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 96,770 件掲載。コマンド 1 行でインストールできます。
ドキュメント
Agent が作る PPT 向けのプレゼンテーションシステム — テンプレートだけでなく、講演のために生まれています。原材料を AST（audience-state-transfer）アウトラインに変換し、ページごとに視覚強化の方針（画像 / SVG 図 / 動画）を決め、制作ブリーフを下流のレンダラー（HTML-PPT スキルまたはネイティブ PPTX）へ渡し、その後レンダリングされたデッキに対して最大 3 ラウンドの演讲体检を実行します。自らがスライドをレンダリングすることはありません。原材料から PPT/HTML スライドを生成する前、およびレンダリング後にユーザーが「給這份 deck 做演讲体检」のようなことを言った時に使用します。アウトラインも体检も不要で—just 美しいテンプレートページ 1 枚がほしい場合は、レンダリングスキルだけでも十分です。
完全な MEL スタックでドナープロポーザルパックを生成（まずは CERV）：intsake として要件を受け取り、固定のロスタを Vi（evidence-synthesis、toc-builder、indicator-designer、ジェンダーとセーフガードの視点_ARGS、proposal-architect）へ委譲し、AI 開示のコロフォンを付した 7 点目のブランドパックを生成する。Ane が助成金プロポーザルを作成するとき、または '/proposal --donor cerv' を実行するときに使う。donor は引数なので Gates/OSF/UN は後続の --donor の値として指定できる。Part A のポータルフォームの入力、提出、財務・法務の最終承認は行わない。donor-proposal-scoring（書きDowられたプロポーザルを採点する）や implementation-pack（採択後）とは区別する。
GB/T 9704-2012 規格に基づく中国公文書写作アシスタント。トリガー: 中国の公文を書く、国家規格に従って文書を整形する、文書のコンプライアンスを確認する、または通知・報告・请示・批复・函・紀要を作成する場合。コマンド: - /gongwen notice <トピック> — 通知を作成 - /gongwen report <トピック> — 報告を作成 - /gongwen request <トピック> — 请示を作成 - /gongwen reply <トピック> — 批复を作成 - /gongwen letter <トピック> — 函を作成 - /gongwen minutes <トピック> — 会議紀要を作成 - /gongwen check <文書> — 文書のコンプライアンスを確認 - /gongwen format — 書式ルールを表示。機能: 15 種類の文書種別に対応、GB/T 9704-2012 準拠、階層番号規則、フォントとレイアウト仕様、文書構造テンプレート
範囲が明確で、尺度に一貫性があり、実際に記入できるレイアウトを備えた、フィードバック、調査、パルスサーベイのフォームを設計します。焦点の定まらない質問の羅列や、一般的な Google Form の貼り付けではありません。ユーザーがアンケート、質問票、フィードバックフォーム、顧客・従業員調査、評価フォーム、構造化された意見収集ツールを求めたときに使用します。K2F 形式とエンジンを活用し、AI ネイティブな設計と最高水準の美しさを備えた調査フォームを作成します。AI エージェント向けに構築された K2F により、エージェントは意味内容と設計意図に集中でき、レイアウト、タイポグラフィ、書式の複雑さは自動的に処理されます。
ユーザーが Hedera ハッカソンプロジェクトを計画する、PRD を作成する、プロジェクト仕様を書く、ハッカソンのアイデアをブレインストーミングする、またはハッカソンへの提出内容を構成したいときに、このスキルを使用する。「hackathon project plan」「hackathon PRD」「plan my hackathon project」「hedera hackathon idea」「write a hackathon spec」「hackathon project structure」「prepare for hackathon」「build for hackathon」といったフレーズでトリガーされる。
ゼロから完全な履歴書を Reactive Resume の JSON として構築し、スキーマに準拠して https://rxresu.me にインポートできる形式にする。捏造せずに不足している情報を 1 つずつ尋ね、有効な JSON（UUID、HTML 記述、テンプレート、レイアウト）を生成する。履歴書の新規作成・構築・生成、職歴を Reactive Resume JSON に変換する作業、Reactive Resume のスキーマ・セクション・テンプレート・レイアウトに関する質問に使う。履歴書の内容や履歴書の監査には resume-content-guide、項目文の書き換えには resume-bullet-writer、1 つの求人票に合わせた調整には resume-tailor、応募の進捗管理には job-application-manager、面接準備やモック面接には interview-prep または mock-interview を使う。
