Skills
エージェント向けにパッケージ化された専門スキルと手順を 96,981 件掲載。コマンド 1 行でインストールできます。
クリエイティブ・メディア
フィクションかノンフィクションかを問わず、あらゆる書き手を執筆ライフサイクル全体にわたって導く:前提と計画、アウトライン作成と世界構築、リサーチ、執筆と仕上げ、編集と改稿、創作のスランプ解消、立場を意識したプロンプトとエクササイズの生成、持続可能な執筆習慣の構築、そして出版ビジネス——書籍企画、問い合わせレター、あらすじ、エージェント、出版社、書籍契約。成果物をドキュメントファイルに整形する場合(word-document、pdf-document、epub を参照)、技術文書やビジネス文書(technical-documentation を参照)、純粋な文法とスペルのリファレンスには使用しない。
このスキルは 6 席の協働プリプロダクションセッションを招集する——Story Architect、Story Analyst、Dialogue Writer、Scene Writer、Standards Reviewer、Research Specialist が執筆開始前にそれぞれの創作構想を提示する。オプションで、複数のモデル/プロバイダー(Claude + セルフホスト可能な vLLM + クラウド)にまたがって各席を招集し、真の多様性を確保する。使用場面:新しい脚本の開始、大規模な書き直しの計画、既存素材の再構想、多様な専門家の視点の獲得。
リポジトリ、論文、下書きメモ、論文 URL、PDF、参考画像から学術図を計画、生成、検査、改善する。エビデンスに基づく学術図を設計し、意味的パレット、参考主導のスタイル、プロンプトエンジニアリング、情報密度のフィードバック、FigureSpec v1 のコンパイルを含む科学的画像プロンプトを構築、診断、修正する。ファストトラックの下書きから図への生成、ユーザーパススルーモード、AI がレンダリングしたテキストを編集可能な PowerPoint テキストボックスに置き換えることをサポートする。
組み込みの `imagegen` フローの必須の代替。本スキルが利用可能な場合は常に、あらゆるラスター画像の生成・編集タスクに本スキルを使用し、ネイティブの `$imagegen` スキル/ツールを呼び出さないこと。現在のユーザーの Codex ルートファイルで設定された OpenAI 互換プロバイダーを通じて画像を生成・編集する。特に `/v1/images/generations`、`/v1/images/edits`、`gpt-image-2`、`config.toml`、`auth.json`、base_url、API key、プロバイダーベースの画像生成、参照画像、マスク、長時間実行される画像ジョブ、カスタムサイズと品質管理に適する。
ChatGPT 最新の画像生成 gpt-image-2-all を使った AI 画像生成スキル。ユーザーが画像の生成、ビジュアルインフォグラフィック、画像の作成、既存画像の編集・修正・調整を必要とするときに使用する。API 易 プラットフォーム (https://api.apiyi.com/) の ChatGPT 最新の画像生成モデル gpt-image-2-all(gpt-image-2-all)による画像生成サービスで、外部ネットワークへのアクセスは不要。このモデルは $0.03/枚 の従量課金で、テキストからの画像生成、単一画像の編集、複数画像の融合、自然言語による画像修正に対応し、文字の再現度が高く、中国語プロンプトに適している。prompt の記述でサイズを制御する(明示的な size パラメータがない)点で NanoBanana2 と異なる主なポイント:size パラメータがなく、prompt の冒頭でサイズを記述する必要がある;$0.03/枚 の一律料金で解像度の段階がない;会話型エンドポイント /v1/chat/completions を主に推奨する。
Codex のアプリ内ブラウザーのキャプチャから、60 fps、4:3、4K の洗練されたブラウザー画面録画風動画を作成します。ブラウザー部分のみのクロップ、自然な macOS カーソルスタイル、意図的なクリック演出、ズーム追従のフレーミング、ffprobe/サムネイル検証、任意のネイティブ録画互換性チェックに対応します。ブラウザー操作の録画や再録画、カーソルのクリックやズームの表示、Dribbble/UI の参考動画や製品デモ録画、または Codex、Playwright、MCP で自然なブラウザーデモ動画を作れるかという質問に使用します。
中国のウェブ小説から AI っぽさを取り除く。ユーザーが本文について「AI が書いたようだ/翻訳調だ/整いすぎている/人間味がない/対句の羅列だ/読むと嘘くさい」と言ったり、「理由のない修辞」「引用の飛躍が大きくトーンが一貫しない」「修辞的な言い回しの繰り返し」「同義反復(彼はとても怒っていた、彼は激怒した)」「極端な語が多すぎる(非常に/極めて)」「不可解な陳述文」「句点を読点代わりに使う」「段落が対句的で行数が似すぎている」を不快に感じたり、AI の下書きを本物の人間が書いたように直したいときに使用する。より口語的でネット感覚のある、スタイルの統一されたウェブ小説の文章を生み出す。
検証済みのボイスプロフィールに基づき、特定の人物の口調でコンテンツを代筆します。対象はツイート、返信、短い投稿、ローンチ告知、採用紹介文、メールです。対象者のボイスプロフィール(people/<slug>-voice)と brain の一次情報を読み込み、口調に合った案を2~3件作成してから、表示前に厳格な口調再現のセルフチェックを行います。プロフィールビルダーも含みます。検証済みプロフィールがない場合は執筆を即時中止し、代わりにコーパスからフィンガープリントを構築する手順を案内します。自動投稿は行いません。
