Skill.md検索

Notion ワークスペース全体をセマンティック検索（意味的に関連した情報も見つかる）して、目的のページ・データベース・情報を素早く見つけられます。 特定のページの内容をフルで取得・要約したり、複数ページの情報を横断的にまとめたりできます。 新しいページ・メモ・データベース レコードを Notion に作成したり、既存ページの内容・プロパティ（ステータス、期限、担当者など）を編集したりできます。 ページをコピー・移動・整理したり、コメントを追加・閲覧したり、DB のビュー（テーブル、ボード、カレンダー）を作成・フィルタリング・ソート変更できます。 データベースのスキーマ（カラム構成）を追加・削除・変更したり、チームメンバー・ユーザー情報を確認したりできます。 Notion URL が会話に出てきた時点で自動的に対応し、手作業なしで情報を取得・活用できます。 Notion をプロジェクト管理・議事録・ナレッジベースとして使っているプロジェクトチーム 散在した Notion ページ情報を検索・集約・整理したい知識労働者・マネージャー Notion データベースを頻繁に更新・カスタマイズする必要がある運用担当者 Notion への情報記録・ページ作成を自動化し、手作業を減らしたい組織 主要機能（14 ツール活用）: 検索（notion-search セマンティック検索、query + page_size 指定、DB 内絞り込み対応）、参照（notion-fetch で URL/ID 指定取得）、要約（取得コンテンツを構造化分析）、ページ作成（notion-create-pages DB 内/スタンドアロン）、ページ編集（notion-update-page 内容・プロパティ更新）、ページ整理（notion-duplicate-page / notion-move-pages 複製・移動）、コメント（notion-create-comment / notion-get-comments 追加・閲覧）、DB 作成（notion-create-database スキーマ定義）、DB スキーマ変更（notion-update-data-source カラム追加・削除・型変更）、ビュー操作（notion-create-view / notion-update-view 作成・フィルタ・ソート）、チーム・ユーザー（notion-get-teams / notion-get-users 情報取得）。 使用場面: Notion 情報検索・参照・要約、ページ/DB 作成・編集・複製・移動、コメント追加、DB スキーマ変更、ビュー操作、ページ整理、チーム確認。URL が提供されている時は notion-fetch で直接取得、キーワードのみの時は notion-search でセマンティック検索実行。検索結果はタイトル・URL・ハイライト（該当箇所抜粋）で簡潔に提示。

ログの中から特定のエラーや異常な値をサッと見つけられます。CloudWatch Logs Insights の専用言語（filter, stats, parse など）を使い、数千〜数百万件のログから数秒で必要な情報を抽出します。 時系列で集計したり、サーバーごと・ユーザーごとの統計を取ったり、ログ内の構造化データを抽出できます。 障害調査や性能分析、システム監視の際に「このログパターンを自動化したい」という需要に応じて、すぐに実行可能なクエリを提供できます。 AWS Lambda・API Gateway・CloudTrailなどのログから問題を素早く調査したいエンジニア 本番環境のエラーログを分析して原因を特定したいSRE・DevOps ドキュメントやRunbookに「このログパターンを見つけるクエリ」を埋め込みたい人 AWS CloudWatch Logs Insightsのクエリ生成スキルです。基本構文はパイプ | で複数コマンドをつなぎ、# でコメント記述できます。組み込みフィールド @timestamp, @message, @logStream, @requestId, @type は多くのログで利用可能。主なコマンドは fields （結果フィールド指定）、filter （条件絞込み：正規表現/比較/等価/存在/リスト/サブネット判定）、stats （集計：count/sum/avg/max/min/count_distinct、by で時間/フィールド別）、sort （ソート）、limit （件数制限）、dedup （重複除去）、parse （ログ文字列からのフィールド抽出）。クエリ例として「直近25件」「1時間ごとの例外集計」などの汎用パターン、Lambda REPORT や VPC Flow Logs などの特定ログ種別向けパターンを提供します。

