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
ユーザーが「スクリプトを生成」「動画を書く」「長文を書く」「ショート動画のスクリプトを生成」「今回の内容を書いて」と言った場合にこの skill を使用する。実践者による対等な対話スタイル（真正性 9/10、行動性 9/10）に基づき、まずコンテンツの事前チェック（目標 + 認知ギャップ）を行い、次に完全なスクリプト（画面注釈付き）を生成して標準の md 形式で保存し、最後に li-opening または li-cover にルーティングする。トリガーすべきでない：冒頭の最適化のみ（li-opening を使用）、カバーの生成のみ（li-cover を使用）、テーマ分析（li-topic を使用）。Use when the user wants to "generate script", "write video", "write article", "write long-form content", or needs a full video script or article in the practitioner equal-dialogue style.
キネティックタイポグラフィ、ロゴアニメーション、スタイル化されたモーションデザインのスキル。**トリガー条件：** - ユーザーがテキストアニメーションやキネティックタイポグラフィを求める - ロゴの露出やタイトルシーケンスを含む依頼 - 教育よりも視覚的インパクトを重視する内容 - ユーザーが「title」「intro」「logo」「text animation」「kinetic」に言及する **機能：** - 動的なテキストエフェクトを伴うキネティックタイポグラフィ - ロゴの露出とブランドアニメーション - パーティクルエフェクトと視覚的な装飾 - モダンなモーションデザインパターン - 注意を引くタイトルシーケンス
Three.js 上に構築され、@needle-tools/engine コンポーネントシステムを使用する Web ベースの 3D プロジェクト向けに Needle Engine のコンテキストを提供する。ユーザーが Needle Engine コンポーネント、Unity や Blender からエクスポートした GLB ファイル、needlePlugins を含む Vite 設定、Behaviour を継承する TypeScript クラス、または @needle-tools/engine のインポートを含むものに取り組むときはいつでもこのスキルを使用する。ユーザーが「needle engine」「needle tools」、シリアライズ可能なデコレータ（@serializable、@syncField、@registerType）、<needle-engine> Web コンポーネント、Three.js 上でコンポーネントシステムを用いた 3D Web アプリ、Web コンテキストで GLB から読み込んだ 3D シーンに言及したときもトリガーする——たとえユーザーがエンジン名を明示しなくても。ユーザーが Needle Engine に言及せずにバグやエラーの報告だけを行っている場合でもトリガーする——package.json やインポートに @needle-tools/engine があるか確認する。プロジェクトが Needle Engine を使用している場合は、常にこのスキルを読み込む。
即梦 Seedance 2.5 向けに、制作にそのまま使えるプロンプト、ショットプラン、絵コンテ、動画の延長、動画編集を設計する。Seedance/即梦 の AI 動画制作に使用し、テキストから動画、画像から動画、先頭／最後のフレーム、マルチモーダル参照、4〜30 秒の生成、30〜180 秒の超長尺動画、動画の延長、スマート／高度な編集、部分的な置換や削除、視点の変更、BGM 分離、音声と多言語の台詞、複数キャラクターの紐付け、クリエイティブ転移、グリーンスクリーン合成、白モデルのレンダリング、シームレスなトランジション、多分割の絵コンテ、 cinematography、短編映画、広告、MV、ゲーム PV、AI漫剧、分镜、运镜、视频提示词、视频脚本、视频延长、视频编辑、白模、绿幕、多宫格分镜 を扱う。
