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
ユーザーがこの open-slide リポジトリでスライドテーマを作成、下書き、執筆、抽出したいときにこの skill を使う。"create a theme"、"make a theme called X"、"extract a theme from <slide>"、"build a theme from these images" などのフレーズでトリガーする。`themes/` 配下に 2 つの対になるファイルを生成する —— `<id>.md`（パレット、タイポグラフィ、レイアウト、固定の Title/Footer コンポーネント、モーション）と `<id>.demo.tsx`（dev-UI Themes パネルがプレビューする実行可能なデモスライド）。実際のスライドの編集には使用しない —— テーマバンドルの作成にのみ使用する。
ローカルのソースファイルを読み込むか、会話のコンテキストを統合し、採用した内容を既存のメモリ（ウィキ基盤）のトピック、エンティティ、概念、分析ページに直接統合します。ユーザーがウィキへのソースや文書の追加、ローカルのメモ、文字起こし、記事、レポート、PDF の取り込み、または現在の会話をトピックノートとして明示的に保存することを望む場合に使用します。ウィキ、ガイダンス、チェックポイント、タスク注釈への振り分け、または破棄など、セッション学習の振り分けには /loam::learning-from-session を使用します。目標を丸ごと取り込まず、独立して再利用できる知見のみを採用してください。
open-slide 開発サーバーでユーザーが現在表示しているスライド、ページ、および（任意で）選択中の要素を特定する。ユーザーが "this page"、"this slide"、"this element"、"the slide I'm on"、"the current page"、またはスライド内容を名指しせずに指す指示的表現を用いたときに参照する。そのようなターンの開始時に毎回 `node_modules/.open-slide/current.json` を読み直すこと——ユーザーはターン間で移動するため、会話の早い段階で読んだ値はほぼ確実に古い。
PDF（.pdf）文書を Markdown に変換し、その内容を正確に分析、要約、検索、抽出できるようにする。ユーザーが .pdf ファイルを共有、参照、または質問したときは常にこのスキルを使用する——「変換」や「markdown」と明示していなくてもよい。これには PDF のレポート、論文、請求書、フォーム、契約書、スキャン文書の「読み取り」「要約」「レビュー」「データ抽出」「比較」「分析」の依頼が含まれる。常に同梱の変換スクリプトを先に実行して Markdown を生成すること。PDF の内容を直接解析したり、その場限りの抽出コードを書いたりしないこと。PDF 文書のフォルダ全体を対象とする一括リクエストにもこのスキルを使用する。重要：ユーザーが複数のファイル形式（.pdf、.docx、.xlsx）を含むフォルダや文書群を参照した場合は、3 つの姉妹スキル——convert-pdf-to-md、convert-word-to-md、convert-excel-to-md——をすべて呼び出し、どのファイル形式も黙って飛ばさないようにする。
.pptxファイルが入力、出力、またはその両方として何らかの形で関わる場合は、必ずこのスキルを使用します。対象には、スライドデッキ、ピッチデッキ、プレゼンテーションの作成、.pptxファイルの読み取り・解析・テキスト抽出（抽出内容をメールや要約など別の用途に使う場合も含む）、既存プレゼンテーションの編集・変更・更新、スライドファイルの結合・分割、テンプレート、レイアウト、発表者ノート、コメントの操作が含まれます。ユーザーが「deck」「slides」「presentation」と言った場合、または.pptxファイル名を示した場合は、その後の利用目的にかかわらず起動します。.pptxファイルを開く、作成する、または操作する必要がある場合は、このスキルを使用してください。
ユーザーが詳細な調査、体系的な調査、競合分析、案の比較、トレンド分析、事実確認を求める場合に使用します。次のいずれかに当てはまる場合は、少し検索しただけで回答せず、積極的にこのスキルを使用してください。①詳細調査、包括的な調査、調査、デューデリジェンス、業界調査、市場調査、競合分析、政策調査、技術調査、トレンド調査、事実確認、調査レポート、詳細レポート、deep research などのトリガー語がある。②信頼できる結論に複数の情報源からの証拠、多角的な比較、相互検証が必要。③レポート、ホワイトペーパー、業界分析、デューデリジェンス文書を求めている。④最新の政策／市場／製品／価格／規制について体系的な確認が必要。検証を必要としない簡単な一般知識の質問には使用しません。「X を調べて／知りたい」といった曖昧または広範な依頼でも、優先的に起動してください。対象外：一文の要約、提示された単一の情報源の整理、純粋な文章校正や書き換え。
自然言語の説明を編集可能な `.drawio` 図に変換し、ネイティブの draw.io デスクトップ CLI で PNG / SVG / PDF / JPG にエクスポートする。または既存のコードベース（Python / JS-TS / Go / Rust）を自動レイアウトの構造図に変換する。Agents365-ai/drawio-skill をラップする：6 種類の図のプリセット（ERD、UML クラス図、シーケンス図、アーキテクチャ図、ML/DL、フローチャート）、10,000+ の公式 AWS/Azure/GCP/Cisco/K8s/UML/BPMN シェイプの検索、321 の AI/LLM ブランドロゴ、ビジョンによる自己チェック + 自動修正、5 ラウンドの反復改善ループ。MCP サーバーもデーモンも不要 — 単一の SKILL.md と draw.io CLI だけで動作する。洗練された正確でエクスポート可能な図を作りたい場合、またはコード構造を可視化したい場合に使用する。トリガー：drawio、draw.io、drawio diagram、architecture diagram、ERD、UML diagram、sequence diagram、flowchart、network diagram、visualize codebase、code structure diagram、class hierarchy、export diagram png/svg/pdf、AWS/Azure/GCP icon、draw.io shapes。
