Japanese Corporate Ja logo

Japanese Corporate Ja

Organization
studio-yebisu
japanese-corporate-ja

日本語の会議資料で、数値と解釈、担当間の受け渡し、判断条件を一頁にまとめる。原典15型を使い、文字・図形・チャート・表を編集できるPPTXとして残す。

Overview

Publisherstudio-yebisu
Repositoryyaoyorozu-ai-toolbox-slides
Skill namejapanese-corporate-ja
Stars
10
Forks
2
Bundled files
81
Links
  • Markdown instructions

    A SKILL.md file the model loads on demand, so it only costs tokens when a request actually matches.

  • Works with any LLM

    AI skills are plain Markdown, not provider-specific code, so this works with GPT, Claude, Gemini, Grok, or a local model.

  • 81 bundled files

    Scripts, templates, and references the model can read while it works. Files are read-only and never executed.

  • Open source

    Published by studio-yebisu on GitHub. Read the source before you install it.

Installation

Install the Japanese Corporate Ja AI skill in TypingMind to use it with any LLM, or drop it into another agent that reads SKILL.md.

1

Install in TypingMind

TypingMind installs a skill straight from its GitHub folder — it reads SKILL.md, bundles the resource files, and stores the result locally.

  1. Open the app and go to Plugins → Skills.
  2. Choose "Install from GitHub".
  3. Paste the skill folder URL below and confirm.
    https://github.com/studio-yebisu/yaoyorozu-ai-toolbox-slides/tree/main/examples/repositories/japanese-corporate
  4. Enable the skill in any chat where you want it available.
Plugins → Skills → Add skill → From GitHub URL, then paste the folder URL and press Continue.
2

Install in another agent

Any agent that reads the Agent Skills format can use this skill — copy the folder into that agent's skills directory.

Claude Code — .claude/skills
git clone --depth 1 https://github.com/studio-yebisu/yaoyorozu-ai-toolbox-slides.git /tmp/yaoyorozu-ai-toolbox-slides
mkdir -p .claude/skills
cp -r /tmp/yaoyorozu-ai-toolbox-slides/examples/repositories/japanese-corporate .claude/skills/japanese-corporate-ja
Restart Claude Code after copying so it picks up the new skill.

Use it in TypingMind

Enable Japanese Corporate Ja in any TypingMind chat and the model takes it from there. Its name and description sit in the system prompt, and the moment a request matches, the model loads the full instructions itself — you never invoke it by hand, and it costs no tokens until it is actually used.

The model loads Japanese Corporate Ja on its own as soon as a request matches it.

Works with any AI model

AI skills are plain Markdown instructions rather than provider-specific code, so Japanese Corporate Ja is not tied to the model it was written for. Install it once in TypingMind and use it with GPT-5, Claude, Gemini, Grok, DeepSeek, Mistral, Llama, or a local model you run yourself — all on your own API keys.

  • Loaded only when it is needed

    The system prompt carries just the name and description. The instructions are fetched on the first matching request, so an idle skill costs nothing.

  • Switch models mid-chat

    Because the skill is instructions rather than code, changing model does not break it — the next model reads the same SKILL.md.

Skill instructions

This is the SKILL.md content the model loads. Read it before installing — a skill is instructions your model will follow.

根拠・担当・判断条件を一頁にまとめる

数値を並べるだけの報告を、関係・根拠・担当・条件がそろった会議資料へ組み立てる。成果物は部品ごとに選択・編集できるPPTX。原典は専用生成アプリではなく、制作指示と15型のテンプレートである。

原典は gonta223/japanese-corporate-pptx-skill、commit 05480bfa2d8f097ab397861cbe390429e1dbb824、MIT。日本語派生であり、団体や企業の公式資料・公式翻訳ではない。

