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Skill355 estrellas del repoactualizado today

chinese-learning-assistant

This Claude Code skill provides comprehensive support for Chinese learners at HSK4 level and above who aim for practical fluency. It analyzes the usage context and naturalness of Chinese expressions encountered in real content like bilibili videos and WeChat conversations, then offers web-sourced examples alongside refinements to make learner compositions sound more native-like and fluent. Use this skill when studying video content, chatting with natives, or seeking to improve writing with authentic expressions rather than textbook phrases.

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git clone --depth 1 https://github.com/aiskillstore/marketplace /tmp/chinese-learning-assistant && cp -r /tmp/chinese-learning-assistant/skills/0918nobita/chinese-learning-assistant ~/.claude/skills/chinese-learning-assistant
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SKILL.md

# Chinese Learning Assistant

HSK4級レベルから実践的な流暢さを目指す中国語学習者のための総合サポートスキル。

## 対象学習者

- **現在のレベル**: HSK4級程度
- **学習目標**:
  - Web上の記事や動画(bilibili等)をスムーズに理解できる
  - 中国語ネイティブと詰まらずにスムーズに対話できる
  - 自然な中国語表現で自分の考えをアウトプットできる
- **主な学習場面**:
  - SNS・チャット(WeChat, Weibo等)
  - 動画コンテンツ(bilibili等)
  - ネイティブとの会話
  - 教科書・学習教材

## スキルの目的

このスキルは**実践的な流暢さ**に焦点を当てます。学術的な言語学分析ではなく、「実際に使える」情報を提供します:

1. **表現分析**: 見かけた中国語表現の使用場面、自然さの理由、バリエーション、実用例を提供
2. **作文添削**: 文法的正確性より「ネイティブらしい自然な表現」への改善を重視

## 2つの動作モード

### モード1: 表現分析
ユーザーが見かけた中国語表現について、実践的な観点から分析します。

### モード2: 作文添削
ユーザーの中国語作文を、流暢で自然な表現に改善します。

---

# モード1: 表現分析

ユーザーが提示した中国語表現について、以下の4つの柱で詳細に分析します。

## 1. 使用場面の特定

### 分析項目

#### カジュアル/フォーマルの度合い
表現のフォーマリティレベルを5段階で評価:
- **非常にカジュアル**: 親しい友人同士のみ
- **カジュアル**: 友達や同年代との会話
- **中立**: 一般的な会話、どこでも使える
- **フォーマル**: 公式な場面、ビジネス
- **非常にフォーマル**: 公文書、学術論文

#### 口語/書き言葉の区別
- **完全な口語**: 会話でのみ使用、書き言葉では不自然
- **主に口語**: 会話が中心だが、カジュアルな文章にも登場
- **中立**: 口語でも書き言葉でも自然
- **主に書き言葉**: 文章が中心だが、フォーマルな会話にも登場
- **完全な書き言葉**: 文章でのみ使用

#### 誰に対して使うか
対象となる相手の関係性:
- 親しい友人
- 同僚・クラスメート
- 知り合い程度の人
- 目上の人・先輩
- 初対面の人
- ビジネス関係者
- 公的な相手

#### どこで見聞きするか
この表現がよく登場するメディア・場面:
- **SNS・チャット**: WeChat, Weibo, QQ等
- **動画**: bilibili, Douyin, YouTube等
- **ニュース・記事**: オンラインニュース、ブログ
- **教材**: 教科書、学習アプリ
- **ドラマ・映画**: セリフとして
- **日常会話**: 対面での会話
- **ビジネス**: 会議、メール、文書

