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Build a standalone interactive (human vs AI) visualizer for a Kaggle game environment by porting the engine and bundled agents to TypeScript and running them in a web worker. Use after create-visualizer.
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/Kaggle/kaggle-environments --skill create-playable-visualizer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。
SKILL.md を表示中
| name | create-playable-visualizer |
| description | Build a standalone interactive (human vs AI) visualizer for a Kaggle game environment by porting the engine and bundled agents to TypeScript and running them in a web worker. Use after create-visualizer. |
Follow the instructions in .agents/skills/create-playable-visualizer/SKILL.md.
Use $ARGUMENTS as the game name if provided.
Audit a game environment's README.md and AGENTS.md against its engine implementation. Use when the user asks to "review", "audit", "check", or "fact-check" environment docs, when players report doc/engine discrepancies, or before a competition launch. Also use proactively after changing an environment's engine (`kaggle_environments/envs/<game>/<game>.py`) when a sibling README.md or AGENTS.md exists — rebalances and mechanic changes routinely leave those docs stale. The engine is always the source of truth — docs get fixed, not the engine.
Audit a game environment's README.md and AGENTS.md against its engine implementation (stale constants, unreachable caps, undocumented preconditions, wrong observation fields). Also use proactively after changing an environment engine that has sibling docs. The engine is the source of truth.
Create or update an LLM harness that lets a language model play a kaggle-environments game. Use this skill whenever the user wants to write a harness, LLM agent, or game-playing prompt for any kaggle-environments game — including OpenSpiel games, word games, or custom environments. Also use it when the user mentions core_harness.py, GameHarness, ParseResult, or asks how to connect an LLM to a game.
SOC 職業分類に基づく
