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majiayu000/claude-skill-registry

新しいラボメンバーをウェブサイトに追加するためのインタラクティブガイド。Webリサーチによる情報収集、適切な自己紹介文の作成、画像の最適化、正しくフォーマットされたメンバーファイルの生成を行います。

claude-skill-registry とは?

このスキルは、研究室のウェブサイトに新しいメンバーを追加するプロセスを自動化します。ユーザーと対話しながら、基本情報の収集、LinkedInやGitHubなどのWebリサーチ、役割に応じた自己紹介文(Bio)の作成、プロフィール画像の検証と最適化、適切なYAMLフロントマターを含むメンバーファイルの生成、さらには卒業生(Alumni)としての更新までを一貫して行います。ClaudeやCursor、CodexなどのAIエージェントプラットフォームで動作し、ユーザーが手動で行う煩雑な作業を大幅に削減します。このスキルは、研究室のWebサイト管理を効率化し、メンバー情報の一貫性と品質を保証するために設計されています。

対応✓Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/majiayu000/claude-skill-registry/tree/HEAD/skills/data/add-member

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ドキュメント

ラボメンバーの追加

このスキルは、新しいラボメンバーをウェブサイトに追加するための適切なフォーマット、自己紹介文の作成、画像処理をガイドします。

このスキルを使用するタイミング

以下のような場合にこのスキルを使用します。

  • 「新しいラボメンバーを追加」
  • 「[名前]のプロフィールを作成」
  • 「[名前]をチームページに追加」
  • 「[名前]の役割を更新」
  • 「[名前]を卒業生としてマーク」
  • チームメンバーのプロフィールを追加または更新するリクエスト全般

インタラクティブワークフロー

ステップ1: 基本情報の収集

ユーザーに必要な詳細情報を尋ねます。

必須:

  • フルネーム
  • 役割 (pi, postdoc, staff, phd, ms, ra, programmer, undergrad, highschool)

任意 (提供されない場合は調査します):

  • メールアドレス
  • GitHubユーザー名
  • LinkedInプロフィール
  • 個人ウェブサイト
  • 現在の所属機関/プログラム (学生の場合)

AskUserQuestionを使用して、初期リクエストで提供されていない情報を収集します。

ステップ2: Webリサーチ

背景情報を収集するためにWebリサーチを実施します。

  1. LinkedInを検索して学歴と職歴を調べる

    • クエリ: "[フルネーム] LinkedIn [所属機関がわかっている場合]"
    • 抽出: 学位、機関、以前の役職
  2. GitHubを検索してユーザー名とプロジェクトを調べる

    • クエリ: "[フルネーム] GitHub [メールドメインがわかっている場合]"
    • 抽出: ユーザー名、注目のリポジトリ
  3. 所属機関のページを検索して自己紹介情報を調べる

    • クエリ: "[フルネーム] [所属機関] 神経科学/生物学/コンピュータサイエンス"
    • 抽出: 研究関心、現在の研究
  4. 論文を検索 (該当する場合: PhD/ポスドク)

    • クエリ: "[フルネーム] [所属機関] 出版物"
    • 抽出: 研究分野

調査結果をユーザーに提示:

  • 見つかった内容を表示
  • 正確性の確認をユーザーに依頼
  • 不明な点について明確化を依頼
  • 不足している重要な情報を要求

ステップ3: 自己紹介文の草案作成

収集した情報と役割に適したテンプレートを使用します。

  1. 役割に基づいて自己紹介文の長さを決定:

    • PI: 250~300語 (詳細)
    • PhD/ポスドク/スタッフ: 100~150語
    • MS/RA/プログラマー: 80~120語
    • 学部生: 80~100語
    • 卒業生: 50~250語 (在籍期間と業績に基づく)
  2. templates/ ディレクトリの自己紹介文テンプレートに従う:

    • 三人称で記述
    • 専門的でアカデミックなトーン
    • 含める内容: 学歴、参加日、研究焦点/現在の研究
    • 該当する場合は共同指導教官に言及
    • 関連する場合は以前の経験を強調
    • 特筆すべき受賞/フェローシップがあれば記載
  3. 草案をユーザーに提示:

    • 作成した自己紹介文を表示
    • 編集希望の有無を確認
    • フィードバックに基づいて修正

ステップ4: プロフィール画像の処理

  1. ユーザーに画像を尋ねる:

