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Google Workspace オペレーション

Google Drive、Docs、Sheets、Slides を一つのワークフロー面として操作し、計画書、トラッカー、デッキ、共有ドキュメントを統合して扱います。ユーザーが生のツール呼び出しに頼らずに Google Workspace アセットの検索、要約、編集、移行、クリーンアップを行う必要がある場合に使用します。

Google Workspace オペレーション とは?

このスキルは、AI エージェントが Google Workspace アセットを単なる個別ファイルではなく、相互接続された作業システムとして操作するための統合機能を提供します。Google Drive をエントリーポイントとした検索から、Docs、Sheets、Slides の各専門ツールへの切り替え、検査、編集、後処理までを一貫したワークフローで実行できます。特に、複数のドキュメントが関連する計画の統合、スプレッドシートのクリーンアップ、スライドデッキの移行など、ファイル単位ではなくシステム全体としての操作が必要な場面で効果を発揮します。本スキルは、推測による編集を避け、ファイル構造を事前に検査した上で最小限かつ精密な操作を行うことを推奨しており、出力時にはアセット・現状・アクション・フォローアップを構造化された形式で提示します。

対応~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/affaan-m/ECC/tree/main/skills/google-workspace-ops

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ドキュメント

Google Workspace オペレーション は何をしますか?

このスキルは、共有ドキュメント、スプレッドシート、デッキを作業システムとして運用するためのものであり、単一のファイルを単独で編集するだけではありません。

使用するタイミング

  • ユーザーがドキュメント、シート、デッキを検索し、その場で更新する必要がある場合
  • Google Drive に保存された計画書、トラッカー、メモ、顧客リストを統合する場合
  • 共有スプレッドシートをクリーンアップまたは再構成する場合
  • Google Slides デッキのインポート、修復、再フォーマットを行う場合
  • 意思決定のために Docs、Sheets、Slides から要約を生成する場合

推奨ツール面

Google Drive をエントリーポイントとして使用し、その後適切な専門ツールに切り替えます。

  • Google Docs:テキスト中心のドキュメント用
  • Google Sheets:表形式の作業、数式、グラフ用
  • Google Slides:デッキ、インポート、テンプレート移行、クリーンアップ用

ファイル名だけで構造を推測しないでください。まず検査します。

ワークフロー

1. アセットを見つける

Drive 検索面から以下を特定します。

  • 目的のファイル
  • 関連アセット
  • 重複の可能性があるファイル
  • 最近変更されたバージョン

複数のドキュメントが似ている場合は、タイトル、所有者、変更時刻、またはフォルダで確認します。

2. 編集前に検査する

変更を行う前に以下を実施します。

  • 現在の構造を要約する
  • タブ、見出し、スライド数を特定する
  • タスクが局所的なクリーンアップか構造的な手術かを判断する

作業を安全に実行できる最小のツールを選択します。

3. 精密に編集する

  • Docs の場合:曖昧な書き換えではなく、インデックスを意識した編集を行う
  • Sheets の場合:明示的なタブと範囲に対して操作する
  • Slides の場合:コンテンツ編集と視覚的なクリーンアップやテンプレート移行を区別する

要求された作業がビジュアルまたはレイアウトに影響する場合は、一度に大きな盲目的更新を行うのではなく、検査と確認を繰り返しながら進めます。

4. 作業システムをクリーンに保つ

ファイルがより大きなワークフローの一部である場合は、以下の情報も提示します。

  • 重複トラッカー
  • 古いデッキ
  • 最新でないドキュメント vs 正規のドキュメント
  • アーカイブ、マージ、名前変更すべきかどうか

出力形式

以下を使用します。

アセット
- ファイル名
- タイプ
- なぜこのファイルが正しいのか

現状
- 構造の要約
- 主な問題点または障害

アクション
- 実施した編集または推奨事項

フォローアップ
- アーカイブ / マージ / 重複クリーンアップ / 次に更新すべきファイル

良い使用例

  • 「アクティブな計画ドキュメントを見つけて、それを凝縮して」
  • 「この顧客スプレッドシートをクリーンアップして、チャーンリスクのある行を表示して」
  • 「このデッキを Slides にインポートして、プレゼン可能な形にして」
  • 「最新のトラッカーを見つけて、古い重複は無視して」

Individual skills in this repo

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

accessibility

Design, implement, and audit inclusive digital products using WCAG 2.2 Level AA. Use when building or auditing UI that must meet WCAG 2.2 Level AA, or when reviewing a change for keyboard, contrast, or screen-reader support.