用意するもの

  • 読者・会議の判断、正しい数値と単位・期間・出典、役割・入出力・条件。実績、仮説、提案、目標、不明を分ける。
  • PPTXのnative文字・図形・connector・表・チャートを調査、編集、出力、描画、再読込できるホスト。画像だけを出す手段では代用しない。
  • ユーザーの参照資料、または最も近い公式資料を実画像で調べる手段。素材を再配布する場合は利用条件を確認する。

原典の必須資料

編集前にホストのプレゼンテーション手順を読み、source/upstream/skills/japanese-corporate-pptx/SKILL.mdと6参照を確認する。

  • references/research-backed-patterns.md:図解の文法
  • references/jtc-authenticity.md:20点の評価項目
  • references/visual-style.md:書式・文字階層
  • references/writing-and-density.md:本文と情報量
  • references/layout-catalog.md:内容と型の対応
  • references/qa-checklist.md:最終検査

上の6パスは原典SKILLからの相対パス。テンプレート使用時はassets/japanese-corporate-ponchi-layouts.pngと元PPTXの全15頁を実サイズで確認する。

制作手順

  1. 読者が最後に何を判断するかを一文にし、事実・仮説・提案・不明を分ける。頁ごとの主張、主体、方向付きの関係、証拠、条件、次の行動を台帳へ置く。
  2. 参照はユーザー資料→最も近い公式資料→同梱テンプレートの順。適切な参照がない場合や調査依頼時は、描き始める前に異なる画像検索を3回以上行い、役立つ参照6件以上を集める。政府/団体2件以上、企業/業界2件以上、題材に近い資料2件以上を含め、実画像/PDF頁を読む。検索0件や取得不能は記録し、通常検索・公式リンク等の実取得経路を明記する。
  3. style ledgerへ帯・見出し・図解論理・占有率・線/矢印・図表/注記・色・最小文字階層・出所/条件の位置を記録する。他社資料からは伝え方だけを抽出し、固有の文言・数値・図・配置を無断で写さない。単一の他社画面を参照する場合は大枠・順序・強調・注記等の構造を3点以上変える。
  4. 内容に合う主文法を一つ選ぶ。原典は主張+根拠、年代、レイヤー、関係者/価値交換、事業/政策スキーム、業務プロセス、現状→変革→目指す姿、ロードマップ、データ+解釈、人物/組織紹介、原典抜粋+読み解き、論点/対応方針、引用グラフ+注釈を扱う。選んだ型と出力頁の対応を残す。
  5. テンプレートを使う場合は必要な頁だけ複製し、青帯・フッター・頁番号・主張・出所・情報密度の階層を保つ。全placeholderと不要な見本画像・注釈を除く。写真の見本は架空であり実在の顧客やイベントとして使わない。
  6. 関係線→主体と文字→証拠と条件の順に作る。役割をまたぐ受け渡しは渡す記録、判断は分岐条件を示す。主要な部品に安定した名前を付ける。画像は真正な写真・スクリーンショット・引用が必要な箇所に限り、主図を画像1枚へ平坦化しない。
  7. 値・単位・期間・系列を確認できる数値はnativeチャートにする。原典図の値が不明なら図を保った引用として扱い、注記・解釈・判断を別部品にする。比較表・論点表はnative表にし、出所、処理内容、仮説/目標/実績を明記する。注記で軸・値・凡例を覆わない。
  8. 一頁に主張、主図、主体、根拠、含意/判断、条件/未決定、出所/期間をそろえる。担当・期限・状態は本当の情報だけを置く。青/赤/緑等は構造・要確認・目標など意味を固定し、コンパクトな補足階層と本文の階層を区別する。
  9. 原典QAに従い、参照との比較、全頁の互換描画と実サイズ目視、overflow検出、contactの流れ、矢印/ラベル/頁番号/出所/placeholder、PPTX packageと編集可能部品を検査する。保存後に再読込し、代表部品の編集・保存・再表示も確認する。JTC等を明示要求する資料は原典の17/20以上の判定も必要。未取得の独立判定を制作側の自己採点で埋めない。

