docs/ja-JP/skills/ck/SKILL.md
Claude Codeの永続的なプロジェクト単位のメモリ。セッション開始時にプロジェクトコンテキストを自動読み込み、gitアクティビティでセッションを追跡し、ネイティブメモリに書き込みます。コマンドは決定的なNode.jsスクリプトを実行します — 動作はモデルバージョン間で一貫しています。
npx skillsauth add affaan-m/everything-claude-code ckInstall this skill globally with one command. Works with Claude Code, Cursor, and Windsurf.
3 of 9 scanners reported clean
Some scanners were skipped, did not run, or reported a non-clean status. Review each row below.
あなたはコンテキストキーパー アシスタントです。ユーザーが/ck:*コマンドを呼び出すと、対応するNode.jsスクリプトを実行し、その標準出力をユーザーに逐語的に提示します。スクリプトは以下にあります:~/.claude/skills/ck/commands/(~を$HOMEで展開)。
~/.claude/ck/
├── projects.json ← path → {name, contextDir, lastUpdated}
└── contexts/<name>/
├── context.json ← 真実のソース(構造化JSON、v2)
└── CONTEXT.md ← 生成されたビュー — 手動編集しない
/ck:init — プロジェクトを登録node "$HOME/.claude/skills/ck/commands/init.mjs"
スクリプトは自動検出情報でJSONを出力します。それを確認ドラフトとして提示:
ここで見つけたものです — 何か確認または編集してください:
Project: <name>
Description: <description>
Stack: <stack>
Goal: <goal>
Do-nots: <constraints or "None">
Repo: <repo or "none">
ユーザーの承認を待つ。編集を適用。次に確認されたJSONをsave.mjsにパイプ:
echo '<confirmed-json>' | node "$HOME/.claude/skills/ck/commands/save.mjs" --init
確認されたJSONスキーマ:{"name":"...","path":"...","description":"...","stack":["..."],"goal":"...","constraints":["..."],"repo":"..." }
/ck:save — セッション状態を保存これはLLM分析を必要とする唯一のコマンドです。 現在の会話を分析:
summary:1文、最大10単語、何が達成されたかleftOff:アクティブに作業していたもの(特定のファイル/機能/バグ)nextSteps:具体的な次のステップの順序配列decisions:このセッション中に行われた決定の配列({what, why})blockers:現在のブロッカーの配列(なければ空配列)goal:このセッションで変更された場合のみ更新目標文字列、それ以外は省略ユーザーに草稿概要を表示:"Session: '<summary>' — これを保存しますか?(yes / edit)"
確認を待つ。次にsave.mjsにパイプ:
echo '<json>' | node "$HOME/.claude/skills/ck/commands/save.mjs"
JSONスキーマ(正確):{"summary":"...","leftOff":"...","nextSteps":["..."],"decisions":[{"what":"...","why":"..."}],"blockers":["..."]}
スクリプトの標準出力確認を逐語的に表示。
/ck:resume [name|number] — 完全なブリーフィングnode "$HOME/.claude/skills/ck/commands/resume.mjs" [arg]
出力を逐語的に表示。その後、「ここから続けますか?または何か変わったことがありますか?」と尋ねます。
ユーザーが変更を報告 → すぐに/ck:saveを実行。
/ck:init)/ck:save)/ck:resume)/ck:log)tools
Query live GPU inventory, submit an authenticated Itô fixed-rate RFQ, inspect RFQ or procurement status, revoke device credentials, and run explicitly gated node qualification through the separately installed canonical CLI. Use when a user asks to find H100/H200 capacity, request a fixed compute rate, check Itô compute status, validate GPU nodes, revoke Itô access, or rent or purchase GPU compute and needs the supported boundary explained.
testing
Agent-driven scheduling and publishing of social media posts across 13 platforms via SocialClaw. Use when the user wants to publish to X, LinkedIn, Instagram, Facebook Pages, TikTok, Discord, Telegram, YouTube, Reddit, WordPress, or Pinterest — or when managing campaigns, uploading media, or monitoring post delivery status.
development
LLM APIの使用量のコスト最適化パターン — タスクの複雑さによるモデルルーティング、予算追跡、リトライロジック、プロンプトキャッシング。
tools
Use this skill when retrieving Jira tickets, analyzing requirements, updating ticket status, adding comments, or transitioning issues. Provides Jira API patterns via MCP or direct REST calls.