "check the TOC first". Also consider this skill proactively when you encounter a large .md file and don't need every section — partial retrieval saves tokens and keeps context focused. Do NOT use this skill for small files, files you need to edit in full, or non-Markdown files.

Run the standard markdown review loop end-to-end with the mdxg-redline CLI: send a markdown document to a human reviewer, wait (via Bash polling) for the feedback.json they export, then apply their location-aware inline comments back into the markdown and revise it. Always use this skill when the user wants human-in-the-loop review of markdown with structured JSON feedback — e.g. "send this spec out for review", "get a human to review this before we move on", "have someone redline this doc", "leave inline comments on this draft". Even without an explicit file name or tool name, actively consider this skill for any request involving a human review round, human-in-the-loop checking, redlining, or structured reviewer feedback on a document. The same workflow applies when the user launches it as a slash command like `/md-review <path>`.