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 97,222 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
Jira チケット、ドイツ語の社内 wiki/仕様ドキュメント、またはドイツ語圏の同僚とのチームチャット（Slack、Matrix、Teams）向けに、1 文より長いドイツ語の文章を書くときに使用します。書き始める前に呼び出してください。英語化した動詞（failt、triggern、returnen）、直訳的なコロケーションや慣用表現（blockiert auf、macht Sinn、in 2026）、外来語の性（der Commit、die Pipeline）、成果物ごとのレジスター（Jira/wiki は無人称、チャットは ich/du）、ドイツ語のタイポグラフィ（Gedankenstrich、Anführungszeichen、Durchkopplung）、AI 特有のリズム（言い換え、対称的な段落、まとめの締めくくり）を扱います。コミットメッセージ、MR/PR の説明、リリースノート（チームの慣例により英語）、会話的なチャットの返信、1 行の確認はスキップしてください。「このドイツ語はおそらく大丈夫だろう」と 1 文より長いものについて思ったら、このスキルを呼び出してください。
`marked.js`、`pandoc`、`gomarkdown/markdown`などのツールと同様にMarkdownファイルをHTMLに変換します。また、markdownをhtmlに変換するカスタムスクリプトの作成や、Markdown文書を利用してhtmlに変換する`jekyll/jekyll`、`gohugoio/hugo`などのWebテンプレートシステムにも対応します。「markdownをhtmlに変換」「mdをhtmlに変換」「markdownをレンダリング」「markdownからhtmlを生成」と依頼された場合や、.mdファイルやMarkdownをHTML出力に変換するWebテンプレートシステムを扱う場合に使用します。GFM、CommonMark、標準的なMarkdown形式を使用するCLIおよびNode.jsのワークフローに対応します。
このスキルを使って CSV または表形式の入力から多要素の Excel ダッシュボードを構築する —— 開いたときに表示される Dashboard シート、複数の数式駆動の KPI カード、複数のグラフ、スパークライン、条件付き書式。トリガー：'dashboard'、'KPI dashboard'、'analytics dashboard'、'executive dashboard'、'metrics dashboard'、'CSV to dashboard'、'data visualization'。出力は単一の .xlsx。officecli-xlsx 上のシーンレイヤーであり、すべての xlsx ハードルールを継承する。以下には使用しない：単一の予算トラッカー／書式付きの 1 シート CSV（xlsx を使用）、3 表／DCF／LBO 財務モデル（financial-model を使用）、最大 1 グラフで 10 行未満の週次レポート（xlsx を使用）。
URL、ファイル、動画、PDF から構造化 JSON を抽出する。エンティティ抽出とバッチ処理に対応。USE WHEN parse、extract、URL、transcript、entities、JSON、batch、content、YouTube、PDF、article、newsletter、Twitter、browser extension、collision detection、detect content type、extract article、extract newsletter、extract YouTube、extract PDF、parse content。
元ファイルと視覚的な忠実性を保ちながら、PDF ドキュメントの検査、抽出、OCR、作成、結合、分割、並べ替え、回転、注釈付け、記入、墨消し、圧縮、保護、検証を行う。1 つ以上の .pdf ファイルを扱うとき、ドキュメントを PDF に変換する／PDF から変換するとき、テキスト、表、画像、メタデータ、フォーム、ページ範囲を抽出するとき、真の墨消しや署名を施すとき、破損した、暗号化された、スキャンされた、またはアクセスできない PDF を診断するとき、PDF の変換が意図した内容とレイアウトを保持したかを検証するときに使用。
完成済みまたは修正済みの開発者ガイド——開発者ツール製品（SDK/ライブラリ/CLI/フレームワーク/API プラットフォーム）の採用 + 統合の説明——をレビューまたは判定するときに使用。開発者がそのガイドだけでツールをインストールし、統合し、運用できるかを判断する。作成ではなくゲート。単一ソースの 14 条件からなる採用可能性 + 正確性の基準で判定する：道しるべとなる start-here + 検証可能な最初の成功；レシピより前に概念；ハウツーが引き渡されたシナリオを網羅する；サンプルが実行可能で現在のツールに対して正確（捏造/古いエンドポイントなし）；api-reference へリンクし、決して重複しない；Diataxis のモードを明示；トラブルシューティングの道筋；修正はデルタ範囲でレビューされる。`VERDICT: approve|revise` + 実行可能な指摘のみを出力する；基準を満たすガイドは承認し（薄いガイドを誤って修正扱いにしない）、明示されたギャップがある場合にのみ修正を求める。作成するためではなく、エンドユーザー向けユーザーガイド、エンドポイントカタログ（api-reference レビュー）、エンジニアリング設計ドキュメント（design-review）でもない。
