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
検証済みの研究成果を、明確で節度ある科学ライティングに変換する — 論文の各セクション（Results、Experiments、Discussion）、実験ノート、技術レポート、助成金の進捗報告。ユーザーが実験や分析を実施し、その執筆支援を求めたときは常に本スキルを使用する。「draft the results section」「write up these numbers」「turn my notebook into a paper section」「summarize what we found」といった口語的な表現も含む。ユーザーがログ、表、ノートを共有して文章化を求めたときにも使用する。査読者ごとの反論戦略が必要な場合は reviewer-response-strategist を使用する。本スキルの主な役割は、科学テキストにおける自信過剰な過大主張と捏造された数値を防ぐことである。
SciPilot Skills ファミリーの学術論文執筆・推敲スキルで、「トップジャーナルの編集者 + 厳しい査読者」を執筆ワークフローに組み込むことを狙いとする。執筆タスクの全工程をカバー：中英相互翻訳と推敲、短縮・拡張、英文/中文表現の推敲、論理チェック、AI っぽさの除去（humanize）、章ごとの起草（Title/Abstract/Introduction-CARS/Methods/Results/Discussion/Conclusion/Limitations）、図/表キャプション生成、実験結果の分析、査読者視点での自己点検、cover letter（投稿レター）、response-to-reviewers（rebuttal 査読回答）。同種の「prompt リスト」と異なり、本スキルには【執筆品質エビデンスチェーン】が付く：納品前に必ず scripts/writing_lint.py を実行して機械的な自己点検（AI フィンガープリント語、機械的な接続詞、ぶら下がり -ing、ダッシュの乱用、否定の並列、曖昧な帰属、モデル名の所有格、LaTeX 特殊文字のエスケープ、Word 側の Markdown 残留、中国語の全角句読点、受動態の比率、文長のリズム）を行い、さらに AI による読み通しの査読者視点の自己レビューループ（論理/誇張/AI っぽさ/一貫性 → 修正、最大 3 ラウンド）を重ねる。学術誠実性のレッドライン：推敲は表現のみを変え、数値/方向性/結論には触れない。データや引用を絶対に捏造せず、主張の強さは証拠の強さに一致させる。Stage 0 では必ず項目ごとに能動的に確認する：タスク種別、テキストの形式（.tex/.docx/.md/プレーンテキスト）、対象ジャーナルまたは会議、言語方向、分野、修正の保守度。暗黙の仮定は禁止。ユーザーが次のいずれかに言及したときに本スキルを発動：润色、polish、proofread、改写、润色论文、帮我改这段、translate and polish、翻译并润色、中译英、英译中、缩写、扩写、condense、expand、去 AI 味、去ai味、降AI、humanize、make it sound less like AI、逻辑检查、写摘要、写引言、起草 introduction、draft abstract、写 discussion、图标题、表标题、caption、实验分析、results 分析、审稿、reviewer 视角、cover letter、投稿信、rebuttal、回复审稿意见、response to reviewers、またはユーザーが論文/段落をアップロードして表現、言語、可読性、学術性の改善を求めたとき。ユーザーが「帮我润色一下」や「scipilot 帮我改改文字」や「这段太像 AI 写的」と言っただけでも発動すべき。SciPilot Skills 科学研究スキルファミリーに属する。
ユーザーが明示的に「LaTeX 模板の移行」「古いプロジェクトを ChineseResearchLaTeX に接続」「古い申請書/論文/卒業論文/履歴書を現在のテンプレートに当てはめる」「Word/PDF/Markdown/散在する tex を既存プロジェクトに整理する」を求めたり、`transfer-old-latex-to-new` を直接挙げたりしたときに使用する。旧エイリアス `migrating-latex-templates` も互換として解釈する。この skill は本文コンテンツを現在のリポジトリの既存テンプレートのコンテンツ層に移行することのみを担う。`packages/` 内の公開パッケージのソースコードを決して変更してはならず、`projects/` 内のテンプレートスタイルやエントリの骨組みも決して変更してはならない。書き込みできるのは、対象プロジェクト内で本文を格納することが許されたコンテンツファイルのみである。
トルコのジャーナル向けに原稿を整形する：TR Dizin 投稿規則（TR Dizin は抄録の語数上限、異なる機関の査読者 2 名、非ラテン文字アルファベットの論文にはラテン文字表記を義務付け、第二言語の抄録は推奨のみ；バイリンガルの öz/abstract 約 200-250 語とキーワード 3-5 個は一般的なジャーナルの慣例であり、ジャーナルの yazım kuralları と照合して確認する；論文末尾の Katkı Oranı と Çatışma の声明）と APA-7 のトルコ語版（複数著者の引用は ve ark./vd.、アンパサンドは参考文献リストのみ、ページは s.、翻訳者は Çev.、日付なしは t.y.、被引用は aktaran、トルコ語の大文字規則）。トルコ語/Türkçe ジャーナル向けに執筆するとき、TR Dizin への投稿を準備するとき、Türkçe APA 7 の本文内引用や参考文献の書式が必要なとき、バイリンガルの öz を整形するときに使用する。英語の引用スタイルには alterlab-citation-mgmt または alterlab-venue-templates を、TR Dizin のリアルタイムの収録状況には alterlab-trdizin を使用する。AlterLab Academic Skills スイートの一部。
