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URLで指定されたWebページ（ブログ記事、X/Twitterポスト、技術記事、論文ページ等）の内容を調査・要約し、マークダウンファイルとしてまとめるスキル。記事内で引用・参照されている外部リンクの内容も追跡して含める。ページ内の画像も元URLから直接ダウンロードしてJPEG圧縮して保存する。トリガー: ユーザがURLを提示して「まとめて」「要約して」「内容を調査して」「ファイルに保存して」と依頼したとき。
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
| name | article-summarizer |
| description | URLで指定されたWebページ（ブログ記事、X/Twitterポスト、技術記事、論文ページ等）の内容を調査・要約し、マークダウンファイルとしてまとめるスキル。記事内で引用・参照されている外部リンクの内容も追跡して含める。ページ内の画像も元URLから直接ダウンロードしてJPEG圧縮して保存する。トリガー: ユーザがURLを提示して「まとめて」「要約して」「内容を調査して」「ファイルに保存して」と依頼したとき。 |
ツール選択の優先順位:
X/Twitter の URL は WebFetch が使えないため、最初から agent-browser を使う。 agent-browser でもログインウォールが返る場合は、nitter 等の代替フロントエンドを WebFetch で試みるか、WebSearch で第三者引用記事を探してフォールバックする。
agent-browser での全文取得:
agent-browser open "URL"
agent-browser snapshot # 全文取得
# コンテンツが多い場合はスクロールして分割取得
agent-browser scroll down 2000
agent-browser snapshot
snapshotの出力が大きい場合（persisted-outputとして保存される場合）は Read ツールでファイルを読む。
記事内で引用・参照されているURLを特定し、その内容も取得する。
追跡対象の優先度（高い順）:
追跡対象外（省略してよい）:
上記優先度 1〜3 の中でも、本文で複数段落にわたって解説・引用されているものを優先し、一文以下しか触れていないものは省略可。 WebFetchで取得できない場合はWebSearchで記事タイトル等で検索してURLを特定してから agent-browser で取得する。
スクリーンショットではなく、ページに埋め込まれた画像を直接ダウンロードする。
# ページHTMLから画像URLを抽出
curl -s "URL" | grep -oE 'src="[^"]*\.(png|jpg|jpeg|gif|svg|webp)[^"]*"' | sort -u
# 画像をダウンロードしてJPEGに変換・圧縮（quality 85）
# macOS の場合（sips が標準インストール済み）
curl -sL "https://..." -o /tmp/img_orig && sips -s format jpeg -s formatOptions 85 /tmp/img_orig --out images/figure1.jpg
# Linux / ImageMagick がある場合
# curl -sL "https://..." | convert - -quality 85 images/figure1.jpg
画像URLが見つからない場合（JS動的ロード等）は agent-browser で取得してページソースを検索:
agent-browser open "URL"
# ブラウザのDOMから取得できる場合
documentation スキルを使ってマークダウンファイルを作成する。
documentationスキルへの指示には以下を含める:
ファイル構成:
# タイトル
- 情報源: URL
- 著者: 名前
- 日付: YYYY-MM-DD
- （引用記事があれば）引用: タイトル (著者, 媒体, 日付) URL
---
## セクション1
内容...
## セクション2
...
注意事項:
 形式で適切な位置に挿入する$...$、ディスプレイ数式（独立行の式）は $$...$$ を使う\pi, \theta, \mathcal{E}, \hat{A}_i, \mathbb{E}, \mathrm{clip}）で書く。プレーン Unicode（π, θ, ℰ など）や ASCII 風表記（A_i, pi_theta）を数式部分に使わない作成したファイルをユーザに報告し、追加で取得・詳細化が必要な箇所を確認する。
Codexの計画・実装内容・差分・検証結果をClaude Codeに渡して、読み取り中心のセカンドレビューを受けるスキル。トリガー: ユーザが「Claudeにレビューして」「Claude Codeに見てもらって」「セカンドオピニオンを得て」「計画や実装をレビューして」と依頼したとき、または大きめの変更前後に別モデルの観点で設計・バグ・テスト不足を確認したいとき。
Read academic papers from local raw/papers entries, arXiv/HTML/PDF sources, or provided URLs; create detailed Japanese Markdown explanations with formulas, figures, experimental results, limitations, and Obsidian/MathJax compatibility checks. Use when the user asks to read, explain, summarize, or turn a paper into an Obsidian-ready Markdown note.
漠然とした初期段階のアイデアを「発散→収束」の 2 サイクルで洗練するスキル。Double Diamond 思考フレームに沿って、対象ユーザ・成功条件の明確化、複数案の発散、批判的評価、HMW（How Might We）形式の問題定義への収束までを対話形式で進める。トリガー条件: ユーザが「アイデアを洗練したい」「ブレストしたい」「How Might We を作りたい」「アイデアを練りたい」「企画を考えたい」「サービスのアイデアを発散したい」と依頼したとき。
Kaggle コンペ参加期間中（序盤の戦略立案・中盤の追加実験・終盤の取捨選択いずれも）の実験投資判断スキル。次に試す仮説の発散と、優先度付けした実験バックログ生成を行う。Kaggle／コンペ／LB／CV／public notebook／discussion／submission／leaderboard／QWK／MAP@K／adversarial validation／pseudo labeling 等のキーワード、または『何から始めるべきか』『次に何の実験をやるべきか』『LB が伸びない』『仮説を整理したい』『リーク疑いがある』『submission 何回残してる時に何をやるべきか』のような発話で必ず使う。良い案を出すだけでなく『今やるべきでない仮説を殺す』ことも目的。一般的なブレスト・新規事業アイデア・プロダクト企画は対象外（その場合は idea-refinement を使う）。HPO（ハイパーパラ最適化の体系的探索）は対象外。
作業中に行き詰まったとき、OpenAI Codex CLIをセカンドオピニオンとして呼び出すスキル。現在の問題・コード・エラーをCodexに渡し、別の視点からのアドバイスや解決策を得る。トリガー: ユーザが「Codexに聞いて」「セカンドオピニオンを得て」「Codexの意見を聞かせて」と依頼したとき。
Git の変更を安全にコミットするためのスキル。ユーザーが「コミットして」「変更をコミットしたい」「適切なコミットメッセージを作って」「変更を分割してコミットしたい」と依頼したときに使う。ブランチ確認、ステージ確認、diff 分析、論理単位でのコミット分割、Conventional Commits 形式のメッセージ作成、コミット実行、失敗した pre-commit チェックの修正までを扱う。