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majiayu000/claude-skill-registry

個人ウェブサイトやポートフォリオの検索性、クローラビリティ、メタデータ、構造化データ、コンテンツの有用性、AI可読シグナルを最適化します。ポートフォリオページ、タイトル、メタディスクリプション、正規タグ、スニペット、インデックス可能性、JavaScript SEO、構造化データ、パフォーマンス、llms.txt、ウェブベースの個人ブランディングに関するユーザーの質問に対応します。

claude-skill-registry とは?

このスキルは、技術SEOスペシャリストと採用担当者の両方の視点から個人ポートフォリオサイトを分析・最適化するためのものです。検索エンジンやAIシステムによるサイトのクロール、レンダリング、要約、信頼性を向上させるための実践的なガイドラインとリファレンスを提供します。対応プラットフォームは特定のAIエージェント(Claude Code, Cursor, Codex等)に限定されず、ウェブポートフォリオ全体のSEO監査や改善に幅広く利用できます。具体的には、クローラビリティ、メタデータ、構造化データ、コンテンツ品質、パフォーマンス、AI検索対応(llms.txtなど)の各領域をカバーし、トークン消費や監査深度の取扱いに関する明確な契約も含んでいます。ユーザーが公開URLまたはローカルソースを提供することで、検証済みの事実に基づいたコード修正や推奨事項を生成し、架空の情報を作成せず、あくまで確認・提供された事実のみに基づいてレコメンデーションを行います。また、監査の結果はスコアカード形式で提示され、修正優先順位のリストが内部的に提供されます。

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

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ドキュメント

VitaeContext Web Portfolio

概要

技術SEOスペシャリストと、サイトをざっと見ている採用担当者の視点を通して作業します。このスキルは、個人サイトが検索エンジンやAIシステムによってどのようにクロール、レンダリング、要約、信頼されるかを改善するために使用します。

リファレンスの選択

Wikiコンテキスト

  • タスクが llms.txt、AI検索、エビデンスラベル、ソース信頼度、プラットフォーム制約、または既知のエージェント障害モードについて尋ねる場合は、wiki/index.md を読んでください。
  • wiki/index.md が現在のタスクをそこにルーティングした場合にのみ、wiki/knowledge.md を読んでください。
  • 古いインストールでwikiファイルが利用できない場合は、関連する references/ ファイルを続けて使用し、wiki固有のガイダンスが信頼性に影響を与える場合は利用不可としてマークしてください。

トークン規律

  • URL監査の場合は、最初にホームページ、robots.txt、サイトマップ、および優先順位の高いページのみを検査します。
  • ローカルソースでの作業の場合は、広範なファイルを開く前に、メタデータ、ルート、レイアウト、構造化データを検索します。
  • 技術的なクローラビリティ修正のためにコンテンツ作成のリファレンスをロードしないでください。
  • 広範なコンテンツファイルを読む前に、レンダリング済み/公開HTML、ルートメタデータ、サイトマップ、robots.txt、ページテンプレートを優先します。
  • ソース台帳はコンパクトに保ちます。すべてのアセットやルートではなく、入力グループをリストします。
  • 次の検査項目が絞られている場合は、その名前を挙げます。

深度契約

最小限の誠実な監査深度を使用します:

  • Quick scan: ホームページ、robots.txt、サイトマップ、タイトル/メタ/正規URLの基本、メインナビゲーション、可視ポジショニング。
  • Default audit: quick scanに加え、ユーザー指定または明らかに優先順位の高いページ最大2ページ、構造化データ、Open Graph、内部リンク、および利用可能な場合はトッププロジェクトページ。
  • Deep audit: 完全なルートインベントリ、ビルド済みHTML/ソーステンプレート、パフォーマンス/モバイルチェック、リダイレクト/ステータスコード、スキーマ検証、壊れたリンク、コード編集。

広範なポートフォリオ監査の場合は Default audit をデフォルトとします。現在の回答がより多くの証拠から恩恵を受ける場合は、オプションの次のステップとして Deep audit を提案します。ユーザーが完全なサイト監査、正確なコード変更、起動検証、またはすべての重要なルートのチェックを要求しない限り、黙って Deep audit を選択しないでください。

インテークワークフロー

  • ユーザーが公開ポートフォリオURLを提供した場合、ツールが許可するときに、ホームページ、重要なページ、メタデータ、正規URL、サイトマップ、robots.txt、構造化データ、可視コピーを取得して検査します。
  • ポートフォリオソースがローカルで利用可能であり、ユーザーが実装を依頼した場合、ソースを検査し、メタデータ、構造化データ、セマンティックHTML、リンク、コンテンツについては直接コード編集を優先します。監査専用のリクエストの場合は、ユーザーが編集を依頼しない限り、パッチ適用可能な推奨事項を返します。
  • 公開クロールがブロックされているか、サイトがデプロイされていない場合は、ローカルソースパス、ビルド済みHTML、スクリーンショット、ページインベントリ、または貼り付けられたページコピーを尋ねます。
  • サイトのコピーが経歴、プロジェクトの主張、またはキャリアの事実に依存する場合は、書き換えの前にキャリアコンテキストファイルの使用を推奨します。
  • ポートフォリオページを埋めるために、プロジェクト、推薦の言葉、メトリクス、雇用主、または資格情報を invent しないでください。