リリースランブック（システムを本番へ出荷するための本番移行手順）をレビュー/判定するときに使用——不慣れなエンジニアがそれだけで実行し、検証し、ロールバックできるかを判断する。作成ではなくゲート。単一ソースの 11 条件からなる実行可能性 + 安全性の基準で判定する：各手順がコピー&ペーストで安全 + 冪等で、期待される結果がある；go/no-go ゲート；完全なロールバック（各前進変更に対する revert、測定可能なトリガー、不可逆な場合はロールフォワード）；デプロイ後の検証はテスト計画の基準を再利用；エスカレーション + 監視；シークレットをインライン化しない（埋め込まれた token/key は指摘事項）；ステートフル変更の安全性（比例的）；ユーザーに影響するデプロイのためのコミュニケーション枠（比例的）；コマンドは上流に対してスポットチェック済み；捏造なし；デルタ範囲の修正。`VERDICT: approve|revise` + 実行可能な指摘を出力する；基準を満たすランブックは承認し（誤って修正扱いにしない）、明示されたギャップがある場合に修正を求める。作成するものではなく、QA テスト計画でも、エンジニアリング設計ドキュメント（design-review）でもない。
エンドユーザー製品ガイド——通常は非技術者が製品目標を達成するために読む利用者向けヘルプ（チュートリアル、ハウツー、説明、製品機能/設定リファレンス、トラブルシューティング、用語集）——をレビュー/判定するときに使用し、実際のユーザーがそのガイドだけでサポートされるすべての目標を達成できるかを判断する。作成ではなくゲート。単一ソースの 12 条件からなるユーザビリティ + 正確性の基準で判定する：目標ごとに 1 つのハウツー；4 つの Diataxis モードを正しく分類（混同しない）；完全な製品リファレンス（HTTP API ではない）；正確な手順を UI の正確なラベルで命名；症状をキーにしたトラブルシューティング；非技術者が理解できる平易な言葉；アクセシビリティ + 見つけやすさ；前提を明示し、捏造なし；デルタ範囲の修正。`VERDICT: approve|revise` + 実行可能な指摘のみを出力する；基準を満たすガイドは承認し（誤って修正扱いにしない）、明示されたギャップがある場合にのみ修正を求める。作成するものではなく、開発者採用ガイド、エンドポイントカタログ、エンジニアリング設計ドキュメント（design-review）でもない。
AI らしさを取り除き、文の長短に変化を加えることで、自然言語のメモリファイル（CLAUDE.md、todos、設定、ドキュメント）を人間らしくします。その際、すべてのコードブロック、URL、パス、コマンド、見出しは正確に保持します。2 つのモード：--deterministic（高速、正規表現ベース、API 不要）と LLM（デフォルト、書き換えに Claude を呼び出す）。人間らしくした版は元のファイルを上書きします。プレーンテキストのバックアップは FILE.original.md として保存されます。トリガー：/unslop-file <filepath> または「humanize memory file」。
実際に取得した論文を基準に Related Work / 関連研究セクションを起草または書き直す — 論文自身が主張する範囲（取得できたものだけでなく）から必須のクラスタを導出し、関連研究をテーマ別にクラスタリングし、クラスタごとに差分（本論文が加えるもの）を明示し、クラスタごとの引用数の下限を強制し、期待されるクラスタが空の場合は find-papers に戻し、対象コミュニティの配置と引用慣習（数値式 ACM/IEEE か natbib の著者-年か、単盲検か二重盲検かの自己引用、NeurIPS/CHI/SIGMOD 系の会場でこのセクションが置かれる位置）に従い、検証済みの引用のみを受け入れる。ユーザーが "related work"、"prior work"、"position my paper against the literature"、"how do we differ from X"、"reviewers said related work is thin/missing/a laundry list" と言ったとき、または草稿に引用を追加するよう依頼したときに使用。find-papers で見つけた論文や既存の .bib を基に動作し、参考文献を捏造することはない。
ヘルプ記事を読みやすく作り直し、セルフサービスでの解決を促進する。ステップごとに 1 つの見出し、前提条件は冒頭、トラブルシューティングは末尾、急いでいる読者でも流し読みできる簡潔な文章にする。ユーザーが "restructure this help article"、"make this doc scannable"、"this article is a wall of text"、"reformat this for our help center"、"improve this article so customers stop filing tickets" と言ったときに使用。
目標とする投稿先の模範論文を研究し、独自のスタイルと構成のブリーフを作成する。最優秀論文の受賞作や被引用数の多い論文をオンデマンドで取得し（DBLP、Semantic Scholar、Unpaywall、arXiv、オープンアクセスの ACM DL）、セクション構成、貢献の枠組み、評価のパターン、図表の慣例を分析する。ユーザーが投稿先の best paper や受賞論文を研究したい、被引用数の多い論文とその構成を知りたい、学会で成功した論文の書き方（「what do winning SIGSPATIAL papers look like」「analyze NeurIPS best papers before I draft」）を学びたい、投稿先の最強の研究を手本に草稿を書きたいときに使用。設計上、著作権に安全 — 論文は合法なオープンアクセス元から取得して一時的に処理するのみで、同梱、保存、コミットは一切行わない。出力はメタデータと独自の分析。トリガーワード：exemplar、best paper、award-winning、most cited、top cited、model paper、venue style、paper structure。
