learn(学習) は何をしますか?
6段階のリサーチワークフローを実行し、馴染みのないドメインやソースバンドル、収集した資料を公開可能な成果物に変換します。ユーザーが任意の言語で調査、学習、深掘り、ソースの編集、馴染みのない資料の合成、またはソースバンドルを一貫性のあるリファレンスに変換するよう依頼した場合に使用します。簡単なクエリや単一ファイルの読み取りには使用しません。
6段階のリサーチワークフローを実行し、馴染みのないドメインやソースバンドル、収集した資料を公開可能な成果物に変換します。ユーザーが任意の言語で調査、学習、深掘り、ソースの編集、馴染みのない資料の合成、またはソースバンドルを一貫性のあるリファレンスに変換するよう依頼した場合に使用します。簡単なクエリや単一ファイルの読み取りには使用しません。
tw93/learnスキルは、AIエージェント(Claude Code、Cursor、Codexなど)向けに設計された、6段階の体系的なリサーチワークフローを提供します。このスキルは、ユーザーが馴染みのない技術ドメインを調査したり、複数のソースファイルからなるバンドルを分析・統合したり、収集した資料を整理して公開可能なドキュメントやレポートに変換する必要がある場合に特に有効です。ワークフローは「調査計画の立案」「情報収集」「分析と合成」「アウトライン作成」「ドラフト執筆」「レビューと公開」の6フェーズで構成され、各フェーズで適切なツール(ファイル読み込み、検索、コード実行など)を自動的に呼び出します。ユーザーが「このプロジェクトを詳しく調査して」「この論文を要約して」といった指示を任意の言語で行うと、スキルはその意図を解釈し、段階的に作業を進めます。このスキルは、単一ファイルの簡単な読み取りや、短いクエリへの応答には使用せず、本格的なリサーチや資料の統合が必要なシナリオに特化しています。
npx skills add https://github.com/tw93/waza/tree/main/skills/learnInstalled? Explore more 研究&データ分析 skills: affaan-m/uspto-database, affaan-m/scholar-evaluation, affaan-m/literature-review · View all 6 →
6段階のリサーチワークフローを実行し、馴染みのないドメインやソースバンドル、収集した資料を公開可能な成果物に変換します。ユーザーが任意の言語で調査、学習、深掘り、ソースの編集、馴染みのない資料の合成、またはソースバンドルを一貫性のあるリファレンスに変換するよう依頼した場合に使用します。簡単なクエリや単一ファイルの読み取りには使用しません。
This repo contains 7 individual skills — each has its own dedicated page.
Reviews code diffs, PRs, issue queues, release readiness, commits, pushes, publishing, and project audits. Use when users ask review/看看代码/合并前/看看issue/PR/release/push or to implement an approved plan, with safety gates for dirty and untracked worktrees. Not for exploring ideas, debugging root causes, or prose review.
Produces distinctive, production-grade UI for pages, components, visual interfaces, typography, and screenshot-driven polish. Use when users ask in any language for UI, page, component, frontend, typography, screenshot-grounded visual polish, or complaints that a screen looks unclear, ugly, inconsistent, or visually wrong. Not for backend logic or data pipelines.
Runs a budget-aware agent-assisted engineering health audit for instruction/config drift, hooks/MCP, verifier surfaces, and AI maintainability. Use when users ask 检查claude/检查codex/检查pi/配置检查/健康度 or report agents ignoring instructions, missing validation, or code becoming hard to maintain. Not for debugging code or reviewing PRs.
Finds root cause before applying fixes for errors, crashes, regressions, failing tests, broken behavior, and screenshot-reported defects. Use when users report in any language errors, crashes, broken behavior, regressions, failing tests, screenshot evidence, or something that used to work and now fails. Not for code review or new features.
Reads URLs and PDFs by fetching source content, defaulting to concise summaries for plain read requests and clean Markdown when asked to convert, save, quote, cite, or feed downstream work. Use when users ask 看这个链接/读一下/read this/check this URL. Not for local text files already in the repo.
Turns rough ideas into approved, decision-complete plans with validated structure before coding. Use when users ask in any language for planning, architecture, design direction, feasibility, value judgment, or whether a feature is worth doing before implementation. Not for bug fixes or small edits.
Rewrites and polishes prose in Chinese or English, removes AI-like wording, and reviews product localization copy while preserving intent for drafts, docs, release notes, launch copy, and social posts. Use when users ask in any language to draft, rewrite, proofread, localize, polish release notes, remove AI-like wording, or prepare launch and social copy. Not for code comments, commit messages, or inline docs.
USPTO patent and trademark data workflow for official record lookup, PatentSearch queries, TSDR checks, assignment data, and reproducible IP research logs.
Structured scholarly-work evaluation for papers, proposals, literature reviews, methods sections, evidence quality, citation support, and research-writing feedback.
Systematic literature-review workflow for academic, biomedical, technical, and scientific topics, including search planning, source screening, synthesis, citation checks, and evidence logging.
The agent harness performance optimization system. Skills, instincts, memory, security, and research-first development for Claude Code, Codex, Opencode, Cursor and beyond.
Agent skill repository discovered by 10x-chat research.
Review backend code for quality, security, maintainability, and best practices based on established checklist rules. Use when the user requests a review, analysis, or improvement of backend files (e.g., `.py`) under the `api/` directory. Do NOT use for frontend files (e.g., `.tsx`, `.ts`, `.js`). Supports pending-change review, code snippets review, and file-focused review.