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。
ドキュメント
实习.skill / get-job.skill：職種調査、履歴書の書き換えから面接ラウンドごとの準備までを網羅する、求職活動向けの一貫したスキル。就職活動、インターン応募、新卒採用、秋・春採用、夏季インターン、中途採用、転職、キャリアチェンジ、専攻外の職種への応募、留学生の就職活動に加え、プロダクトマネージャー、オペレーション、マーケティング、コンサルティング、AI プロダクト、AI Coding、データ分析、技術職などの準備に適しています。主な機能：① WebSearch で企業、求人 JD、事業部門、競合、面接情報、採用プロセス、暗黙の要件を調査。② 希望職種に合わせて履歴書を調整し、JD とのマッチング、ATS キーワード、経験の選定、STAR/CAR 形式への書き換え、転用可能なスキルの表現、docx 履歴書の作成を実施。③ 実際の面接ラウンドに沿って準備し、確認済みまたは確度の高い一次面接、業務面接、専門面接、マネージャー面接、HR 面接、recruiter screen などに対応。履歴書の各 bullet の掘り下げ、プロジェクトの台本、自己紹介、話し方の練習、模擬面接、逆質問リスト、面接後の振り返り問題集を用意します。履歴書の修正・最適化、JD とのマッチング、面接準備、面接情報の分析、模擬面接、自己紹介、プロジェクト経験の説明、履歴書に関する深掘り質問への対応、非エリート大学出身者の大手企業への内定、経歴のミスマッチへの対処、AI プロダクトやオペレーションのインターン、プロダクトマネージャーの新卒採用準備などに利用できます。品質保証：経験を捏造せず、バックグラウンドチェックの対象となる確定情報を変更しません。強い主張はすべて証拠に照らして監査し、検索ソースを市場と A/B/C/D で評価します。面接ラウンドを固定せず、最終成果物の提出前に品質ゲートとカバレッジマトリクスを実行し、bullet の抜け、ラベルの混入、過剰な誇張を防ぎます。
MinerU を使って PDF、Office、画像ファイルを整った Markdown に解析する、AI ネイティブなスキルです。MinerU は AI エージェント向けの高速なゼロ設定ドキュメントパーサーです。軽量 Agent API ではトークン不要で利用でき、大容量ファイル、バッチ処理、DOCX/HTML/LaTeX エクスポートでは Standard API（トークン）に自動で切り替わります。使用例：(1) PDF/Word/PPT/Excel/画像から Markdown への変換、(2) テキスト、表、数式の抽出、またはスキャン文書の OCR、(3) フォルダーの並列一括解析、(4) 解析済み Markdown をエージェントや Obsidian に直接渡す
ローカルの論文ディレクトリと Overleaf プロジェクトを双方向に同期し、共同作業者が Overleaf のウェブ UI で編集する間も、ARIS の監査・編集ワークフローはローカルコピーで行えるようにします。ユーザーが「同步 overleaf」「overleaf sync」「推送到 overleaf」「connect overleaf」「Overleaf 桥接」「pull overleaf」「push overleaf」と言った場合、または ARIS の論文ディレクトリを Overleaf プロジェクトに接続したい場合に使用します。
HTML 内に SVG ベースの技術図を作成します。フローチャート、シーケンス図、ステートマシン、データフロー図、依存関係グラフ、リクエスト／レスポンスのタイムラインに対応します。技術的な概念、システム、プロセスを可視化、説明、図示、スケッチしたい場合に使用します。空間的または関係性を示す内容には、ASCII アート、Mermaid ブロック、Markdown テキストより SVG を優先します。矢印、ボックス、階層、順序を含む説明では、ユーザーが「図」と言っていなくても使用します。
Open Knowledge Format（OKF）バンドルを作成、検証、拡充します。これは、YAML frontmatter 付きの markdown ファイルで組織のナレッジを表現するオープン仕様です。ユーザーが「OKF」「Open Knowledge Format」「knowledge bundle」「OKF bundle」「create a knowledge base for agents」「validate OKF」「convert to OKF」「enrich knowledge docs」「agent-readable knowledge」「LLM wiki」「knowledge catalog」「kcmd」に言及した場合、または AI エージェントが利用できるようにナレッジを構造化したい場合に使用します。markdown ファイルのディレクトリを相互運用可能にしたい、または OKF 標準に準拠させたい場合にも使用します。「このフォルダーを OKF 準拠にして」のような簡単な依頼でも、エージェントに必要な重要な構造ルールが含まれるため、このスキルを使用します。
ユーザーが文章だけでなく編集可能なスライドを必要としている場合、投資家向け、ロードマップ/QBR、ローンチ、アーキテクチャ/デモ、ワークショップ/トレーニング、ゲームのピッチまたはマイルストーン向けなど、実際のデッキ成果物を作成します。デッキ形式を1つ、最小限で有用な成果物一式を1つ、誠実な引き渡し形式（HTML レビュー、PPTX、PDF、Google Slides、Figma Slides）を1つ選ぶ作業に使用します。トリガー：presentation、slide deck、slides、pitch deck、roadmap deck、investor deck、launch deck、architecture review deck、demo deck、workshop slides、keynote、board deck、QBR deck、game pitch deck。長文ドキュメントは `technical-writing`、エンドユーザー向けチュートリアルは `technical-writing`、研究論文は `research-paper-writing`、広範なマーケティング計画は `marketing-automation` に振り分けます。