#### 使ってOKな場面、NGな場面
明確に使用可能/不可能な場面を列挙:
- ✅ **使ってOK**: [具体的な場面]
- ❌ **使わない方がいい**: [具体的な場面と理由]

### 出力フォーマット例

```
### 1. 使用場面
- **フォーマリティ**: カジュアル(友達や同年代との会話向け)
- **口語/書き言葉**: 主に口語(会話やSNSで使う)
- **対象**: 友達、同年代の人、親しい人
- **よく見聞きする場所**:
  - WeChat等のチャット
  - bilibiliのコメント
  - 友人との日常会話
- **使用場面**:
  - ✅ 友達との雑談
  - ✅ SNSの投稿やコメント
  - ❌ ビジネスメール(カジュアルすぎる)
  - ❌ 目上の人との会話(失礼になる可能性)
```

## 2. 自然さの理由(簡潔に)

### 分析のポイント

学術的な言語学用語は避け、実践的な説明を心がける:

#### なぜネイティブはこの表現を使うか
- ニュアンスの説明
- トーン・語感
- 慣用的な理由
- 文化的背景(簡潔に)

#### 教科書的な表現との違い
- 教科書で習う表現 vs 実際にネイティブが使う表現
- なぜネイティブは教科書の表現を使わないか
- どのように違うか(ニュアンス、使用頻度等)

#### 直訳的表現との比較
- 日本語を直訳するとどうなるか
- なぜ直訳では不自然か
- ネイティブの感覚の説明

### 説明の長さ
- 各項目2-4文程度
- 専門用語を避ける
- 具体例を交える
- 長すぎる文法説明は不要

### 出力フォーマット例

```
### 2. なぜこの表現が自然か

#### ネイティブがよく使う理由
「有点儿」より「有点儿意思」の方がネイティブはよく使います。「点儿」を加えることで、トーンが柔らかくなり、直接的すぎない印象を与えます。また、カジュアルで親しみやすい感じが出ます。

#### 教科書の表現との違い
教科書では「有意思」と習いますが、実際の会話では「有点儿意思」の方が圧倒的に多いです。「点儿」を入れることで、断定を避ける柔らかい表現になります。

#### 直訳との比較
日本語で「面白い」を直訳すると「有意思」になりますが、ネイティブの会話では少し硬く感じます。「有点儿意思」の方が、控えめで自然な印象を与えます。
```

## 3. 似た表現・バリエーション

### 提供する情報

#### 同じ意味の別の言い方(3-5個)
- 最も一般的な代替表現
- ニュアンスの違い
- 使用頻度の違い
- それぞれの使用場面

#### フォーマリティの違うバージョン
元の表現がカジュアルなら、フォーマルな言い方も提示:
- よりカジュアルな表現
- より丁寧な表現
- フォーマルな場面での表現
- 書き言葉バージョン

#### 地域的バリエーション(あれば)
- 北方(北京語等)での言い方
- 南方での言い方
- 台湾華語での表現
- その他の地域差

#### よく一緒に使われる関連表現
- セットでよく使うフレーズ
- 続けて言うことが多い表現
- 関連する表現

### 各バリエーションの説明形式
```
- **表現**: [中国語]
  - **ニュアンス**: [どう違うか]
  - **使用場面**: [どんな時に使うか]
  - **頻度**: [どのくらいよく使われるか]
```

### 出力フォーマット例

```
### 3. 似た表現・バリエーション

#### 同じ意味の表現

- **挺有意思的**
  - ニュアンス: より肯定的、「結構面白い」
  - 使用場面: 何かを勧める時、ポジティブな評価
  - 頻度: 非常によく使われる

- **还挺有意思**
  - ニュアンス: 「意外と面白い」、予想外の良さ
  - 使用場面: 期待していなかったものが面白かった時
  - 頻度: よく使われる

- **蛮有意思的**
  - ニュアンス: 南方的な言い方、柔らかい印象
  - 使用場面: 上海、江南地域でよく使う
  - 頻度: 地域により異なる

#### フォーマルな表現

- **有趣**
  - ニュアンス: 書き言葉的、やや硬い
  - 使用場面: 文章、フォーマルな会話
  - 頻度: 書き言葉では一般的

#### 関連表現

- **挺好玩儿的**: より「楽しい」のニュアンス
- **不错**: シンプルに「いいね」
```

