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Mck Native Ja

Organization
studio-yebisu
mck-native-ja

原典の図表・比較・工程メソッドと段階ごとの検査で、集計値や原稿から編集可能なPowerPointを作る。

Overview

Publisherstudio-yebisu
Repositoryyaoyorozu-ai-toolbox-slides
Skill namemck-native-ja
Stars
10
Forks
2
Bundled files
121
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.

  • 121 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 Mck Native 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/mck-native-showcase
  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/mck-native-showcase .claude/skills/mck-native-ja
Restart Claude Code after copying so it picks up the new skill.

Use it in TypingMind

Enable Mck Native 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 Mck Native 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 Mck Native 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.

集計値から図・表・工程をそろえる

元データを、内容に合う原典MckEngineのメソッドへ渡して編集可能なPowerPointを作る。配置・色・文字サイズは原典がそろえる。主張と根拠、集計方法は制作担当が決める。

自分の資料に使う

  1. 読者・目的・主張・時間・元資料をbriefへ書き、実データの単位・分母・集計時点を確認する。
  2. 原典ブランド・guard・experiencesを読み、API/容量表から入力に合う版式を選びoutline/contentへ整理する。原典固定ホームと同梱upstreamの違い、存在しないlayouts文書の扱いを確認する。
  3. 原典S3のJSONがpassed=trueになった同じcontentを高水準メソッドへ渡し、PPTXを生成する。図・表に使う集計値や補足は元データから計算する。
  4. 原典S4のJSONと全頁の実描画を確認する。公開引数の範囲で文量・列幅・セル改行を修正し、固定配置の制約と機械警告を残す。
  5. 成果物・制作ソース・検査結果を交付し、その資料で実際に判断した修正の型を経験へ残す。作例生成器のS5固定fixtureを新しい自己改善判断と扱わない。

固定原典と実行場所

原典SKILLは ~/.workbuddy/skills/mck-ppt-design の配置を前提とし、同じ場所にあるS3/S4を呼ぶ。この配布物は自動でそこへ導入せず、upstream/ の固定commitを読む。生成器は配布ZIPの upstream/、repoの固定取得物、同一commitの保存物の順に、必要ファイルのある原典を探す。元のホームに別のmck_pptがある場合は、原典gateが別QAを優先しないよう停止する。既存環境を上書きしない。

原典がS4で参照する references/layouts/*.md は、固定commitの取得原典全体にも同梱原典にも存在しない。この欠落を同梱漏れや実読済みとして扱わず、実在する API、容量表、選んだメソッドの公開引数を使う。原典TaskCreate/TaskUpdateはこの例で未使用。Fast Trackは5頁以下・データ図表なし・明示した短時間制作が条件で、この図表例は対象外。

この作例で確かめる箇所

原典機能実入力実ページと見る位置
cover実カタログのレコード数1頁:30字体・45ファイル・15プリセット、日本語17・欧文13を元JSONから計算
grouped_bar元5分類×日本語/欧文の実集計2頁:6/6、5/3、4/0、2/1、0/3。0〜6の整数軸で比較
data_table元5分類×言語と実書体名3頁:合計17・13・30。言語ごとの先頭書体と「該当なし」を2行で照合
value_chain五段階の保存ファイル4頁:番号と見出しの中心をそろえ、S3/S4実行とS5固定fixtureの再生を分ける

原典は67高水準メソッドを案内するが、この例で使用したのは4種類。残り63種類・外部表紙画像API/Hunyuanを実証したとは扱わず、全種類の使用を要求しない。図・表は文字、棒、罫線、番号など個別編集可能な図形で、Officeのデータ連動チャートやネイティブ表ではない。分類はカタログ管理情報で、書体品質やglyph範囲の測定ではない。工程時間も未計測。

この集計例を再制作する

Python、python-pptx、lxmlを用意し、fonts/ の公式BIZ UDPGothic RegularをOFLに従って登録する。Boldファイルは同梱せずPowerPointの太字スタイルを指定し、字体はPPTXへ埋め込まない。実描画はWindows版PowerPoint、PDFからの画像化はpypdfium2を使う。

powershell
python source/build_mck_native_showcase.py --out rebuild --render
python source/render_pdf_previews.py rebuild/render

同梱生成器は input/oss-font-kit.json の集計専用で、任意原稿の自動変換器ではない。font-count-checks.json は言語・分類・クロス集計、図の合計、表の合計を照合する。ファイル数はメタデータ中のfilesレコード数であり、全フォントの取得・導入・表示を検査した意味ではない。新しい原稿は上の一般手順で適切なAPIを選ぶ。

現在の検査と残る制約

原典の自動検査S3/S4は合格。S4は92点・user_code_errors=0・原典既定免除2・警告0。2頁の小見出し13ptと凡例12pt、4頁の番号Arialと見出しBIZ UDPGothicのpeer_font_inconsistencyを既存whitelistが除外する。新規免除はなく、独立評価や視覚品質の合格を意味しない。 詳細はsource/gate-exclusions.json。書体指定だけを生成プロセス内で変更し、旧donutの百分率adapterは現版では使用しない。

表紙のtitle改行と表のcol_widths/セル改行は公開引数。元5分類×2言語をgrouped_barのdata/seriesと整数軸へ、実5工程をvalue_chainのstagesへ渡す。工程の番号と見出しは同じ中心へそろうが、中央下の余白と表の固定行高は残る。原典エンジン・QA・whitelistは未変更。

S5交付記録と経験記録は、修復時にCodexが判断した固定fixtureを再生する。今回のS3/S4合否と成果物hashは実行結果だが、生成器は新しい修正の型を発見・判断しない。原典の経験4件と関連APIの読取範囲は読取記録に記録し、初回Opus作者の過去の読取へ補完しない。

2頁の「集計結果」を別コピー上で「集計確認」へ変更し、保存した別PPTXを再openして描画した。編集後PNG・別PPTX・確認記録から照合でき、元PPTXは保存していない。両ZIPの再実行はsource/distribution-replay.jsonを参照。機械検査、作者の全4頁の目視、独立評価、利用者採用は別。

原典likaku/Mck-ppt-design-skill、commit e190e083b715b63172e1c4fea01bc5f9bb21a021。Apache-2.0のLICENSE・NOTICEを保持。初回script/planは実claude-opus-5-5。今回R13の集計・原典別API選択・公開引数調整・文書・実行・目視・梱包はCodexで、新しいOpus制作は行っていない。公式翻訳ではない。

Bundled files

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

and 61 more files.

Frequently asked questions

What does the Mck Native Ja AI skill do?

原典の図表・比較・工程メソッドと段階ごとの検査で、集計値や原稿から編集可能なPowerPointを作る。

Why use Mck Native Ja on TypingMind?

Because you install it once and use it with any model. Mck Native 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 Mck Native 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/mck-native-showcase. 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 Mck Native 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 Mck Native Ja?

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

Is the Mck Native 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.

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