査読フィードバックを受けた後に効果的な反論を書く方法を案内します。査読内容の診断（スコアに基づく色分け）、回答戦略（支持者の特定、共通テーマの整理）、実践的な執筆法（18 のルール）、意外性のある反論の原則を扱います。査読者のスコアやコメントを受け取った、反論や著者回答を書く必要がある、「新規性が限られている」「ベースラインが不足している」などの具体的な批判に答えたい、「rebuttal」「reviewer comments」「author response」「respond to reviewers」に言及した場合に使用します。投稿前の自己レビューには使わないでください（paper-review を使用）。
あらゆるソース資料（仕様書、探索記録、調査、GTM 計画、実験結果、振り返り、未整理のメモ）から、基準となるマスタードキュメントと、対象者に合わせた一連のブリーフィングを作成します。各ブリーフィングは、経営陣、取締役会、エンジニアリング、UX、PMM、営業、CS、法務、データ、またはカスタム対象者など、関係者の視点に合わせて再構成されます。各ブリーフィングはマスターから追跡可能な形で作成されるため、内容に食い違いが生じません。1つの成果物を異なる切り口、意思決定情報、詳しさを求める複数の対象者に伝える必要がある場合に使用します。
夸克网盘（Quark Drive）公式 Skill。ファイルのアップロード／ダウンロード（レジューム対応）、ファイル共有と保存、保存した共有の更新・照会、クラウドドライブ内のファイル検索、一括リネームと一括取り消し、ファイルの分類・移動と取り消し、アルバム整理、AI アシスタント（ファイルの要約と知識 Q&A、数万件のファイルに対応）、会員登録リンクの取得に使用します。現在の検索結果の一括リネーム、範囲と命名規則を一文で指定してのリネーム、直前の一括リネームの取り消し、夸克网盘の会員登録や更新、その他の操作や本人確認をユーザーが求めた場合に使用します。
フルスクリーンでのプレゼンテーションに対応した、美しくプロフェッショナルな HTML または React のスライドデッキを作成します。アイデアやアウトラインから PPT/スライド/プレゼンテーションを作成する、既存コンテンツから視覚的に優れたスライドデッキを作る、フルスクリーン投影できる HTML プレゼンテーションを生成する、文書をプレゼンテーションに変換する場合に使用します。トリガー：「スライドを作成」「PPT を作る」「presentation」「slide deck」「pitch deck」「vibe ppt」「講演を作る」、およびプレゼンテーション作成の依頼全般。この skill はバックエンド、インストール、依存関係が不要な、自己完結型の HTML/React 成果物を1つ生成します。
TypeScriptでOffice文書（DOCX、XLSX、PDF、PPTX）を生成します。Claude Code CLI、Cloudflare Workers、ブラウザーなど、あらゆる環境で動作する純粋なJSライブラリを使用します。docx（Word）、xlsx/SheetJS（Excel）、pdf-lib（PDF）、pptxgenjs（PowerPoint）を利用します。請求書、レポート、スプレッドシート、プレゼンテーションの作成、フォーム入力、Office形式へのデータ出力、「Packer.toBuffer」「XLSX.utils」「PDFDocument」「pptxgenjs」関連のエラーのトラブルシューティングに使用します
求職者向けの履歴書監査・最適化スキル。用途：(1) 履歴書の内容を詳しく監査し、面接通過率に最も影響する問題を特定する。(2) 職務内容中心の表現を成果中心に書き換え、定量的な結果、ビジネス価値、成果物を強調する。(3) 応募先の職務記述に合わせてキーワード、プロジェクトの重点、キャリアの説明を調整する。(4) 修正版の履歴書案とアクションリストを作成する。(5) 必要に応じて短縮した1ページの履歴書を作成する。履歴書の診断、最適化、書き換え、応募前の修正、面接前のセルフチェックなどに適する。キーワード：履歴書の最適化、履歴書の診断、履歴書の書き換え、履歴書のレビュー、キャリア相談、1ページの履歴書。
会議発表のエンドツーエンドのワークフロー：論文 → スライド構成案 → Beamer + PPTX → 各ページの仕上げ → 確認（主張／引用／匿名性）→ 最終エクスポートとレポート。学術会議での発表（NeurIPS / ICML / ICLR / VALSE / 投稿 talks）に適しています。トリガーフレーズ：「做 talk」「做 PPT 全流程」「talk pipeline」「end-to-end slides」「做演讲」「conference talk full workflow」。スライド資料だけでなく、発表成果一式を求めている場合に使用します。