    • 「[名前]のプロフィール写真はありますか?」
    • はいの場合: 「画像ファイルのパスを教えてください」
    • いいえの場合: 「とりあえずプレースホルダーを使用して、後で追加できます」
  2. 画像が提供された場合、検証と最適化:

    • file または sips を使用してファイルサイズと寸法を確認
    • 目標仕様: 100~250 KB、適度に正方形のアスペクト比
    • 大きすぎる場合 (>500 KB) またはアスペクト比が合わない場合:
      • scripts/optimize-image.sh を使用したリサイズ/最適化を提案
      • 利用可能な場合は sips (macOS) または convert (ImageMagick) を使用
  3. 画像ファイル名を生成:

    • 形式: firstname-lastname.jpg
    • スペースや特殊文字がないことを確認
    • 正しい名前で images/ ディレクトリにコピー

ステップ5: メンバーファイルの生成

  1. ファイル名を作成: _members/firstname-lastname.md

  2. フロントマターを作成:

    ---
    name: [フルネーム]
    image: images/[firstname-lastname].jpg
    role: [役割]
    description: [roles.yaml からの役割表示テキスト]
    links:
      email: [提供された場合のメール]
      github: [見つかった/提供された場合のユーザー名]
      linkedin: [見つかった/提供された場合のプロフィール]
      home-page: [提供された場合のURL]
    ---
    
    • 利用可能なリンクのみを含める
    • 空のリンクフィールドは削除
  3. 自己紹介文を追加 (ステップ3から)

  4. ファイルを書き込む: _members/firstname-lastname.md

ステップ6: 卒業生の処理 (該当する場合)

役割が alumni の場合、またはユーザーがこの人が退室することを示した場合:

  1. 卒業生の詳細を尋ねる:

    • 退室した/する年
    • ラボにいたときの役割 (現在と異なる場合)
    • 次のポジション (どこに行くのか)
  2. team/index.md を更新:

    • 現在の卒業生セクションを読み込む
    • 時系列順 (最新が先) でエントリを追加する:
      - YEAR: [**名前**](/members/firstname-lastname.html) (役割説明). **次:** [次のポジション]
      
    • 適切なフォーマットを維持する

ステップ7: 検証

検証チェックを実行:

  • メンバーファイルが _members/firstname-lastname.md に存在する
  • YAMLフロントマターが有効である
  • 役割が有効である (roles.yaml と照合)
  • 画像ファイルが存在する (またはプレースホルダーとして記載)
  • 自己紹介文の長さが役割に適切である
  • 自己紹介文が三人称で記述されている
  • リンクが適切にフォーマットされている
  • 卒業生の場合: team/index.md が更新されている

ステップ8: サマリーの提示

作成した内容をユーザーに表示:

✓ [名前] のメンバープロフィールを作成しました
✓ ファイル: _members/firstname-lastname.md
✓ 役割: [役割表示テキスト]
✓ 画像: images/firstname-lastname.jpg [または「プレースホルダー - 後で追加」]
✓ リンク: [含まれるリンクのリスト]
[✓ 卒業生リストを更新しました] [該当する場合]

自己紹介文プレビュー:
[自己紹介文の最初の100文字]...

ファイルの全文を表示しましょうか?

ステップ9: 任意のコミット

ユーザーに変更をコミットするかどうかを尋ねる:

  • はいの場合: 適切なメッセージでgitコミットを作成
  • いいえの場合: 手動レビューのためにステージングされていない変更として残す

自己紹介文作成ガイドライン

文体とトーン

  • 常に三人称: 「JaneはPhD学生です...」 (「私は...」ではない)
  • 専門的かつアカデミック: 堅苦しすぎず、しかし格式ばったもの
  • 事実に基づき業績を重視: 資格と研究に焦点を当てる
  • 現在の研究は現在形: 「研究している」、「開発している」、「調査している」
  • 経歴は過去形: 「取得した」、「所属していた」、「参加した」

必須要素

すべてのメンバーに含めるべき内容:

  1. 現在の役割と所属機関
  2. 参加した時期 (月と年)
  3. 学歴 (学位、専攻、機関)
  4. 現在の研究/仕事の焦点

役割別の追加要素:

PI:

  • PhD取得機関と指導教官 (ハイパーリンク付き)
  • 研究哲学とアプローチ
  • 注目すべき出版物やメディア掲載
  • 以前の役職
  • 主要な受賞歴と栄誉

PhD/ポスドク:

