Best fit
- 訓練データの代わりにContext7 MCP経由で最新のライブラリとフレームワークドキュメント使用。セットアップの質問、APIリファレンス、コード例、またはユーザーがフレームワーク(例:React、Next.js、Prisma)に名前を付けるときにアクティベーション。
affaan-m/ECC
訓練データの代わりにContext7 MCP経由で最新のライブラリとフレームワークドキュメント使用。セットアップの質問、APIリファレンス、コード例、またはユーザーがフレームワーク(例:React、Next.js、Prisma)に名前を付けるときにアクティベーション。
npx skills add https://github.com/affaan-m/ECC --skill "docs/ja-JP/skills/documentation-lookup"Source checked Jul 28, 2026·Refresh due Oct 26, 2026
Reorganized from the pinned upstream SKILL.md
According to the pinned SKILL.md from affaan-m/ECC: ユーザーがライブラリ、フレームワーク、またはAPIについて尋ねるときは、訓練データに依存する代わりにContext7 MCP(ツールresolve-library-idおよびquery-docs)を通じて現在のドキュメントをフェッチします。
npx skills add https://github.com/affaan-m/ECC --skill "docs/ja-JP/skills/documentation-lookup"Best fit
Bring this context
Expected outputs
Key source sections
Sections are extracted automatically from the pinned SKILL.md and link back to the source.
Context7:ライブドキュメントを公開するMCPサーバー;ライブラリとAPI用の訓練データの代わりに使用。
リクエストがライブラリ、フレームワーク、またはAPIの正確で最新の動作に依存するときはいつでもこのスキルを使用。Context7 MCPが構成されたハーネス全体に適用されます(例:Claude Code、Cursor、Codex)。
resolve-library-id MCPツールを以下で呼び出す:
resolve-library-id MCPツールを以下で呼び出す:
名前マッチ:ユーザーが尋ねたものに対する正確なまたは最も近いマッチを好む。
SkillSignal prompt templates
These prompts were written by SkillSignal from the source structure; they are not upstream text.
Task-start prompt
Confirm source fit, inputs, and outputs before acting.
Use documentation-lookup to help me with: [specific task]. Context: [files, data, or background]. Constraints: [environment, scope, and prohibited actions]. Before acting, check the pinned SKILL.md and explain which sections apply, what inputs are still missing, and what you will deliver.
Source-guided execution
Make the Agent explicitly follow the key extracted sections.
Apply the pinned documentation-lookup source to [task]. Pay particular attention to these source sections: “コア概念”, “使用時期”, “動作方法”, “ステップ1:ライブラリIDを解決”, “ステップ2:最適なマッチを選択”. Preserve the important decision at each step. Mark facts not covered by the source as “needs confirmation” instead of inventing them. Then verify the result against my acceptance criteria: [criteria].
Result-review prompt
Check omissions, permissions, and source drift before delivery.
Review the current documentation-lookup result: (1) does it satisfy the original task; (2) were any applicable steps or limits in the pinned SKILL.md missed; (3) did it perform any unauthorized file, command, network, or data action; and (4) which conclusions remain unverified? List issues first, then fix only what the source or user authorization supports.
Output checklist
The task matches the purpose documented in the SKILL.md.
The source section “コア概念” has been checked.
The source section “使用時期” has been checked.
The source section “動作方法” has been checked.
The source section “ステップ1:ライブラリIDを解決” has been checked.
Inputs, constraints, and acceptance criteria are explicit.
Unverified facts, compatibility, and outcome claims are clearly marked.
Any file, command, network, or data action has been reviewed.
Choose a different workflow
Use up-to-date library and framework docs via Context7 MCP instead of training data. Activates for setup questions, API references, code examples, or when the user names a framework (e.g. React, Next.js, Prisma).
A separate implementation from affaan-m/ECC; compare its source, maintenance signals, and permission requirements.
Open source detail通过 Context7 MCP 使用最新的库和框架文档,而非训练数据。当用户提出设置问题、API参考、代码示例或命名框架(例如 React、Next.js、Prisma)时激活。
A separate implementation from affaan-m/ECC; compare its source, maintenance signals, and permission requirements.