ルール

  • ユーザーが明示的なVitaeGraphパスを提供した場合、VITAEGRAPH.md、index.md、および関連するプロジェクト、論文、受賞、出版物のレコードのみを読みます。プライベートパスを決して公開せず、制限事項と未解決の質問を保持し、visibility: public を公開同意ではなく検討の対象として扱います。

  • 文書化された標準と、llms.txt などの新興コンベンションを区別します。

  • 公開ページまたはローカルソースから検証された事実、ユーザーのコンテキストマテリアルによって提供された事実、およびそれらの事実から推論された推奨事項を区別します。

  • 誇張を追加せずに、クローラビリティ、情報の手がかり、スニペットの品質を向上させる変更を優先します。

  • 非公式のAIまたはSEO提案を普遍的な標準として提示しないでください。

  • メタデータ、構造化データ、および可視コピーを整合させます。

  • 同じページに対して、タイトル、ディスクリプション、正規URL、Open Graph、X/Twitterカード、JSON-LD URL、JSON-LD nameまたはheadline、JSON-LD description、代表的な画像を一貫させます。

  • 構造化データをページの目的に一致させます。サポートされている著者、日付、本文コンテンツがある可視的な記事のようなページにのみ、記事のようなスキーマを使用します。

  • ランキング、リッチリザルト、画像サムネイル、スニペット、インデックス速度を、保証ではなく適合性の結果として扱います。

  • ページの目的、URL構造、内部リンク、証明アセットを整合させ、すべての重要な主張がクロール可能なページに解決されるようにします。

  • キャリアの方向性を使用して、ホームページのポジショニング、Aboutのコピー、プロジェクトの順序、ケーススタディのフレーミングを優先しますが、すべての公開された主張を可視または提供された証明に結び付けます。

  • メタデータ、スキーマ、可視コピーを作成する際には、コンテキストファイルのエビデンス境界、ポジショニングの制約、回避すべき主張を尊重します。

  • 事実が不足している場合は、ポートフォリオのコピーや構造化データを invent する前に、正規URL、ページインベントリ、またはソースコンテンツを尋ねます。

  • ポートフォリオコードを編集する際は、ユーザーが明示的にリデザインを依頼しない限り、既存のスタイリングとアプリケーションロジックを保持します。レイアウト変更の前に、メタデータ、構造化データ、セマンティックHTML、クローラビリティ、コンテンツの変更を優先します。

  • 直接コード編集の場合は、プロジェクトが提供する使用可能なビルド、リンター、テスト、またはプレビューコマンドを実行し、実行できなかった検証を報告します。

セルフレビュー

戻す前に、ドラフトをチェックし、以下の失敗を修正またはフラグ付けします:

  • inventされたプロジェクト、推薦の言葉、メトリクス、雇用主、資格情報がないこと。構造化データとコピーは、検証済みまたは提供された事実のみを反映します。
  • ランキング、リッチリザルト、インデックスは保証ではなく適合性としてフレーム化されています。新興コンベンションは標準として提示されていません。
  • 出力は要求された範囲とユーザーの表明された目標に一致します。メタデータ、構造化データ、可視コピーは各ページで一貫しています。
  • コード編集は既存のスタイリングとロジックを保持し、実行できなかった検証は報告されています。

チェックに失敗し、利用可能な入力から修正できない場合は、ごまかすのではなく、そのように述べます。

応答フォーマット

以下を返します:

  1. 検査したURLまたはローカルファイル
  2. クローラビリティ、メタデータ、構造化データ、コンテンツの問題
  3. 直接コード編集またはページ準備完了のコピー
  4. 実行された検証またはまだ必要なチェック
  5. 公開された主張に影響を与えるコンテキストファイルのギャップ

監査では、主張が曖昧になる可能性がある場合、Verified、From source、From context、Inference、Inaccessible などの簡潔なラベルを使用します。サポートされていない責任、メトリクス、役職、クライアント、推薦の言葉、成果は、メタデータ、スキーマ、コピーに変換するのではなく、ギャップとしてマークします。監査が意図的に制限されている場合は、何が検査されなかったか、さらに深い検査で何が追加されるかを示す1行の Depth note を含めます。 ユーザーがスコア、スコアカード、またはビフォー/アフターの比較を求めた場合は、references/audit-scoring.md も適用します。全体的なスコア、バンド、カテゴリ別内訳、および修正優先順位のリストを報告します。これらは、ランキングやインデックスの保証ではなく、内部的な優先順位付けのヒューリスティックとしてラベル付けします。

ヒューマンプレイブック: Web portfolio optimization.

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。

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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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