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 97,222 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
一次資料に基づくテレビシリーズ脚本の事例集（剧集案例库）。Sorkin による『The West Wing』全6作の脚本（幕ごとのページ表、幕末の8つの型）、Chase による『The Sopranos』5作の脚本（35ビートの A/B/C/D の定石、パイロットが説明しないこと）、Fellowes が注釈を付けた『Downton Abbey』シーズン2（19のストーリーライン、419の脚注）、Waller-Bridge の『Fleabag Scriptures』（全6話の30分ドラマのテンプレート）、Calvisi の分刻みパイロット・ビートシート8本（『Breaking Bad』『Mad Men』『Game of Thrones』など）、Landau による47シリーズの構成付録、Miller による『Hannibal』と HTGAWM の分析、Goldberg と Rabkin のビートシート、Sakamoto Yuji の『花束みたいな恋をした』（映画）および Noh Hee-kyung の『The Most Beautiful Goodbye』を収録。エピソードやパイロットの構成例、参考にできる実際の幕の長さ・シーン数・ストーリーライン表が必要な場合、多重構成のアンサンブル回を分析する場合、ワンシチュエーション回や最終回を設計する場合、恋愛ドラマや家族ドラマを書く場合、または「某一集是怎么写的 / 这部剧的结构表」と尋ねる場合に使用します。
ユーザーのトピック、素材、論文、レポート、ノート、データセット、既存のスライド、スタイル参照から、画像モデル駆動の PPT デッキを構築する。ユーザーが PowerPoint デッキの作成、再設計、パッケージ化、QA を求める場合に使用し、すべてのスライドはまず高品質なフルスライド画像として生成し、マニフェスト、プレビュー、証拠に基づく QA を備えた PPTX にパッケージ化する。レイヤー化された編集可能な再構築は任意で、明示的に要求された場合にのみ使用する。これは汎用的なデッキ構築の入口である。学術/研究 PPT ワークフロー、プロンプト/メソッド診療、科学従事者向けコース/動画ラッパー、反復的な Chronicle 研究/スクリプトループという具体的な要求の場合にのみ、より狭いスキルを優先する。
RunComfyでWan 2.7（Wan-AIのフラッグシップモーションモデル）を使ってテキストから動画を生成します。Wan 2.7の強み（複数参照による条件付け、`audio_url` による音声駆動のリップシンク、より滑らかなトランジション、プロンプト拡張）、長さ／解像度／アスペクト比のスキーマ、HappyHorse 1.0／Seedance 2.0／Kling／LTX 2に切り替えるタイミングを説明します。ローカルのRunComfy CLI経由で `runcomfy run wan-ai/wan-2-7/text-to-video` を呼び出します。「wan」「wan 2.7」「wan-2-7」「wan video」などの語句や、このモデルでの動画生成を明示的に求める指示で起動します
エンドツーエンドのウェブトゥーン制作ハーネスを実行する — 27 エージェント / 4 フェーズの Claude Code エージェントチームが、単一エピソードをトレンド調査から完成した縦スクロールビューアまで導く。ユーザーがウェブトゥーンのエピソードを制作したいときに使用する：人気ウェブトゥーンのトレンドを調査し、会話が多く緊張感の高い、毎話どんでん返しのあるシナリオを書き、まずキャラクター設定資料をレンダリングし、codex-image で 1 話あたり 50 枚以上のコマをレンダリングして画像内に吹き出し（韓国語の会話）を焼き込み、生成—検証ループを回し、縦スクロールビューアを組み立てる。トリガー：webtoon harness、make a webtoon、produce a webtoon episode、webtoon scenario to image、next episode、redraw panel、stronger twist、webtoon trend research。トレンド調査フェーズの Web データ収集は `scrapling` スキルを経由する。純粋なウェブトゥーンの推薦・批評は直接回答する。
テキスト、画像、スクリプトなど任意の入力から Pexo で AI 動画を生成する。各ショットを 10 以上のモデル（Seedance、Kling、Veo、Sora など）の中から最適なものに自動ルーティングし、プロンプトを作成し、すべてのショットを生成し、音楽と字幕付きの完成動画を返す。あらゆる AI 動画生成リクエストに使用：「ai video generation」「generate a video with ai」「ai video generator」「make an ai video」。既存の動画の編集には使用しない。
