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
LLM がユーザーに代わって更新する永続的な Markdown Wiki を構築、管理します。通常は Obsidian の保管庫または Git 管理のノートリポジトリ内で利用します。ウェブ記事、論文、会議メモ、文字起こし、スクリーンショット、過去の分析などの生データを、変更不可のソースファイル、LLM が作成する Wiki ページ、`index.md`、`log.md`、`AGENTS.md` または `CLAUDE.md` のスキーマ規則、ソース要約、クエリノート、定期的な lint 検査を備えた相互リンク型ナレッジベースにまとめる場合に使用します。トリガー：llm-wiki、個人 Wiki、Obsidian Wiki、研究保管庫、ナレッジベース、ソース取り込み、永続ノート、Wiki メンテナンス、ソース要約、クエリ整理。
スプレッドシートファイルが主な入力または出力であるタスクでは、必ずこのスキルを使ってください。既存の .xlsx、.xlsm、.xltx、.csv、.tsv ファイルを開いたり、 읽んだり、編集したり、直したりすること（列の追加、数式の計算、書式設定、グラフ作成、汚いデータの整理など）、ゼロからまたは他のデータソースから新しいスプレッドシートを作成すること、表形式ファイルどうしを変換することが対象です。ユーザーがスプレッドシートファイルを名前やパスで言及した場合（たとえば「ダウンロードの xlsx」のようなosionな言い方）に、それに対して作業或多Connorの生成を求めるときは必ず発動してください。汚い表形式データファイル（不正な行、ずれたヘッダー、ゴミデータ）をきれいなスプレッドシートに整理・再構成するときも発動します。成果物は必ずスプレッドシートファイルでなければなりません。主な成果物が Word 文書、HTML レポート、単体で動く Python スクリプト、データベースパイプライン、Google Sheets API 連携である場合は発動しないでください。表形式のデータが関わっていても同様です。
Temu 欧州向け EC 税務（Tax）API。LinkFox ゲートウェイ経由で、Partner EU の 7 つの temu.pay.tax.* エンドポイントを転送します。レポートのエクスポート、Galerie 署名、請求書の照会／ダウンロード、販売者レポートのダウンロード／請求書のアップロードなどに対応します。ユーザーが Temu EU Tax、temu.pay.tax.invoice、VAT、請求書のアップロード、export report、Galerie signature、site=eu の税務について言及した場合に起動します。商品管理には linkfox-temu-manage-product-eu を使用します。
特定の企業、個人、非営利団体、政府機関について、仮説を検証した意思決定に役立つ調査資料を作成するリサーチスキルです。一般的なプロフィールは作成しません。調査開始時にユーザーに仮説（すでに信じていること、検証または反証したいこと）を明示させ、資料が仮説を追認するのではなく検証するようにします。出力は編集可能な Word 文書（.docx）で、仮説に対する結論、身元情報、過去 12 か月の活動年表、人脈と評判に関する情報、懸念事項、具体的な調査結果に基づく会話の糸口、情報源の来歴監査ログを含みます。主に WebSearch、WebFetch、無料 API（SEC EDGAR、GitHub、ProPublica）を使用し、任意の BYOK MCP により調査範囲を広げられます。特定の対象について背景調査、デューデリジェンス、会議準備を依頼された場合に使用します（例：「[人物／企業]との会議の準備をして」「[企業]のデューデリジェンスをして」）。ジャーナリズムおよび個人審査の文脈における機微情報の除外に従います
現在のコードベースと照らし合わせて、docs/solutions/ 内の古くなった、または実態と乖離した学びやパターンドキュメントを確認し、更新、統合、置換、削除して最新化します。リファクタリング、移行、依存関係のアップグレード後や、取得した知見が古い、または誤っていると感じる場合に使用します。docs/solutions/ の正確性を確認する場合、最近解決した問題が既存の知見と矛盾する場合、パターンドキュメントが現在のコードを反映していない場合、複数のドキュメントが同じトピックを扱い統合が有効と思われる場合にも使用します。
Consensusの学術検索を使い、任意のコースシラバスから厳選した補足文献リストを作成します。検索前に、シラバスの入力形式、コースの対象者、対象年の範囲を詳しく確認し、さらに分類方法を選択する必須確認ステップを設け、コースのレベルと新しさの要件に合ったリストにします。シラバスを解析してトピックと学習成果を抽出し、各トピックについてConsensusで最近の査読済み論文を検索します。クリック可能なConsensusリンク、対象者のレベルに合わせた平易な要約、コースの学習目標に関連するBloomの高次思考型ディスカッション質問を含む、体裁の整った.docxを作成します。ユーザーがシラバス、コース概要、カリキュラム文書をアップロードし、補足文献を求めた場合に使用します（例：「このシラバスから読書リストを作成」「授業向けに最近の論文を探して」）。シラバスが添付され、軽く言及されただけの場合も起動します
