Rebuild a degraded AI image to remove crunchy textures and repeated-edit artifacts while preserving identity, style, and composition. Use for clean remakes, not ordinary retouching or upscaling.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
ストーリーからTDD/E2E/TASK分岐付きタスクリスト(task-list.json)を生成。 ストーリー駆動開発の起点となるスキル。 「タスクを作成」「/dev:story」で起動。 Trigger: タスクを作成, ストーリーからタスク, /dev:story, story to tasks
インストール方法を見る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。
docs/FEATURES/{feature-slug}/{YYMMDD}_{story-slug}/ に2ファイルを順次保存する。
docs/FEATURES/{feature-slug}/plan.json を ReadexecutionType: "developing" かつ未完了のストーリーを phase 順で AskUserQuestion に選択肢提示
c. 選択された story のフィールド(description, acceptanceCriteria, affectedFiles, testImpact, technicalNotes, referenceImplementation)を $STORY_PLAN として保持し、手順2の分析のコンテキストとして使う
d. story-slug は plan.json の slug を使用 → 手順3の resolve-slug の story 部分もスキップ可YYMMDD 日付付きディレクトリが作成される):
bash .claude/skills/dev/story/scripts/init-story-workspace.sh {feature-slug} {story-slug}
出力の docs/FEATURES/{feature-slug}/{YYMMDD}_{story-slug} を以降のパスとして使用する。story-analysis.json を保存ゲート: story-analysis.json が存在しなければ次に進まない。
.claude/commands/dev/decomposition.md を Read し、以下のプロセスに従ってタスク分解する:
$STORY_PLAN の affectedFiles を起点に探索references/decompose-tasks.md を参照し、Step 2a の分解結果を task-list.json に変換する:
workflow(tdd/e2e/task)を付与context セクションにコード探索結果を記録context.planPath に docs/FEATURES/{feature-slug}/PLAN.md のパスを設定するtask-list.json を保存ゲート: task-list.json が存在しなければ次に進まない。
$STORY_PLAN が存在する場合、plan-review のプロンプトに追加コンテキストとして渡す(acceptanceCriteria との整合性チェックに使用)ゲート: OpenCodeレビューが完了しなければ次に進まない。
以下2ファイルがすべて保存されていること:
| ファイル | Phase |
|---|---|
story-analysis.json | Step 1 |
task-list.json | Step 2 |
workflow フィールド(tdd/e2e/task)が付与されている.claude/rules/workflow/workflow-branching.md(自動適用)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
Rebuild a degraded AI image to remove crunchy textures and repeated-edit artifacts while preserving identity, style, and composition. Use for clean remakes, not ordinary retouching or upscaling.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
セミナー・講義・ウェビナー・研修・実演動画をローカルで文字起こしし、内容を分析して、必要なスライド画像や動画クリップ付きのHTML/Markdown資料を作る。動画から学習資料・実践ガイドを作りたい場合に使う。映像作品の再現設計やCanvas生成は対象外。
責務・依存方向・状態や副作用の境界を監査し、既存挙動を保って段階的にリファクタリングする。read-only監査にも対応する。
AGENTS.mdや既存スキルをGPT-6 Astra向けに監査・整理するときに使う。契約と意図的な他モデル委譲を保ち、重複、過剰な手順、曖昧な停止条件を修正する。
人物の参照写真から、同一性を保った複数アングルのキャラクターシートを生成・修正する。指定された身だしなみや撮影表現も整える。
既存キャラクター画像を、承認制でピクセルアートの正準画像へ変換し、3状態パイロット、クロマ前処理、状態間ジオメトリ検証、9状態生成、遷移QA、仮配置、アプリ内確認、ロールバック可能な正式配置まで行う。キャラクターからCodexペットを作る依頼に加え、ジャンプで小さくなる、状態ごとに身長が変わる、足元が跳ねる、クロマ縁が出る、アニメーションを修復したい依頼で使用する。