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
技術の仕組みやグラフ、システム構成、製品の流れをManimのアニメーションで説明し、絵コンテとシーン計画、短い動画、サムネイルを作るスキル。
Build reusable Manim explainers for technical concepts, graphs, system diagrams, and product walkthroughs, then hand off to the wider ECC video stack if needed. Use when the user wants a clean animated explainer rather than a generic talking-head script.
技術の仕組みやグラフ、処理の流れを、Manimで動きのある説明動画にします。伝えたい要点を一文にまとめ、3〜6シーンの絵コンテと構成を作ってからコードを書きます。各シーンで一つの内容を示し、図を段階的に表示したり、状態の変化を動きで説明したりします。標準の成果物は短い16:9のMP4、サムネイルまたはポスター用の一枚、絵コンテとシーン計画です。
システム構成、ネットワーク、数値の推移など、静止画だけでは流れを伝えにくい題材に向いています。Xやランディングページ向けの短い製品紹介にも使えます。まず低品質の試作を描画し、構成とタイミングを確かめてから文字、余白、色、テンポを整えます。
描画にはmanim CLIが必要です。必要に応じて後処理にffmpeg、仕上げにvideo-editing、UIや字幕などの合成にremotion-video-creationを使います。
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。
Use Manim for technical explainers where motion, structure, and clarity matter more than photorealism.
manim CLI for scene renderingffmpeg for post-processing if neededvideo-editing for final assembly or polishremotion-video-creation when the final package needs composited UI, captions, or additional motion layersFor social-graph and network-optimization explainers:
Use assets/network_graph_scene.py as a starting point for network-graph explainers.
Example smoke test:
manim -ql assets/network_graph_scene.py NetworkGraphExplainer
Return:
video-editing for final polishremotion-video-creation for motion-heavy post-processing or compositingcontent-engine when the animation is part of a broader launch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。