nahisaho

Account intelligence and company research for strategic sales planning. Company overview, financial health, industry trends, recent news, competitive landscape, and business triggers. Use when STARTING account planning, preparing for a first meeting, researching a target company, or updating account intelligence.

Deep market and competitive research with web_search, /research command, and MCP. Industry analysis, competitive intelligence, market sizing, and trend identification. Use when CONDUCTING market research, competitive deep dives, industry analysis, or gathering evidence for business cases.

SPIN-based discovery question sets for sales meetings. Stage-appropriate, persona-tailored questions for pain discovery and needs analysis. Use when PREPARING discovery questions, planning sales calls, building persona-specific question sets, or structuring needs analysis.

Sales learning capture and knowledge persistence. Records deal insights, methodology pitfalls, and account-specific patterns from completed sales activities. Use when FINISHING a deal phase, discovering a methodology limitation, resolving a sales process error, or recording lessons for future deals.

Evidence-backed objection responses with reframing techniques. Objection categorization by type (price, timing, competition, status quo), competitive displacement playbooks, and concern vs objection distinction. Use when PREPARING for objection handling, building competitive battle cards, or developing reframing strategies.

Stakeholder-aligned proposal builder with value proposition, ROI justification, and implementation planning. Customized per stakeholder role with executive summary, business case, and technical fit sections. Use when BUILDING proposals, creating business cases, developing ROI justifications, or preparing executive summaries.

Buying committee mapping and stakeholder influence analysis for deal strategy. Role identification, influence scoring, decision criteria, champion identification, and MEDDIC alignment. Use when MAPPING the buying committee, identifying decision makers, assessing stakeholder influence, or building engagement strategies.

Generates aligned learning activities with engagement strategies and differentiation. Use when DESIGNING learning experiences, creating practice exercises, planning active learning tasks, or differentiating instruction for diverse learners.

実験の監査レポート・データ来歴（プロベナンス）生成スキル。 データ変換履歴・使用ツールのバージョン・データ整合性チェックを 含むトレーサビリティレポートを自動生成する。 「監査レポート作成」「データ来歴を記録」「トレーサビリティ」で発火。

派生実験設計スキル。既存の実験をベースに条件を変更した派生実験を 設計する。実験計画法（DOE）に基づくパラメータ探索を支援。 「派生実験を設計して」「条件を変えて実験」「パラメータ探索」で発火。

実験テンプレート生成スキル。研究目的・仮説・手法・実験条件・評価基準・ スケジュールを構造化した実験計画書を自動作成する。 「実験テンプレート作成して」「実験計画を立てて」「実験プロトコルを作成」で発火。

実験結果を論文形式（LaTeX / IMRaD）にエクスポートするスキル。 Introduction・Materials & Methods・Results・Discussion の構造で 出版準備用の原稿を自動生成する。 「論文にして」「LaTeX出力」「出版準備」で発火。

実験結果の査読・レビュースキル。再現性・統計的妥当性・方法論の 健全性を体系的に評価し、構造化されたレビューレポートを生成する。 「レビューして」「査読して」「実験結果を評価して」で発火。

科学技術・学術論文の執筆スキル。IMRaD 標準、Nature/Science 系、ACS 系、IEEE 系、 Elsevier 系のジャーナル形式に対応した論文構成・セクション設計・文章パターンを提供。 「論文を書いて」「Abstract を作成して」「Methods セクションを書いて」で発火。 assets/ に主要ジャーナル形式の Markdown テンプレートを同梱。

アクティブラーニング (能動学習) スキル。不確実性サンプリング・ Query-by-Committee・期待モデル変化・プール型/ストリーム型・ バッチアクティブラーニング・停止基準判定・ モデル改善パイプライン。

適応的実験計画スキル。多腕バンディット (Thompson Sampling/UCB)・ ベイズ適応設計・逐次検定 (SPRT)・ Response-Adaptive Randomization・早期停止規則。