分析済み動画の演出・編集を計画し、タイムスタンプ付きの中国語ナレーションを作成して検証します。既存の短編動画の宣伝タイトル、画面テキストの修正、外部コピーの反映にも対応します。通常の計画では work_dir の agent_narration_brief.md と vlm_analysis.json を入力します。コピー修正では、現在の編集プロジェクトと内容の根拠を入力します。計画の出力は recap_story_plan.json、visual_audio_board.json、任意の style_card.json、cut モードで必要な clip_plan.json、および検証済み narration.json です。宣伝コピーのみのタスクでは、提案を提出するか、既存のパッケージ計画に反映します。外部送信に関する注意：インターネットに接続するのは提案型レビューの review.py のみです。ナレーション原稿全文、理解の根拠、計画ファイルのテキスト抜粋を MiMo chat インターフェース（MIMO_API_KEY / MIMO_API_URL）に送信します（動画、画像、音声は送信しません）。単独で使用する場合は明示的に実行したときのみ動作し、エンドツーエンドのオーケストレーションでは既定でTTS前に1回実行します。--no-review-narration / REVIEW_NARRATION=0 で無効にできます（厳格レビューが有効な場合を除く）。validate.py と lint はローカルでのみ実行します。トリガー：ナレーション、ナレーション作成、動画のナレーション、宣伝タイトル、画面テキスト修正、コピー反映、narration script、原稿作成、ナレーションコピー、編集案、演出案。
動画を構造化された理解インデックスに分析します。シーン検出、ASR文字起こし、シーンごとのVLM観察、無音区間、統合タイムライン、執筆用ブリーフを作成します。動画の理解、インデックス化、要約、および後続の制作前の分析段階として使用します。動画ファイルを入力し、scenes.json、asr_result.json、vlm_analysis.json、silence_periods.json、timeline_fusion.json、agent_narration_brief.md を出力します。トリガー：動画理解、動画分析、動画インデックス、video understanding、analyze video、動画を理解する。
UGC 動画のための唯一のツール。`script`（長さ不問）を渡し、任意で `person` の説明、`image`（写真）、`character`（保存済みの char_… または sheet URL）を指定すると、完成した縦型動画を返す。短いスクリプト → 1 クリップ、長いモノローグ → フルのマルチテイク（トリミングされない）、`broll_url` を渡す → ナレーション付き b-roll オーバーレイ。キャプションはオプトイン — 生成前にユーザーに必要かどうか（どのスタイルかも）を確認し、同意した場合のみ `captions:true` を設定する。サブツールを自分で選ぶことはない。
英語および他 6 言語での 5 パスの書き換えワークフローにより AI 生成テキストを人間らしくします。オプションの保存済み設定と、執筆サンプルからの文体マッチングも可能です。Slop or Not なしでも動作します。Slop or Not Pro に接続できる場合は、オンデバイスの AI 検出スコアリング（英語のみ）、ネイティブ言語の可読性チェック、Text Cleanup、クリーンアップ統計を追加します。ユーザーが /agentic-humanizer を呼び出すか、テキストの人間化を求めたときに使用します。
高速な comfyui-skill CLI を通じて登録済みの ComfyUI ワークフローを実行し、公式のローカル Comfy MCP を使用してライブのテンプレート、ノード、モデル、検証、オーケストレーション機能を利用する。**次の場合にこのスキルを使用する：**（1）ユーザーが「画像を生成」「絵を描いて」または「ComfyUI ワークフローを実行して」と要求した場合。（2）ユーザーが画像生成に特定のスタイル、キャラクター、シーンの要件を持っている場合。（3）ユーザーが保存済みの ComfyUI ワークフローを後で再利用するためにインポート、登録、同期、または設定するよう求めた場合。
コマンド1つですべてを設定し、リール制作全体を最初から最後まで実行します。Claudeが実証済みのバズ形式を選び、フレームごとに分析し、ユーザーの語り口でオリジナルのフックと台本を書き、完成版リール（画面上のテキスト、各ビートのシーン、ナレーション／音楽／字幕／アニメーション）を作成します。キャプションとハッシュタグを書き、コメントからDMへのリード獲得ループを構築し、これを1日3回繰り返します。他のスキルを順番に実行するオーケストレーターです。「コンテンツファクトリーを実行して」「リールを作って」「コンテンツシステム全体を設定して」「このリールはどう作るの？」「全部やって」「コンテンツマシンを作って」「毎日投稿して」などと依頼された場合に使用します。