心理学、教育学、社会科学、看護学、ビジネス分野の論文、学位論文、参考文献を APA Style 第 7 版で整えます。学生論文と専門論文、タイトルページ、要旨とキーワード、見出しレベル、本文中の引用、参考文献リスト項目（学術誌論文、書籍、章、データセット、ソフトウェア、ウェブページ、AI ツール）、表と図、偏りのない表現、LaTeX（apa7 class + biblatex-apa）、Word、Pandoc/CSL による APA 対応を扱います。APA 形式、APA 引用・参考文献、または APA 準拠の原稿や学位論文が必要な場合に使用します。
ファイル、フォルダ、ノート、CV、履歴書、成績証明書、研究ステートメント、プロジェクトの記述、発表リスト、GitHub 概要、推薦人のメモ、志望校の資料から、アカデミックキャリア志望者のプロフィールを読み取る。ユーザーが Claude に「my profile」「my application folder」「my CV and notes」「my PhD materials」「my academic background」を読むよう求めたとき、または SOP 執筆、アカデミック CV 作成、教授へのメール、学部・プログラムのフィットマッピング、推薦人パケット、出願パッケージの監査の前に、再利用可能な構造化プロフィールを求めたときに、このスキルを使用する。このスキルはアカデミックキャリアと研究出願の文脈向けであり、一般的な就職活動の履歴書、業界のリクルーター向けプロフィール、文献調査、最終的な SOP/CV の直接執筆には使用しない。
SaaS 契約テンプレートの起草と記入 — クラウド契約、MSA、注文書、ソフトウェアライセンス、パイロット契約、デザインパートナー契約。SLA と AI 条項を含むバリアントも含みます。Common Paper 標準フォームから署名可能な DOCX を生成します。ユーザーが "SaaS agreement"、"cloud contract"、"MSA"、"order form"、"software license"、"pilot agreement"、"design partner agreement" と言ったときに使用します。弁護士がレビューした実務ガイドを含みます。openagreements.org/editors を参照してください。
分析、比較、調査結果、進捗、計画を、意思決定に役立つ自己完結型の HTML レポートとして生成します。「HTML レポートを作って」「レポートにまとめて」「比較を可視化して」「グラフで見せて」「ガントチャートを作って」「ダッシュボード風にまとめて」「見やすくまとめて」といった依頼に使用します。データと伝えたい関係に応じて、KPI、表、棒グラフ、折れ線、散布図、ヒートマップ、ウォーターフォール、ドーナツ、レーダー、ガントから適切な表現を選び、アクセシブルでレスポンシブ、印刷に対応した単一の HTML ファイルを生成します。
**[必須]** Snowflake Cortex AI を使用した**すべての**ドキュメント/ファイルの抽出、解析、処理タスク向け。使用时机：PDF からのデータ抽出、ドキュメント/ファイルの解析、請求書/契約書/レポートの処理、チャート/設計図の分析、ドキュメントパイプラインの構築、stage からのファイル読み取り、OCR タスク。トリガー：- ドキュメント：document extraction、parse document、documents in stage、docs、paperwork、papers、pages、forms、sheets - ファイル：file extraction、parse file、files in stage、process files、read PDF、attachments、uploads、assets、blobs、objects、artifacts、staged files、uploaded files - フォーマット：PDFs、Word docs、Excel files、spreadsheets、slides、presentations、images、scans、screenshots、scanned documents - 業務ドキュメント：invoices、receipts、bills、statements、quotes、purchase orders、POs、contracts、agreements、policies、claims、reports、manuals、guides、specs、datasheets、applications、certificates、licenses、letters、memos、proposals、work orders、medical scans、lab results、prescriptions、medical records、patient records、healthcare documents、clinical notes、discharge summaries、insurance claims、EOBs、radiology reports、pathology reports - 操作：extract from file、extract info、get data from、pull info from、read text from、OCR、digitize、scrape、capture data、analyze these、parse these - 機能：AI_EXTRACT、AI_PARSE_DOCUMENT、AI_COMPLETE、document AI
汎用 LaTeX ドキュメントスキル：任意の作成、コンパイル、および professional PDF への変換と PNG プレビューに対応します。