Validates compliance with 9 Constitutional Articles and Phase -1 Gates before implementation. Trigger terms: constitution, governance, compliance, validation, constitutional compliance, Phase -1 Gates, simplicity gate, anti-abstraction gate, test-first, library-first, EARS compliance, governance validation, constitutional audit, compliance check, gate validation. Enforces all 9 Constitutional Articles with automated validation: - Article I: Library-First Principle - Article II: CLI Interface Mandate - Article III: Test-First Imperative - Article IV: EARS Requirements Format - Article V: Traceability Mandate - Article VI: Project Memory - Article VII: Simplicity Gate - Article VIII: Anti-Abstraction Gate - Article IX: Integration-First Testing Runs Phase -1 Gates before any implementation begins. Use when: validating project governance, checking constitutional compliance, or enforcing quality gates before implementation.

steering skill Trigger terms: steering, project memory, codebase analysis, auto-update context, generate steering, architecture patterns, tech stack analysis, project structure, analyze codebase, understand project Use when: User requests involve steering tasks.

Validates complete requirements traceability across EARS requirements → design → tasks → code → tests. Trigger terms: traceability, requirements coverage, coverage matrix, traceability matrix, requirement mapping, test coverage, EARS coverage, requirements tracking, traceability audit, gap detection, orphaned requirements, untested code, coverage validation, traceability analysis. Enforces Constitutional Article V (Traceability Mandate) with comprehensive validation: - Requirement → Design mapping (100% coverage) - Design → Task mapping - Task → Code implementation mapping - Code → Test mapping (100% coverage) - Gap detection (orphaned requirements, untested code) - Coverage percentage reporting - Traceability matrix generation Use when: user needs traceability validation, coverage analysis, gap detection, or requirements tracking across the full development lifecycle.

steering skill Trigger terms: steering, project memory, codebase analysis, auto-update context, generate steering, architecture patterns, tech stack analysis, project structure, analyze codebase, understand project Use when: User requests involve steering tasks.

Validates complete requirements traceability across EARS requirements → design → tasks → code → tests. Trigger terms: traceability, requirements coverage, coverage matrix, traceability matrix, requirement mapping, test coverage, EARS coverage, requirements tracking, traceability audit, gap detection, orphaned requirements, untested code, coverage validation, traceability analysis. Enforces Constitutional Article V (Traceability Mandate) with comprehensive validation: - Requirement → Design mapping (100% coverage) - Design → Task mapping - Task → Code implementation mapping - Code → Test mapping (100% coverage) - Gap detection (orphaned requirements, untested code) - Coverage percentage reporting - Traceability matrix generation Use when: user needs traceability validation, coverage analysis, gap detection, or requirements tracking across the full development lifecycle.

Copilot agent that assists with systematic design review using ATAM (Architecture Tradeoff Analysis Method), SOLID principles, design patterns, coupling/cohesion analysis, error handling, and security requirements Trigger terms: design review, architecture review, ATAM, SOLID principles, design patterns, coupling, cohesion, ADR review, C4 review, architecture analysis, design quality Use when: User requests involve design document review, architecture evaluation, or design quality assessment tasks.

Copilot agent that assists with systematic requirements review using Fagan Inspection and Perspective-Based Reading (PBR) techniques Trigger terms: requirements review, specification review, SRS review, Fagan inspection, perspective-based review, requirements validation, requirements verification, quality gate review, formal inspection, requirements checklist Use when: User requests involve requirements review, validation, or inspection tasks.

Production monitoring, observability, SLO/SLI management, and incident response. Trigger terms: monitoring, observability, SRE, site reliability, alerting, incident response, SLO, SLI, error budget, Prometheus, Grafana, Datadog, New Relic, ELK stack, logs, metrics, traces, on-call, production monitoring, health checks, uptime, availability, dashboards, post-mortem, incident management, runbook. Completes SDD Stage 8 (Monitoring) with comprehensive production observability: - SLI/SLO definitions and tracking - Monitoring stack setup (Prometheus, Grafana, ELK, Datadog, etc.) - Alert rules and notification channels - Incident response runbooks - Observability dashboards (logs, metrics, traces) - Post-mortem templates and analysis - Health check endpoints - Error budget tracking Use when: user needs production monitoring, observability platform, alerting, SLOs, incident response, or post-deployment health tracking.

