Xs Bridge Ideas Agent Skill
ワークスペース内の遠い知識や活動をつないで、新しいアイデアを生成する思考支援スキル。過去記事・メモ・RAG・発信資産から企画や実装ネタを出したい時に使用。「アイデア出して」「知識をつないで」「一見関係ないものをつないで」で使用。
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one command, takes just this skill from the repositorynpx skills add https://github.com/karaage0703/ai-assistant-workspace --skill xs-bridge-ideasThe instruction itself
6 sections, as written by the author知識ブリッジ発想
ワークスペース内の離れた資産をつなぎ、実装や発信に落とせるアイデアへ変換する。
基本方針
- まずワークスペース内の一次情報を読む
- 近い要素ではなく、少し遠い要素を意図的に組み合わせる
- 抽象論で終わらせず、最小実装と発信先まで出す
- 「みんなで考えて」と言われた場合は
multi-agentスキルも併用する - 手動実行の最後には毎回
メモする？と提案する note-takingで保存する時は、必ずユーザーに確認してから行う- 定期実行ではアイデア出しだけ行い、保存はしない
実行手順
STEP 1: 直近の文脈を集める
以下を確認して、今の関心事と最近の素材を把握する。
memory/YYYYMMDD.mdと前日分を確認して最近の関心事を把握notes/の関連メモを確認- 必要に応じて
workspace-ragで過去資産を横断検索 skills/README.mdで既存スキル（変換手段の候補）を確認
STEP 2: 素材を3種類に分ける
見つけた要素を、次の3種類に分類する。
- 資産
- 過去記事、メモ、知識、スキル、デバイス、作品、習慣
- 変換手段
- 音声化、対話化、可視化、立体化、定期実行、要約、検索
- 出口
- ブログ、Zenn、Podcast、Discord、展示、日常改善、研究テーマ
STEP 3: 距離のある組み合わせを作る
以下の式で、遠い要素を最低3組作る。
資産 A × 資産 B × 変換手段 × 出口
組み合わせのコツ:
- 同じジャンル内で閉じない
- 片方は最近の関心、片方は長期資産にする
- 迷ったら
歴史 / 音声 / 工作 / アーカイブ / RAGのどれかを混ぜる
STEP 4: アイデアを具体化する
各組み合わせから、以下を埋めて3-5案に整理する。
- タイトル
- つないだ要素
- なぜ相性がいいか
- 最小実装
- 半日から1週間で試せる粒度
- 伸びる出口
- 発信先、使い道、検証先
STEP 5: 優先順位を付ける
次の観点で優先順位を付ける。
- 既存資産の再利用率
- 最小実装の軽さ
- ユーザーらしさ（自分の文脈や興味との一致度）
- 発信や展示への展開しやすさ
最後に以下を明示する。
- まず作るならこれ
- 半日で試すならこれ
- 連載や作品化まで伸びるのはこれ
STEP 6: 保存提案と確認
手動実行では、アイデア提示の最後に毎回以下を添える。
メモする？
ユーザーが「はい」「保存して」「メモして」と返した場合のみ、以下を確認する。
notes に保存する？
承認があった場合だけ note-taking スキルに委譲する。
定期実行や自動実行ではこの確認は出さず、保存もしない。
出力フォーマット
以下の形で返す。
使った軸:
- 資産:
- 変換:
- 出口:
アイデア案
1. タイトル
- つないだ要素:
- なぜ相性がいいか:
- 最小実装:
- 伸びる出口:
2. タイトル
- つないだ要素:
- なぜ相性がいいか:
- 最小実装:
- 伸びる出口:
結論
- まず作るなら:
- 半日で試すなら:
- 長く育てるなら:
注意点
- 一般論のアイデア出しにしない。必ずこのワークスペースの具体物を使う
- 既に近すぎる組み合わせだけで終わらせない
- 実装難易度が高すぎる場合は、先に小さな検証案へ落とす
- 手動実行では最後に
メモする？を付ける - 保存したい場合は確認後に
note-takingスキルへ委譲する
使用例
アイデア出して
自分の知識をつないで企画を考えて
一見関係ないものをつないで新しい案を出して
みんなで考えて、実装したくなる案にして
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Create new skills, modify and improve existing skills, and measure skill performance. Use when users want to create a skill from scratch, edit, or optimize an existing skill, run evals to test a skill, benchmark skill performance with variance analysis, or optimize a skill's description for better triggering accuracy.
Access NCBI GEO for gene expression/genomics data. Search/download microarray and RNA-seq datasets (GSE, GSM, GPL), retrieve SOFT/Matrix files, for transcriptomics and expression analysis.
Bayesian modeling with PyMC. Build hierarchical models, MCMC (NUTS), variational inference, LOO/WAIC comparison, posterior checks, for probabilistic programming and inference.
Multi-objective optimization framework. NSGA-II, NSGA-III, MOEA/D, Pareto fronts, constraint handling, benchmarks (ZDT, DTLZ), for engineering design and optimization problems.
Statistical modeling toolkit. OLS, GLM, logistic, ARIMA, time series, hypothesis tests, diagnostics, AIC/BIC, for rigorous statistical inference and econometric analysis.
Add unsigned integer (uint) type support to PyTorch operators by updating AT_DISPATCH macros. Use when adding support for uint16, uint32, uint64 types to operators, kernels, or when user mentions enabling unsigned types, barebones unsigned types, or uint support.
Convert PyTorch AT_DISPATCH macros to AT_DISPATCH_V2 format in ATen C++ code. Use when porting AT_DISPATCH_ALL_TYPES_AND*, AT_DISPATCH_FLOATING_TYPES*, or other dispatch macros to the new v2 API. For ATen kernel files, CUDA kernels, and native operator implementations.
Write docstrings for PyTorch functions and methods following PyTorch conventions. Use when writing or updating docstrings in PyTorch code.
How to use it
Take karaage0703/xs-bridge-ideas from the repository into ~/.claude/skills for personal
use, or into .claude/skills inside a project.
The agent identifies a skill by the name field in its header. Two skills with the
same name cannot sit side by side — one of them will be ignored.