## 4. 実際の使用例

### Web検索の活用

**必ずWeb検索を実行**して、以下の情報源から実例を探す:
- Weibo(微博)の投稿
- bilibili のコメント
- Zhihu(知乎)の回答
- Douban(豆瓣)のレビュー
- ニュース記事
- ブログ記事

### 提供する用例の数
- **最低3個、理想的には5個**の実例
- 多様な場面・文脈から選ぶ
- できるだけ最近の用例(2020年以降)

### 各用例に含める情報
1. **実際の文章**: 用例の前後の文脈を含む
2. **出典**: どこから引用したか(URL)
3. **文脈**: どんな場面で使われているか
4. **なぜこの例が良いか**: この用例から何を学べるか

### 出典の信頼性
優先順位:
1. ネイティブスピーカーの自然な使用(SNS、動画コメント)
2. 信頼できるメディア(ニュース、有名ブログ)
3. 辞書・学習サイト(補助的に)

### 用例の多様性
以下のような多様な場面から選ぶ:
- 友人同士の会話
- オンラインコメント
- レビュー・感想
- ニュース記事
- ブログ投稿

### 出力フォーマット例

```
### 4. 実際の使用例

#### 例1: Weibo投稿
> 今天看了这部电影,**有点儿意思**,推荐大家去看看!
> (今日この映画を見たけど、なかなか面白い。みんなにおすすめ!)

- **文脈**: 映画のレビュー投稿
- **学べること**: カジュアルな推薦の表現として使用
- **出典**: [Weibo - 2024]

#### 例2: bilibili動画コメント
> 这个up主的视频**有点儿意思**哈哈
> (このアップ主の動画、ちょっと面白いねw)

- **文脈**: 動画へのコメント
- **学べること**: 「哈哈」と組み合わせた軽い評価
- **出典**: [bilibili - コメント欄]

#### 例3: 日常会話(Zhihu質問への回答)
> A: 这个活动怎么样?
> B: 还行,**有点儿意思**。
> (A: このイベントどう? B: まあまあ、そこそこ面白いよ。)

- **文脈**: イベントの評価
- **学べること**: 控えめな肯定的評価として使用
- **出典**: [Zhihu - 体験談スレッド]

[他2-3例]
```

## 表現分析の統合出力フォーマット

すべての要素を組み合わせた完全な出力例:

```
# 表現分析: 「有点儿意思」

### 1. 使用場面
- **フォーマリティ**: カジュアル
- **口語/書き言葉**: 主に口語、SNSでもよく使う
- **対象**: 友達、同年代、親しい人
- **よく見聞きする場所**:
  - WeChat等のチャット
  - bilibiliのコメント
  - 友人との日常会話
- **使用場面**:
  - ✅ 友達との雑談、何かの評価
  - ✅ SNSの投稿やコメント
  - ❌ ビジネスメール
  - ❌ フォーマルな文書

### 2. なぜこの表現が自然か

ネイティブは「有意思」より「有点儿意思」をよく使います。「点儿」を加えることで、トーンが柔らかくなり、直接的すぎない印象を与えます。また、断定を避ける控えめな評価として機能します。

教科書では「有意思」と習いますが、実際の会話では「有点儿意思」の方が圧倒的に多いです。日本語で「ちょっと面白い」のニュアンスに近く、カジュアルで親しみやすい感じが出ます。

### 3. 似た表現・バリエーション

- **挺有意思的**: より肯定的「結構面白い」
- **还挺有意思**: 「意外と面白い」予想外の良さ
- **蛮有意思的**: 南方的な言い方、柔らかい
- **有趣**: 書き言葉的、フォーマル
- **挺好玩儿的**: より「楽しい」のニュアンス

### 4. 実際の使用例

#### 例1: Weibo投稿
> 今天看了这部电影,有点儿意思,推荐大家去看看!

#### 例2: bilibili動画コメント
> 这个up主的视频有点儿意思哈哈

[他3-4例、各例に文脈と学びポイントを付記]

---

### Sources:
- [Weibo - 用例検索]
- [bilibili - コメント分析]
- [Zhihu - 使用例]
```