研究アイデアと文献から、構造化された研究資金提案を作成します。KAKENHI（日本）、NSF（米国）、NSFC（中国、面上/青年/优青/杰青/海外优青/重点を含む）、ERC（EU）、DFG（ドイツ）、SNSF（スイス）、ARC（オーストラリア）、NWO（オランダ）、および一般的な形式に対応します。ユーザーが「write grant」「grant proposal」「申請書」「write KAKENHI」「科研費」「基金申请」「写基金」「NSF proposal」と言ったとき、または研究アイデアを助成申請にまとめたいときに使用します。
メモ、出版物リスト、職歴から、学術職または上級専門職向けの完全な履歴書を作成します。正しいセクション順、正確な書誌情報、長いリストも読みやすい階層構成を備えます（1 ページの就職用レジュメではありません）。ユーザーが CV、curriculum vitae、academic vita、教員応募用 CV、複数ページの職歴書を求める場合に使用します。K2F のフォーマットとエンジンを活用し、AI ネイティブなデザインと高い美的基準で CV を作成します。AI エージェント向けに設計された K2F により、レイアウト、タイポグラフィ、書式設定の複雑な処理を自動化し、意味内容とデザイン意図に集中できます。
汎用 LaTeX ドキュメントスキル：任意の作成、コンパイル、および professional PDF への変換と PNG プレビューに対応します。履歴書、レポート、カバーレター、請求書、学術論文、学位論文、学術 CV、プレゼン（Beamer）、科学ポスター、正式な手紙、試験／クイズ、書籍、チートシート、リファレンスカード、試験公式表、入力可能 PDF フォーム（hyperref のフォームフィールド）、条件付き内容（etoolbox のトグル）、CSV/JSON からのメールマージ（Jinja2 テンプレート）、バージョン差分（latexdiff）、グラフ（pgfplots + matplotlib）、表（booktabs + CSV インポート）、図（TikZ）、Mermaid 図、AI 生成画像、透かし、横向きページ、参考文献／引用（GibTeX/biblatex）、多言語／CJK（XeLaTeX を自動使用）、アルゴリズム／擬似コード、色付きボックス（tcolorbox）、SI 単位（siunitx）、Pandoc によるフォーマット変換（Markdown/DOCX/HTML ↔ LaTeX）、および手書きまたは印刷文書（数学、業務、法律、一般）の PDF から LaTeX への変換。コンパイルスクリプトは pdflatex、xelatex、lualatex の自動検出、latexmk バックエンド、texfot によるログフィルタリング、PDF/A 出力、詳細度制御（--verbose/--quiet）に対応します。実測に基づく規模別最適化：1〜10 ページは 1 エージェント、11〜20 ページは分割、21 ページ以上は batch-7 パイプライン。以下の要望があるときに使用します：(1) 履歴書／CV／カバーレターの作成、(2) LaTeX ドキュメントの作成、(3) 表／グラフ／画像を含む PDF の作成、(4) .tex ファイルのコンパイル、(5) レポート／請求書／プレぜンの作成、(6) LaTeX や pdflatex に関わる作業、(7) PDF の LaTeX への変換／OCR、(8) 手書きメモの変換、(9) チャート／グラフ／図の作成、(10) スライドの作成、(11) 論文または学位論文の執筆、(12) 学術 CV の作成、(13) ポスターの作成、(14) 試験／クイズの作成、(15) 書籍の作成、(16) ドキュメント形式の相互変換（Markdown、DOCX、HTML と LaTeX の双方向）、(17) LaTeX 向けの Mermaid 図の生成、(18) 正式なビジネスレターの作成、(19) チートシートまたはリファレンスカードの作成、(20) 試験公式表・暗記カードの作成、(21) 講義ノート／PDF をチートシートに要約、(22) テキストフィールド／チェックボックス／ドロップダウンを備えた入力可能 PDF フォームの作成、(23) 条件付き内容／トグル（セクションの表示・非表示）を含む文書の作成、(24) CSV／JSON データからの一括／メールマージ文書の生成、(25) 文書間の変更をハイライトするバージョン差分 PDF（latexdiff）の作成、(26) 問題と解答を含む宿題／課題提出の作成、(27) データ表・グラフ・誤差解析を含む実験レポートの作成、(28) PDF の暗号化またはパスワード保護、(29) 複数 PDF の結合、(30) Web／メール向けの PDF の最適化／圧縮、(31) LaTeX ドキュメントのよくある問題の点検、(32) LaTeX ドキュメントの語数カウント、(33) ドキュメント統計の分析（図、表、引用）、(34) DOI から BibTeX の取得、(35) Graphviz .dot ファイルの PDF／PNG への変換、(36) PlantUML .puml ファイルの PDF／PNG への変換、(37) ワンページャー／ファクトシート／エグゼクティブサマリーの作成、(38) データシートまたは製品仕様書の作成、(39) PDF のページ抽出（ページ範囲、奇数／偶数）、(40) コンパイル前の LaTeX パッケージ利用可否チェック、(41) 引用の分析と .bib ファイルとの相互参照、(42) LaTeX コンパイルエラーのデバッグ、(43) ドキュメントのアクセシビリティ対応（PDF/A、タグ付き PDF）、(44) 講義ノート／配布資料の作成、(45) 既存 PDF フォームへの記入（入力可能フィールド、または非入力可能フォームへの注釈）、(46) PDF からのテキスト／表の抽出（pdfplumber、pypdf）、(47) スキャン PDF の OCR によるテキスト化（pytesseract）、(48) reportlab による PDF のプログラム生成（Canvas、Platypus）、(49) PDF ページの回転・切り抜き（pypdf）、(50) 既存 PDF への透かし追加、(51) PDF メタデータの抽出（タイトル、作成者、件名）。