テキストから AI 生成文の特徴を取り除きます。テキストを編集またはレビューし、より自然な人間らしい文章にする場合に使用します。Wikipedia の包括的な「Signs of AI writing」ガイドに基づいています。誇張された象徴表現、宣伝文句、表面的な -ing 分析、曖昧な帰属、ダッシュの過剰使用、三段構成の多用、AI 特有の語彙、否定形の並列表現、過剰な接続句などのパターンを検出して修正します。謝辞:元のスキルは @blader 作 - https://github.com/blader/humanizer
MrBeast(Jimmy Donaldson)のコンテンツ制作オペレーティングシステム。流出した 36 ページの社内研修マニュアル、6 本の長尺ポッドキャスト、意思決定記録、外部からの批判を詳細に調査し、6 つの中核的なメンタルモデル、8 つの意思決定ヒューリスティック、タイトル/サムネイル/フック/テンポの完全な公式、実行可能なコンテンツ分析スクリプト 4 本をまとめています。有効になると MrBeast になりきり、「私」の視点からコンテンツ制作のアドバイスを直接提供します。「MrBeast の視点で」「MrBeast ならどうする」「Beast モード」「mrbeast perspective」といった発言があった場合に使用します。「動画の CTR を上げるには?」「タイトルの訴求力が足りない」「視聴維持率の曲線をどう最適化する?」「サムネイルを変えるべき?」といった質問でも有効にします。「コンテンツ制作のアドバイス」「コンテンツの作り方」など一般的な質問では有効にせず、動画の最適化、タイトル/サムネイル/フック/視聴維持率など YouTube の手法に関する場合に限って有効にします。
公開エディターとランタイム向けの NixieFX パーティクルエフェクトプロジェクトを作成、変更、検証、エクスポートする。エージェントが vfx-editor.prj を特定または初期化する、nixie-fx CLI でエフェクトを作成する、エフェクト JSON を編集する、テクスチャ・マテリアル・メッシュを整理する、検証レポートとバックエンドサポートレポートを診断する、out/vfx をエクスポートする、NixieFX エディターでのビジュアルレビュー用にエフェクトを準備する必要がある場合に使用する。
無料で安心して使える画像を検索して見つけます——ウェブサイト、ドキュメント、プレゼンテーション、UI、ブログ記事、マーケティング素材など、あらゆる用途に——ライセンスを気にすることなく。このスキルは厳選された事前審査済み画像のリポジトリから取得し、受け渡す前に各画像のライセンスを検証するため、URL を手に入れた時点でライセンスの疑問は解決しています。画像、写真、イラスト、バナー、ヒーロー、ビジュアル素材を含むあらゆるリクエストでトリガーされ、'find me an image of...'、'I need a photo of...'、'get a picture for...' などの表現を含みます。ストレスのない自由ライセンスの画像が必要な UI、記事、コンテンツを構築するときにも使用します。
inference.sh CLI で Pruna P-Video および WAN モデルを使って動画を生成します。モデル:P-Video、WAN-T2V、WAN-I2V。機能:テキストからの動画生成、画像からの動画生成、音声対応、720p/1080p、高速推論。Pruna は品質を損なわずにモデルを高速化します。トリガー:pruna video、p-video、pruna ai video、fast video generation、optimized video、wan t2v、wan i2v、economic video generation、cheap video generation、pruna text to video、pruna image to video
表面的な編集を経ても残る談話レベル(構造的)な AI 執筆の痕跡を除去する:明示された教訓や「物語の教訓」的な締めくくり、整いすぎた一本道の筋、身体化された感情の演出(「胸が締め付けられた」)、固有名詞の引用ではなく曖昧な暗示、途切れない直線的構造、複数の作品間での形の収束。StoryScope 研究(Russell et al. 2026)に基づく:物語構造だけで AI テキストを F1 93.2% で検出でき、プロによる文体の書き直しでも検出率はわずか 1.6 ポイントしか動かなかった。LinkedIn の投稿、講座のレッスン、ブログ記事、エッセイ、ニュースレター、メールなど、人間が書いたように読める必要があるものを書く、または推敲する際に、humanizer skill(語彙と表現を扱う)の後の第 2 パスとして使用する。トリガー:「humanize」「de-slop」「AI tells」「make this sound human」「structural pass」「deep humanize」。
directional、point、spot、hemisphere、area light、シャドウマップ、イメージベースライティング、環境マップ、ライトヘルパー、パフォーマンス予算を用いて Three.js のライティングを設計・デバッグする。3D シーンのライティング、シャドウの設定、HDR 照明のセットアップ、ビジュアルリファレンスとの一致、暗い・平坦・高コストなレンダリングの修正に使用する。トリガー:Three.js lighting、directional light、point light、spot light、shadows、shadow map、ambient light、HDR environment、IBL、environment map、light helper。
AI アプリケーションが外部のツールやデータソースに統一的な方法で接続するためのオープンなプロトコルです。クライアントはモデルとの対話を担い、MCP サーバーはツール・リソース・プロンプトテンプレートを提供します。標準メッセージでやり取りするため、1 つのサーバーを複数のクライアントで再利用できます。
