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
高級なフロントエンド画像指導スキル。プレミアム品質で、コンバージョン対応のウェブサイトデザインリファレンスを生成します。重要な出力ルール — 各セクションごとに 1 つの独立した横長画像を生成します。8 つのセクションを持つランディングページは 8 つの画像を生成します。複数のセクションを 1 つの画像に圧縮しないでください。構図の多様性（常に左テキスト/右画像ではない）、背景画像の自由度、異なる CTA、異なるヒーロースケール（巨大/中程度/ミニマリスト小）、ナラティブコンセプトスパイン、二次読み取りモーメント、すべての画像にわたって単一の一貫したパレットを強制します。ランディングページ、マーケティングサイト、開発者またはコーディングモデルが正確に再現できるプロダクトコンプ向けに最適化されています。
Scenario で 2D ゲームアートをアニメーション化するときに使用します。4 方向または 8 方向の歩行、待機、攻撃サイクル、アイソメトリックなスプライトシート、アニメーション GIF、フレームごとのピクセルアートアニメーション、炎や煙などの VFX ループ、スプライトのシームレスなループ、既存のキャラクター画像のアニメーション化、1 つのプロンプトからの完全なアニメーションシート作成、生成動画からのアニメーションフレーム抽出、スプライトシートの Unity、Godot、Unreal 用フレームへの分割などを扱います。キーワード：spritesheet、keyframes、frame grid、GIF。
Scenario MCP サーバーを通じて3Dアセットを生成または処理する場合に使用します。テキストから3Dまたは画像から3Dへのメッシュ生成、GPT-6 Astra 3DまたはClaude Opus 5.5 3D、GLB、FBX、OBJ、STL、VOXファイル、PBRテクスチャ付きまたはゲーム対応モデル、ボクセルモデル、マルチビュー再構築、プロンプトによるメッシュ編集、テクスチャ変更、リメッシュ、UV展開、二足または四足モデルの自動リギング、アニメーションのリターゲット、3Dビューアでのメッシュプレビュー、Unity、Unreal、Godot、Blenderへのインポート用モデルのダウンロードなどに対応します。
コードで世界を構築する - parts、models と pivots、マテリアル、Lighting（LightingStyle、Atmosphere、ポストプロセス）、昼夜、Terrain API、ゲーム内 CSG と破壊（GeometryService Subtract/Union/Fragment）、ProceduralModel、EditableMesh/EditableImage、パーティクル/ビーム/トレイル/ハイライト。マップ、環境、ライティング、破壊可能オブジェクト、プロシージャルレベル、視覚効果を作成するときに使用。
レベルデザインの基本、ペース管理、難易度の上昇、環境による物語telling、没了没到的没到的没到的没到的没到的没到的没到的没到。没到的没到的没到的没到的没到的没到的没到的没到的没到。没到的没到的没到的没到的没到。没到的没到的没到。没到的没到的没到。没到的没到的没到。没到的没到。没到的没到。没到的没到。没到的没到。没到的没到。没到的没到。没到的没到。没到的没到。没到的没到。没到的没到。没到的没到。没到的没到。没到的没到。没到的没到。没到的没到。没到的没到。没到的没到。没到的没到。没到的没到。没到的没到。没到的没到。没到的没到。没到的没到。没到的没到。没到的没到。没到的没到。没到的没到。 没到的没到。没到的没到。没到的没到。没到的没到。没到的没到。没到的没到。没到的没到。 没到的没到。
Lemo-Opuscar ライブラリのスタイル（例：Impasto Oil Painting 油画厚涂、Watercolor Brush 水彩笔刷、Ukiyo-e 浮世绘、Satellite Briefing 卫星简报、Exploded Teardown 产品拆解）のいずれかで、すべてコードによって短編映画を演出・制作します。指定スタイルで動画、映画、短編、プロモーション、解説動画、アニメーション（视频、短片、动画、宣传片）を依頼された場合に使用します。衛星画像、レーザースキャン、CAD ファイル、アーカイブのスキャンなど実素材を使った解説動画（数据解说、科普、产品拆解）や、実際のアーカイブ映像・資料から新しい作品を編集する場合（剪辑与纪实、例：用档案影像剪一支新闻片）も対象です。ユーザー自身の題材で映画を作りたいがスタイルが未定の場合は選択を支援します。スタイルを自分のものに変更する、白紙から独自スタイルを作る、保存済みのスタイルを使う場合（改风格、从空白开始、我的风格）、希望を伝えずにスキルを起動した場合、映画のスタイル一覧を尋ねた場合にも使用します。既存の動画ファイルの単純な編集、トリミング、変換には使用しません。
