docs: fix zh-CN parity — add 44 missing files to ja-JP

Add files present in zh-CN but missing from ja-JP:
- commands: claw, context-budget, devfleet, docs, projects, prompt-optimize, rules-distill (7 files)
- skills: regex-vs-llm-structured-text, remotion-video-creation, repo-scan, research-ops,
  returns-reverse-logistics, rules-distill, rust-patterns, rust-testing, skill-comply,
  skill-stocktake, social-graph-ranker, swift-actor-persistence, swift-concurrency-6-2,
  swift-protocol-di-testing, swiftui-patterns, team-builder, terminal-ops, token-budget-advisor,
  ui-demo, unified-notifications-ops, video-editing, videodb (+reference/*), visa-doc-translate,
  workspace-surface-audit, x-api (37 files)

Result: ja-JP now has 517 files vs zh-CN 412 files.
zh-CN parity: 0 missing files (complete parity achieved).

docs/ja-JP/skills/videodb/reference/use-cases.md

@@ -0,0 +1,142 @@
+# ユースケース
+
+VideoDBが実現する一般的なワークフローと機能。コードの詳細については [api-reference.md](api-reference.md)、[capture.md](capture.md)、[editor.md](editor.md)、[search.md](search.md) を参照。
+
+***
+
+## ビデオ検索とハイライト
+
+### ハイライトリールの作成
+
+長いビデオ（会議講演、講義、カンファレンス録画）をアップロードし、トピック別（「製品発表」「Q&Aセッション」「デモ」）に主要なモーメントを検索し、一致するクリップを共有可能なハイライトリールに自動的にアセンブルする。
+
+### 検索可能なビデオライブラリの構築
+
+ビデオをコレクションに一括アップロードし、検索のために音声コンテンツをインデックス化し、ライブラリ全体でクエリを実行する。数百時間のコンテンツから特定のトピックを即座に見つける。
+
+### 特定のクリップの抽出
+
+クエリに一致するセグメントを検索し（「予算の議論」「アクションアイテム」）、各一致するセグメントを独自のストリームURLを持つ独立したクリップとして抽出する。
+
+***
+
+## ビデオの強化
+
+### プロフェッショナルな仕上げを追加する
+
+生の素材を取得して強化する：
+
+* 音声に基づいて字幕を自動生成する
+* 特定のタイムスタンプにカスタムサムネイルを追加する
+* バックグラウンドミュージックオーバーレイ
+* 生成された画像を使用したオープニング/エンディングシーケンス
+
+### AIで強化されたコンテンツ
+
+既存のビデオと生成AIを組み合わせる：
+
+* トランスクリプトコンテンツからテキストサマリーを生成する
+* ビデオの長さに合わせたバックグラウンドミュージックを作成する
+* タイトルカードとオーバーレイ画像を生成する
+* すべての要素を磨き上げた最終出力にミックスする
+
+***
+
+## リアルタイム録画（デスクトップ/会議）
+
+### AIによる画面+オーディオ録画
+
+画面、マイク、システムオーディオを同時にキャプチャする。リアルタイムで取得：
+
+* **ライブ転写** - 音声を即座にテキストに変換
+* **オーディオサマリー** - 定期的に生成されるAIによる議論サマリー
+* **ビジュアルインデックス** - 画面アクティビティのAI説明
+
+### サマリー機能付き会議録画
+
+会議を録画して全参加者の発言をリアルタイムで転写する。主要な議論のポイント、決定事項、アクションアイテムを含む定期的なサマリーをリアルタイムで受け取る。
+
+### 画面アクティビティ追跡
+
+AIが生成した説明で画面アクティビティを追跡する：
+
+* 「ユーザーはGoogle Sheetsでスプレッドシートを閲覧しています」
+* 「ユーザーはPythonファイルを含むコードエディターに切り替えました」
+* 「画面共有付きのビデオ通話が進行中です」
+
+### セッション後の処理
+
+録画が終わると、録音は永続的なビデオとしてエクスポートされる。その後：
+
+* 検索可能なトランスクリプトを生成する
+* 録画内の特定のトピックを検索する
+* 重要なモーメントのクリップを抽出する
+* ストリームURLまたはプレーヤーリンクで共有する
+
+***
+
+## ライブストリームインテリジェンス（RTSP/RTMP）
+
+### 外部ストリームへの接続
+
+RTSPまたはRTMPソース（セキュリティカメラ、エンコーダー、ブロードキャスト）からライブビデオを取り込む。コンテンツをリアルタイムで処理してインデックス化する。
+
+### リアルタイムイベント検出
+
+ライブストリームで検出するイベントを定義する：
+
+* 「制限区域に人が入った」
+* 「交差点での交通違反」
+* 「棚に製品が見える」
+
+イベントが発生したときにWebSocketまたはWebhook経由でアラートを受け取る。
+
+### ライブストリーム検索
+
+録画されたライブストリームコンテンツ内を検索する。数時間の連続した素材から特定のモーメントを見つけてクリップを生成する。
+
+***
+
+## コンテンツモデレーションとセキュリティ
+
+### 自動化されたコンテンツレビュー
+
+AIを使用してビデオシーンをインデックス化し、問題のあるコンテンツを検索する。暴力、不適切なコンテンツ、またはポリシー違反を含むビデオにフラグを立てる。
+
+### 不適切な言葉の検出
+
+オーディオ内の不適切な言葉を検出して特定する。検出されたタイムスタンプにビープ音をオーバーレイするオプションもある。
+
+***
+
+## プラットフォーム統合
+
+### ソーシャルメディア向けフォーマット変換
+
+異なるプラットフォーム向けにビデオのフォーマットを変換する：
+
+* 縦型（9:16）：TikTok、Reels、Shorts向け
+* 正方形（1:1）：Instagramフィード向け
+* 横型（16:9）：YouTube向け
+
+### 配信のためのトランスコード
+
+異なる配信ターゲットに向けて解像度、ビットレート、品質を変更する。Web、モバイル、ブロードキャスト出力に最適化されたストリーム。
+
+### 共有可能なリンクの生成
+
+すべての操作は再生可能なストリームURLを生成する。Webプレーヤーへの埋め込み、直接共有、または既存のプラットフォームとの統合が可能。
+
+***
+
+## ワークフローのサマリー
+
+| 目標 | VideoDBのアプローチ |
+|------|------------------|
+| ビデオ内のセグメントを見つける | 音声/シーンをインデックス化 → 検索 → クリップをアセンブル |
+| ハイライトリールを作成する | 複数のトピックを検索 → タイムラインを構築 → ストリームを生成 |
+| 字幕を追加する | 音声をインデックス化 → 字幕オーバーレイを追加 |
+| 画面録画 + AI | 録画を開始 → AIパイプラインを実行 → ビデオをエクスポート |
+| ライブストリームを監視する | RTSPに接続 → シーンをインデックス化 → アラートを作成 |
+| ソーシャルメディア向けにフォーマット変換 | ターゲットのアスペクト比にリフレーム |
+| クリップをマージする | 複数のアセットでタイムラインを構築 → ストリームを生成 |