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
Google Apps Script 開発の包括的なガイドです。すべての組み込みサービス(SpreadsheetApp、DocumentApp、GmailApp、DriveApp、CalendarApp、FormApp、SlidesApp)、トリガー、認可、エラー処理、パフォーマンス最適化を扱います。Google Sheets の操作の自動化、Google Docs の作成、Gmail/メールの管理、Google Drive ファイルの操作、Calendar イベントの自動化、トリガー(時間ベース、イベントベース)の実装、カスタム関数やアドオンの作成、OAuth スコープの処理、Apps Script のパフォーマンス最適化、API 呼び出しでの UrlFetchApp の利用、永続ストレージでの PropertiesService の利用、一時データ用 CacheService の実装に使用します。バッチ処理、エラー復旧、JavaScript ES6+ ランタイムも扱います。単独の Node.js スクリプト、Google Cloud Functions、Cloud Run、その他 Apps Script 以外の JavaScript ランタイムには使用しないでください。これらは異なる API とクォータを使用します。
ADRの作成前に、会話、セッションの記録、設計ディスカッションからアーキテクチャ上の決定を抽出するときに使用。問題と解決策の組み合わせ、トレードオフの議論、技術選択、明示的な「[ADR]」タグを特定します。「どんな決定をした?」「このチャットから決定事項を抽出して」「議論の中の選択肢を見つけて」「アーキテクチャ上の決定を要約して」などで起動します。長い計画セッションの後、暗黙の決定を記録する場合にも便利です。ADR文書は作成しません。その場合は adr-writing または write-adr を使用してください。
Quick BI-SmartQ のスキルは、複数のデータ分析機能を備えています。1. **ファイル Q&A**:Quick BI API 経由で Excel/CSV ファイルをアップロードしてインテリジェントに分析。2. **データセット Q&A**:Quick BI プラットフォームのデータセットを自然言語で検索し、テーブルを自動で選択・照合。3. **ドキュメント解析**:PDF/Word/Excel/CSV/画像を解析してテキストを抽出し、主要フィールドを抽出して構造化 Excel を生成。4. **ダッシュボードスキル生成**:QuickBI ダッシュボードをデータクエリスキルに自動変換。5. **データインサイト**:Quick BI データセットを詳細に分析。6. **データレポート**:分析結果に基づいて専門的なデータレポートを自動生成。データ分析、スマート Q&A、データ検索、ファイル分析、ドキュメント解析、ダッシュボードスキル、データインサイト、データレポートに関する言及がある場合に使用します。
ソフトウェアプロジェクト向けに高品質な README とシステムドキュメントを作成します。次の場合に使用します。(1)プロジェクトの README ドキュメントの作成または更新、(2)Mermaid によるシステム動作原理のフローチャートの追加、(3)詳細な手順形式の使用方法の作成、(4)設定の説明(環境変数、設定ファイル)の整理と改善、(5)ドキュメントをより使いやすく、理解しやすくする。オープンソースプロジェクト、社内ツール、API サービスなど、ドキュメントの改善が必要なあらゆるプロジェクトに適用できます。
Excel データ分析のマルチステップオーケストレーター。対象:(1) 複数 Sheet の Excel ファイルの読み取りと行数の集計、(2) 大容量ファイルの検出(10k 行以上で自動 Parquet 最適化)、(3) データクリーニング(欠損値、テキスト正規化、無効な文字)、(4) 条件フィルタリングと分類抽出、(5) Sheet をまたぐ統計集計、(6) Excel/CSV のエクスポートとダウンロードリンクの提供。データ読み取りからレポート生成までの全工程をカバーし、capability サブ skill をステップごとに編成する。**次のいずれかに該当する場合は、数行の pandas で自分で答えるのではなく、本 skill を積極的に使用すること**:①ユーザーにトリガーワードが出た場合:Excel 分析 / 表格分析 / 数据分析 / 数据清洗 / 数据统计 / 数据筛选 / 数据可视化 / 数据导出 / 汇总统计 / 透视表 / 分组统计 / 交叉分析 / 趋势分析 / 对比分析 / 异常值检测 / 去重 / 缺失值处理 / Excel 报告 / 生成报表 / analyze Excel / data analysis / data cleaning / pivot table;②ユーザーが .xlsx / .xls / .csv ファイルをアップロードまたは指定し、分析、クリーニング、統計、可視化を求めた場合;③タスクが複数 Sheet の読み取り、条件フィルタリング、分類集計、グラフ生成のいずれかを含む場合;④ユーザーが書式付き Excel レポートやダウンロードリンクのエクスポートを求めた場合。以下には使用しない:表形式データを扱わない純粋なテキスト処理、画像分析(sn-da-image-caption を使用)、単一の数式計算の簡単な質疑応答。