Architecture Decision Records作成ガイド。技術選定・設計判断のドキュメント化に使用。

MUSUBIX学習済み17ベストプラクティスガイド。コード・設計・テストパターンの適用に使用。

C4モデル設計ドキュメント作成ガイド。アーキテクチャ図・コンポーネント設計に使用。

設計仕様からコード生成ガイド。実装・機能作成に使用。

自動ドメイン検出・コンポーネント推論ガイド。プロジェクトドメイン特定に使用。

EARS形式要件の検証・作成ガイド。要件記述・構文検証に使用。

MUSUBIX SDD開発ワークフローガイド。10憲法条項に従った開発プロセスに使用。

技術ドキュメント作成ガイド。README、ユーザーガイド、API参照に使用。

Copilot agent that assists with machine learning model development, training, evaluation, deployment, and MLOps Trigger terms: machine learning, ML, AI, model training, MLOps, model deployment, feature engineering, model evaluation, neural network, deep learning Use when: User requests involve ai ml engineer tasks.

AI agent supporting REST/GraphQL/gRPC API design, OpenAPI specification generation, and API best practices Trigger terms: API design, REST API, GraphQL, OpenAPI, API specification, endpoint design, API contract, API documentation, gRPC, API versioning Use when: User requests involve api designer tasks.

Copilot agent that assists with bug investigation, root cause analysis, and fix generation for efficient debugging and issue resolution Trigger terms: bug fix, debug, troubleshoot, root cause analysis, error investigation, fix bug, resolve issue, error analysis, stack trace Use when: User requests involve bug hunter tasks.

Analyzes impact of proposed changes on existing systems (brownfield projects) with delta spec validation. Trigger terms: change impact, impact analysis, brownfield, delta spec, change proposal, change management, existing system analysis, integration impact, breaking changes, dependency analysis, affected components, migration plan, risk assessment, brownfield change. Provides comprehensive change analysis for existing systems: - Affected component identification - Breaking change detection - Dependency graph updates - Integration point impact - Database migration analysis - API compatibility checks - Risk assessment and mitigation strategies - Migration plan recommendations Use when: proposing changes to existing systems, analyzing brownfield integration, or validating delta specifications.

Copilot agent for cloud architecture design, AWS/Azure/GCP configuration, IaC code generation (Terraform/Bicep), and cost optimization Trigger terms: cloud architecture, AWS, Azure, GCP, cloud infrastructure, IaC, Terraform, CloudFormation, cloud design, serverless, cloud migration Use when: User requests involve cloud architect tasks.

Copilot agent that assists with comprehensive code review focusing on code quality, SOLID principles, security, performance, and best practices Trigger terms: code review, review code, code quality, best practices, SOLID principles, code smells, refactoring suggestions, code analysis, static analysis Use when: User requests involve code reviewer tasks.

Validates compliance with 9 Constitutional Articles and Phase -1 Gates before implementation. Trigger terms: constitution, governance, compliance, validation, constitutional compliance, Phase -1 Gates, simplicity gate, anti-abstraction gate, test-first, library-first, EARS compliance, governance validation, constitutional audit, compliance check, gate validation. Enforces all 9 Constitutional Articles with automated validation: - Article I: Library-First Principle - Article II: CLI Interface Mandate - Article III: Test-First Imperative - Article IV: EARS Requirements Format - Article V: Traceability Mandate - Article VI: Project Memory - Article VII: Simplicity Gate - Article VIII: Anti-Abstraction Gate - Article IX: Integration-First Testing Runs Phase -1 Gates before any implementation begins. Use when: validating project governance, checking constitutional compliance, or enforcing quality gates before implementation.

Copilot agent that assists with database operations, performance tuning, backup/recovery, monitoring, and high availability configuration Trigger terms: database administration, DBA, database tuning, performance tuning, backup recovery, high availability, database monitoring, query optimization, index optimization Use when: User requests involve database administrator tasks.

Formulates an AI for Science research plan. Proposes how to integrate AI into the researcher's domain through web research and literature survey, and generates a concrete 研究計画書 (research plan document). Use when user doesn't know how to apply AI to their 研究テーマ (research theme), wants to create a 研究プラン (research plan), or wants to learn about AI for Science latest trends (最新動向).