Open source detailUse for Vercel cost and performance optimization on deployed projects, especially Next.js, SvelteKit, Nuxt, and limited Astro apps. Collect Vercel metrics, usage, project config, and code scan results first; investigate only metric-backed candidates; produce ranked recommendations grounded in verified files and version-aware Vercel/framework docs. Trigger for Vercel bill reduction, slow or expensive routes, caching opportunities, Function Invocations, Build Minutes, Fast Data Transfer, Core Web
A separate implementation from vercel-labs/agent-skills; compare its source, maintenance signals, and permission requirements.
Open source detailFAQ
ユーザーがライブラリ、フレームワーク、またはAPIについて尋ねるときは、訓練データに依存する代わりにContext7 MCP(ツールresolve-library-idおよびquery-docs)を通じて現在のドキュメントをフェッチします。
The catalog detected this source-specific install command: npx skills add https://github.com/affaan-m/ECC --skill "docs/ja-JP/skills/documentation-lookup". Inspect the command and pinned source before running it.
No dedicated Agent platform is declared in the pinned source record.
Quality breakdown
Based on traceable docs and repository signals; stars are not treated as quality.
Compare before choosing
These links are selected from shared tasks, functions, stacks, platforms, and same-name variants. Compare the source owner, documentation, permissions, and maintenance signals.
Use up-to-date library and framework docs via Context7 MCP instead of training data. Activates for setup questions, API references, code examples, or when the user names a framework (e.g. React, Next.js, Prisma).
通过 Context7 MCP 使用最新的库和框架文档,而非训练数据。当用户提出设置问题、API参考、代码示例或命名框架(例如 React、Next.js、Prisma)时激活。
Use for Vercel cost and performance optimization on deployed projects, especially Next.js, SvelteKit, Nuxt, and limited Astro apps. Collect Vercel metrics, usage, project config, and code scan results first; investigate only metric-backed candidates; produce ranked recommendations grounded in verified files and version-aware Vercel/framework docs. Trigger for Vercel bill reduction, slow or expensive routes, caching opportunities, Function Invocations, Build Minutes, Fast Data Transfer, Core Web
Baseline cross-project coding conventions for naming, readability, immutability, and code-quality review. Use detailed frontend or backend skills for framework-specific patterns.
Baseline cross-project coding conventions for naming, readability, immutability, and code-quality review. Use detailed frontend or backend skills for framework-specific patterns.
ユーザーがライブラリ、フレームワーク、またはAPIについて尋ねるときは、訓練データに依存する代わりにContext7 MCP(ツールresolve-library-idおよびquery-docs)を通じて現在のドキュメントをフェッチします。
/vercel/next.js)を返す。ユーザーが以下の場合にアクティベーション:
リクエストがライブラリ、フレームワーク、またはAPIの正確で最新の動作に依存するときはいつでもこのスキルを使用。Context7 MCPが構成されたハーネス全体に適用されます(例:Claude Code、Cursor、Codex)。
resolve-library-id MCPツールを以下で呼び出す:
Next.js、Prisma、Supabase)。クエリドキュメントを呼び出す前に、Context7互換のライブラリID(形式/org/projectまたは/org/project/version)を取得する必要があります。このステップから有効なライブラリIDなしでquery-docsを呼び出さないでください。
解決結果から、以下を使用して1つの結果を選択:
/org/project/v1.2.0)。query-docs MCPツールを以下で呼び出す:
/vercel/next.js)。制限:質問ごとにquery-docs(またはresolve-library-id)を3回以上呼び出さない。3回の呼び出し後も答えが不明確の場合は、不確実性を述べ、推測するのではなく最良の情報を使用。
libraryName: "Next.js"、query: "Next.jsミドルウェアを設定する方法は?"でresolve-library-idを呼び出す。/vercel/next.js)を選択。libraryId: "/vercel/next.js"、query: "Next.jsミドルウェアを設定する方法は?"でquery-docsを呼び出す。middleware.ts例を含める。libraryName: "Prisma"、query: "関係を持つクエリ方法は?"でresolve-library-idを呼び出す。/prisma/prisma)を選択。libraryIdとクエリでquery-docsを呼び出す。includeまたはselect)とドキュメントの短いコードスニペットを返す。