AudioShake のクラウド音源分離サービス（developer.audioshake.ai）を操作して、録音をステムに分割する。音楽からボーカル、ドラム、ベース、ギター、ピアノ、キーボード、弦楽器、管楽器を分離する、映画・テレビのポストプロダクション、ローカライズ、吹き替えのためにダイアログ／音楽／効果音（DME）を分離する、ミックス録音を話者ごとに 1 つのステムに分割する、歌詞の文字起こしや単語レベルのアラインメント、音楽の検出／識別、音声のノイズ除去／残響除去といったタスクで使用する。Tasks API のジョブライフサイクル（アセット、ターゲット、フォーマット、ポーリングと webhook の比較、クレジット、制限）、制作に実際に必要なステムターゲットの選び方、分離後のステムのブリード／アーティファクト／トランジェントの滲み／位相問題の確認と修正、著作権保護された第三者録音の分離に伴う権利と同意の問題、Demucs のようなローカルのオープンモデルのほうが API より適切なケースの判断境界を扱う。新しい音声の生成や合成、ミックス、マスタリングには使用しない。
JavaScript だけで短い手描き 2D アニメーションを制作する——storybook / テクスチャ付きエディトリアル風イラスト（紙の質感、ハッチング、青い作図ガイド、光沢のある昆虫キャラクター、巣の断面図）や筆墨 + 水彩の解説アニメーションを、node canvas と ffmpeg でフレーム精度で正確にレンダリングし、合成音を付ける。"bikin animasi"、"animate this story"、"hand-drawn animation"、"storybook animation"、"JS animation"、"line drawing animation"、"animasi semut"、子ども向けの物語や科学解説アニメーションに使用する。UI のマイクロインタラクション、スライド資料、トーキングヘッドの動画編集には使用しない。
RunComfy 上の Codex Pet ジェネレーター。1 枚の参照画像から Codex 互換の Codex Pet spritesheet.webp と pet.json を作成し、`${CODEX_HOME:-$HOME/.codex}/pets/<name>/` に配置すると、Codex が組み込みの 8 種と並ぶカスタム Codex Pet として読み込みます。このスキルは Codex が要求する正確な Codex Pet アトラス（1536x1872 PNG/WebP、8 列 x 9 行、192x208 セル、9 種のアニメーション状態——idle、running-right、running-left、waving、jumping、failed、waiting、running、review）を生成します。ローカルの RunComfy CLI から OpenAI GPT Image 2 edit を 1 回だけ `runcomfy run openai/gpt-image-2/edit` として呼び出して標準的な Codex Pet のポーズを生成し、その後 ImageMagick の微細変換で 9 行すべてのアニメーションをプログラムで組み立てます。Codex Pro と `$imagegen` は不要で、OPENAI_API_KEY も不要。必要なのは RUNCOMFY_TOKEN のみです。「codex pet」「create codex pet」「make codex pet」「hatch codex pet」「/hatch image」「desktop pet codex」「codex pets」「spritesheet.webp」、または OpenAI Codex 用のカスタムペット作成を明示的に依頼した場合に起動します。
ローカルの RunComfy コマンドラインから `runcomfy run elevenlabs/elevenlabs/music-generation` を呼び出し、RunComfy 上で ElevenLabs Music を使ってフルソングやインストゥルメンタル曲を生成します。ElevenLabs Music は、スタイルの説明と構造化された歌詞から、スタジオ品質の 44.1 kHz ステレオ音声を生成します。長さは 5 秒から 5 分で、セクション単位の制御（Intro / Verse / Chorus / Bridge）、多言語ボーカル、商用利用に適した出力に対応します。バッキングトラック、フルボーカル曲、ジングル、ポッドキャストのイントロ、ゲーム用ループ、インストゥルメンタルのベッドを生成できます。「音楽を生成」「曲を作って」「AI 音楽」「BGM」「インストゥルメンタルトラック」「ElevenLabs Music」「サウンドトラック」「ジングル」「テーマ曲」「ロイヤリティフリー音楽」「作曲」、またはテキストの説明から音楽や曲を生成する明示的な依頼で起動します。
framefields で WebGPU ポストプロセスシェーダー、ピクセルアート、ASCII、VHS、コミック、水彩、リソグラフ、ホログラフィックなどのスタイル（依頼に適したスタイルの選択を含む）、シネマティックなカラーグレーディング、トーンマッピング、プロシージャル VFX、オンデバイスビジョン（オブジェクトトラッキング、インスタンスセグメンテーション、ポーズ、人物マット）を適用、設定、調整します。framefields のコンポジションで、ぼかし、グレイン、LUT、リライティング、カーブ、グリーンスクリーンのカラーキー、被写体の切り抜き、トラッキング駆動のエフェクトを追加する際に使用します。