Rails、React、Next.js、Claude、Cursor、AI全般など、開発者が注視すべき技術トピックの直近1週間のニュースをWeb検索で自動収集します。 収集したニュースを「インパクト」「鮮度」「関連性」「話題性」の4軸で評価し、重要度順TOP10に絞り込んでランキング化できます。 結果をMarkdown形式で .knowledge/docs/ に自動保存するため、ナレッジベースとしてプロジェクト全体で参照・活用できます。 ユーザーが指定した追加トピックにも対応でき、カスタマイズされたニュース監視が可能です。 /loop や /schedule による定期実行も想定された設計のため、週刊ニュース配信を自動化できます。 技術トレンドやリリース情報を定期的にキャッチアップしたいが、Web検索に時間がかかってしまう開発者・チーム プロジェクトで使用している技術（Rails、React、Next.jsなど）のアップデート情報を見落としたくない方 AIコーディングツール（Claude、Cursor等）の新機能や動向を迅速に把握して、開発効率を向上させたい方 「月曜朝のミーティングで共有する技術ニュース」を自動生成したい開発マネージャー・リードエンジニア 対象トピック：デフォルトはフレームワーク（Rails、React、Next.js）、言語（Ruby、TypeScript、JavaScript）、AIツール（Claude、Cursor、GitHub Copilot、ChatGPT等）、AI全般（LLM、AI Agent、MCP、生成AI）をカバーし、ユーザー指定の追加トピックも含めます。 Workflow：Searchフェーズで WebSearch を並列実行し、各カテゴリのクエリに after:YYYY-MM-DD（1週間前の日付）を含めて鮮度確保、3〜5件の有力な結果をピックアップします。Evaluateフェーズで「インパクト（多くの開発者への影響、メジャーリリース、破壊的変更）」「鮮度（直近1週間以内）」「関連性（プロジェクト関連性）」「話題性（コミュニティ議論）」の4基準で TOP10 を選定します。Formatフェーズで、対象期間・カテゴリ・ソースリンク・2〜3文の要約を含むMarkdownテンプレートで出力し、TOP10に入らなかった注目ニュースは「Honorable Mentions」セクションに3〜5件追加します。

フロントエンドの PR レビューで見落としやすい観点（設計・セキュリティ・パフォーマンス・テスト・命名など）を一覧化し、変更内容に合わせて必要な確認項目だけを提示してくれます。 Next.js 固有の落とし穴（ルーティング・レンダリング・キャッシュ・Server/Client 境界など）を自動チェックし、ベストプラクティス違反を事前に検出できます。 .ts/.tsx/.js/.jsx ファイルの差分から変更の中心を判定し、「何をレビューすべきか」という地図を示してくれるので、毎回のレビュー観点がぶれません。 標準化された形式で「指摘すべき点」「改善推奨事項」を出力し、レビューのばらつきを減らせます。 フロントエンド開発者：自分の PR レビュー時に何を確認されるのか事前に把握したい コードレビュアー：Next.js/React レビューの観点を体系的に進めたい、見落としを減らしたい リーダー・テックリード：チーム全体のレビュー品質を統一したい 新しいプロジェクトに入った開発者：そのチームのレビュー基準を素早く理解したい 本スキルは、フロントエンドレビューの観点を「Must（問題があればマージ前に修正）」「Should（強く推奨）」「Supporting（補助・一貫性）」の3段階に整理し、優先度順に列挙しています。差分から変更の中心を決め、該当する perspective（設計・セキュリティ・パフォーマンス・テスト・命名・複雑性）のみを読む想定で設計されています。Next.js 固有パターン（ルーティング・レンダリング・キャッシュ・Server/Client 境界など）に遭遇した際は専用ファイルで深掘りします。style（インデント・フォーマット）は ESLint/Prettier に委譲し、レビューでは指摘しません。出力形式は補助ファイル「guide_02_output_format.md」に従い、findings を標準化して提示します。

11観点から自動分析：設計・機能性・複雑性・テスト・命名・コメント・スタイル・ドキュメント・パフォーマンス・セキュリティ・コンテキストの11観点から、PR（プルリクエスト）の差分を体系的に評価できます。 建設的なレビューコメントを自動生成：問題箇所を指摘するだけでなく、具体的な修正案やコード例を含めたレビューコメントが得られます。 大型PRも効率的に対応：差分が大きい場合は、複数のAIエージェントが並行してレビューを行い、スピーディに完結できます。 Googleのベストプラクティスを適用：「完璧さより継続的改善」というGoogleのエンジニアリング哲学に基づいた、バランスの取れたレビューが得られます。 レビュアーの判断をサポート：「本当にマージしていいか」を自信を持って判断でき、品質と開発速度の両立ができます。 コードレビュアー・マネージャー：PR確認の時間を削減しながら品質を維持したい方 新人エンジニア：良いコードの基準を学び、効果的なレビューコメントの書き方を習得したい方 開発チーム：チーム全体のコード品質基準を統一し、属人性を排除したい方 品質管理：セキュリティやパフォーマンスのチェック漏れをなくしたい方