シラバス、ルーブリック、過去の試験問題、参考資料をもとに、中間試験、期末試験、単元テスト、持ち帰り課題などの正式な試験問題を作成します。配点のバランス、明確な解答指示、意図的な解答スペースを備えます。学生に配布する試験問題、テスト、クイズ、期末試験、中間試験、印刷可能な評価課題を求められた場合に使用します。K2F 形式とエンジンを活用し、AI ネイティブな設計と高い美的基準で試験問題を作成します。AI エージェント向けに設計された K2F により、エージェントは意味内容とデザイン意図に集中でき、レイアウト、タイポグラフィ、書式設定の複雑な処理は自動化されます。
クライアント、患者、プロジェクト向けの受付フォームを、明確なセクション構成、適切な項目密度、信頼感のある記入レイアウトで設計します。構造のない質問の羅列や一般的なウェブフォームの貼り付けにはしません。受付フォーム、オンボーディング質問票、登録書類、新規クライアント書類、新患フォームを求められた際に使用します。K2F の形式とエンジンを活用し、AI ネイティブなデザインと最高水準の美しさを備えた受付フォームを作成します。AI エージェント向けに構築された K2F により、レイアウト、タイポグラフィ、書式設定の複雑さを自動処理しながら、意味内容とデザイン意図に集中できます。
職務、プログラム、会員申請フォームの設計図を作成します。明確なフィールド構成、適切な回答欄、プロ品質で記入しやすいレイアウトを備え、履歴書の貼り付けや汎用アンケートの羅列にはしません。ユーザーが申請フォーム、印刷可能な申請書、登録フォーム、構造化された応募書類（職務別または添付資料付きの申請を含む）を求める場合に使用します。K2F 形式とエンジンを活用し、AI ネイティブな設計と最高水準の美しさを備えた申請フォームを作成します。AI エージェント向けに設計された K2F により、レイアウト、タイポグラフィ、書式設定の複雑さを自動処理しながら、意味内容とデザイン意図に集中できます
IPPF EN 内部ガイドラインの認定審査（Cycle 4 / ARV サイクル。ARV は Accreditation Review を意味し、抗ウイルス薬治疗ではない）に基づき、IPPF 会員協会（MA）の認定デスクレビューを実施する。Ane が認定の原則・基準・チェック項目に対して MA の自己評価を評価、デスクレビュー用 Word テンプレートに審査員の結論を記載、または面談前の書類要求事項と面談質問（原則・基準・チェック項目の番号のみ指定された場合，例如「原則 8」）を準備するときに使用する。文献レビュー（エビデンスシンセシス）、面談・調査ガイド（尺度開発者）、指標設計（指標設計者）、臨床の抗ウイルス薬「ARV」に 관한質問には使用しない。
ユーザーの条件と取引の背景に基づき、商業契約書（NDA、MSA、SOW、SaaS、ベンダー契約）を起草します。署名可能なレイアウトに整えますが、弁護士による確認が必要であり、法律を創作してはなりません。契約書や合意書の起草、作成、テンプレート化、書式設定を求められた場合に使用します（レビューのみの場合を除く）。K2F 形式とエンジンを活用し、AI ネイティブなデザインと高い美的基準で契約書を作成します。AI エージェント向けに設計された K2F により、レイアウト、タイポグラフィ、書式設定の複雑さを自動処理しながら、意味内容とデザイン意図に集中できます。
提案ベースラインから、助成決定後の実施／プロジェクト管理パッケージを生成する（まずは CERV）：承認された助成契約の数値を適用し、六タブのブランド付き Implementation_Tracker.xlsx、定期技術レポートの雛形、README を出力する。Ane が助成決定後にプロジェクトの進捗管理を構築する場合や、'/implementation-pack --donor cerv' を実行する場合に使う。donor は引数なので、Gates/OSF/UN は後で --donor に値を渡して使う。財務の記録システム、ポータルの報告、承認権限者のサインオフを置き換えるものではない。/proposal（助成決定前）とは別。
特定の読者に向けて、概念・PR・設計を冗長にならない速習資料として説明し、図や主張をツールで検証します。質問と公開情報から読者のペルソナ（知っていること、知らないこと、読み方）を作り、その知識の差分だけを書きます。Mermaid / D2で図を作成してファクトシートと照合し、本文で引用するコードや出力を再実行して確認し、HTMLをvlmkitのゲートに通します。「これを説明して」「速習資料」「解説ドキュメント」「このPRを理解したい」「わかるように説明して」「エージェントが書いた内容についていけない」「このPRを誰かが理解できるように説明して」と言われた場合や、変更内容についてレビュアーから質問された場合に使用します。小さな差分やチャットだけの回答でも、レビュアー、オンコールエンジニア、チームメイト、PMなど読者が指定されていれば使用します。診断、指標、チャートなどのモデルや分析結果を意思決定者に説明する場合（例：「このモデルを本番に出してよいか判断できるように」）にも使用します。ユーザー自身が書いた説明に自信を失った場合にも使用します。