機能のウォークスルー録画を、製品内部に埋め込むための短い無音対応クリップに変える。tooltip、オンボーディングチェックリストのステップ、ヘルプウィジェットの動画向けであり、単体で共有する動画ではない。ウィジェットが隣接する単一の機能にトリミングし、無音でも要点が伝わるよう画面上のテキストを追加し、埋め込み先が必要とする場合はコンパクトなアスペクト比に再構成する。書き出されたクリップは Clueso が生成し、それをガイダンスツールに埋め込むのはユーザー自身の手順となる。ユーザーが「この機能のアプリ内ガイダンスクリップを作って」「このウォークスルーを埋め込み可能な tooltip 動画にして」「短い製品内ヘルプクリップを作って」「オンボーディングチェックリストウィジェット用の無音クリップが必要」と言ったときに使用する。
AI っぽさを消すリライトアシスタント。ユーザーが「去 AI 味」「帮我改得不像 AI」「这段太 AI 了」「humanize」「降 AI 率」「改得像真人写的」「去机器味」「文案太生硬了」「读起来像 AI 写的」と言ったときにトリガーする。ユーザーが「帮我改稿」「润色一下」と言い、文脈からテキストに AI 生成の痕跡があることが示唆される場合にも適用する。テキスト内の AI 的な文章の痕跡を 1 文ずつスキャンし、6 ステップのプロセスで人間らしい文体に書き換え、対照レポートと書き換え後の全文を出力する。
Remotion を使ってコードでショーリール級のプロダクトフィルム（ランディングページのループ、ローンチ動画、プロモ、デモリール、SNS 向けカット）を制作する。プロダクト自身のデザインシステム、コンポーネント、トーンに基づく。アプリ、SaaS、コードベース向けのプロダクト動画、ランディング動画、プロモ、ローンチフィルム、解説動画、「モーションデザイン動画」を求められたときに使用する。含める内容を確認したうえで、デザインの探索、ストーリー、音楽同期、トランジション、レビューループ、検証済みの最終レンダリングまでを扱う。
Higgsfield 上の Seedance 2.0 向けに、ビフォーアフターの変身動画プロンプトを生成する。変身の公開、グローアップ、メイクオーバー、リノベーションの公開、フィットネスの変化、デザインのビフォーアフター、ビジネス成長のビジュアル、その他劇的な変化を見せるあらゆるコンテンツに使用する。トリガー：before after、transformation、reveal、glow up、makeover、renovation、redesign、progress、results。
制約を戦略的に課すことで制限を創造の燃料に変え、斬新な思考を促し、習慣的なパターンを打ち破り、予想外の解決策を引き出す。リソース制約（予算／時間／ツール）、フォーマット制約（長さ／媒体）、ルールベースの制約、視点の制約を扱う。ブレインストーミングが行き詰まったりありきたりなアイデアしか出ない場合、限られたリソースで作業する場合、特定の制限下で設計する場合、またはユーザーが「枠にとらわれずに考えて」「行き詰まった」「また同じアイデア」「厳しい制約」「予算／時間が限られている」に言及した場合に使用する。
Fish Audio で音声を生成し声をクローンする——ホスト型 TTS API（S2.1-Pro / S2-Pro / S1 のモデルラインナップ、REST + WebSocket ストリーミング、インスタントおよび永続的なボイスクローニング）と、セルフホスト可能なオープンウェイトの OpenAudio S1-mini / Fish-Speech モデル。エージェントが Fish Audio を通じてナレーションや対話を生成する、Fish Audio のホスト型モデルとオープンウェイトのどちらを選ぶかを判断する、参照音声から声をクローンする、感情／トーン／特殊マーカーを記述して表現豊かに読み上げる、UTF-8 バイト数からコストを見積もる、音声エージェント向けにリアルタイムストリーミングを組み込む、セルフホストが API より優れるか判断する、Fish Audio の TTS 出力を本番向けにレビューする場合にこのスキルを使用する。別のプロバイダーを選ぶためには使用しない——Fish Audio を専門に扱う。
Gemini Developer API または Gemini Enterprise Agent Platform を通じて、Google の Gemini Omni Flash で短い動画を生成・参照・会話形式で編集する。タスクで特に Gemini Omni の動画、マルチモーダル参照の役割、時間指定プロンプト、音声対応の生成、Interactions API の状態、または Veo、Nano Banana、コンシューマー向け Gemini、ゲートウェイルートとの正確な比較が必要なときに使う。
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。