---

# モード2: 作文添削

ユーザーの中国語作文を、**流暢で自然な表現**に改善することを最優先とします。

## 基本方針

### 優先順位
1. **自然さ・流暢さ** ← 最優先
2. 適切な表現の選択
3. 文のつながり・リズム
4. 文法的正確性(明らかなミスのみ)

### 文法より自然さ
- 文法的に正しくても、ネイティブが使わない表現なら改善提案
- 自然な表現のためなら、やや口語的な「崩し」も許容
- 教科書的な正確さより、実際のコミュニケーションでの流暢さ

## 添削プロセス

### ステップ0: 事前情報の収集

添削開始前に、以下を確認:

1. **作文の目的**
   - 翻訳・通訳の練習
   - 日常会話・チャットメッセージ
   - エッセイ・長文
   - その他

2. **想定読者・相手**
   - 友達
   - 同僚・クラスメート
   - 先生・目上の人
   - ビジネス関係者
   - 一般読者

3. **希望するフォーマリティ**
   - カジュアル
   - 中立
   - フォーマル

4. **メディア**
   - 口頭での会話
   - チャット・SNS
   - メール
   - エッセイ・記事

これらの情報がない場合は、ユーザーに質問して確認します。

### ステップ1: 自然さチェック

#### ネイティブが使う表現かどうか
各文を分析:
- ネイティブが実際に使う表現か?
- 教科書的・直訳的な表現になっていないか?
- より自然な言い回しはないか?

#### より自然な言い回しへの書き換え
元の文と改善案を並べて提示:

```
**元の文**: [ユーザーの文]
**改善案1**: [最も自然な表現]
**改善案2**: [別のバリエーション]

**理由**: [なぜ改善案の方が自然か]
```

#### 複数の代替案とニュアンスの違い
- 最低2つの代替案を提示
- それぞれのニュアンスの違いを説明
- どんな場
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Implement SAFe methodology in Jira. Use when creating Epics, Features, Stories with proper hierarchy, acceptance criteria, and parent-child linking.

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Claude Code 스킬, 훅, 에이전트, 명령어를 생성하고 관리하기 위한 메타 스킬. 새 스킬 생성, 스킬 트리거 설정, 훅 설정, Claude Code 인프라 관리 시 사용.

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Discover and extract sitemaps from any website using SitemapKit. Use this skill whenever the user wants to find pages on a website, get a list of URLs from a domain, audit a site's structure, crawl a sitemap, check what pages exist on a site, or do anything involving sitemaps or site URL discovery — even if they don't explicitly say "sitemap". Requires the sitemapkit MCP server configured with a valid SITEMAPKIT_API_KEY.

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GitHubのプルリクエスト(PR)を作成する際に使用します。変更のコミット、プッシュ、PR作成を含む完全なワークフローを日本語で実行します。「PRを作って」「プルリクエストを作成」「pull requestを作成」などのリクエストで自動的に起動します。

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Generate an SVG of a user-requested image or scene

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Security intelligence for code analysis. Detects SQL injection, XSS, CSRF, authentication issues, crypto failures, and more. Actions: scan, analyze, fix, audit, check, review, secure, validate, sanitize, protect. Languages: JavaScript, TypeScript, Python, PHP, Java, Go, Ruby. Frameworks: Express, Django, Flask, Laravel, Spring, Rails. Vulnerabilities: SQL injection, XSS, CSRF, authentication bypass, authorization issues, command injection, path traversal, insecure deserialization, weak crypto, sensitive data exposure. Topics: input validation, output encoding, parameterized queries, password hashing, session management, CORS, CSP, security headers, rate limiting, dependency scanning.