affaan-m/content-engine

Create platform-native content systems for X, LinkedIn, TikTok, YouTube, newsletters, and repurposed multi-platform campaigns. Use when the user wants social posts, threads, scripts, content calendars, or one source asset adapted cleanly across platforms.

affaan-m/ECC

Multi-platform content distribution across X, LinkedIn, Threads, and Bluesky. Adapts content per platform using content-engine patterns. Never posts identical content cross-platform. Use when the user wants to distribute content across social platforms.

affaan-m/fal-ai-media

Unified media generation via fal.ai MCP — image, video, and audio. Covers text-to-image (Nano Banana), text/image-to-video (Seedance, Kling, Veo 3), text-to-speech (CSM-1B), and video-to-audio (ThinkSound). Use when the user wants to generate images, videos, or audio with AI.

affaan-m/manim-video

日本語翻訳:このファイルは manim-video 用の日本語翻訳が必要です

affaan-m/remotion-video-creation

Remotion のベストプラクティス - React で動画を作成する。3D、アニメーション、音声、字幕、チャート、トランジションなどをカバーするドメイン固有の29のルール。

affaan-m/video-editing

AI-assisted video editing workflows for cutting, structuring, and augmenting real footage. Covers the full pipeline from raw capture through FFmpeg, Remotion, ElevenLabs, fal.ai, and final polish in Descript or CapCut. Use when the user wants to edit video, cut footage, create vlogs, or build video content.

agent-architecture-audit

Full-stack diagnostic for agent and LLM applications. Audits the 12-layer agent stack for wrapper regression, memory pollution, tool discipline failures, hidden repair loops, and rendering corruption. Produces severity-ranked findings with code-first fixes. Essential for developers building agent applications, autonomous loops, or any LLM-powered feature. Use when an agent or LLM feature misbehaves and the failing layer is unknown, or before shipping an agent stack.

agent-eval

Head-to-head comparison of coding agents (Claude Code, Aider, Codex, etc.) on custom tasks with pass rate, cost, time, and consistency metrics. Use when choosing between coding agents, or when a change to an agent setup needs measured pass rate, cost, and time rather than an impression.

agent-harness-construction

Design and optimize AI agent action spaces, tool definitions, and observation formatting for higher completion rates. Use when defining or revising an agent

agentic-engineering

Operate as an agentic engineer using eval-first execution, decomposition, and cost-aware model routing. Use when planning or executing engineering work that agents will carry out end to end.

agentic-os

Build persistent multi-agent operating systems on Claude Code. Covers kernel architecture, specialist agents, slash commands, file-based memory, scheduled automation, and state management without external databases. Use when building a persistent multi-agent system on Claude Code with its own memory, commands, and scheduling.

agent-introspection-debugging

Structured self-debugging workflow for AI agent failures using capture, diagnosis, contained recovery, and introspection reports. Use when an agent run fails and you need a reproducible diagnosis instead of a retry.

agent-payment-x402

Add x402 payment execution to AI agents with per-task budgets, spending controls, and non-custodial wallets. Supports Base through agentwallet-sdk and X Layer through OKX Payments / OKX Agent Payments Protocol. Use when an agent must pay for something itself and needs per-task budgets, spending controls, and a non-custodial wallet.

agent-self-evaluation

Use after completing any non-trivial task. The agent self-rates its output on 5 axes — accuracy, completeness, clarity, actionability, conciseness — with concrete evidence per criterion. Produces a structured 1-5 scorecard with specific improvement suggestions.

agent-sort

Build an evidence-backed ECC install plan for a specific repo by sorting skills, commands, rules, hooks, and extras into DAILY vs LIBRARY buckets using parallel repo-aware review passes. Use when ECC should be trimmed to what a project actually needs instead of loading the full bundle.

ai-first-engineering

Engineering operating model for teams where AI agents generate a large share of implementation output. Use when setting team process, review gates, or ownership rules for a codebase largely written by agents.

ai-regression-testing

Regression testing strategies for AI-assisted development. Sandbox-mode API testing without database dependencies, automated bug-check workflows, and patterns to catch AI blind spots where the same model writes and reviews code. Use when adding regression coverage to AI-assisted code, or when the same model both wrote and reviewed a change.

android-clean-architecture

Clean Architecture patterns for Android and Kotlin Multiplatform projects — module structure, dependency rules, UseCases, Repositories, and data layer patterns. Use when structuring modules, layers, or data flow in an Android or KMP project.

angular-developer

Generates Angular code and provides architectural guidance. Trigger when creating projects, components, or services, or for best practices on reactivity (signals, linkedSignal, resource), forms, dependency injection, routing, SSR, accessibility (ARIA), animations, styling (component styles, Tailwind CSS), testing, or CLI tooling.

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