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
oil-ppt を使って 16:9 の HTML プレゼンテーションを作成、修正、継続作成、チェック、ビルドし、必要に応じてハイブリッド編集可能な PPTX を書き出す。既定で oil-tone と組み合わせて視聴者向けのコピーを扱い、各ページは独立した HTML とする。ユーザーが新規プレゼンテーションの作成、ページ単位の精緻な修正、一括検収、オフラインプレゼンテーションの納品を求める場合に使用。スクロールするウェブページ、通常の記事、単一のポスターには使用せず、既存の任意の PPTX を無損失でインポート可能なソースプロジェクトとして扱うこともない。
PaperOrchestra の 4 つの論文品質オートレーター（arXiv:2604.05018、付録 F.3）を実行する — Citation F1（P0/P1 分割 + Precision/Recall/F1）、Literature Review Quality（6 軸 0-100、インフレ抑制ルール付き）、SxS Overall Paper Quality（並べて比較）、SxS Literature Review Quality（並べて比較）。ユーザーが「この論文ドラフトを採点して」「ベンチマークに対して評価して」「2 つの論文を比較して」「オートレーターを実行して」と求めたときにトリガー。
視覚的な再現アプローチで PDF プレゼンテーションを HTML スライドテンプレートに変換する。パイプライン：PDF → スライドのスクリーンショット → Claude が各スクリーンショットに一致する HTML を作成。PDF を HTML スライドテンプレートに変換したい、プレゼンテーションを HTML として再現したい、既存のデッキから再利用可能なテンプレートを作りたいときに使用する。トリガー：'pdf to html'、'convert pdf to template'、'reproduce this deck as html'、'create template from pdf'。
学術研究の引用を管理する。Google Scholar と PubMed で論文を検索し、DOI、PMID、arXiv ID から完全なメタデータを抽出し（CrossRef、doi.org のコンテンツネゴシエーション、NCBI E-utilities、arXiv API）、BibTeX エントリの必須フィールド・形式・重複を検証し、適切に整形された BibTeX を生成またはクリーンアップする。論文の検索、DOI から BibTeX への変換、.bib ファイルのクリーンアップや重複排除、科学論文執筆における参考文献メタデータの確認、参考文献リストの作成に使用する。引用した文献が実在することを証明したい場合や、捏造・撤回された引用を指摘したい場合は alterlab-citation-verifier を優先し、Zotero ライブラリの操作には alterlab-pyzotero を使う。AlterLab Academic Skills スイートの一部。
edgartools Python ライブラリを使って SEC EDGAR 提出書類のデータにアクセス・分析・抽出する。SEC 提出書類、財務諸表（損益計算書、貸借対照表、キャッシュフロー計算書）、XBRL 財務データ、インサイダー取引（Form 4）、機関保有（13F）、企業財務、年次/四半期報告書（10-K、10-Q）、委任状説明書（DEF 14A）、8-K 臨時報告、ティッカー/CIK/業種による企業スクリーニング、複数期間の財務分析、その他あらゆる SEC 規制提出書類を扱う場合に使用する。AlterLab Academic Skills スイートの一部。
サードパーティの Paper2All パイプライン（LLM 呼び出しは OpenRouter/OpenAI 経由）で学術論文をプロモーション・プレゼンテーション形式に変換します——論文 PDF とその LaTeX ソースから、インタラクティブなウェブサイト（Paper2Web）、プレゼンテーション動画（Paper2Video）、学会ポスター（Paper2Poster）を生成します。論文を広める場合、学会の準備、探索可能な学術ホームページの構築、ビデオアブストラクトの生成、完成した論文からの印刷可能なポスターの自動生成に使用します。手作り LaTeX ポスターには alterlab-latex-posters、トーク資料には alterlab-scientific-slides を使用してください。AlterLab Academic Skills スイートの一部です。