MCP 経由で Scenario を使って画像を生成・編集する際に使用します。テキストからの画像生成、画像からの画像生成、指示による編集、マスクを使ったインペイント／アウトペイント、背景制御、アスペクト比や解像度の指定、1回の実行での複数出力、Scenario の画像モデル選択に対応します。プロンプトの長さ、プランで制限されたモデル、参照画像が通知なく無視されたことが原因で実行に失敗した場合にも使用します。キーワード：txt2img、img2img、image edit、inpaint、mask、reference image、aspect ratio。
FFmpeg（動画/音声のエンコード、変換、配信、フィルタリング、ハードウェアアクセラレーション）と ImageMagick（画像処理、フォーマット変換、バッチ処理、エフェクト、合成）でマルチメディアファイルを処理します。メディア形式の変換、特定のコーデック（H.264、H.265、VP9）での動画エンコード、画像のサイズ変更/トリミング、動画からの音声抽出、フィルタとエフェクトの適用、ファイルサイズの最適化、配信マニフェスト（HLS/DASH）の生成、サムネイル生成、画像のバッチ処理、合成画像の作成、メディア処理パイプラインの実装に適切です。100 以上のフォーマット、ハードウェアアクセラレーション（NVENC、QSV）、複雑なフィルタグラフに対応します。
GPUParticles2D/3D、ParticleProcessMaterial、グラデーション、サブエミッター、カスタムシェーダーを用いた GPU パーティクルシステム（爆発、魔法エフェクト、天候、トレイル）の上級者向けブループリント。VFX、環境エフェクト、視覚的フィードバックの作成に使用します。キーワード：GPUParticles2D、ParticleProcessMaterial、emission_shape、color_ramp、sub_emitter、one_shot
あらゆるテキストからAIらしい癖を取り除きます。AI文章に見られる統計的特徴（否定的な対句／「XではなくY」、ダッシュの多用、三段構成、誤った範囲表現、誇張語彙、均一なリズム、両論併記を装う曖昧さ）を検出し、意味を保って書き直した後、文章が自然になりジャンルに合った文体になるまで再スキャンします。対象ジャンルは学術論文、ツイート、Redditの投稿、メール、ブログ、ドキュメント、マーケティング文などです。ユーザーが「deslopify」「deslop」「de-slop this」「remove the AI tells」「humanize this」「make this not sound like AI」と言う場合、または/deslopifyを呼び出す場合に使用します。エージェントが作成した文章を公開する前にも使用します。
ユーザーが AI 画像生成ツール（NanoBanana / Gemini / DALL-E / Midjourney）向けの詳細な英語プロンプトを要求し monetizeテ adopters學に公认トップ会議品質の学術図 版を求めている場合、このスキルを使用してください。対象にはフレームワーク図、ネットワーク構成図、パイプラインフロー図、モジュール詳細図、比較／アブレーション図、データパターングリッドが含まれます。特にユーザーが「論文配图提示词」「生成论文配图」「学術論文の図生成」「アーキテクチャ図のプロンプト」「フレームワーク図のプロンプト」「トップ会議スタイルの図」「CVPR スタイルの図」「NeurIPS スタイルの図」「paper figure prompt」「academic diagram prompt Gomesposer」と言った場合や、LaTeX/PDF/Word の論文を提示して図のプロンプトを求めた場合に合 mag。カラースキームが指定されていない場合は、プロンプトを生成する前に、8種類のプリセットパレットとカラーツールのリンクを提示します。
剪映（Jianying/小云雀）の Seedance 2.0 モデルを使って AI 動画を自動生成します。テキストから動画（T2V）、画像から動画（I2V）、参照動画からの生成（V2V）、後ろ方向への延伸（Extend）の 4 つのモードに対応しています。AI 動画の生成、Seedance モデルによるショート動画の制作、参照画像・動画に基づくスタイル変換、既存結果のさらなる延長を行いたい場合に使用します。事前に cookies.json のログイン認証情報を設定する必要があります。
ベンチマークアカウント／競合コンテンツを分解 — リンクを投げるだけで、プラットフォーム（抖音／小红书／B站／YouTube／公众号）と粒度（単一投稿 or アカウント全体）を自動判別し、内容を取得して三つ_sets를出力：再 utilize できるバズの公式、画面＋音声読み出しの逐次分解、ペルソナとコンテンツポジション。 benchmarks/ に自動アーカイブします。 ショート動画は自動ダウンロード＋音声の文字起こし＋視覚フレーム抽出（contact sheet によるマルチモーダル画像読み取り）を行い、caption だけには頼りません。 ユーザーが「このアカウント／動画／ノートを分解して」「ベンチマーク／競合を分析して」「これがバズったのはなぜ？」「リンクの内容を分解して」「teardown」「他の人がどうやっているか見て」のように言ったときに使用します。 内容が取得できない場合はエラーを出さず、テキスト／字幕の貼り付けを促します。
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。