本スキルは、成長志向の記事、動画、ニュースレター、ソーシャルコンテンツの作業に必ず使用すること。内容分析、アイデア出し、リライト、パッケージング、制作、転用、再現可能な編集ワークフローを含む。幫影片想標題、拆解成功內容、規劃內容主題、把文章改成社群貼文、設計內容生產流程 といった自然言語のリクエストで必ずトリガーすること。ユーザーがスキル名を挙げたり、成長と明示的に言う必要はない。コンテンツのリーチ、リテンション、エンゲージメント、コンバージョンの向上が求められる文脈では使用すべきである。URL、メモ、一般的な校正のみを含み、コンテンツ成長の目的がないという理由だけでトリガーしてはならない。ソース主導とブリーフ主導の作業をサポートする。
カットやテンポ、JカットとLカット、ジャンプカット、Bロール、フックと視聴維持率、字幕、画面上のテキストやグラフィック、ズームやパンチイン、LUFS単位の音声レベル、音楽のダッキング、効果音、基本的なカラー調整、サムネイル、タイトル、チャプター、ライセンスについて、出典に基づく数値を交えて編集者の視点で提案します。YouTube、Shorts、Reels、TikTok向け動画の企画、台本作成、編集、レビュー、公開に使用できます。トーク動画、Vlog、ポッドキャストやインタビュー、画面チュートリアル、解説動画、長尺動画からの縦型クリップのほか、ロイヤリティフリーの効果音、音楽、アニメーショングラフィック、再現するミームを探す場合にも使えます。あらゆるツール（Premiere Pro、DaVinci Resolve、Final Cut Pro、CapCut、ffmpeg、Remotion、HyperFrames）に対応します。動画タイプ別のレシピ、レビュー用チェックリスト、CC0サウンドライブラリ、HyperFrames用CC0グラフィックキット、Content IDリスクを記載したミーム資料、ナレーション付き画面チュートリアル用の検証済みテンプレートを収録しています。
fal.ai の最適化システムの全体像。次の場合に積極的に有効化する：(1) キューと run のパフォーマンス、(2) 並列リクエストのバッチ処理、(3) リアルタイム UI 向けのストリーミング、(4) インタラクティブアプリ向けの WebSocket、(5) モデルのコスト比較、(6) 画像サイズの最適化、(7) 推論ステップの調整、(8) Webhook とポーリング、(9) seed による結果のキャッシュ、(10) サーバーレスのスケーリング設定。提供：並列パターン、コスト戦略、キャッシュ例、モニタリング設定。最適なパフォーマンスとコスト効率の高い利用を保証する。
RunComfyで画像を編集します。このスキルは、ユーザーの意図に合った編集モデルをRunComfyカタログから選ぶスマートルーターです。Nano Banana Edit（デフォルトでIDを保持し、最大20枚を一括処理）、OpenAI GPT Image 2 Edit（画像内テキストの多言語書き換え、複数の参照画像による合成、レイアウトの精密な調整）、Flux Kontext Pro（単一参照画像による高忠実度の局所編集）、Z-Image Turbo Inpaint（マスクを使った精密な領域編集）から選択します。各モデルのドキュメントに記載されたプロンプトパターンをまとめ、誤ったモデルで試行を重ねずに、より優れた編集結果を得られるようにします。ローカルのRunComfy CLI経由で `runcomfy run <vendor>/<model>/edit` を呼び出します。「image edit」「edit image」「image-to-image」「i2i」「swap background」「remove object」「rewrite headline」などの語句や、画像1枚または複数枚の編集を明示的に求める指示で起動します
Lanshu のアニメーション GIF スタイルで、プレミアムな手描きのアーキテクチャ図とプロセス図を作成。編集可能な .excalidraw ファイル、静的 PNG プレビュー、流れのハイライトが動く本格的なアニメーション GIF を含む。ユーザーが 岚叔动态架构图、Excalidraw 風の図、DailyDoseOfDS 風の黒背景スケッチ、アニメーション付きのアーキテクチャ/プロセス GIF、洗練されたフローチャート、記事やシステム設計の視覚的説明を求めたとき、または手描きアニメーション効果で参考図を再現・改善したいときにこのスキルを使用。
