ソース情報
- リポジトリ
- jmagly/aiwg
- ソースの最終更新活動
- 2026年4月30日 21:57
- 検出された SKILL.md の言語
- 英語
- スター
- 178
- フォーク
- 26
インストール方法
デフォルトでは、最初にソースを確認する Prompt が選択されています。直接コマンドに切り替えるか、ローカルコピーをダウンロードすることもできます。
ソースファイルを確認
インストールを決める前に、SKILL.md と SkillsMP に表示されている付属ファイルをお読みください。
メニュー
デフォルトでは、最初にソースを確認する Prompt が選択されています。直接コマンドに切り替えるか、ローカルコピーをダウンロードすることもできます。
インストールを決める前に、SKILL.md と SkillsMP に表示されている付属ファイルをお読みください。
Codex または Claude でインストール この Prompt をコピーして Codex、Claude、または他のアシスタントに貼り付けると、Skill ページを確認してインストールできます。
直接コマンドでは確認用 Prompt が省略されます。実行前にソースを確認してください。
npx skills add https://github.com/jmagly/aiwg --skill voice-blendコマンドは1行のまま表示されます。コピー前に横へスクロールして全体を確認してください。
ローカルで確認しますか?SkillsMP が現在取得できるファイルをダウンロードできます。
WCAG accessibility analysis for color palettes including contrast ratios, compliance checking, and remediation suggestions. Use when user needs to verify colors meet accessibility standards.
Generate, analyze, compare, export, and suggest color palettes using color theory. Use when user asks about colors, palettes, color schemes, or needs help choosing colors for a project.
Research current color trends from Pantone, architecture, film, and design. Use when user asks about trending colors, popular palettes, or wants research-backed color inspiration.
SOC 職業分類に基づく
SKILL.md を表示中
| namespace | aiwg |
| name | voice-blend |
| platforms | ["all"] |
| description | Combine multiple voice profiles with weighted mixing to create hybrid voices |
Combine multiple voice profiles with weighted mixing to create hybrid voices.
Alternate expressions and non-obvious activations (primary phrases are matched automatically from the skill description):
When triggered, this skill:
Loads source voice profiles from:
voices/templates/).aiwg/voices/)~/.config/aiwg/voices/)Parses blend specification:
Interpolates dimensions:
Generates hybrid profile with clear lineage tracking
User: "Blend technical-authority and friendly-explainer"
Result: 50/50 blend
- formality: 0.45 (avg of 0.7 and 0.2)
- confidence: 0.8 (avg of 0.9 and 0.7)
- warmth: 0.55 (avg of 0.3 and 0.8)
- vocabulary: merged from both
User: "80% executive-brief, 20% casual-conversational"
Result: Weighted blend
- formality: 0.7 (0.8*0.85 + 0.2*0.15)
- confidence: 0.86 (0.8*0.9 + 0.2*0.6)
- Dominant structure from executive-brief
User: "Combine technical-authority, friendly-explainer, and executive-brief"
Result: Equal thirds (33.3% each)
- All dimensions averaged across three profiles
- Vocabulary merged from all three
For each tone dimension:
blended_value = Σ(weight_i × value_i) / Σ(weight_i)
Structure settings use the dominant voice (highest weight):
name: technical-friendly-blend
version: 1.0.0
description: Blended voice profile
blend_sources:
- name: technical-authority
weight: 0.7
- name: friendly-explainer
weight: 0.3
tone:
formality: 0.55 # interpolated
confidence: 0.84 # interpolated
warmth: 0.45 # interpolated
energy: 0.49 # interpolated
complexity: 0.65 # interpolated
vocabulary:
prefer:
- precise technical terminology # from technical
- concrete examples # from friendly
avoid:
- marketing superlatives # common to both
signature_phrases:
- "The system handles..."
Blended profiles are saved to:
.aiwg/voices/{name}.yaml (default)--output flag~/.config/aiwg/voices/ with --global flagvoice-create or built-in templatesvoice-applyvoice-analyze → voice-blend → voice-apply# Equal blend of two voices
python voice_blender.py --voices "technical-authority,friendly-explainer"
# Weighted blend
python voice_blender.py --voices "technical-authority:0.7,friendly-explainer:0.3"
# Custom output name
python voice_blender.py --voices "..." --name my-hybrid-voice
# Output to specific directory
python voice_blender.py --voices "..." --output .aiwg/voices/
# JSON output for inspection
python voice_blender.py --voices "..." --json
../voice-apply/scripts/voice_loader.py../../../schemas/voice-profile.schema.json../../voices/templates/