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
事前に抽出された論文の構造化された 9 セクション仕様（`paper_spec.md`）を単一ページの HTML 学術ポスターとしてレンダリングし、反復的な測定フィルループでレイアウトをページに合わせ、印刷可能な PDF と PNG サムネイルにエクスポートする。上流の `paper2assets` スキルが、ルートに `manifest.json` があり、論文のメタデータとメディアを格納した `assets/` フォルダを含む出力バンドルを生成している必要がある。ユーザーが抽出済みの論文アセットから HTML ポスター、PDF/PNG エクスポート、または PPTX を求める場合に使用する。例えば "render the poster"、"make the poster from this spec"、"export poster to PDF"、"paper2poster" など。3 つのスキル paper2assets → paper2poster → html2pptx は順に実行され、それぞれ単独で呼び出せる。
インストール中のエージェントを、実装上の選択を制約することなく段階的な PPT またはスライドのワークフローへ導く。ユーザーがトピック、記事、レポート、ブリーフからプレゼンテーション、デッキ、ストーリーボード、スライド化できる構成を求め、成功が次の組み合わせに依存する場合に使用する：ブリーフの明確化、必要時の事実収集、アウトラインの構築、ページ単位の計画作成、レビュー可能な中間成果物の生成、そして環境に調査・レンダリング・配信の能力がない場合の graceful degradation。
テキスト抽出、OOXML 検査、スライドレンダリング、OCR、ビジュアル目録、視覚対応のスクリーンショットレビューを用いて実際の .pptx を読み取り、表示されているすべてのスライド要素に基づいた学術的な発表者ノートを作成し、完全な表示版ドキュメントを生成し、整形されたノートを PowerPoint のノートペインに挿入する。既存の PowerPoint デッキ向けに発表者ノート、プレゼンターノート、スピーチ原稿、ナレーション、注釈付きノートを求める場合に使用。特にスライドに画像、グラフ、表、SmartArt、軸、凡例、スクリーンショットのテキストが含まれる場合に適する。
科学論文や研究概要向けに、最新の学術的根拠をまとめます。文献、参考資料、背景となる根拠、相反する研究結果、原稿用の研究資料一式の収集をユーザーが明示的に求めた場合に使用します。デフォルトでは Parallel Search を使い、Parallel Extract で情報源を検証します。明示的に詳細・網羅的な調査を求められた場合は Parallel Research を使用します。Parallel Chat は明示的な指定があれば任意で使用し、Perplexity は依頼された場合、または失敗時の代替手段として許可されている場合に限り使用します。
各ラウンドでユーザーが取り次ぐことなく、文書レビューループのレビュアー側を実行します。現在の <DOC>.revN.md をレビューして <DOC>.revN.notes.md に記録し、完了したラウンドをコミットして、作者による rev(N+1) を待ちます。文書が最終版に進める状態になる、ラウンド上限に達する、またはユーザーだけが先に進められる状態になるまで繰り返します。rev1 が存在し、その文書を書いていない新しいセッションでユーザーが /review-doc-loop <feature> [max-rounds] を実行したときに使用します。作者側セッションで対応するのは answer-notes-loop です
このセッションからアーキテクチャ決定記録（ADR）を生成したいときに使用します。\"write ADRs\"、\"document our decisions\"、\"create decision records\"、\"record the choices we made\" でトリガーされます。設計ディスカッションで決定に至ったが文書化されていない場合にも有用です。決定の抽出のみ（adr-decision-extraction を使用）や MADR テンプレートの提供（adr-writing を使用）は行いません。サブエージェントによる抽出、ユーザー確認、並列生成、検証というワークフロー全体をオーケストレートします。
パイプライン前段のアグリゲーター。AI エージェントのキャッシュディレクトリ（.claude、.cursor、.antigravity、.openclaw）またはユーザー指定の任意のディレクトリを走査して実験ログを探し、知見と数値結果を抽出し、PaperOrchestra で使える入力（idea.md + experimental_log.md）として整形する。トリガー：ユーザーが "aggregate my agent logs for paper writing"、"extract experiments from my coding agent history"、"prepare PaperOrchestra inputs from my cache"、"turn my agent logs into a paper" と言った場合、論文の基礎として使いたいフォルダやディレクトリに言及した場合、または PaperOrchestra を実行したいが構造化された入力ではなく散在するエージェント実験履歴しかない場合。paper-orchestra の前にこれを実行する。workspace/inputs/idea.md または workspace/inputs/experimental_log.md が存在しない場合、paper-orchestra から自動的に呼び出されることもある。