変更内容から最適な形式でメッセージを自動生成：git diff の内容を自動分析し、Conventional Commits形式（feat:・fix:・docs: など）に従った分かりやすいメッセージを生成できます。 理由と内容をセットで記述：「なぜ変更したのか」と「何を変更したのか」を同時に記載するため、後で履歴を見るときに背景が一目瞭然になります。 日本語でわかりやすく記述：日本人チーム向けに、簡潔で理解しやすいメッセージが日本語で作成されます。 ルールを統一できる：チーム全体で同じ形式のメッセージが自動生成されるため、コミット履歴が読みやすく、管理しやすくなります。 メッセージ作成に悩まない：「何て書いたらいいか分からない」という時間が削減でき、すぐにコミットしてタスクを進められます。 開発者全般：コミットメッセージの形式を気にせず、サッと適切なメッセージを生成したい方 チームリーダー：メンバーのコミット履歴を統一し、プロジェクト全体の履歴管理を改善したい方 新人エンジニア：Conventional Commitsのルールを学びながら、自然と正しい形式を習得したい方 レビュアー：コミットメッセージを見るだけで変更背景が分かり、コードレビューを効率化したい方

使用状況を自動分析・可視化：docker system df を実行し、コンテナ・イメージ・ボリューム・キャッシュなど、各リソースの使用量と使用状況を一覧表示できます。 削除可能なリソースを自動提案：未使用のイメージ、停止中のコンテナ、ダングリング（孤立した）ボリュームなど、削除しても安全なリソースを自動判定し提案できます。 削除前にユーザーに確認：削除対象と削除容量を明確に表示し、ユーザーの明示的な承認を得てから削除するため、誤削除やデータロスを防げます。 段階的にクリーンアップ：「停止中のコンテナだけ」「ボリュームも含める」など、削除内容を自由に選択でき、ディスク容量の削減度合いをコントロールできます。 クリーンアップ前後を比較：削除前後のディスク使用量を表示し、実際にどれくらい容量が解放されたかが分かります。 開発者：ローカルマシンのディスク容量を削減し、開発環境を軽くしたい方 DevOps・インフラ担当：本番環境のDockerリソースを定期的にメンテナンスしたい方 チーム環境：共有Dockerレジストリやサーバーのディスク逼迫を解決したい方 Windows/Mac開発者：Docker Desktopのディスク使用量が多く、マシンのパフォーマンスを改善したい方

フロー図や構成図をXML形式で自動生成 - ノード（図形）とエッジ（矢印）をテキストベースで定義し、Draw.ioで開ける.drawioファイルを作成できます。 バージョン管理とAI生成に対応 - GUIではなくXML形式なので、GitやLLMと組み合わせて設計書を自動更新・管理できます。 複雑な図をテキストで構造化 - グループ化（サブグラフ）や位置調整を含め、プログラム的に図を定義・編集できます。 スタイルと色を柔軟にカスタマイズ - 角丸、塗り色、線の太さなど細かい見た目設定をテキストで指定できます。 設計書やドキュメントに図を多く含める企画・PM・設計者 プログラムで図を自動生成したい開発者 Git履歴で図の変更を追跡したい技術リード GUI操作ではなくテキストベースで作業したいユーザー

ユーザー視点のエンドツーエンドテスト自動化 - ログイン、決済、データ入力などの重要なフロー（ユーザージャーニー）をブラウザで自動検証でき、バグ早期発見や品質保証が効率化します。 フレイキー（不安定なテスト）の原因を特定・解決 - 失敗時のトレース動画・スクリーンショット・ネットワークログで問題を素早く診断し、再現性の高いテストに改善できます。 CI/CDパイプラインに組み込み - GitHub ActionsなどのCI環境でテストを自動実行し、本番リリース前に品質を保証できます。 Page Object パターンで保守性向上 - テストコードの構造化により、UI変更時の修正範囲を最小化できます。 本番環境でのバグ流出を防ぎたいQA・テスト担当者 自動テスト導入を始めたい開発チーム CI失敗の原因調査に時間がかかっている開発者 Webアプリケーションの動作検証を確実にしたい企画・PM