矢印の意味が曖昧、図が孤立した格子、文字が切れる、根拠や例外が欠ける、引用や写真の出所が不明、native要素が平坦化、互換性/overflow/packageが不合格なら修正へ戻る。

同梱作例の範囲

このフォルダーは架空のEC月次会議6頁。3頁は元データ付きチャート+解釈、5頁は担当間の受け渡し+判断分岐、6頁は担当・期限・状態を持つ表を示す。2頁は率と額を分ける比較表。

今回の修復前に画像検索3回を行ったが結果は0件。公式リンク/通常検索から6資料の実図/PDFを確認した。これは初回制作時の調査実績ではない。外部資料の画像・数値・文言・ロゴは成果物へ転用していない。分析と適用範囲はsource/reference-research.jsonとsource/style-ledger.md。

作例はpython-pptxで元15型の1・2・11・9・8・14頁を編集した。native chart1、table2、画像0。全6頁の実PowerPoint描画と184文字枠/セルのはみ出しを確認し、表セルの編集→保存→再表示も実行した。再生成はREPRODUCE.mdを参照する。

数値・組織・業務案は架空。分類率100%は目標で実績ではない。独立再評価、原典JTC17/20の受理、実業務の効果測定、利用者の採用は未完了。技術検査の成功をそれらの合格に置き換えない。版と検査の根拠はQA.json、PROVENANCE.jsonに記録する。

Bundled files

The model reads these on demand while the skill is loaded. They are exposed as readable files and are never executed.

and 21 more files.

Frequently asked questions

What does the Japanese Corporate Ja AI skill do?

日本語の会議資料で、数値と解釈、担当間の受け渡し、判断条件を一頁にまとめる。原典15型を使い、文字・図形・チャート・表を編集できるPPTXとして残す。

Why use Japanese Corporate Ja on TypingMind?

Because you install it once and use it with any model. Japanese Corporate Ja is plain Markdown rather than provider-specific code, so the same skill runs on GPT-5, Claude, Gemini, Grok, or a local model — and you can switch model mid-chat without it breaking. TypingMind runs on your own API keys, so you pay providers directly instead of a per-seat subscription, and your skills and chats stay in your own storage.

How do I install Japanese Corporate Ja in TypingMind?

Open Plugins → Skills → Install from GitHub in TypingMind and paste https://github.com/studio-yebisu/yaoyorozu-ai-toolbox-slides/tree/main/examples/repositories/japanese-corporate. TypingMind reads its SKILL.md and bundles its files and installs it as a skill you can enable per chat.

Which AI models can use Japanese Corporate Ja?

Any model you connect in TypingMind. AI skills are plain Markdown instructions rather than provider-specific code, so GPT, Claude, Gemini, Grok, and local models can all load this skill when a request matches it.

How many AI models can I use with Japanese Corporate Ja?

As many as you like. As long as a model supports skills, you can use Japanese Corporate Ja with it — GPT, Claude, Gemini, Grok, DeepSeek, Mistral, Llama and more — all on TypingMind with your own API keys.

Is the Japanese Corporate Ja AI skill free?

It is published on GitHub by studio-yebisu. Check the repository for licensing terms. You only pay your own AI provider for the tokens you use.

What are AI skills?

An AI skill is a reusable instruction bundle that teaches an AI model how to do one specific task. It follows the open Agent Skills format: a SKILL.md file with a name and description, plus any scripts, templates or reference files the model may need. The model reads the instructions only when your request matches the skill, so an installed skill costs nothing until it is used.

How are AI skills different from plugins or MCP servers?

A plugin or MCP server gives a model new tools to call — code that runs somewhere and returns a result. An AI skill gives the model knowledge and process instead: how to approach a task, which steps to follow, what good output looks like. Skills are plain Markdown, so they need no server, no API key and no runtime, and they work with any model.

View all

Set up your own AI workspace now

Get notified about new features and future giveaways by subscribing to our newsletter 👇