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
ディレクトリツリー内のファイル内容を分析し、内容に基づいてファイルをインテリジェントにリネームし、必要に応じて論理的なフォルダー構造に再編成する。ユーザーが乱雑なファイル名を整理したい、ダウンロードしたファイルを整理したい、内容で文書を分類したい、意味のない名前のファイル（IMG_20240101.jpg や document(3).pdf など）をリネームしたい、ファイル名が実際の内容を反映していないフォルダーを整理したい場合に本 skill を使用する。また、一括リネーム、ファイルのクリーンアップ、内容ベースの整理、フォルダー構造の再編成、トピックや用途別のファイル収集（例：「履歴書関連のファイルを集める」「データセットのファイルを集める」「不要ファイルを特定する」）、カテゴリ別のファイルの絞り込みとグループ化に言及した場合にもトリガーする。
コンピュータサイエンスの深層学習分野の修士論文向けに設計された学術論文のインテリジェント最適化システム。三次元の協調最適化を提供：AI ライティングリスクの低減、剽窃率の低減、学術的な推敲の向上。二層の文書アーキテクチャ（全体像+章）と明示的な状態追跡により、モジュール式のクローズドループ最適化を実現。中国語の学術ライティングリスクパターン、語彙リスク、文のリズムの参考情報を内蔵。厳格に「最小限の介入と文内の微調整」の原則に従い、大規模な AI 的な書き換えを避け、著者本来の研究ロジックを保持する。キーワード: thesis-optimization, ai-detection, plagiarism, polishing, academic-writing, perplexity, burstiness
自己完結型の HTML、Markdown、React アーティファクトを共有可能な URL として公開・維持します。レポート、記事、ダッシュボード、プロトタイプ、可視化、ドキュメントの公開を依頼されたとき、既存のアーティファクトを更新するとき、公開済みアーティファクトを確認するとき、または .artifacts/manifest.json や manifest.local.json の監視対象ソースのドリフトを確認するときに使用します。アーティファクトは安定したチャネル URL、バージョン履歴、ライト/ダークテーマ、任意のクライアント側パスワード暗号化、決定論的な Recipe ビルドをサポートします。ソースの変更は status と任意の Claude Code Stop hook によって検出され、自動的に編集・再公開されることはありません。汎用的なファイルアップロード、スクリーンショット、SBOM、ビルド tarball、Linear の項目、Claude API のコンテンツブロックには使用しないでください。
機能やローンチに向けて Supabase ドキュメントの新規または更新コンテンツを、プロダクトの意図（Linear があればそれ）、実際のコードの確認、ドキュメントスタイルガイドに基づいて作成する。新機能、プロダクトローンチ、バグ修正ではなく新規コンテンツが必要な Linear チケットのドキュメント執筆を依頼されたときに使用する。既存のドキュメントのバグ報告への対応には使用しない — その場合は work-linear-issue を使用する。既存ページの再構成には使用しない — その場合は edit-the-docs を使用する。
中文学術ライティング（大学・短大の卒業論文）の AIGC 検出率を下げるための専門 skill。実際の論文書き換え実験（AIGC 率を >50% から 11% に低減）から導いた規則に基づき、Wikipedia「Signs of AI writing」プロジェクトの体系的なパターン分類も参照する。中国語 AI ライティングの典型的なパターンを検出・修正し、既定では分量を保った推敲を行う（AIGC 低減のためだけに大幅に削るのを避ける）。中英の用語・略語の規範、会話メモリ（重複した言い換えの回避、段落のローリング要約による前後の不整合防止）、LaTeX ソースファイルの保護ルールを含む。対応：降低AI率、人工润色、降低AIGC、 humanize、去AI味、学术写作润色、论文降重、AIGC检测、AI痕迹消除、学术文本 人工化处理、AIGC检测报告。