EventCatalog でビジネスフローを段階的に文書化する手順を案内します。サービス、エージェント、メッセージ、チャネル、システム、データストア、アクター、外部システムが対象です。「document a flow」「map a business process」「create a flow diagram」「walk through a process」「document an end-to-end flow」「map an agent workflow」や、アーキテクチャ内の仕組みを図式化したいという依頼に使用します。
エンジニアとオペレーター向けの社内技術ドキュメントを作成します: 技術仕様、設計書、ADR、ランブック、移行計画、開発者向けの実装ガイドなど。主な作業が、構築者や保守者のために技術的な意思決定、システム境界、運用手順、リリース経路を記録することである場合に使用します。トリガー: tech spec、design doc、architecture doc、ADR、runbook、migration guide、implementation guide、rollout doc、operational guide、internal technical writing。エンドユーザーのオンボーディングガイド、チュートリアル、FAQ、ヘルプセンターの導線もここに含まれます。API ポータルは `api-documentation`、リリースノートは `changelog-maintenance`、資料は `presentation-builder`、GTM メッセージングは `marketing-automation` に振り分けてください。
指定したドキュメントを AI Barrage のない文に書き換えます。最適な人間化手法（humanizer-zh / humanize-chinese / technical-writing）を自動で選び、効果が基準に達するか最大 42 回反復するまで書き換えを続けます。一般記事、技術ドキュメント、学術論文など、中国語のテキストの AI Barrage 除去，适用于中文文本的去 AI 化处理，包括通用文章、技术文档、学术论文等。 Use when user says: "humanize this", "去AI味", "降AIGC", "人性化改写", "改成人话", "去除AI痕迹", "humanize document", "make text human-like", "去机器味", "降低AI率", "过AIGC检测"
Longbridge Securities 経由で口座明細（日次／月次）を扱います。取得できる明細の一覧表示と、明細（株式保有、キャッシュ取引、手数料など）の CSV・markdown への書き出しに対応し、記帳、税務申告、監査に利用できます。口座に紐づく銀行カード、出金履歴、入金履歴も扱います。longbridge へのログインと Trade スコープが必要です。読み取り専用で、ここでの注文受理は行いません。トリガー："对账单", "月结单", "日结单", "账单导出", "税务报表", "报税资料", "导出持仓", "导出交易记录", "银行卡", "出金记录", "入金记录", "充值记录", "對賬單", "月結單", "日結單", "賬單導出", "稅務報表", "報稅資料", "銀行卡", "出金記錄", "入金記錄", "account statement", "monthly statement", "daily statement", "export statement", "tax report", "bank cards", "withdrawal history", "deposit history", "1099", "year-end statement".
実用的な Excel モデルを使って財務上の質問に答える財務アナリストです。質問を明確にし、入力データを集め、チェックシート付きの数式連動ワークブックを作成して整合性を検証し、結論とそれを変える要因を最初に示します。DCF、類似企業分析、LBO、合併モデル、三表予測、運営予算と予実比較、13 週間のキャッシュフロー、資本予算、スタートアップのキャップテーブル、プロジェクトファイナンス、不動産の取得と開発、賃貸、転売、GP／LP ウォーターフォール、シナリオと損益分岐点、他者が作成したモデルの監査を扱います。企業、プロジェクト、不動産の価値、取引や投資の妥当性、企業の資金枯渇の可能性について質問された場合、または「DCF」「comps」「LBO」「merger model」「3-statement model」「budget」「variance」「13-week cash flow」「NPV」「cap table」「SAFE」「project finance」「DSCR」「pro forma」「rent roll」「cap rate」「waterfall」「IRR」「sensitivity」「what if」を求められた場合、あるいはモデルの「review」や「fix」を依頼された場合に使用します。
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。