判決書、裁定書、調停書、仲裁判断書、行政処分決定書などの法律文書を構造化して要約する必要があるときにこのスキルをトリガーする。典型的なトリガー例は以下に限らない：- ユーザーが 1 件の法律文書の要約、要点の抽出、または判示要旨の生成を求める - ユーザーが複数の法律文書を比較可能で検索可能な標準化された要約に変換する必要がある - ユーザーが事件情報、争点、法的根拠、説示の過程を抽出するよう求める - ユーザーが事例研究、訴訟分析、授業準備のために要約資料を必要とする - ユーザーが文書類型（判決／裁定／調停／仲裁／行政処分）ごとに要約の重点を区別するよう求める 本スキルの核心的価値：原文に忠実であることを前提に、冗長な法律文書を簡潔・客観的・構造化された要約に変換し、核心的内容を際立たせ、全文の復述や主観的評価を避ける。
Markdown ドキュメントをプロ品質で組版された PDF ファイルに変換する。主要エンジン：reportlab（表紙、口絵、裏表紙、ブックマーク）。フォールバックエンジン：pandoc + XeLaTeX（表の処理に優れ、LaTeX 品質の組版）。CJK/ラテン文字混在テキスト、フェンス付きコードブロック、表、引用ブロック、クリック可能な目次、透かし、ヘッダー/フッター、ページ番号を処理する。複数のカラーテーマをサポートし、中国語のテクニカルレポートで実戦検証済み。ユーザーが「markdown to PDF」「md2pdf」「any2pdf」「md转pdf」「报告生成」「导出pdf」に言及したとき、または markdown からプロ品質の PDF を生成したいときにトリガーする。
OpenXML SDK（.NET）を使用した、プロ品質の DOCX 文書の作成、編集、書式設定。3つのパイプラインに対応：（A）新規文書を一から作成、（B）既存文書の内容を入力・編集、（C）テンプレートの書式を適用し、XSD 検証ゲートで確認。ユーザーが Word 文書の作成、変更、書式設定を求める場合は必ずこのスキルを使用してください。「レポートを書く」「提案書を作成する」「契約書を作る」「このフォームに記入する」「このテンプレートに合わせて書式を変更する」といった依頼や、最終出力が .docx ファイルとなるあらゆるタスクが対象です。ユーザーが「docx」と明示していなくても、印刷用または正式な文書を作成するタスクであれば、このスキルを使用してください。
国家自然科学基金(NSFC)の申請書を作成する。青年科学基金(C 類)、優秀青年科学基金(B 類)、国家傑出青年科学基金(A 類)の 2026 年度最新基準に対応。段階的な執筆ワークフローを提供:基本情報、要旨、研究の根拠、研究内容、研究基盤、履歴書、倫理および AI 支援に関する声明などのモジュール。文献検索戦略と品質セルフチェックリストを内蔵。ツール非依存で、Claude Code / Cursor / Codex / OpenClaw / Gemini CLI に対応。トリガーワード:国家自然科学基金、国自然、NSFC、青基、青年基金、優青、傑青、面上項目、natural science foundation of china、nsfc grant、青年科学基金申請
数式、書式、型、元ファイルを保持しながら、スプレッドシートデータを検査、プロファイリング、クレンジング、照合、分析、可視化、検証する。.xlsx、.xlsm、.xls、.ods、.csv、.tsv ファイルを扱うとき、ワークブックから質問に答えるとき、数式やデータ品質を監査するとき、シートやバージョンを比較するとき、ピボット、グラフ、予測、サマリーワークブックを作成するとき、不正な表を修復するとき、スプレッドシートの編集と計算が正確であることを検証するときに使用する。
エンドユーザー支援用の AGENTS.md を生成する。セットアップ、インストール、実行、トラブルシューティングを扱う。ユーザーが「getting started」の支援を求めた場合、または /init user ワークフロー中に積極的に使用する。例：- ユーザー：「/init user」 → 公式ドキュメント付きのユーザー支援 AGENTS.md - ユーザー：「Create getting started guide」 → インストール + セットアップ + トラブルシューティング - ユーザー：「Document how to use this repo」 → ユーザー向け AGENTS.md - ユーザー：「Help users run this software」 → セットアップ、前提条件、使用パターン
情報系またはコンテンツ系の動画（トーキングヘッドの解説、意見や分析の一本、製品レビュー風のクリップ、ソフトウェアのウォークスルーではないもの全般）を、Clueso プロジェクト内の実際の公開記事として、読みやすい文章の記事に変える。番号付きの UI 手順ではなく、論点やトピックのビートで構成する。補助ビジュアルは、画面上の何かが実際に役立つ場合（グラフ、ラベルの付いた物体、実演された比較）には動画から切り出した実フレームを使い、それ以外の場所では実フレームでは要点が伝わらないため生成画像を使う。「この動画を記事にして」「このクリップをブログ記事にまとめて」「この解説動画の文章版を作って」と言われたとき、またはコンテンツの素材（ソフトウェアの画面録画ではないもの）をアップロードして記事を求められたときに使用。
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。