TÜBİTAK Açık Bilim Politikası（オープンサイエンス政策）への準拠と、Aperta（aperta.ulakbim.gov.tr にある TÜBİTAK ULAKBİM の国内オープンアーカイブ）への登録を推進し、その原則を実装する（İlke 1：採択時に受理済み原稿を Aperta に登録する；İlke 2：STEM は出版後最大 6 か月、SSH は 12 か月でオープンアクセス；İlke 6：KVKK などの理由で非公開を維持すべきデータを記録する；İlke 9：最終報告書で準拠状況を報告する）。また、ARDEB 申請とともに提出する 5 問の TÜBİTAK Veri Yönetim Planı / VYP（データ管理計画）の枠組みを整える。Aperta への登録、TÜBİTAK açık bilim 政策への準拠、TÜBİTAK データ管理計画（VYP）の作成、最終報告書でのオープンアクセス準拠の報告、正当な理由のあるデータ embargo の記録をユーザーが求めたときに使用する。Zenodo/Dryad/OSF および国際的な DMP には alterlab-open-science を、KVKK の適法性根拠/匿名化計画には alterlab-kvkk-dmp を優先する。AlterLab Academic Skills スイートの一部。
トルコの研究向けに KVKK 準拠（法律第 6698 号、法律第 7499 号による改正 — 2024 年 3 月 12 日に官報で公布、KVKK の規定は 2024 年 6 月 1 日施行）のデータ管理計画を作成し、açık rıza（明示的同意）をデフォルトの根拠とすること、第 28(1)(b) 条の匿名化免除を主要な準拠手段とすること、健康/遺伝子/生体データに対する第 6 条の特別カテゴリ制度、目的終了時の第 7 条の削除/破壊/匿名化、第 13 条の 30 日のデータ主体対応期間、クラウド/海外データに対する第 9 条の越境十分性決定ルール、処理前の第 16 条 VERBIS 登録を実装し、KVKK と GDPR の対照表を提供する。KVKK データ管理計画、トルコ法に基づく研究データセットの匿名化、VERBIS チェック、トルコ向けに EU DMP の定型文を修正することが必要なときに使用する。純粋な GDPR/HIPAA には alterlab-research-ethics を使用する。AlterLab Academic Skills スイートの一部。
各サーバー（arXiv、bioRxiv、medRxiv、ChemRxiv、SSRN、Research Square、OSF Preprints）へのプレプリント登録を推進する：分野ごとにサーバーを選び、投稿メタデータと arXiv カテゴリを準備し、各サーバーの実際の選択肢（arXiv の非独占ライセンスまたは CC BY/BY-SA/BY-NC-SA/BY-NC-ND/CC0、bioRxiv/medRxiv の CC 変種または No-reuse）から、資金提供者の要件（NIH、NSF、Gates、Plan S）に照らしてライセンスを設定し、不変のバージョン管理とプレプリント DOI を扱い、Jisc Open Policy Finder API（旧 Sherpa Romeo）でジャーナルのプレプリントポリシーを確認し、プレプリントを出版済み論文にリンクする。メタデータには alterlab-arxiv と alterlab-biorxiv を再利用する。プレプリントの登録、プレプリントサーバーの選択、arXiv、bioRxiv、medRxiv への投稿準備、プレプリントライセンスの設定、ジャーナルのプレプリントポリシーの確認をユーザーが求めたときに使用する。Zenodo/Dryad/Figshare へのデータ登録には alterlab-open-science を、TÜBİTAK Aperta には alterlab-aperta を優先する。AlterLab Academic Skills スイートの一部。
トルコのヒト対象研究における etik kurul（倫理委員会）申請の枠組みを作り、研究を適切な委員会に振り分ける。調査、インタビュー、フォーカスグループ、観察、実験の研究は大学の非介入型委員会（Girişimsel Olmayan / Bilimsel Araştırma Etik Kurulu；TR Dizin 規則）に回す。医薬品、医療機器、幹細胞、組織/細胞製品の試験には TİTCK 承認の Klinik Araştırmalar Etik Kurulu と TİTCK 許可が必要であり、BA/BE 研究には BY/BE Etik Kurulu、化粧品には独自の規制、観察的医薬品研究には臨床委員会のみ（許可不要）が必要である。二言語（TR/EN）の Etik Kurul Başvuru Formu、başvuru dilekçesi、Bilgilendirilmiş Gönüllü Olur Formu を生成し、同意書の草案を TİTCK の最低記載事項リストに照らして検査する。トルコの etik kurul başvurusu、onam/olur formu、研究に必要な委員会、TİTCK 承認の質問に使用する。トルコ以外の IRB/GDPR には alterlab-research-ethics を、KVKK データ計画には alterlab-kvkk-dmp を使用する。AlterLab Academic Skills スイートの一部。
