MCP HubMCP Hub
SKILL·EDE291

win31-pixel-art-designer

erichowens
更新日 4 months ago
11 閲覧
51
7
51
GitHubで表示
メタdesign

について

このスキルは、当時の16色/256色パレットとディザリングを正確に再現し、Windows 3.1時代の本格的なピクセルアート素材(アイコンやUI要素など)を生成します。'win31 icons'や'16-color'といったキーワードで起動され、レトロスタイルのグラフィックスを必要とする開発者に最適です。モダンなデザインは意図的に避け、クラシックなProgram Managerの美的感覚に特化しています。

クイックインストール

Claude Code

推奨
メイン
npx skills add erichowens/some_claude_skills -a claude-code
プラグインコマンド代替
/plugin add https://github.com/erichowens/some_claude_skills
Git クローン代替
git clone https://github.com/erichowens/some_claude_skills.git ~/.claude/skills/win31-pixel-art-designer

このコマンドをClaude Codeにコピー&ペーストしてスキルをインストールします

GitHub リポジトリ

erichowens/some_claude_skills
パス: .claude/skills/win31-pixel-art-designer
0
FAQ

よくある質問

win31-pixel-art-designer Skillとは何ですか?

win31-pixel-art-designer はerichowens が作成した Claude Skillです。Skillは、Claudeが必要に応じて読み込む指示とリソースをまとめ、追加の指示なしで win31-pixel-art-designer に関連するタスクを実行できるようにします。

win31-pixel-art-designer をインストールするには?

このページのインストールコマンドを使用してください。win31-pixel-art-designer をプラグインとして Claude Code に追加するか、リポジトリを skills ディレクトリにクローンし、Claudeを再起動してSkillを読み込みます。

win31-pixel-art-designer はどのカテゴリに属しますか?

win31-pixel-art-designer は メタ カテゴリに属します。

win31-pixel-art-designer は無料で利用できますか?

はい。win31-pixel-art-designer は AIMCP に掲載されており、無料でインストールできます。

関連スキル

content-collections
メタ

このスキルは、Content Collections(Markdown/MDXファイルを型安全なデータコレクションに変換するTypeScriptファーストのツール)の本番環境でテストされた設定を提供します。Zodバリデーションによる型安全性を実現し、ブログ、ドキュメントサイト、コンテンツ重視のVite + Reactアプリケーション構築時にご利用ください。Viteプラグインの設定、MDXコンパイルから、デプロイ最適化、スキーマバリデーションまで、すべてを網羅しています。

スキルを見る
polymarket
メタ

このスキルは、開発者がPolymarket予測市場プラットフォームを活用したアプリケーション構築を可能にします。API統合による取引や市場データの取得に加え、WebSocketを介したリアルタイムデータストリーミングにより、ライブ取引や市場活動を監視できます。取引戦略の実装や、ライブ市場更新を処理するツールの作成にご利用ください。

スキルを見る
creating-opencode-plugins
メタ

このスキルは、開発者がコマンド、ファイル、LSP操作など25種類以上のイベントタイプにフックするOpenCodeプラグインを作成することを支援します。JavaScript/TypeScriptモジュール向けに、プラグイン構造、イベントAPI仕様、および実装パターンを提供します。カスタムイベント駆動ロジックでOpenCode AIアシスタントのライフサイクルをインターセプト、監視、または拡張する必要がある場合にご利用ください。

スキルを見る
sglang
メタ

SGLangは、高性能なLLMサービングフレームワークであり、RadixAttentionプレフィックスキャッシュを活用したJSON、正規表現、エージェントワークフロー向けの高速で構造化された生成を特長とします。特にプレフィックスが繰り返されるタスクにおいて、大幅に高速な推論を実現し、複雑な構造化出力やマルチターン対話に最適です。制約付きデコードが必要な場合や、広範なプレフィックス共有を伴うアプリケーションを構築する場合は、vLLMなどの代替案ではなくSGLangを選択してください。

スキルを見る