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）。
Google NotebookLM（notebook.google.com）のノートブックを操作します。AI とのチャット、各種コンテンツ（スライド、音声、動画、マインドマップ、クイズ、フラッシュカード、インフォグラフィック、レポート、データテーブル）の生成、ソース（URL、YouTube、ファイル、テキスト）の管理、調査（高速／詳細なウェブ調査）、ノートの管理ができます。ユーザーが NotebookLM、notebook.google.com の URL、音声概要に言及した場合や、ノートブックのソースを検索、活用したコンテンツの作成、管理を希望する場合に使用します。「NotebookLM」と明言していない場合も対象です。
DocuSeal の開発リファレンス。署名フォームとテンプレートビルダーを Web アプリやモバイルアプリに埋め込めます（JS/React/Vue/Angular、WebView、JWT、CSS テーマ設定）。すべてのエンドポイント、リクエスト／レスポンススキーマ、コード例（cURL、CLI、Node.js、TypeScript、Python、Ruby、PHP、Go、C#、Java）、Webhook を含む REST API を提供します。DocuSeal の文書署名やテンプレート管理をアプリに統合する場合に使用します。
ユーザーが Word 文書（.docx ファイル）または Word テンプレート（.dotx ファイル）の作成、閲覧、編集、操作を希望する場合は、必ずこのスキルを使用します。「Word doc」「word document」「.docx」「.dotx」への言及や、目次、見出し、ページ番号、レターヘッドなどの書式を備えた専門的な文書の作成依頼が対象です。.docx または .dotx ファイルからの内容の抽出・再構成、文書内の画像の挿入・置換、Word ファイルでの検索・置換、変更履歴やコメントの操作、内容を整った Word 文書に仕上げる場合にも使用します。「レポート」「メモ」「手紙」「テンプレート」などの成果物を Word または .docx ファイルとして求められた場合も使用します。PDF、スプレッドシート、Google Docs、文書作成に関係しない一般的なコーディング作業には使用しないでください。
履歴書と求人票の適合度を分析するツールです。履歴書（PDF/DOCX/テキスト）と対象求人票（テキスト/画像/URL）をアップロードすると、多角的なスコア、適合ランク（A/B/C）、主なギャップの分析、具体的な改善案を出力します。resume match、resume analysis、job fit、resume review、resume scoring などのキーワードに反応します。履歴書と求人票の両方が提供された場合も自動的に起動します。「適合度分析」と明示されていなくても、両方が提供され、適性や応募の可否、ギャップについて尋ねられた場合は起動します。
編集可能な draw.io / diagrams.net 図（.drawio XML）を作成・編集し、.drawio + PNG/PDF を出力します。方法は 3 つです：組み込みテンプレートの適用（5 段構成の技術ロードマップ、3 列の研究フレームワーク図、3 列の段階フローチャート、横型タスクパイプライン図）、XML のゼロからの手書き、参照画像の高精度な再現。技術ロードマップ、全文の概要、研究フレームワーク図、論文フローチャート、アルゴリズムフローチャート、モデル/システム構成図、手法の概略図、論文や研究テーマの図解、口頭試問用の図、drawio 図の作成、参照画像を編集可能なベクター図として描き直す依頼、図の修正（文字のはみ出し、矢印の乱れ、配色の不一致、レイアウトのずれ）に使用します。折れ線グラフやヒートマップなどのデータ図表には scibox-figure を使用してください。
スキャナーで読み取ったような PDF に仕上げる 2 つの処理フロー。（1）紙の書類（契約書、押印済み証明書、領収書、フォーム、手書きメモ）のスマートフォン写真 → きれいなスキャン品質の PDF：遠近補正 + noteshrink による白地補正 + A4 にまとめる処理 + 文書全体の必須チェック。起動条件：「把照片 做成扫描件」「photos to scanned PDF」「make this look scanned」「手机拍的 文档转 PDF」「盖章文件扫描」、既存のスキャン PDF のページ差し替え、または CamScanner のような依頼。（2）まだ署名のないデジタル文書（レンダリング済み docx/PDF、確認フォーム、契約書の草稿）→ 手書き署名をしてスキャンしたように加工：手書き風の署名を合成して署名欄に重ね、同じスキャン風の後処理を適用。起動条件：「帮我做个手写签名」「生成签名盖到这份文件上」「做成签过字的扫描件」「synthesize a signature」、または実際の署名写真なしで文書を署名済みのように見せたい依頼。スキャン風の仕上げに levels/contrast の補正を独自に実装しないでください。2 回試して却下済みです。このスキルの処理フローは実証済みです。
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。