Support post-award research management and reporting for SPReAD. Guide grant application procedures, interim progress review (3 months), final outcome report (6 months), accounting report preparation, budget reallocation between expense categories, research plan change approval requests, publication acknowledgment templates, and research data management implementation. Use when you want to know post-award procedures, write an interim report, create a final report, change budget allocations, reallocate between expense categories, change research plans, or learn how to write publication acknowledgments.

Draft the SPReAD proposal (research plan document). Integrate the research plan, Azure architecture design, and cost estimate to generate a proposal aligned with the 公募要領 requirements. Use when writing the proposal, finalizing the research plan document, or preparing submission documents.

Estimate Azure costs based on architecture design. Generate monthly and full research period (~180 days) cost estimates and produce cost breakdowns required for SPReAD budget applications. Use when estimating Azure costs, planning budgets, or filling in expense sections of the proposal.

Designs a research infrastructure architecture on Microsoft Azure based on the research plan. Generates a comprehensive design document including GPU clusters, ML pipelines, data storage, and network configuration. References Microsoft Learn MCP for optimal configurations. Use when user wants to design Azure構成 (Azure architecture), build GPUクラスタ (GPU cluster), or design MLパイプライン (ML pipeline).

Generate step-by-step experiment procedure documents for running AI research on deployed Azure infrastructure. Covers environment setup, data preparation, training execution, inference, result evaluation, and checkpoint/reproducibility management. Use when you want to create an experiment procedure guide, run experiments on Azure ML, execute GPU training jobs, set up experiment environments, or manage reproducibility. 実験手順書を作りたい、Azure上で実験を実行したい、学習ジョブを走らせたい、 実験環境をセットアップしたい、再現性を管理したい場合に使用。

Guide the step-by-step Azure deployment procedure for SPReAD research infrastructure. Covers prerequisite checks, OIDC federation setup, Bicep deployment execution, post-deployment verification, and rollback procedures. Use when you want to deploy Azure resources, set up OIDC authentication, execute Bicep deployment, verify deployed resources, or troubleshoot deployment errors.

Collects missing context from the user via one-question-at-a-time dialogue, generates a 6-element meta-prompt, and passes it to downstream skills. Applies shikigami's interactive purpose-discovery pattern specialized for SPReAD. Use when user request is ambiguous (依頼が曖昧), research field is unknown (研究分野が不明), or required information is insufficient (必要情報が不足).

プレゼンテーションのデザイン統一性を検証・適用する。Microsoft カラーパレット、フォント規約、 余白・情報密度ルールに基づき、スライド全体のビジュアル品質を担保する。 Use when 「デザインを統一して」「ブランドガイド」「フォントを揃えて」「色を統一して」 「密度を調整して」「スタイルガイドを作って」「レイアウトを整えて」。

プレゼンテーション作成に必要なコンテキスト（8要素）の充足度を評価し、 不足要素を1問1答で補完するスキル。全スキル起動前の品質ゲートとして機能する。 Use when 「プレゼンを作りたい」「資料を作って」等のプレゼン作成依頼を受けた直後、 Phase 1（Presentation Architect）に進む前に必ず起動する。

データからインサイトを抽出し、KPI・グラフ解釈・Before/After 比較を通じて 「物語」として構成する。単なるグラフ生成ではなく「だから何か（So What?）」を 説明する Data Storytelling を実行し、data-insights.md を出力する。 Use when 「データを物語にして」「グラフの意味を説明して」「KPIをまとめて」 「Before/Afterで」「インサイトを抽出して」「ROIをグラフで可視化して」「データの傾向を説明して」。

テキスト・箇条書きを汎用ビジネス図解（SmartArt 相当）に変換する。プロセスフロー、 エコシステムマップ、比較マトリクス、タイムライン、ピラミッド等8パターンの 構造化ビジュアルを設計し、infographic-specs.md を出力する。 科学技術分野の専門図（分子構造・実験パイプライン・Knowledge Graph 等）は scientific-visualization が担当する。 Use when 「図解にして」「SmartArtで」「フローチャートを作って」「エコシステム図」 「タイムラインを」「ピラミッド図」「比較表を図に」「ロードマップ図」。

python-pptx を使用して .pptx ファイルを自動生成する。スタイルガイド・スライド構成・ コンテンツを統合し、プロフェッショナルな PowerPoint プレゼンテーションを出力する。 Use when 「PPTXを生成して」「PowerPointを作って」「.pptxを出力して」 「スライドをビルドして」「パワポを作って」「pptxに変換して」。

