クラウデット：クローディアがバッジフィードのニュース記事のような調子で喋るのをやめさせて
## Japanese Translation:
過剰に冗長な AI の回答に対する主な解決策は、`/debuzz` という新しいスキルです。このスキルは、Claude から長い説明を簡潔で平易な英語へと翻訳します。本ツールは、モデルが不必要な演説的な言語を用いたり、単純なコードの変更について誇張して説明したりするという一般的な問題を直接対象としています。その明確さは、Claude の生粋の出力を Gemini CLI を経てルーティングし、余計な詳細を削ぎ取る特定のスタイル指示を適用しつつ、最終結果を文字通りに印刷することで実現されています。認証問題などによる翻訳の失敗に対応する堅牢なエラー処理システムにより、混乱させるような再構築された冗長な回答ではなく、実際のエラーメッセージがユーザーに表示されます。
このスキルを使用するには、開発者は Claude Code をインストールし、Gemini CLI が環境変数または npm セットアップを通じて認証されていることを確認する必要があります。このプロジェクトは GitHub にホストされており、開かれた MIT ライセンスの下でリリースされています。「colleague」モード（技術エンジニア向け）や「director」モード（高レベルの要約向け）などの異なるモードを提供します。インストールは簡単です：ユーザーがリポジトリをクローンし、スキルフォルダをローカルの設定ディレクトリに移動させるだけです。この実用的なアプローチにより、チームは情報精度を損なうことなく、基盤モデルの複雑な再トレーニングを必要とせず、より直接的なコミュニケーションスタイルを採用できるようになります。
## Text to translate:
The original summary is clear and comprehensive, so no rewrite is necessary. Below is the repeated original for your records:
## Summary:
The primary solution to combating overly verbose AI responses is a new skill called `/debuzz`, which translates lengthy explanations from Claude into concise, plain English. This tool directly targets the common issue of models using unnecessary theatrical language or over-explaining simple code changes with flair. It achieves this clarity by routing Claude's raw output through the Gemini CLI, applying specific style instructions to strip away excess detail while printing the final result verbatim. A robust error handling system ensures that if the translation fails due to authentication issues, users see the actual error message instead of receiving a confusing, rewritten verbose response.
To use this skill, developers must install Claude Code and ensure their Gemini CLI is authenticated, either via environment variables or npm setup. The project, released under an open MIT license and hosted on GitHub, offers distinct modes like "colleague" for technical engineers and "director" for high-level executive summaries. Installation is straightforward: users simply clone the repository and move the skill folder into their local configuration directory. This practical approach empowers teams to adopt more direct communication styles without sacrificing information accuracy or requiring complex retraining of base models.
