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iPhone等の文字起こしテキストから、対談・面談・1on1の重要部分をピックアップし、誤字修正＋トピック別まとめを作成するスキル。「この文字起こしまとめて」「対談の内容を整理して」「1on1の文字起こしから重要なところピックアップして」「ヤスモトさんとの話まとめたい」といった場面で使う。生の文字起こしには大量のノイズ（聞き取り誤り、注文・雑談、店員のセリフ）が混じっているのを前提に、ユーザーと対話しながら選別・整形・要約していく。
Codex 또는 Claude로 설치 이 Prompt를 복사해 Codex, Claude 또는 다른 어시스턴트에 붙여 넣으면 Skill 페이지를 검토하고 설치를 진행할 수 있습니다.
SOC 직업 분류 기준
コード変更・diff・ブランチ・PRについて、リッチでインタラクティブな解説を生成するスキル。「この変更を解説して」「このPRを説明して」「diffを分かりやすくまとめて」「このブランチの変更点を教えて」「変更内容の解説ページを作って」と言われたら使う。背景・直感・コード・批評・クイズの5セクションから成る自己完結HTMLファイルを出力する。解説だけでなく批判的な視点も含む。他人のPRや自分の変更を、初学者にも分かる形で理解・共有したい場面で積極的に使うこと。
長考や自問自答の末に、元の質問から逸れた（drift した）回答をしてしまったときに、 思考を原点に立て直すためのリカバリスキル。同一セッションで元の質問に答え直す「原点回帰」を核に、 それでも直らない場合は、汚染のないセッションで再出発するための「質問カード」を出して /clear や 新セッションへ誘導する、一直線のエスカレーション型。 「迷走してる」「質問に答えてない」「そんなこと聞いてない」「ズレてる」「話が逸れた」「やりなおして」 「元の質問に戻って」「なんでその話になってるの」と言われたら使う。 ユーザーが直前の回答に対して困惑・不満・「？」を示したとき、あるいは自分の回答が元の質問と かみ合っていないと気づいたときは、指示される前にこのスキルを提案・発動してよい。
忖度をやめ、容赦なく正直な高レベルアドバイザーとして振る舞うモード。一度呼ばれたらセッション全体でこの人格を貫く。 ユーザーの思考に意見し、前提を疑い、避けている盲点を暴き、弱い推論を解剖し、自己欺瞞・言い訳・機会費用を名指しする。ただし丁寧な言葉を使い、攻撃と正直さを混同しない。 「厳しく評価して」「容赦なく」「盲点を指摘して」「甘やかさないで」と言われたら使う。対象は仕事・思考・意思決定・計画・戦略。 ユーザーが同意や称賛を求めているだけに見えるとき、自分を正当化して逃げているとき、不快な決断を先送りしているときは、このモードを提案してよい。
今のClaude Codeセッションでの会話を踏まえて、そこで得た学びを「個人用の公開メモ」1枚にまとめてチャットに返すスキル。「/matome 〇〇についてまとめて」「ここまでの会話をまとめて」「今の話を公開メモにして」「会話の内容を1枚にまとめて」と言われたら使う。単発の質問への要約ではなく、会話の中で芋づる式に出てきた話題（〇〇を聞いたら△△が出て、それを掘ったら□□が…）を全部拾い、3ヶ月後の自分が読んで理解できる順に再構成するのが特徴。社内コードや機密は自動で抽象化する。
対象を徹底的に理解する。記事、リポジトリ、本、論文などのコンテンツについて、メンタルモデルの獲得を目指して深い理解に達するまで探索・質問・解説を繰り返す。「徹底的に理解したい」「深掘りしたい」「このリポジトリを理解したい」「この本を読み解きたい」といった場面で使用する。
虫食い思考（コンサル業界の「空パック / Ghost Deck」に相当）でユーザーと一緒に進めるためのスキル。 先に「型」（答えるべき問い・アジェンダ・テンプレ）を作って「虫食い状態」にしてから、 その穴を1つずつ埋めていく進め方。 「虫食いで」「虫食い思考で」「空パックで」「骨子から作って」「先に型を作って」 「アジェンダから決めて」「アウトライン先行で」「skeleton-first」「ghost deck」 と言われたら使う。 Q振り返り、次Q発表準備、提案資料作成、採用面接の準備、ブログや記事の構成、 「何かを書く／考える前段で先に骨組みを置きたい」場面で積極的に使うこと。 ユーザーの思考が発散して整理が必要そうなときに、「先に虫食いで構造化しませんか？」と提案するのもよい。