履歴書、レポート、カバーレター、請求書、学術論文、学位論文、学術 CV、プレゼン（Beamer）、科学ポスター、正式な手紙、試験／クイズ、書籍、チートシート、リファレンスカード、試験公式表、入力可能 PDF フォーム（hyperref のフォームフィールド）、条件付き内容（etoolbox のトグル）、CSV/JSON からのメールマージ（Jinja2 テンプレート）、バージョン差分（latexdiff）、グラフ（pgfplots + matplotlib）、表（booktabs + CSV インポート）、図（TikZ）、Mermaid 図、AI 生成画像、透かし、横向きページ、参考文献／引用（GibTeX/biblatex）、多言語／CJK（XeLaTeX を自動使用）、アルゴリズム／擬似コード、色付きボックス（tcolorbox）、SI 単位（siunitx）、Pandoc によるフォーマット変換（Markdown/DOCX/HTML ↔ LaTeX）、および手書きまたは印刷文書（数学、業務、法律、一般）の PDF から LaTeX への変換。コンパイルスクリプトは pdflatex、xelatex、lualatex の自動検出、latexmk バックエンド、texfot によるログフィルタリング、PDF/A 出力、詳細度制御（--verbose/--quiet）に対応します。実測に基づく規模別最適化：1〜10 ページは 1 エージェント、11〜20 ページは分割、21 ページ以上は batch-7 パイプライン。以下の要望があるときに使用します：(1) 履歴書／CV／カバーレターの作成、(2) LaTeX ドキュメントの作成、(3) 表／グラフ／画像を含む PDF の作成、(4) .tex ファイルのコンパイル、(5) レポート／請求書／プレぜンの作成、(6) LaTeX や pdflatex に関わる作業、(7) PDF の LaTeX への変換／OCR、(8) 手書きメモの変換、(9) チャート／グラフ／図の作成、(10) スライドの作成、(11) 論文または学位論文の執筆、(12) 学術 CV の作成、(13) ポスターの作成、(14) 試験／クイズの作成、(15) 書籍の作成、(16) ドキュメント形式の相互変換（Markdown、DOCX、HTML と LaTeX の双方向）、(17) LaTeX 向けの Mermaid 図の生成、(18) 正式なビジネスレターの作成、(19) チートシートまたはリファレンスカードの作成、(20) 試験公式表・暗記カードの作成、(21) 講義ノート／PDF をチートシートに要約、(22) テキストフィールド／チェックボックス／ドロップダウンを備えた入力可能 PDF フォームの作成、(23) 条件付き内容／トグル（セクションの表示・非表示）を含む文書の作成、(24) CSV／JSON データからの一括／メールマージ文書の生成、(25) 文書間の変更をハイライトするバージョン差分 PDF（latexdiff）の作成、(26) 問題と解答を含む宿題／課題提出の作成、(27) データ表・グラフ・誤差解析を含む実験レポートの作成、(28) PDF の暗号化またはパスワード保護、(29) 複数 PDF の結合、(30) Web／メール向けの PDF の最適化／圧縮、(31) LaTeX ドキュメントのよくある問題の点検、(32) LaTeX ドキュメントの語数カウント、(33) ドキュメント統計の分析（図、表、引用）、(34) DOI から BibTeX の取得、(35) Graphviz .dot ファイルの PDF／PNG への変換、(36) PlantUML .puml ファイルの PDF／PNG への変換、(37) ワンページャー／ファクトシート／エグゼクティブサマリーの作成、(38) データシートまたは製品仕様書の作成、(39) PDF のページ抽出（ページ範囲、奇数／偶数）、(40) コンパイル前の LaTeX パッケージ利用可否チェック、(41) 引用の分析と .bib ファイルとの相互参照、(42) LaTeX コンパイルエラーのデバッグ、(43) ドキュメントのアクセシビリティ対応（PDF/A、タグ付き PDF）、(44) 講義ノート／配布資料の作成、(45) 既存 PDF フォームへの記入（入力可能フィールド、または非入力可能フォームへの注釈）、(46) PDF からのテキスト／表の抽出（pdfplumber、pypdf）、(47) スキャン PDF の OCR によるテキスト化（pytesseract）、(48) reportlab による PDF のプログラム生成（Canvas、Platypus）、(49) PDF ページの回転・切り抜き（pypdf）、(50) 既存 PDF への透かし追加、(51) PDF メタデータの抽出（タイトル、作成者、件名）。
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。