  • 学部および/または修士課程の機関
  • 具体的な研究関心
  • 該当する場合は共同指導教官
  • 特筆すべき以前の研究経験

スタッフ/プログラマー:

  • 以前の職務経験 (業界またはアカデミア)
  • 技術的専門知識と重点分野
  • 取り組んでいるプロジェクト
  • 該当する場合は兼任

学生 (MS/学部生):

  • 専攻と学年
  • 研究関心
  • 該当する場合は以前のインターンシップや研究
  • 特筆すべき受賞/フェローシップ

卒業生:

  • 役割に基づく上記すべて
  • メンター (特に短期インターン生の場合)
  • ラボ滞在中の業績
  • サマーインターン生の場合は簡潔に (50~80語)

避けるべきこと

  • 一人称での記述 (PIの導入部を除く可能性あり)
  • プロジェクトに関する過剰な詳細 (1~2文に抑える)
  • 未来形や推測
  • カジュアルな言葉遣いやスラング
  • 研究に関係ない個人情報
  • フロントマターとの重複 (名前、役割はすでに表示されている)

画像処理の詳細

推奨仕様

  • 形式: JPG (推奨) または PNG
  • サイズ: Web最適化のために100~250 KB
  • アスペクト比: 正方形またはほぼ正方形 (1:1 または 4:5)
  • 最小寸法: 300x300 ピクセル
  • 推奨: 400x400 ~ 600x600 ピクセル
  • カラー: RGBカラースペース

最適化プロセス

画像の最適化が必要な場合:

# バンドルスクリプトを使用
bash .claude/skills/add-member/scripts/optimize-image.sh input.jpg output.jpg 500

または、sips (macOS) を使用して手動で:

# アスペクト比を維持しながら最大寸法500pxにリサイズ
sips -Z 500 input.jpg --out output.jpg

# PNGをJPGに変換
sips -s format jpeg input.png --out output.jpg

または、ImageMagickを使用:

# リサイズと最適化
convert input.jpg -resize 500x500^ -quality 85 output.jpg

ファイル名規則

  • ケバブケースを使用: firstname-lastname.jpg
  • スペース、特殊文字、大文字なし
  • メンバーファイルのスラグと一致させる
  • 例: jane-doe.jpg、john-smith.jpg

役割別の注意点

卒業生の追加

すでに退室した人を追加する場合:

  1. フロントマターで role: alumni を設定
  2. 自己紹介文に実際の役割を含める
  3. team/index.md の卒業生セクションを更新:
    • 退室年
    • 括弧内に役割説明
    • 既知の場合は「次:」注釈

共同指導教官の処理

メンバーに共同指導教官がいる場合:

  1. 自己紹介文に記載: 「[名前]によって共同指導」
  2. 可能であればハイパーリンクを含める: [名前](url)
  3. ユーザーに提示する際にサマリーに記載

共同所属

メンバーが共同所属を持つ場合:

  1. 自己紹介文に記載: 「[ラボ名]と共同」
  2. 可能であれば他のラボへのハイパーリンクを含める
  3. 共同PIを明確に記載

役割を移行する学生

学生が学部生 → MS → PhD と移行する場合:

  1. 新しいメンバーファイルを作成する? いいえ - 同じファイルを維持
  2. フロントマターの role: フィールドを更新
  3. 新しいステータスを反映するように自己紹介文を更新
  4. description: フィールドを更新
  5. 自己紹介文に移行に関する注記を追加することを検討

サマーインターン生

短期メンバー (2~3ヶ月):

  1. 在籍中: 役割 undergrad または highschool で追加
  2. 退室時: role: alumni に変更
  3. 自己紹介文: 簡潔 (50~80語) でも、以下を強調:
    • 所属機関とプログラム
    • 取り組んだ内容
    • メンター
    • 特筆すべき業績

エラー処理

Web検索で何も見つからない場合:

  • 直接情報を提供するようユーザーに依頼
  • 最小限の自己紹介文を草案し、ユーザーに拡張してもらうことを提案

画像の形式/サイズが間違っている場合:

  • 提供されたツールを使用した最適化を提案
  • ツールが利用できない場合は、手動の手順を提供
  • 最悪の場合: プレースホルダーを使用し、サマリーに記載

役割が不明な場合:

  • roles.yaml から役割オプションを提示
  • AskUserQuestion を使用して明確化

重複メンバーが存在する場合:

