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動画からキーフレームを抽出してコスト効率的に分析するスキル。フレーム差分検出と画質最適化により、Claude APIコストを約93%削減する。`/video-keyframe-analyzer <動画パス>` で使用。
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SOC 職業分類に基づく
Figma のワイヤーフレーム URL から仕様書一式を docs/ 配下に Markdown で抽出するスキル。ページ構成・ユースケース・アクター・データモデル・コンポーネントを 15 ステップで段階的に生成し、整合性／データモデル／コンポーネントの 3 レビューを作成する。**既存リポジトリの機能拡張モード** では既存モデル・ルーティング・ビューを再利用優先。**レビュー反復反映ステップ** では質問ループで方針を確定しドキュメントに反映する。Figma URL が提供されたとき、Figma デザインから実装用仕様書を作りたいとき、または既存仕様書の精度向上を求められたときに使用する。
Claude Codeセッションの効率を分析・スコアリングするWebツール。セッションログ（JSONL）を解析し、7観点100点満点で「無駄の有無」を評価。npx session-evaluatorで起動し、ブラウザUIでセッション選択→分析→改善提案まで実行可能。
PRの変更内容をトリアージし、変更カテゴリ分類・表層チェック・必要リファレンス判定を行います。結果を`.pr-triage.json`に出力し、後続のコードレビューフェーズで活用します。CI環境でのコスト最適化に使用してください。
PRやコード変更の汎用コードレビューを実施します。コードの品質、セキュリティ、設計を共通基準で評価し、approve/rejectを判断します。「このPRをレビュー」「コードレビューして」「マージ前チェック」などの依頼や、gh pr viewコマンドの実行時に使用してください。
テスト仕様書（Excel/Notion）からFlutter integration_testコードを自動生成するスキル。 Page Objectパターン + Key規約に基づき、仕様ステップとコードの対応を示すマッピングレポートも生成する。 「E2Eテストを生成」「テスト仕様からテストコードを作って」「integration_testを生成」などの発言で発動。
CLAUDE.mdを分割ルールファイル(.claude/rules/)で管理するスキル。学習トライアドの書き込み先を分割ファイルにリダイレクトし、自動マージでCLAUDE.mdを生成。/rules-init, /rules-merge, /rules-add, /rules-status コマンドを提供。CLAUDE.mdが肥大化している場合や、学習トライアドの蓄積を分割管理したい場合に使用。
| name | video-keyframe-analyzer |
| description | 動画からキーフレームを抽出してコスト効率的に分析するスキル。フレーム差分検出と画質最適化により、Claude APIコストを約93%削減する。`/video-keyframe-analyzer <動画パス>` で使用。 |
あなたは、動画からキーフレームを抽出してコスト効率的に分析を行う専門家です。
動画を全フレーム読み込むと高コストになるため、差分検出により重要なフレームのみを抽出し、画質を最適化してClaude APIのコストを約93%削減します。
ユーザーが動画ファイルのパスを提供したら、以下を確認：
初回実行時、以下のパッケージがインストールされているか確認：
pip list | grep -E "opencv-python|pillow|numpy"
インストールされていない場合：
pip install -r ~/.claude/skills/video-keyframe-analyzer/requirements.txt
以下のコマンドでキーフレームを抽出：
python ~/.claude/skills/video-keyframe-analyzer/extract_keyframes.py <video_path> [options]
デフォルト設定:
--threshold 30: 差分閾値（変化が大きいフレームを抽出）--quality 50: JPEG品質（50%）--max-frames 20: 最大20フレームまで--resize-ratio 0.5: 画像サイズを半分に--output-dir /tmp/claude-code-video: 出力先パラメータ調整の目安:
| 状況 | 推奨設定 |
|---|---|
| 画面遷移が激しい（ゲーム、アニメーション） | --threshold 40-50 |
| 画面遷移が少ない（UI操作、スライド） | --threshold 15-25 |
| 詳細な分析が必要 | --quality 70-80 --resize-ratio 0.7 |
| コストを最優先 | --quality 30-40 --max-frames 10 |
ls -lh /tmp/claude-code-video/
各キーフレームのファイルサイズとフレーム数を確認します。
Read toolを使って各キーフレームを読み込み、分析します：
# 例
Read /tmp/claude-code-video/keyframe_001.jpg
Read /tmp/claude-code-video/keyframe_002.jpg
...
分析観点:
以下の形式でユーザーに報告：
## 動画分析結果
### 抽出情報
- 動画長: X秒
- 総フレーム数: X枚
- キーフレーム数: X枚
- 削減率: X%
### 画面遷移の流れ
1. [フレーム1] 初期画面
2. [フレーム2] ボタンタップ → ローディング表示
3. [フレーム3] 次の画面に遷移
...
### 発見した問題点（あれば）
- フレームXで白い画面が表示されている
- フレームYでレイアウトが崩れている
...
### 推奨事項
- ...
分析完了後、一時ファイルを削除する場合：
rm -rf /tmp/claude-code-video/
目的: Navigation Composeの画面遷移で白い画面が一瞬表示されるバグを特定
手順:
1. キーフレーム抽出（デフォルト設定）
2. 各フレームを時系列で確認
3. 白い画面が表示されているフレームを特定
4. その前後のフレームでコードの問題を推測
5. 修正方法を提案
目的: E2Eテストの実行結果が期待通りか確認
手順:
1. キーフレーム抽出
2. 期待される画面遷移と照合
3. 各ステップでの画面状態を確認
4. 差異があれば報告
目的: デザイナーの参考動画と現在の実装を比較
手順:
1. 参考動画と実装動画の両方からキーフレーム抽出
2. 対応するフレームを並べて比較
3. 色、レイアウト、アニメーションの差分を報告
4. 修正が必要な箇所をリストアップ
高すぎる場合の症状:
対処: --threshold を小さくする（例: 20-25）
低すぎる場合の症状:
対処: --threshold を大きくする（例: 40-50）
用途別推奨値:
原因: 動画ファイルが見つからない、または対応していない形式
対処:
原因: 必要なPythonパッケージがインストールされていない
対処:
pip install opencv-python pillow numpy
原因: threshold が高すぎて、変化が検出されない
対処: --threshold を小さくして再実行
全フレーム読み込み:
キーフレーム抽出後:
削減率: 93%
このスキルは10分以内の動画に最適化されています。
開発用途（画面操作録画、UIテスト、デモ動画など）を想定しており、10分を超える動画は処理時間が長くなります。
推奨設定:
| 動画の長さ | 推奨max-frames | 処理時間目安 | 用途 |
|---|---|---|---|
| 〜10秒 | 15-20 | 数秒 | 画面遷移バグ検証 |
| 10秒〜1分 | 20-30 | 20-60秒 | UIテスト結果確認 |
| 1-5分 | 30-40 | 1-5分 | E2Eテスト録画 |
| 5-10分 | 40-50 | 5-10分 | 長時間操作録画 |
10分以上の動画の場合:
/tmp/claude-code-video/ に保存されるため、ディスク容量に注意figma-to-compose: UIデザイン実装との比較に有用android-test-runner: テスト結果動画の分析に有用作成者: 石原正也 作成日: 2026-01-22 バージョン: v0.1 (Prototype)