Issue・PRの一覧・詳細をコマンドで瞬時に取得 - ラベルやアサイン先で絞り込んだり、特定のIssue/PRの詳細を確認でき、スプレッドシートやGUIでの手作業を削減できます。 CI/CD実行状況やリリース情報を一目で確認 - GitHub Actionsのワークフロー実行状況やリリースタグ・変更履歴を整形して表示し、本番デプロイ前の確認が効率化します。 コントリビューターやラベル・マイルストーン情報を可視化 - チーム全体の進捗状況やメンバー貢献度を把握でき、プロジェクト管理が楽になります。 ブランチやタグの状態を体系的に整理 - 開発ブランチの流れや過去のリリースバージョンを追跡でき、リリース計画に活かせます。 プロジェクト進捗をGitHub上で一元管理したいPM・Scrum Master Issue・PRの確認作業を自動化したい開発者 リリース管理やリリースノート作成を効率化したいチームリード GitHub上の情報をコマンドラインから素早く確認したいターミナル派

「わからない」「進まない」という状態を「知識不足」「要件不明」「設計判断」といった分類に整理し、対応方法（調べる・聞く・試す）を即座に決定できます。 30分以上の停滞なら「いま聞くタイミング」という目安が明確になるため、一人で無駄に考え続けることを避けられます。 質問を聞く前に思考を整理するため、相手への質問が具体的になり、より質の高い答えが返ってきやすくなります。 学習の全体像（Developer Roadmaps）と教材のタイプ（動画・Web・書籍）が整理されているため、「何から学べばいい？」という迷いが減ります。 途中経過をSlackに流す習慣がつくことで、早期に周囲からの助言・サポートを得やすくなります。 駆け出しエンジニア：わからないことが増えてきた段階で、効率的に学習・相談する方法を知りたい人 異なる技術領域への挑戦者：新しい領域で学習計画を立てたり、躓いたときの対応方針を決めたい人 開発チーム全体：メンバーからの技術相談を構造化して受け止め、成長をサポートしたいマネージャー・シニアエンジニア リモートチーム：質問の敷居を下げ、心理的安全性を高めたいと考えるチーム

ポート使用状況を瞬時に確認 - 指定したポート番号が空いているか、使用中ならどのプロセスが占有しているかを表示できます。 開発推奨ポートから空きを自動検索 - 3000・4000・5000番台など開発によく使われるポート帯域から空いているポートを提案し、ポート番号決めの手間が省けます。 使用中のプロセス情報を詳細に表示 - PID・プロセス名・プロジェクト名を確認でき、不要なプロセスの特定が容易になります。 安全にプロセスを終了 - ユーザーの明確な承認を得た上でプロセスを停止でき、ポート競合を即座に解決できます。 ローカル開発でポート競合エラーに頻繁に遭遇する開発者 複数のマイクロサービスを同時に起動・管理する開発チーム 開発環境構築時の手間を減らしたい初心者エンジニア ターミナルから環境管理を完結させたいターミナル派

Docker・CI・ESLint・TypeScriptなど全設定ファイルを一括チェック - Dockerfile、docker-compose、GitHub Actions、.gitignore、Prettier設定など、プロジェクト内のあらゆる設定ファイルを7つの観点から体系的に検査でき、セットアップミスの防止と品質向上が同時に実現します。 具体的な改善案と根拠をすぐに提示 - 問題を指摘するだけでなく、どう修正すればよいか、なぜそうすべきかを公式ドキュメント基準で説明するため、すぐに実装できます。 CI/Docker編集時に自動検証 - ファイル保存直後にactionlintやHadolintが自動実行され、構文エラーや推奨事項違反を即座に検出できます。 devcontainer導入やCI新規作成時に強制実行 - セットアップミスやセキュリティ問題を早期に防げるため、環境構築トラブルが大幅に削減されます。 開発環境構築時のミスやトラブルを減らしたいチームリード CI/CDパイプラインを安定させたいDevOps・インフラ担当者 新しいプロジェクトのセットアップを早く正確に終わらせたい開発者 ESLintやTypeScriptの設定見直しやベストプラクティス導入を検討している技術リード

リポジトリの依存ファイルを自動解析し、使用中の言語・フレームワーク・ライブラリを一覧化できます 採用している各技術を「技術品質」「安全性・継続性」「個人適合度」「組織適合度」の4軸で多角的に評価できます 継続利用すべき技術、置き換えを検討すべき技術、新規採用可能な技術を明確に判定できます npm・RubyGems・PyPI などの公式レジストリから最新情報を取得し、メンテナンス状況や脆弱性対応を確認できます 技術選定の理由を「技術的な根拠」と「チームの事情」に分けて、誠実に説明できます 個人開発やチーム開発で、使用ライブラリが本当に適切か疑問に感じている開発者 依存ライブラリのセキュリティリスク（脆弱性対応状況）を定期的に確認したい組織 新しいライブラリの導入を検討中で、客観的な評価基準が欲しい人 技術負債の整理や、古いライブラリからの乗り換え計画を立てている人