  • 更新か新規メンバーかを確認
  • 既存のものを更新するか、新しく作成するかをユーザーに確認

検証チェックリスト

確定前に以下を確認:

  • フルネームがファイル名、フロントマター、自己紹介文で一致している
  • 役割が有効である (pi, postdoc, staff, phd, ms, ra, programmer, undergrad, highschool, alumni のいずれか)
  • 画像ファイル名が規則に従っている (ケバブケース、.jpg)
  • 自己紹介文が全体を通して三人称である
  • 自己紹介文の長さが役割に適切である (ガイドライン参照)
  • 自己紹介文に参加日が記載されている (月と年)
  • 学歴が含まれている
  • すべてのリンクが適切にフォーマットされている
  • YAMLフロントマターが有効である (パーサーでテスト)
  • 卒業生の場合: team/index.md が正しく更新されている
  • 末尾の空白やフォーマットの問題がない

関連情報

  • reference.md - メンバーファイルの形式とパターンに関する詳細ドキュメント
  • examples.md - さまざまなシナリオのワークフロー例
  • templates/ - 各役割タイプの自己紹介文テンプレート

Individual skills in this repo

This repo contains 20 individual skills — each has its own dedicated page.

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Builds, edit or validate Agent Skill through conversational discovery. Use when the user requests to "Create an Agent", "Optimize an Agent" or "Edit an Agent".

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Edit existing BMAD agents while maintaining compliance

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Edit existing BMAD agents while maintaining compliance

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Edit existing BMAD modules while maintaining coherence

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Edit existing BMAD modules while maintaining coherence

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Analyzes current state and user query to answer BMad questions or recommend the next workflow or agent. Use when user says what should I do next, what do I do now, or asks a question about BMad

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Build AI agents with Google ADK Python (Agent Development Kit). Use for multi-agent systems, workflow agents (sequential/parallel/loop), Vertex AI deployment, tool integration, human-in-the-loop.

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Build AI agents with Google ADK Python (Agent Development Kit). Use for multi-agent systems, workflow agents (sequential/parallel/loop), Vertex AI deployment, tool integration, human-in-the-loop.

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Portfolio allocation and rebalancing optimizer. Manages asset allocation across stocks/cash/bonds, performs periodic rebalancing, and ensures diversification according to market regime and risk tolerance.

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Create a hilarious and ultra-realistic video of an anthropomorphic animal acting like a human vlogger in a real-world setting.

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Speech-to-text transcription and translation via OpenAI Audio API -- models, response formats, timestamps, prompting, streaming, chunking, and diarization

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BlockRun works with Claude Code and Google Antigravity.

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This skill should be used when the user asks about libraries, frameworks, API references, or needs code examples. Activates for setup questions, code generation involving libraries, or mentions of specific frameworks like React, Vue, Next.js, Prisma, Supabase, etc.

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小省导购员数字人带货版即梦视频提示词生成系统,基于四大智能体协同(提示词生成师、质量管控师、知识库运维师、跨环节适配师),按照"主体+运动+场景+(镜头语言+光影+氛围)"公式输出中英文双版提示词,适配5s短视频。确保人物一致性、视觉连贯性、情绪连贯性,支持知识库智能复用和跨工具适配(Suno音乐、AI绘画),为数字人带货视频提供高质量提示词生成服务。

majiayu000/claude-skill-registry

Upload and manage files using Google Gemini File API via scripts/. Use for uploading images, audio, video, PDFs, and other files for use with Gemini models. Supports file upload, status checking, and file management. Triggers on "upload file", "file API", "upload image", "upload PDF", "upload video", "file management".

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CRITICAL: Use for MolyKit AI chat toolkit. Triggers on: BotClient, OpenAI, SSE streaming, AI chat, molykit, PlatformSend, spawn(), ThreadToken, cross-platform async, Chat widget, Messages, PromptInput, Avatar, LLM

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AI and machine learning workflow covering LLM application development, RAG implementation, agent architecture, ML pipelines, and AI-powered features.

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Analyze images/audio/video with Gemini API (better vision than Claude). Generate images (Imagen 4), videos (Veo 3). Use for vision analysis, transcription, OCR, design extraction, multimodal AI.

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Analyze images/audio/video with Gemini API (better vision than Claude). Generate images (Imagen 4), videos (Veo 3). Use for vision analysis, transcription, OCR, design extraction, multimodal AI.

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Skill for discovering and researching autonomous AI agents, tools, and ecosystems using the AgentFolio directory.

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