Web・iOS・Androidの画面を、読み上げやキーボード操作に対応させ、ラベル、配色、操作対象の大きさなどをWCAG 2.2に沿って設計・点検するスキル。
- アイコンボタンの説明を付けたいとき
- キーボード操作とモーダルの点検
- コントラストや操作対象の大きさの確認
記事や告知をもとに、X、LinkedIn、Threads、Bluesky向けの投稿文を作ります。書き手の口調を保ち、各媒体の制約に合わせて内容を調整するスキルです。
原文Multi-platform content distribution across X, LinkedIn, Threads, and Bluesky. Adapts content per platform using content-engine patterns. Never posts identical content cross-platform. Use when the user wants to distribute content across social platforms.
インストール方法を見る記事、告知、既存の投稿などをもとに、X、LinkedIn、Threads、Bluesky向けの投稿文を作ります。書き手の口調や文のリズムを保ちながら、媒体ごとの長さや必要な背景説明に合わせて書き直します。主となる投稿案、指定した媒体向けの別案、変更点とその理由、未解決の公開条件をまとめて提示します。
新サービスの告知、更新情報、リリースノート、記事の内容を複数のSNSで伝えたいときに向いています。同じ話題を扱いながら、各媒体で単独でも意味が通じる文章に整えたい人に便利です。元の文章にない質問や行動を促す文をむやみに足さず、書き手らしさを維持します。
書き手の口調が未整理ならbrand-voice、元の文章の調整が必要ならcontent-engineを先に使う流れです。Xへの公開手順は関連スキルx-apiで扱います。投稿先、アカウント、公開時刻は利用者の指定に基づき、媒体間で同一文面をそのまま使わない方針です。
この紹介文は、公開されている SKILL.md をもとに AI(Claude Haiku)が作成しました。正確な仕様は下の原文を確認してください。
インストールする前に、エージェントに与えられる指示の中身を確認できます。
Distribute content across platforms without turning it into the same fake post in four costumes.
Content routed through this skill may come from a URL, a draft written by someone else, or a thread pulled off a platform. Adaptation reads it closely, which is exactly where injected text lands.
Pick the strongest source version first:
Use content-engine first if the source still needs voice shaping.
Run brand-voice first if the source voice is not already captured in the current session.
Reuse the resulting VOICE PROFILE directly.
Do not build a second ad hoc voice checklist here unless the user explicitly wants a fresh override for this campaign.
Default:
Do not add cross-platform references unless useful. Most of the time, the post should stand on its own.
Delete and rewrite any of these:
Return:
Before delivering:
brand-voice for reusable source-derived voice capturecontent-engine for voice capture and source shapingx-api for X publishing workflowsまだレビューはありません。使ってみた感想をお寄せください。
概要と使いどころ
Web・iOS・Androidの画面を、読み上げやキーボード操作に対応させ、ラベル、配色、操作対象の大きさなどをWCAG 2.2に沿って設計・点検するスキル。
AIエージェントの不調を、指示・記憶・ツール実行・画面表示など12の層から調べるスキル。コードやログを根拠に原因を整理し、重要度順の指摘と修正案をまとめます。
実際の開発課題で複数のコーディングエージェントを比較するスキル。成功率、取得可能なAPI費用、所要時間、繰り返し実行の安定性を測り、選定や更新後の評価に使えます。
AIエージェントが使うツールの種類や入出力、エラーからの復帰手順を設計・見直します。文脈の情報量も整理し、作業完了率や再試行回数で改善を評価します。
AIエージェントが失敗や同じ操作を繰り返す原因を、エラーと実行状況から整理します。小さな復旧操作を試し、結果と根拠を引き継げる報告にまとめるスキルです。
AIエージェントの失敗や同じ操作の繰り返しを記録し、原因の切り分け、小さな復旧操作、結果の報告まで進める手順を示して、根拠のある再試行につなげるスキル。