通常のスプレッドシート（Sheet）と多次元テーブル（Bitable/Base）専用です。あらゆるデータや JSON リクエストの汎用窓口ではありません。セルの読み書き、シートのインポート／エクスポート、スタイル／フィルタービュー／条件／ドロップダウン／セル内画像／フローティング画像の設定、または Bitable のテーブル、フィールド、レコード、ビュー、ロール、共同編集者、ダッシュボード、フォーム、ワークフロー、データ集計の操作依頼で使用します。--as bot を使った cron／無人実行の Bitable シナリオでもこの Skill が必須です。ドキュメントの権限／共同編集者、メッセージ／イベントの購読、ラップされていない OpenAPI の汎用中継には使用しないでください。それぞれ feishu-cli-storage、feishu-cli-messaging、feishu-cli-platform を使用します。ドキュメント内の Markdown テーブルには feishu-cli-docs、データチャートの表示には feishu-cli-visual を使用します。
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
Syncfusion を使用して React で Word のようなドキュメントエディターを生成、統合、実装する方法をユーザーが尋ねたときに使用します。Syncfusion React Document Editor、React ベースのエディター統合、ドキュメントの編集と書式設定、コメントと変更履歴、表や画像の操作、ヘッダーとフッターの管理、ドキュメント保護の適用、React アプリケーションでのエンドツーエンドのドキュメントワークフロー構築に関する依頼で起動します。
学術論文の AIGC 重複率と AI らしさを低減する。Claude Code と Codex に対応。知網、万方、PaperPass、PaperPure などの検出器の原理に基づき、スキャンによる特定、決定論的な置換、文単位のリライト、Anti-AI 監査を用いて、学術的な文体・事実・データ・引用・専門用語の一貫性を保ちながらテンプレート的な AI の痕跡を減らす。Use when ユーザーが AI らしさの低減、AIGC 率の低下、AI 検出の回避、AI 重複判定の誤検知の低減、論文をより人間が書いたように見せたいと要望した場合、または「去 AI 味」「降重」「AIGC 查重」に言及した場合。
jinko-sdk を通じて Jinkō の参考 PDF とその抽出物を作成、確認、ダウンロード、整理する。ユーザーが論文やソース PDF を Jinkō プロジェクトにアップロードしたい場合、プロジェクト内に既にある参考 PDF を読み取るために取得したい場合、引用箇所からテキストハイライトを作成したい場合、矩形または数式の抽出を作成したい場合、論文の参考文献や既存の抽出物を確認したい場合、あるいは出版物を再現する際にプロジェクトの参考資料を使用したい場合に、このスキルを使用する。文献検索、モデルの作成、データテーブルの作成には使用しないこと。
Google NotebookLM で出典に基づく調査を自動化します。URL、テキスト、ローカルファイルからノートブックを作成し、出典付きの質問、簡易または詳細なウェブ調査、記事やソーシャル投稿の下書き作成、音声、動画、シネマティック動画、スライド、レポート、学習ガイド、クイズ、フラッシュカード、マインドマップ、インフォグラフィック、データテーブルの生成・ダウンロードを行います。NotebookLM、出典付き分析、調査からコンテンツを作成するワークフロー、ポッドキャスト、スライド、学習教材、成果物の生成、RSS ダイジェスト、トレンド調査の依頼に使用します。
プロフェッショナルな PPT プレゼンテーションを全工程で AI 生成するアシスタント。トップクラスの PPT デザイン会社の完全なワークフロー（要件調査 -> 資料収集 -> アウトライン企画 -> 企画稿 -> デザイン稿）を模し、高品質な HTML 形式のプレゼンテーションを出力する。ユーザーが PPT の作成、プレゼンテーションの作成、slides の作成、スライドの作成、報告資料の作成、研修教材の作成、ロードショー deck の作成、製品紹介ページの作成に言及したときにこのスキルをトリガーする。ユーザーが「X についての紹介を作って」や「上司に Y を報告したい」とだけ述べた場合でも、構造化された複数ページのプレゼンテーション内容が示唆されていればトリガーすべきである。「この文書を PPT にして」や「このテーマをプレゼンテーションにして」など、内容をプレゼンテーション形式に変換する必要がある場面にも適用する。
Syncfusion Spreadsheet Component を使用して Excel のような UI を必要とする React アプリで使用します。Excel（.xlsx、.xls、.xlsb）や CSV ファイルの作成、表示、編集、スプレッドシートエディターの埋め込み、API/JSON からのデータバインディング、数式、チャート、検証、フィルタリング、条件付き書式に適用します。ユーザーがスプレッドシートファイルに言及した場合も対象です（「open xlsx」、「load Excel file」、「add Syncfusion spreadsheet」、「bind data to spreadsheet」）。UI コンポーネントを使わない単独のファイル処理には適用しません。
分野や研究デザインを問わず、学術原稿、ジャーナル論文、学位論文、会議論文、抄録、補足資料、投稿パッケージの計画、アウトライン作成、起草、レビュー、改訂、校正を行う。拡張アウトラインの作成、章や段落の起草、開発編集、トップダウンおよびボトムアップの整合性チェック、査読者流の改訂、手法とエビデンスの整合、用語管理、重複と流れのレビュー、観察可能な定型表現や AI 的な文章パターン、引用の一貫性、自然な学術文体、主張範囲の管理、ファイル間の同期、変更影響レビュー、最終投稿の準備状況に使用する。
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。