TÜBİTAK ARDEB の申請書を、主管局自身のセクション順序で構成する：1001 は公式の .doc 様式に準拠（TR/EN の özet は各 ≤600 語、ÖZGÜN DEĞER、YÖNTEM、iş paketleri と B Planı を含む PROJE YÖNETİMİ、YAYGIN ETKİ、EK-1/EK-2、≤25 ページ）、および PBS 形式の 1002-A Hızlı Destek と 3501 Kariyer Geliştirme の様式をセクションごとの語数範囲付きで扱う。プログラムの上限（1001 は ≤36 か月、3,000,000 TRY、1002-A は ≤12 か月、年 150,000 TRY、3501 は ≤36 か月、1,500,000 TRY、PI は博士取得後 ≤7 年、准教授以下）を確認し、各プログラムの基準に沿って起草し（1001 のパネルは 35/25/20/20、3501 は kariyer geliştirme potansiyeli を追加）、TÜBİTAK の生成 AI（ÜYZ）開示ルールを適用する。提出は ARBİS の後に PBS 経由。汎用的な助成金の作成は alterlab-research-grants に、BİDEB フェローシップは alterlab-tubitak-bideb に委譲する。ユーザーが TÜBİTAK 1001、1002-A、3501 の申請書を書きたいとき、özgün değer や yaygın etki のセクションを起草したいとき、より広いインパクトの枠組みを TÜBİTAK の用語に対応させたいときに使用。AlterLab Academic Skills スイートの一部。
論文の参考文献と本文中の引用が正しいかどうかを審査する——論文が実在すること、主張が引用論文の実際の記述と一致すること、帰属が正確であること、引用が捏造されたり誤って帰属されたりしていないことを検証する。ユーザーが投稿前に参考文献を確認したい、特定の引用が誤っている疑いがある、ある主張が引用元に裏付けられているか検証したい、引用の誤りについて査読者のコメントを受けたときに使う。文献を多く扱う節を書き、引用論文が自分の考えているとおりのことを実際に述べているか検証する必要があるときにも使う。このスキルは、捏造されたタイトル/著者、引用の伝言ゲーム（二次資料を通じて歪められた主張）、事実に関する主張での引用漏れ、誤った論文の引用（原著を引くべきところで後続研究を引く）を捉える。
LandingAI の Agentic Document Extraction (ADE) を用いたインテリジェントなドキュメント処理とコンテンツ抽出に本スキルを使用します。次のような場合にトリガーします：(1) ドキュメント（PDF、画像、スプレッドシート、プレゼンテーション）をレイアウトを理解して構造化 Markdown に解析する、(2) スキーマを使ってドキュメントから特定の構造化データを抽出する（請求書のフィールド、フォームデータ、テーブルデータなど）、(3) 複数ドキュメントのバッチを種類別に分類・分離する（請求書と領収書、明細書とフォームなど）、(4) 大きなドキュメントを非同期で処理する（最大 1GB/1000 ページ）、(5) 抽出したコンテンツの視覚的グラウンディング（バウンディングボックス、ページ番号）を取得する — ユーザーがバウンディングボックス、単語の位置、グラウンディング、抽出コンテンツのハイライト、ドキュメント内でデータが表示される場所の提示に言及したときに使用します。タスクが一連のドキュメントの内容を理解することを伴う場合に本スキルを使用します。特に本スキルは、一連のドキュメント上で実行するコードを書くのに役立ちます。単一のスクリプトで必要な情報を抽出できるため、速度が向上し、ドキュメントを Agent のコンテキストウィンドウに読み込むコストを削減できます。
文書、資料、画像、書籍を素早く読み、分解・抽出・要約してマインドマップにするスマートツールです。ProcessOn が公式に開発しました。自然言語、Markdown、長文テキスト、PDF/Word 文書、Web コンテンツ、画像内の文字、学習資料、議事録、業務レポート、書籍や文献などの内容を、ワンクリックで構造が明確で階層がはっきりした編集可能な ProcessOn プロフェッショナルマインドマップに分解・抽出・要約できます。文書の要約、資料の整理、要点の抽出、長文の分解、マインドマップの生成、記事のマインドマップ化、PDF のマインドマップ化、議事録の要約、業務レポートの抽出、論文・文献の整理、読書ノートの作成、学習資料の整理、学習パスの生成、提案書のアウトラインの分解、プロジェクトタスクの計画などのシーンに適しています。「内容が長すぎて読み切れない、資料が散らばっていて整理しにくい、要点が不明確で抽出しにくい、構造が混乱していて再利用しにくい」という問題を主に解決します。マインドマップ、ロジック図、ツリー図、フィッシュボーン図、タイムライン、表形式図などの知識整理系の図を出力でき、生成後は ProcessOn でオンライン編集、共同修正、効率的な再利用が可能です。注意：本スキルは、フローチャート、スイムレーン図、シーケンス図、システムアーキテクチャ図、ER 図、Mermaid 図などのプロセス図や技術図の生成には使用しません。フローチャート、業務プロセス、システムアーキテクチャ、データベース関係図を自動で描画したい場合は、ProcessOn の図表生成系スキルを使用してください。