完全な複数査読者によるジャーナル査読パネルをシミュレートします——5 つのペルソナ（編集長 + 3 名の査読者 + 1 名の Devil's Advocate）が原稿について議論し、合意に基づく編集判断（受理/軽微な修正/大幅な修正/拒否）と優先順位付きの改訂ロードマップを生成します。モード：full、re-review（改訂が以前のコメントに対応したか検証）、quick、methodology-focus、Socratic guided。用途：査読のシミュレート、模擬査読パネル、投稿前の編集レビュー、複数の査読者の視点、改訂原稿の再査読、「私の論文を厳しく批判して」。単一査読者の査読報告には alterlab-peer-review、ルーブリック/成績評価には alterlab-scholar-eval、論文の執筆・改訂には alterlab-paper-writer を使用してください。AlterLab Academic Skills スイートの一部です。
12 のエージェントによるパイプラインで学術論文を起草・改訂し、堅牢な LaTeX 出力（apa7 クラス、LaTeX からコンパイルした PDF）を行います。IMRaD、文献レビュー、理論、ケーススタディ、政策ブリーフ、学会論文の構成、APA 7.0（既定）、Chicago、MLA、IEEE、Vancouver の引用形式、二言語の抄録（英語と著者の言語、例：トルコ語や繁体字中国語）、多形式出力（LaTeX、DOCX、PDF、Markdown）をサポートします。リクエストに write paper、academic paper、paper outline、write abstract、revise paper、check citations、convert to LaTeX、guide my paper、parse reviews、revision roadmap、または makale yaz、akademik makale、özet yaz、makaleyi revize et、hakem yorumları、または 寫論文、學術論文、論文大綱、寫摘要、修改論文、檢查引用、引導我寫論文、審查意見、修訂路線圖 が含まれる場合に使用します。その引用チェックモードは起草時に引用を整形して挿入します。引用文献が実在するかを独立に確認する反ハルシネーションのチェックには、代わりに alterlab-citation-verifier を優先してください。AlterLab Academic Skills スイートの一部です。
PaperOrchestra パイプライン（arXiv:2604.05018）のステップ 5。ピアレビューをシミュレートして的を絞った改訂を適用することで drafts/paper.tex を反復的に改良する。厳格な accept/revert 中止ルール、目標達成による早期停止を駆動する決定論的な 0-100 の判定帯（Accept/Minor/Major/Reject）、および未解決の重大な指摘がある場合に受け入れを阻止する Devil's Advocate 譲歩閾値ガードを備える。作業ログを維持し、各反復でスナップショットを取得するため、revert は象徴的ではなく実際に機能する。オーケストレーターがステップ 5 を委任した場合、またはユーザーが "refine the draft"、"iterate on the paper"、"run peer review on this paper" を求めた場合にトリガーする。
トリガー条件：ユーザーがあらゆるプロセス、構造、概念の描画、図示、可視化を求めたとき——"画个流程图"、"draw an architecture diagram"、"帮我画个对比图"、"visualize this process"、"make a diagram for this doc"、または 流程图／架构图／示意图／对比图／时序图／泳道图／时间线 に言及したとき。ユーザーが文書や記事を提示してイラストや図を求めたときもトリガーする。トリガーしない場合：グラフ／プロットの依頼（棒グラフ、折れ線グラフ——これらには draw.io ではなくグラフ作成ライブラリが必要）、または芸術的な画像の依頼（ロゴ、マスコット、物体や人物の絵——これらには画像ツールが必要）。
シニアプロダクトマネージャーアシスタント。PRD ドキュメントの作成とレビュー、プロダクト戦略のコンサルティング、リテンション成長分析、競合調査、機能の優先順位付けなど、全方位的なプロダクトマネジメント支援を提供する。PRD/MRD/BRD/ユーザーストーリーなどのプロダクトドキュメントの作成やレビュー、プロダクト課題の診断（リテンションが低い、コンバージョンが悪い、成長のボトルネック）と実行可能な戦略の提示、競合分析と市場調査、機能設計とユーザー体験の最適化に適している。ユーザーが "PRD"、"要件ドキュメント"、"プロダクト計画"、"ユーザーリテンション"、"機能設計"、"競合分析"、"プロダクト指標"、"成長戦略"、"ユーザー体験の最適化"、"機能の優先順位" などプロダクトマネジメントに関連する話題に言及したときに、このスキルを使用する。ユーザーが明示的に「プロダクト」と言わなくても、App の機能設計、ユーザー成長、ビジネスモデル、要件分析などの話題を扱う場合にも発動すべきである。
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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。