学会発表、セミナー／コロキウム、招待講演、ジョブトーク、学位論文審査、講義などの学術講演向けに、コンパイル可能な LaTeX Beamer スライドを構築する。プレゼン用の実際の Beamer コードをユーザーが求めたときに使用する：「make me Beamer slides」「turn this paper/section into Beamer」「write the .tex for my conference talk」「I need slides for my seminar」「build lecture slides in Beamer」「generate a Beamer deck from these results」。2 段階で進める — まずスライドごとの仕様、次にコンパイル可能な .tex。講演のナラティブ、テンポ、削る内容を決めるには、先に research-talk-planner を使用する（このスキルはその計画を Beamer にレンダリングする）。提案書／進捗報告の Beamer には deck-beamer-proposal-report を、PowerPoint／Canva のビジネススライドには deck-business-report を使用する。
Denser Retriever API を使ってドキュメントからナレッジベースを構築・検索する。ノーコードの RAG パイプライン — PDF、DOCX、PPTX などのファイルをアップロードし、自然な会話を通じたセマンティック検索で検索する。用途：ナレッジベースの作成、ドキュメントのアップロード、セマンティック検索、ドキュメント検索、PDF 検索、ファイルのインデックス作成、RAG（検索拡張生成）、ベクトル検索、AI 検索、ドキュメントに対する質問応答、テキスト検索 API、ドキュメント Q&A、ナレッジ管理、エンタープライズ検索。トリガー：'knowledge base'、'semantic search'、'document search'、'RAG'、'search my files'、'upload documents'、'PDF search'、'denser retriever'、'index documents'、'search knowledge base'、'document retrieval'、'vector search'、またはファイルを検索・照会・検索可能なコレクションとして構築するあらゆるリクエスト。
雇用契約テンプレートの作成と記入 —— オファーレター、雇用契約書、IP/発明の譲渡契約（PIIA）、秘密保持確認書 —— OpenAgreements の標準フォームから署名可能な DOCX ファイルを生成し、従業員の採用に使用する。ユーザーが「employment contract」「employment agreement」「offer letter」「PIIA」「IP assignment」「hire someone」「new hire paperwork」「onboarding paperwork」と言った場合に使用。文書を起草するのではなく競業避止や制限的契約の法律を説明する場合は、non-compete-contract-explainer スキルを参照。弁護士によるレビュー済みの実務ガイドを含む。openagreements.org/editors を参照。
エージェント向けの Google Workspace コマンドラインツール。gog を使って Gmail、Calendar、Drive、Contacts、Tasks、Sheets、Docs、Slides、Forms、Chat などにアクセスする。次の場合にトリガーする：'check my email'、'what's on my calendar'、'search gmail'、'list calendar events'、'send email'、'check tasks'、'search drive'、'list contacts'、'create event'、'upload to drive'、'read spreadsheet'、または任意の Google Workspace タスク。