AI for Science・Materials Informatics・Digital Twin 等の科学技術分野に特化した 概念図・パイプライン図・アーキテクチャ図を設計する。Mermaid コード例と PowerPoint 配置指示を含む scientific-visuals.md を出力する。 Use when 「科学図を作って」「パイプラインを可視化して」「アーキテクチャ図」 「Knowledge Graph」「Digital Twin」「材料探索フロー」「AI for Science 図解」。

プレゼンテーションの発表準備を総合支援する。話速調整、想定質問生成、時間圧縮・拡張、 英語プレゼン変換、リハーサルスクリプト生成を行う。 Use when 「発表練習」「想定質問を作って」「3分版にして」「英語に変換して」 「厳しい質問を」「リハーサル」「時間を調整して」「QAを準備して」。

技術説明を経営層・政策立案者向けの投資判断資料に変換する。ROI / ビジネスインパクト表現、 技術用語→ビジネス価値への翻訳、Abstraction Ladder による聴衆レベル別の表現最適化を実行し、 executive-summary.md を出力する。 Use when 「経営層向けに変換して」「Executive Summaryを作って」「投資判断向けに」 「役員向けに」「政策立案者向けに」「ビジネス価値に翻訳して」「抽象度を上げて」。

SDD ワークフロー全体のオーケストレーション — スキルルーティング、フェーズ遷移管理、品質ゲート制御、 ニューロシンボリック機能統合、MCP サーバー制御、CLI コマンドディスパッチ。 Use when routing tasks to the correct skill, managing phase transitions, running the full SDD workflow, invoking neurosymbolic capabilities, or serving tools via MCP protocol.

設計仕様からテンプレートベースのコード生成、ドメインスキャフォールド、 静的解析、ステータス遷移分析を実行する。4層アーキテクチャ準拠。 Use when generating code from design specs, scaffolding domain packages, running static analysis, or starting SDD Phase 4 implementation.

MUSUBIX2 の9条憲法（CONST-001〜009）への準拠を検証する。 PolicyEngine による自動チェック、BalanceRuleEngine による 90/10 ルール適用、 品質ゲートチェックを提供。 Use when validating constitution compliance, checking policy violations, running governance audits, or blocking non-compliant changes.

要件定義書から SOLID 準拠の設計文書を生成・検証する。C4 ダイアグラム、 ADR 管理、パターン検出、SOLIDValidator を提供。 Use when generating design documents, creating C4 diagrams, managing ADRs, validating design patterns, or starting SDD Phase 2.

EARS形式で要件を分析・作成・検証する。MarkdownEARSParser による構文検証、 EARSValidator による信頼度スコア算出、対話的要件ウィザードを提供。 Use when creating requirements, validating EARS compliance, analyzing requirement documents, or starting SDD Phase 1.

テストファースト（Red→Green→Blue）サイクルを強制し、ユニットテスト生成、 カバレッジ検証、EARS ID リンケージを実行する。Vitest ベース。 Use when creating tests, checking coverage, enforcing test-first policy, running quality gates, or validating Article III compliance.

要件↔設計↔コード↔テスト間の 100% トレーサビリティを監査する。 トレーサビリティマトリクス生成、ギャップ検出、影響分析、同期検証を提供。 Use when checking traceability coverage, generating trace matrices, analyzing change impact, or validating Article V compliance.

複数AIモデル(opus-4.6/gpt-5.4)による交互レビューでSDD成果物の品質を保証。 Qiita記事(AI Scrum Team)に着想を得た交互レビューパターンで、 requirements / design / plan アーティファクトの合意チェックと実装許可判定を行う。

BCGコンサルティングフレームワーク分析。BCG Growth-Share Matrix, Experience Curve, Strategy Palette等を適用。

反復的深層リサーチ。Think→Report→Action→完了サイクルで高品質調査を実行。

対話的目的探索・計画立案。5 Whys/JTBDで真の目的を発見し、リサーチ計画を策定。

レポート生成・品質保証。リサーチ結果を高品質レポートに変換、Qiita対応。