ユーザーが "add a glow"、"blur the background"、"add a screen effect"、"mask a sprite"、"add post-processing"、"shader effect"、"add lighting"、"flashlight cone"、"vision cone"、"normal maps"、"make the screen flash"、"color grading"、"tint a sprite"、"screen shake with effects"、"damage flash"、"hit flash"、"vignette"、"bloom"、"convert my preFX/postFX code"、"BitmapMask replacement"、"custom shader"、"SpriteGPULayer"、"Mesh2D"、"stencil mask" を求めたり、Phaser 4 の視覚効果、フィルター、マスク、ライト、レンダラーに関する質問をしたときに、この skill を使用する。
ユーザーが Vox スタイル / エディトリアルなモーショングラフィックスの見た目 — 「光るのではなく印刷された」トーン（クリーム色の紙のキャンバス、ハーフトーンのドット、重いインクの書体、1 本の黄色いハイライターマーカー、キネティックなキャプション、手描きの注釈、紙の貼り込み）— を求めたときに使用します。「Vox style」「Vox-style explainer」「editorial motion graphics」「editorial collage animation」「kinetic typography explainer」「halftone / paper / newsprint animation」「highlighter / marker text animation」「animated map or data reveal in the Vox look」「make it look like a Vox video」でトリガーします。どこかで見たスタイルを自分の再利用可能なパックに CAPTURE したい場合にも使用します — references/capture-your-own-style.md を参照。HyperFrames（HTML から動画をレンダリング）を基盤とします。先に heygen-com/hyperframes をインストールしてください。
Adobe I/O CLI プラグイン @adobe/aio-cli-plugin-ffcpe(FFCPE —— Firefly Creative Production for Enterprise)を扱うときに使用。インストール、認証、環境変数の上書き、およびすべての `aio ffcpe catalog` コマンドを扱う。ターミナルでのワークフロー、カタログ変更のスクリプト化、開発者がこのプラグインをどう呼び出すかの説明に使用。一部のユーザーは今も **Workflow Builder** と呼ぶが、その名称は同じ製品領域を指していた——CLI のトピックは **`ffcpe`**(`aio ffcpe`)。
文章の本音を見つけ、無駄を削る編集ツール。「構成の引き締め＋冗長表現の削除」を重視し、決まり文句の書き出し、程度を強めるだけの語、見せかけの対句、スローガンのような結びを取り除きます。高速モード（削除のみ、書き換えなし）と完全モードがあります。あらゆる原稿を受け付け、voice-dissolver の声のリストを保護対象として利用できます。トリガー：「原稿を直して」「文章を直して」「どこが悪いかわからないけれど、出来がよくない」「無駄が多すぎる」「自分らしくない」「推敲して」「自然な文章にして」「簡潔にして」「無駄を削って」「もっと人間らしい文章にして」「冗長すぎる」。対象外：構成に問題はないが AI らしさが強い場合（→ plainspoken-writing）、内容チェック（→ chinese-write-checker）、タイトル・レイアウト・句読点の調整（→ packaging-workshop）。
Eva Teaching 2.5.0。初心者向けチュートリアル、ベンチマークの分解と学習、原稿のレビューと添削を提供する。/eva-teaching、/eva-new-user、/eva-benchmark-copy、Eva の使い方を教えて、第三者メディアの内容を分解して、または自分の原稿をレビュー・解説してもらい、どう直すか教えて、といった用途に使用する。ベンチマークは既定で素早くそのまま出力し、深さが明示されたときに展開し、実践練習が明示されたときにのみ判断を求める。原稿は既定で問題を説明し、許可に従って修正する。直接創作、独立した書き出しやテンポの最適化、AI っぽさの特集、公開前の総合チェック、公開済みパフォーマンスの振り返り、アカウントの位置づけ、資料を用いた学習は引き続き元の入口を使用する。
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。