Light の資料横断一貫性を常時監視する機械可読ゲート：成果物が作られたり変更された後、論文・PPT・ソフトウェア著作権・コード・プロジェクト文書の間で用語 / 指標（名前と値）/ 新規性の記述 / 手法名が統一されているかをバックグラウンドで検証し、定義が変われば既存の全成果物を再走査する。「各所の記述を揃える」という口頭の助言を、機械検証可能・ブロック可能・統括 run_checkpoint が集約可能なゲートに落とし込む（light.findings.v1 を生成、用語/指標/新規性の深刻な衝突 → Critical fail → exit 1）。使用場面：成果物の作成・変更後、投稿・答辩・提出前の横断再走査、管理対象の定義（用語/指標/新規性）変更後。トリガーワード：一貫性 / 用語統一 / 指標が合わない / F1 vs 精度 / 数値の衝突 / 論文と PPT の不一致 / 新規性の記述 / 手法名 / 改名 / ソフトウェア著作権とシステム / 用語集 / 再走査。中核となる規律：事実の源はプロジェクトの `.light/` 管理用語集（ローカルナレッジベースは使わない）、スクリプトは特定と提案のみで自動改写は一切しない、視覚的な一貫性は人間の署名に委ね、スクリプトはテキストのみ検証する、権威ある値が見つからなければ「未登録/要確認」と記し決して捏造しない、registry / provenance が欠けていれば部分的なカバレッジとして報告し、findings がゼロであることを全件検査の代わりにしてはならない。
CUMCM 国内大会、MCM/ICM、Dian Gong Cup（電工杯）の数学モデリングコンテスト向けのエンドツーエンドの協働ワークフロー。ユーザーがこれらのモデリングコンテストのいずれかに明示的に取り組む場合、または問題選定からモデリング、求解、ロバスト性、執筆、コンプライアンス、最終提出レビューまでのモデリングコンテスト論文の実行/レビューを依頼した場合に使用する。10 のステージ、永続的な意思決定状態、コンテスト固有のルール/テンプレート、決定論的なスコアリング補助ツール、番号付きの意思決定、Codex/Claude Code へのハンドオフを提供する。一般的なモデル選択、通常のデータ分析、コンテスト以外の論文レビューではトリガーしない。
研究論文の手法（アプローチ／モデル／フレームワーク）セクションを起草または改訂する。ユーザーがこのセクションを書く、または改善する必要があるときに使用する — 「write my method section」「how do I describe my model」「my method section is too long / too vague / too dense」「how much detail do I need」「how do I present the algorithm」「write the approach section」「explain my method clearly」といった表現を含む。表記が不統一な場合、セクションが抽象度の間で飛躍している場合、査読者が手法を追いにくいと指摘した場合にも使用する。論文全体の主張がまだ固まっていない場合は、先に paper-argument-planner を使用する。要旨とイントロダクションがまだ書かれていない場合は、先に abstract-and-intro-writer を使用する。
Zotero、Mendeley、EndNote、JabRef、Paperpile と執筆ツール（LaTeX/BibTeX、Word、Google Docs、Pandoc、Quarto、Overleaf）の間で文献ライブラリを移行・同期します。RIS、BibTeX、BibLaTeX、CSL-JSON ファイルの変換、ライブラリの移行、自動エクスポートする .bib ファイルの設定、引用スタイル（CSL）の選択、ツール間で失われた引用の修正に使用します。依存関係ゼロの BibTeX/RIS/CSL-JSON コンバーターを含みます。
スキャンした PDF 書籍（全ページが画像でテキストレイヤーなし）を、完全なナビゲーション目次とクリック可能なリンクを備えた読める EPUB に変換する。認識は Claude のビジョンサブエージェント（Sonnet モデル）がページごとに画像を読んで行い、CLI スクリプトがページ分割レンダリング、マーカー確認、バッチ結合、章ごとの分割とパッケージング、EPUB 検証を担う。ユーザーが「スキャン PDF を電子書籍に / PDF を EPUB に / スキャン本を epub に / この本を epub にして / スキャン資料を読める形式に / 画像 PDF の目次を生成」と言及した場合は、相手が「skill」や「epub」という語を明示していなくても、必ずこの skill を使用すること。
Syncfusion WPF PdfViewer を使用したサンプルアプリケーションを作成します。Syncfusion WPF PdfViewer を実装し、WPF アプリケーションでの PDF 表示の埋め込み、構成、カスタマイズを行います。Syncfusion の WPF PDF 表示コンポーネントを使用して、PDF の表示、ナビゲーション、ズーム、テキスト選択、検索、注釈、ツールバーのカスタマイズ、PDF イベント処理のための C# および XAML コードを生成します。
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。