任意の AI/ML トピックについて構造化された文献サーベイを作成する。Agent が公開のアンカーリソースから研究バンドル(分類体系 + セクション + 実在する論文の参考文献)を整理し、選択された LLM がサーベイ成果物を生成する。出力先は単発の HTML ではなく wiki ページ(markdown)で、サーベイは `<wiki>/derived/surveys/<slug>.md` に配置され、`sources.md` に完全な参考文献の行が含まれる。プロバイダー非依存(Anthropic/OpenAI/OpenRouter/Fireworks/カスタム OpenAI 互換)。ユーザーが技術トピックについて「サーベイ」「文献レビュー」「lit review」「ディープダイブ」を求めた場合に使用する。
ユーザーが文章やレポートの作成、起草、生成を希望する場合はいつでもこのスキルを使用します。対象には、競合分析、市場調査レポート、技術設計書、PRD、プロジェクト提案書、会議の要約、ホワイトペーパー、事業計画書、文献レビュー、デューデリジェンスレポート、業界分析、エグゼクティブサマリー、SOP、メモなど、構造化された文書を出力するあらゆる依頼が含まれます。ユーザーが「写个文档」「做个竞品调研」「写份报告」「产品需求文档」「技术方案」「项目提案」「行业分析」「会议纪要整理成文档」と言った場合も対象です。文書やレポートを作成する必要がある場合は、このスキルを使用します。
Sắp xếp gọn kho tài liệu LOCAL (llmwiki/html/ + wiki/sources/draft/) khi phình to. Ba tầng — PROMOTE bản chất quý lên wiki ADR/concept (travel, sống sót clone), ARCHIVE render ephemeral (cặp proposal đã xong, bản bị thay thế, report cũ → archive/), KEEP canonical — rồi RE-INDEX đầy đủ. Trigger khi "dọn docs", "sắp xếp/merge tài liệu", "tidy docs", "html/draft quá nhiều", "/docs-curate".
pro-workflow wiki 用の自己完結型 HTML ビューアをレンダリングする。ページ、ソース、主張、シードキュー、ページリンクグラフ、全文検索をすべて 1 つのファイルに収める。外部依存なし、JS フレームワークなし、S3 にアップロード可能。ユーザーが wiki を視覚的に閲覧したい、現在の状態を誰かと共有したい、調査の進捗を監査したい、ナレッジベースを引き継ぎたい場合に使用する。Thariq Shihipar の "Unreasonable Effectiveness of HTML" に着想を得ており、markdown のみの出力よりも情報密度と共有しやすさを重視する。
ユーザーが所有または処理を許可されたテキストから、不可視の Unicode、zero-width、tag characters、異形空白、テキスト型の AI provenance/watermark を除去し、統計的な書き換えのベストエフォート手順を提供する。繁体字中国語、簡体字中国語、英語、Markdown、HTML、プレーンテキストに適用。「去文字浮水印」「去 Claude 浮水印」「清理不可見字元」「清除 AI provenance」と言ったとき、またはテキストのマーキング確認を求められたときに使用する。テキストのウォーターマークは、ファイルの C2PA/EXIF metadata や可視の画像ウォーターマークとは別の問題であり、後者二つはこの skill では直接扱わない。
トップクラスの会議(NeurIPS、ICLR、ICML、AAAI、IJCAI、ACL、EMNLP、NAACL、CVPR、WWW、KDD、SIGIR、CIKM など)を対象とするコンピューターサイエンス研究論文を推敲します。論文草稿、要旨、序論、関連研究、方法の説明、実験結果、結論など、学術・研究文書の改善、洗練、編集、校正を求められた場合に使用します。LaTeX の文章について執筆支援を求められた場合、「camera-ready」「rebuttal」「paper revision」に言及した場合、または学術誌や会議を挙げた場合も対象です。論文全体の推敲とセクションごとの編集に対応します。
Feishu クラウドスペースの統一エントリポイント。Drive の拡張アップロード/ダウンロードと非同期インポート/エクスポート、基本的な file/media 操作、wiki ナレッジベースのノードとスペース管理、ドキュメントのコメント、共同編集者、公開権限を扱う。ユーザーが Drive ファイル、フォルダ、大容量ファイルの分割やレジューム転送、非同期タスク、ディレクトリミラー、ナレッジベース、wiki、素材、コメント、共有権限、共同編集者、公開リンク、共有パスワード、所有権の移転、権限申請に言及したときは必ず本 Skill を使用する。Wiki が本 Skill に属するのはスペース、ノード構造、メンバーを管理する場合のみであり、Wiki/ドキュメント本文の読み取りや要約には明示的に使用を禁じる。本文の内容には feishu-cli-docs を使用する。会議の録画、妙記、逐語録には feishu-cli-meetings を使用し、Drive 範囲の検索は本 Skill に属し、グローバルなドキュメント/メッセージ/アプリ検索には feishu-cli-platform 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。