学術文献の全体像を把握するためのスキルです。デフォルトでは無料の認証不要API（PubMed E-utilitiesとOpenAlex）で論文を検索し、接続時にはConsensus MCPを任意の拡張手段として利用します。PICO（デフォルト）、または代替としてSPIDER／Decomposition／ハイブリッドを用いて戦略的な検索計画を作成し、結果を整形済みのWord（.docx）研究ガイドにまとめます。探索検索の前に、研究課題の具体性、フレームワークのヒント、想定する深さを詳しく確認します。Phase 2後にも必須の確認を行い、検索で予算を消費する前にフレームワーク、サブ領域、深さを確定します。深さ（5／10／20件のクエリ）は設定可能で、網羅性と速度を調整できます。出力は研究者が自信を持って調査を始めるための「出発点」となるガイドであり、完成したレビューではありません。ユーザーが文献調査を始める際（例：「litreview on [topic]」「literature review on [topic]」「I'm starting a literature review on X」「I'm writing a paper on X」「help me research X」「I'm doing research on X」「can you help me research X」）に利用します。手早い一覧を求める単発の論文検索には使用しないでください。その場合は通常のPubMed/OpenAlex（またはConsensus）検索を使います。
学術論文の執筆前計画を4つの構造化されたステップでガイドするスキル。ストーリー設計（課題・チャレンジ・洞察・貢献・優位性）、実験計画（比較＋アブレーション）、図の設計（パイプライン＋ティーザー）、4週間のタイムライン管理を扱う。執筆前に弱点を見つけるための模擬査読拒否状の作成、広い主張より先に範囲を絞ること、アブレーションを先に設計することなど、意外性のある計画手法も含む。論文執筆前の計画、ストーリーや貢献の設計、実験計画、図のスケッチ作成、執筆タイムラインの設定、計画目的の事前拒否状作成に使用する。実際の執筆（paper-writing）、実験の実行（experiment-pipeline）、完成稿の自己レビュー（paper-review）、研究課題の発見（research-ideation）には使用しない。
学術発表スライドをページごとに Codex でレビューし、python-pptx / Beamer で対象を絞って修正します。/paper-slides（または外部生成の PPTX/Beamer）の後、全体としては「ほぼ問題ない」ものの、参照資料に合わせた視覚的なバランス調整、投影で読めるサイズへの PPTX フォント拡大、意図しない斜体の解消、テキストフレームのはみ出し修正、ページごとのレイアウトのずれの検出など、最終確認が必要な場合に使用します。起動フレーズ：「polish slides」、「slides 排版不对」、「PPTX 字体太小」、「和 Beamer 比一下」、「per-page review」、「和 codex 一页一页过」。
ロゴの使用、色、タイポグラフィー、トーン、メッセージング、適用ルールを網羅した包括的なブランド基準文書を作成します。ユーザーが「ブランドガイドライン」「ブランド基準」「ブランドブック」「スタイルガイド」「ブランドガイド」「ブランドマニュアル」「ブランドルール」「ブランド文書」「ブランドツールキット」「デザイナーやコピーライターのオンボーディング」「チーム用の文書が必要」「チーム間のブランド一貫性」と述べる場合や、すべてのブランド上の決定を再利用可能な参考文書にまとめたい場合に使用します。
書籍を読み、構造化されたノートを抽出するときに使用します。対応形式：PDF、EPUB、MOBI、markdown、.txt、貼り付けたテキスト、公有作品のURL。章立てがある場合は章ごと、ない場合は50ページ単位で読み、章ごとにTL;DR、主要概念、引用、アクション項目、フレームワークを抽出します。second-brain raw/にhighlights-ファイルとして保存することもできます。4つのモードがあります。notes（デフォルト、章ごと）、summary（全体のTL;DRと3～5個の要点）、quotes（引用ハイライトのみ）、study（ノートとQ&Aの間隔反復学習準備）。「/read-book」「この本を読んで」「このPDFからノートを抽出」「この本の内容は？」「この電子書籍を要約」「引用を抜き出して」などで起動します。watch-videoと同系列で、同じコンテンツ消費パターンの別メディア版です。
ワークフロー 5：厳しい制約（新たな実験なし、参考文献の編集なし、フレームワークの変更なし、以前の投稿を上書きしない）のもと、完成度の高い論文をテキストのみで別の投稿先に再投稿する。ユーザーが「resubmit pipeline」「重投流程」「port paper to <new venue>」「resubmit to <venue>」「tighten paper for resubmission」と言った場合、または却下/取り下げられた論文を限られた時間内に別のトップ投稿先へ移す場合に使用。
Docs、Sheets、Slides、Drive、Gmail、Calendar、Forms、Chat、Admin SDK にまたがる Google Workspace 操作を計画・実行します。まず適切な手段（Apps Script、直接 REST API、管理者専用 API）を選択します。Workspace ワークフローの自動化、Workspace ファイルの編集・作成、Gmail の送信、カレンダーイベントの登録、Forms/Sheets の処理、Drive の共有管理、Workspace 管理タスクに使用します。スプレッドシート、ドキュメント、共有ドライブ、受信トレイのワークフロー、承認フロー、ドメインユーザーの変更だけに言及している場合にも使用します。次の語句で起動します：Google Doc、Google Sheet、spreadsheet、Slides、Drive folder、Gmail、calendar event、Forms、Apps Script、Admin SDK、shared drive、Google Chat、workspace automation、domain user、send email、approval flow。
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。