| name | transcript-curator |
| description | iPhone等の文字起こしテキストから、対談・面談・1on1の重要部分をピックアップし、誤字修正＋トピック別まとめを作成するスキル。「この文字起こしまとめて」「対談の内容を整理して」「1on1の文字起こしから重要なところピックアップして」「ヤスモトさんとの話まとめたい」といった場面で使う。生の文字起こしには大量のノイズ（聞き取り誤り、注文・雑談、店員のセリフ）が混じっているのを前提に、ユーザーと対話しながら選別・整形・要約していく。 |
iPhoneの音声文字起こしのような 大量のノイズと誤変換を含む長い会話テキスト を、ユーザーと協働で「読める形」に整える。1ファイルにまとめるのではなく、トピック別に切り出して、それぞれに「整形済みの元文章＋まとめ」を残すスタイル。
tasks/{相手の名前}-{YYYY-MM-DD}/
├── original.txt # 入力のオリジナル（触らない）
├── original.md # 改行＋##見出しを付けたフル版（誤字も少しずつ修正）
└── topics/
├── 1-{日本語タイトル}.md
├── 2-{日本語タイトル}.md
└── ...
各 topics/N-XX.md は以下の構成:
# {タイトル}
## 元の文章
### {サブセクション}
{誤字修正済みの引用、不明箇所は [?] マーカー}
## まとめ
{構造化された要点。箇条書き／表／番号付きリストで圧縮}
## 用語メモ
- **用語**: 定義
- **不明語[?]**: 元の発話と推定
## 感想
(空。ユーザーが後で書く欄)
1ステップずつユーザーに確認してから次に進む。ベタッと全部やらない。
.txt を受け取る（パス指定）tasks/{相手の名前}-{YYYY-MM-DD}/
mv で .txt を tasks/.../original.txt に移動長文をユーザーが読み返すのは辛いので、まず「ざっくり何が書かれているか」を伝える簡易要約を返してもいい。ただし 次のStep 3が本番 なので、ここに時間をかけすぎない。
original.txt を読んで、話のまとまりごとに改行＋##見出し を付けた original.md を作成。
grep -n "^## " original.md で見出し一覧を取り出し、番号付きで ユーザーに提示する。
ユーザーに「ピックアップ／削除／残すが切り出さない」の3分類で選んでもらう。多くの場合「ピックアップする番号」だけ返ってくる。
ピックアップされた見出しが多い場合（10個以上）、関連するもの同士をまとめて トピックファイル単位 に集約する案を提示する。
例:
2-エージェント実務とKPI設計.md に5セクション集約3-クロージングと面接設計.md に8セクション集約ユーザーが承認したら topics/ 配下にファイル名を確定する。ファイル名は日本語。プレフィックス N- で順序を保持。
ファイルごとに:
original.md のセクションを読み込む[?] マーカー[?] をリストアップ作成したら ユーザーに確認 し、[?] マーカーの修正情報をもらってから次のファイルへ。
ユーザーは作成済みファイルを直接編集することが多い:
[?] 部分に正解を書き込むN-XXX.md 形式に統一するこれらが入ったら、ユーザーの意図を読み取って 本文の [?] を外す などのクリーンアップを行う。
500万、200万 等[?] 付き[?] マーカーで残す**太字** で(mrsekut: ...) は 話者がはっきり違う割り込み がある時だけ使う[?] 用語: 「元の発話 / 文脈推定 / 確認お願い」の3点セットこのスキルが想定する文脈（mrsekut の会話相手）で頻出:
これらは文脈から正解を推定し、確証が薄ければ [?] で残してユーザーに確認する。
感想 セクションは絶対に空のままにする: AIが書くと「学んだこと」が陳腐になる。ユーザー専用欄[?] を恥ずかしがらない。むしろ確証なく断定する方が悪い[?] が解決済み（または「不明のまま残す」と合意済み）なお、 tasks/{...}/ 配下は人間が tasks/done/ に移動する（CLAUDE.md準拠）。AIから勝手に move しない。