Maakt stijf, machinaal klinkend Koreaans natuurlijk zonder de betekenis te veranderen. Met een behoudscontrole die bevestigt dat cijfers, eigennamen en citaten niet zijn aangepast.
Windowsタスクスケジューラの設定を貼るだけで、「登録されているのに動かない」「エラーも出ずに無言で止まる」原因を特定します。バッテリー駆動中の無言スキップ、日本語パスの文字化け、トリガーとアクションの1対1誤解、同時刻タスクの巻き添えなど9項目を検査し、そのまま貼れる確認コマンドと修正コマンドを返します。
markdown／text ファイル末尾の KNOWLEDGE_ENTRY_V1 ブロックを抽出し、ジャンル別 xlsx 台帳の該当シート末尾へ自動追記します。ID重複検出（冪等）＋非破壊書込（既定は新ファイル出力・--in-place で上書き）。AIセッション横断で研究ノート／チャット要約／ビジネスアイデアを蓄積する knowledge worker 向け。ローカル処理のみ・LLM呼び出しゼロ・ネットワーク不要。
這個設計來自我同時掛了五十個 MCP 工具的經驗：工具一多，Claude 挑工具就開始出錯；它從不記錄自己呼叫了什麼、為什麼；五十個工具也管不動。DB2MCP 把所有查詢收到 4 個固定工具後面：AI 用一句話說要查什麼，BM25 評分挑出該用的查詢，分數太低就說沒有、兩個太接近就反問你；call 沒寫目的就不執行，每次呼叫留一行紀錄。加再多表，對外的 4 個工具都不變，不用重新授權。 給它一條連線字串，五分鐘後 AI 就能查你的資料庫。每個答案附本機看板連結和 Excel 下載連結，都是同一支查詢再跑一次，數字可以自己核對。說「每天 8:30 給我這份」，它寫成排程報表，Claude 關著也照跑。 沒有資料庫？內建財務（應收／應付）和訂單到出貨的範例資料。有 Excel 檔？直接丟進來，每個工作表變成一張資料表。 唯讀。跑在你自己的電腦上，不用 Docker、不用 OAuth。已在 Claude Code 和 Claude Cowork 上測試，有裝 Claude Desktop 會一併註冊。
我長期處理中英夾雜的技術型影音內容（教學影片、會議與簡報錄音），很清楚這類素材最頭痛的就是專有名詞和英文縮寫被聽錯。這個 Skill 把我實際在用的整套做法工具化：以 faster-whisper 在本機 CPU 就能轉錄（免 GPU、免雲端 API、免費），並用「轉錄前餵專有名詞提示＋轉錄後批次修正同音錯字」兩道工序把準確率拉高；YouTube 連結則走「先抓現成字幕、失敗自動改抓音訊轉錄」的穩定路線，最後一併產出 SRT 字幕、逐字稿與帶時間戳的重點摘要。全程本機運算、檔案不上雲，適合在意內容隱私又要快速消化長影音的人。 I work daily with mixed Chinese-English technical audio, where jargon and acronyms get mis-heard most. This Skill packages my workflow: faster-whisper runs locally on CPU (no GPU, no cloud API)