コンテンツが空間的なレイアウト、色彩、本物の図、インタラクティブ性、またはラウンドトリップ編集可能なエディターから恩恵を受ける場合は、markdown ドキュメントではなく自己完結型の HTML アーティファクトを生成する。ユーザーが「doc」「writeup」「plan」「spec」「report」「explainer」「comparison」「review」「PR description」「mockup」「diagram」「flowchart」「deck」「slides」「status update」「post-mortem」「dashboard」「chart」「playground」、または何かをトリアージ・並べ替え・調整するための一回限りの「editor」や「tool」を求めた場合に使用する。たとえ「HTML」や「artifact」と言わなくても同様。また「explain」「compare」「explore options for」「walk through」を非自明なトピックについて求められた場合にも使用する。成果物が .html ファイルやウェブページである場合は常に使用する。ユーザーがファイルに名前を付けたり直接 HTML を要求した場合でも同様である。このスキルはページがどのように検査されるかであり、単に書かれるだけではない。短い返信、コードのみの回答、ターミナル形式の指示、読者が一度読んで破棄するものには markdown のままとすること。
雇用ベースの I-485 ステータス調整申請パッケージ一式をローカルの案件フォルダに組み立てます —— 適格性の判定（I-140 の根拠、Visa Bulletin、212(e)、ステータスの状況、派生申請者）、継続的なステータス/住所/雇用/渡航履歴、出生証明書と健康診断の段階を含む個別の書類チェックリスト、I-485 の項目別の様式ガイダンスおよび I-765/I-131/Supplement J、パッケージの組み立てと提出の手順、提出後のタイムライン。ユーザーが I-485、ステータス調整、AOS、I-140 の承認後または審査中のグリーンカード申請、EAD、再入国許可証、I-765、I-131、I-693、健康診断、生体認証、Supplement J、visa bulletin、priority date、绿卡申请、转绿卡、调整身份、体检、工卡、回美证 に言及した場合に使用します。雇用ベースのみ。家族ベースの I-485 は対象外です。組み立てと完全性のみ —— 適格性の判定は行いません。書類作成のみであり、法的助言ではありません。
Light ステージ 13 向けに、監査可能な査読改訂パッケージと著者回答パッケージを構築する。査読者のコメント、決定、メタレビューを受け取った後、反論書や回答書を起草するとき、major/minor の改訂をトリアージするとき、投稿前レビューをシミュレートするとき、または却下に伴いユーザーが選ぶ 13→3 の新規性、13→5 の実験、13→8 の執筆バックエッジが必要になる可能性があるときに使用する。選択された会議/コンテキストと実際の PDF の事実を消費し、査読者の文言を保持し、問題を原子化し、主張/証拠/アクション/出所を結び付け、PLANNED と DONE を区別し、他の会議のルールを借用せずに現在の会議の制限を確認し、会議、原稿、証拠、引用、図、PDF、passport を自動的に変更せずにステージ 13 のゲートを出力する。
コードベース、トピック、ファイル、会話、仕様から Mermaid 図を生成する。フローチャート、シーケンス図、クラス図、状態遷移図、ER 図、C4 アーキテクチャ、マインドマップ、ガントチャート、タイムライン、ユーザージャーニー、gitGraph、円グラフ、象限チャート、要求図、およびベータ版の種類（xychart、sankey、block、architecture）をサポートする。Mermaid 図の作成、プロセスやシステムの可視化、フローチャート、シーケンス図、クラス図、ステートマシン、ERD、アーキテクチャ図、マインドマップ、タイムライン、ガントチャート、ユーザージャーニー、Git ブランチグラフの作図、または「これを図にして」というあらゆる依頼に使用する。
国際水準の PPT デザインアーキテクトとして、素材（原稿／トピックキーワード／アウトライン）をそのまま実行できる PPT デザイン設計に変換する。用途：(1) スピーチ原稿から PPT デザインプロンプトを生成する、(2) トピックキーワードを完全な PPT デザイン設計に展開する、(3) コンテンツのアウトラインに最適な視覚形式を選ぶ、(4) ブランドのビジュアル規範に沿ったデザインパラメータを生成する、(5) Gamma Pro などのツールで使える生成指示を出力する。ユーザーが「PPT デザイン」「プレゼンテーション」「スライド」「presentation」「slides」「設計案」「NotebookLM」「Gamma」「Keynote 風」などのキーワードに言及したときにトリガーする。
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。