prompt-engineer
ユーザーからのプロンプトを複数のフレームワーク（RTF、RISEN、Chain of Thought、RODES、Chain of Density、RACE、RISE、STAR、SOAP、CLEAR、GROW）を使用して最適化されたプロンプトに変換します。
description の原文を見る
Transforms user prompts into optimized prompts using frameworks (RTF, RISEN, Chain of Thought, RODES, Chain of Density, RACE, RISE, STAR, SOAP, CLEAR, GROW)
SKILL.md 本文
目的
このスキルは、生のまま構造化されていないユーザープロンプトを、確立されたプロンプティングフレームワークを使用して、高度に最適化されたプロンプトに変換します。ユーザーの意図を分析し、タスクの複雑性を識別し、Claude/ChatGPTの出力品質を最大化するための最適なフレームワークを知的に選択します。
このスキルは「マジックモード」で動作します。舞台裏で静かに機能し、重要な明確化が必要な場合のみユーザーと対話します。ユーザーは技術的な説明やフレームワークの専門用語なしで、磨かれた即座に使用可能なプロンプトを受け取ります。
これはユニバーサルスキルであり、Obsidianボルトや特定のプロジェクト構造に限定されず、あらゆるターミナルコンテキストで機能します。
使用するタイミング
以下の場合にこのスキルを実行してください:
- ユーザーが曖昧なまたは汎用的なプロンプトを提供した場合(例:「Pythonコーディングを手伝って」)
- ユーザーが複雑なアイデアを持っているが、明確に説明するのに苦労している場合
- ユーザーのプロンプトが構造、コンテキスト、または具体的な要件に欠ける場合
- タスクが段階的な推論を必要とする場合(デバッグ、分析、設計)
- ユーザーが特定のAIタスク用のプロンプトが必要だが、プロンプティングフレームワークを知らない場合
...
詳細情報
- 作者
- Dhavanesh24cs412
- ライセンス
- unknown
- 最終更新
- 2026/2/25
Source: https://github.com/Dhavanesh24cs412/kural-admin / ライセンス: unknown
関連スキル
agent-browser
AI エージェント向けのブラウザ自動化 CLI です。ウェブサイトとの対話が必要な場合に使用します。ページ遷移、フォーム入力、ボタンクリック、スクリーンショット取得、データ抽出、ウェブアプリのテスト、ブラウザ操作の自動化など、あらゆるブラウザタスクに対応できます。「ウェブサイトを開く」「フォームに記入する」「ボタンをクリックする」「スクリーンショットを取得する」「ページからデータを抽出する」「このウェブアプリをテストする」「サイトにログインする」「ブラウザ操作を自動化する」といった要求や、プログラマティックなウェブ操作が必要なタスクで起動します。
anyskill
AnySkill — あなたのプライベート・スキルクラウド。GitHubを基盤としたリポジトリからエージェントスキルを管理、同期、動的にロードできます。自然言語でクラウドスキルを検索し、オンデマンドでプロンプトを自動ロード、カスタムスキルのアップロードと共有、スキルバンドルの一括インストールが可能です。OpenClaw、Antigravity、Claude Code、Cursorに対応しています。
engram
AIエージェント向けの永続的なメモリシステムです。バグ修正、意思決定、発見、設定変更の後はmem_saveを使用してください。ユーザーが「覚えている」「記憶している」と言及した場合、または以前のセッションと重複する作業を開始する際はmem_searchを使用します。セッション終了前にmem_session_summaryを使用して、コンテキストを保持してください。
skyvern
AI駆動のブラウザ自動化により、任意のウェブサイトを自動化できます。フォーム入力、データ抽出、ファイルダウンロード、ログイン、複数ステップのワークフロー実行など、ユーザーがウェブサイトと連携する必要があるときに使用します。Skyvernは、LLMとコンピュータビジョンを活用して、未知のサイトも自動操作可能です。Python SDK、TypeScript SDK、REST API、MCPサーバー、またはCLIを通じて統合できます。
pinchbench
PinchBenchベンチマークを実行して、OpenClawエージェントの実世界タスクにおけるパフォーマンスを評価できます。モデルの機能テスト、モデル間の比較、ベンチマーク結果のリーダーボード提出、またはOpenClawのセットアップがカレンダー、メール、リサーチ、コーディング、複数ステップのワークフローにどの程度対応しているかを確認する際に使用します。
openui
OpenUIとOpenUI Langを使用してジェネレーティブUIアプリを構築できます。これらはLLM生成インターフェースのためのトークン効率的なオープン標準です。OpenUI、@openuidev、ジェネレーティブUI、LLMからのストリーミングUI、AI向けコンポーネントライブラリ、またはjson-render/A2UIの置き換えについて述べる際に使用します。スキャフォルディング、defineComponent、システムプロンプト、Renderer、およびOpenUI Lang出力のデバッグに対応しています。