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
ユーザーが Word 文書(.docx ファイル)を作成、読み取り、編集、操作したいときはいつでもこのスキルを使用。トリガーには、"Word doc"、"word document"、".docx" への言及、または目次、見出し、ページ番号、レターヘッドなどの書式を備えたプロフェッショナルな文書の作成依頼が含まれる。.docx ファイルから内容を抽出・再構成する場合、文書内の画像を挿入・置換する場合、Word ファイルで検索と置換を行う場合、変更履歴やコメントを扱う場合、内容を洗練された Word 文書に変換する場合にも使用。ユーザーが "report"、"memo"、"letter"、"template" などの成果物を Word または .docx ファイルとして求める場合もこのスキルを使用。PDF、スプレッドシート、Google Docs、または文書生成と無関係な一般的なコーディングタスクには使用しない。
構造化された技術提案、レスポンシブな成果物、アーキテクチャ図、Mermaid チャート、インタラクティブコンポーネントを設計・作成します。単独の Markdown レポート、アーキテクチャ仕様、Mermaid 図、インタラクティブな成果物ウィジェットの作成に使用します。ユーザーが「fable-artifact」と明示していない場合も対象です(例:「成果物を作成して」「アーキテクチャ図を描いて」「技術提案を書いて」「Mermaid フローチャートを生成して」)。簡単な一行の会話回答には使わないでください。
core/ui2-components 配下の Vue コンポーネントの技術ドキュメントを生成し、Feishu ナレッジベースとローカルの markdown ファイルに同期します。コンポーネントドキュメントの新規作成と更新に対応し、Props、Slots、Events、Methods などの API 情報を含みます。Feishu では lark-table 形式、ローカルでは標準 markdown 形式を使用します。ユーザーが「コンポーネントドキュメント」「ui2 ドキュメント」「Feishu 同期」に言及した場合、または特定のコンポーネント名を指定した場合にトリガーされます。
公式の Remote MCP サービスと Open API を通じて、Feishu/Lark のクラウドドキュメントの読み書き、メッセージの送信/検索、カレンダー/会議の管理、bitable(多次元テーブル)の操作、グループチャットの管理を行う。Claude Code、Cursor、Codex、OpenCode、OpenClaw などの AI コーディングエージェントで動作する。ユーザーが Feishu、Lark、クラウドドキュメント、ドキュメントの読み取り/検索/作成、メッセージング、メッセージ送信、会議、カレンダー、bitable、多次元テーブル、多维表格、日历、会议、グループ作成、创建群に言及した場合、または Feishu/Lark ドキュメントの URL を提供した場合にこのスキルをトリガーする。
MinerU を使って複雑な PDF ドキュメントを LLM に優しい Markdown/JSON 形式に変換します。適用対象:(1) PDF から Markdown/JSON への変換、(2) PDF 内のテキスト、表、数式、画像の抽出、(3) 学術論文、技術文書、ビジネスレポートの解析、(4) RAG アプリ向けの文書データの準備、(5) PDF のバッチ処理。トリガーキーワード:"PDF 解析"、"PDF から Markdown"、"PDF の表/数式を抽出"、"MinerU"、"parse PDF" など。対象外:PDF の閲覧/記入/署名/分割結合(ホストの pdf ツールを使用)、Word/PPT など非 PDF 形式の解析、数ページだけ読めばよい場合(変換せず直接読む)。
デザインのベストプラクティスに基づいて洗練されたプロフェッショナルなプレゼンテーションを作成する、専門的な PPT デザイン・制作 skill。タイポグラフィ、配色、画像処理、視覚的な階層などの核心的なデザイン原則をカバーします。高品質な PPT の作成、既存 PPT デザインの改善、PPT 制作テクニックの学習、またはビジネスプレゼン、学術報告、クリエイティブ提案などの場面向けのプロフェッショナルなプレゼンテーションが必要な場合に使用します。seedream-imagegen skill と組み合わせて PPT 用のカスタム画像を生成できます。
ローカルのコードプロジェクト wiki を .wiki または .wiki-cn、.wiki-fr などの言語別 wiki ルート配下で構築・保守する。ユーザーが "wiki"、"ingest"、"refresh wiki"、"update wiki"、"lint wiki"、"check wiki"、"document the codebase"、"export wiki"、"bundle wiki"、"archive wiki" に言及したとき、または wiki ページから回答できる質問をしたときにこの skill を使用する。ユーザーがプロジェクト内の仕組みについて尋ね、その回答を wiki ページに記録して後で参照できる場合にも使用する。
文献の全工程を扱うスキル。前提:複数の情報源からエクスポートした書誌レコードを統合・重複排除します(references/multi-source-retrieval.md を参照)。4 つのモード:(1) 検索、(2) 読解とレビュー、(3) LaTeX への \cite{} 挿入、(4) BibTeX 生成。non-zotero-bibliography.md(EndNote/Word など)も参照してください。システマティックレビューのスクリーニングと PRISMA については systematic-review-lite スキルを参照してください。
reportlab を使って Markdown ドキュメントをプロ品質に組版した PDF ファイルへ変換する。CJK/ラテン混在テキスト、フェンス付きコードブロック、表、引用ブロック、Obsidian callouts、インライン画像、emoji フォールバック、LaTeX 風の数式、表紙ページ、クリック可能な目次、PDF ブックマーク、透かし、ページ番号を扱う。複数の配色テーマ(Configurable Academic、Nord、GitHub Light、Solarized など)をサポートし、中国語の技術レポートで実戦検証済み。ユーザーが .md ファイルをスタイル付き PDF にしたい、markdown からレポート PDF を生成したい、markdown コンテンツから印刷可能なドキュメントを作りたいとき — 特に CJK 文字、コードブロック、表が関わる場合 — は常にこの skill を使用する。ユーザーが「markdown to PDF」「md2pdf」「any2pdf」「md转pdf」「报告生成」に言及したときや、markdown ソースから「組版」または「プロ品質の書式」の PDF を求めたときにもトリガーする。
依頼された場合に、制約付きの Google Scholar ヘルパーまたはホスト提供のブラウザで論文のメタデータと被引用数を調べ、引用論文の探索は依頼時のみ行う。ガイド付きのインタラクティブな読解または自律的な全文分析を通じて、学術論文、技術レポート、PDF、セクション、図、表、付録を厳密かつ出典に基づいて精読するよう導く。ユーザーが論文を精読したい、次のセクションに進みたい、選択したテキストを説明してほしい、3 パスの読解プロセスに従いたい、引用された視覚的エビデンスを確認したい、実験を批評したい、複数ターンの読解を再開したい、または正確な出典位置・手法・指標・限界・タスク転移を含む再利用可能なリサーチノートを作成したいときに使用する。
ブリーフ、リサーチ、価格設定の成果物から、ブランド化されたエクスポート可能な提案を組み立てる — pitch、RFP、scoping にタイプ適応する。ユーザーが提案の生成、pitch/RFP 回答/scoping ドキュメントの起草、最終提案の PDF/DOCX/HTML エクスポート、提案ドラフトの修正、提案へのビジュアル追加を求めたときに使用する。トリガー:'generate the proposal'、'draft the pitch'、'write the RFP response'、'export proposal to PDF'、'regenerate proposal'、'proposal from Acme brief'。
Y Combinator SAFE 契約書テンプレートの作成と記入 — バリュエーションキャップ、ディスカウント、MFN、プロラタのサイドレター。転換可能株式の標準的なスタートアップ資金調達書類。署名可能な DOCX ファイルを生成する。ユーザーが「SAFE」「simple agreement for future equity」「YC SAFE」「valuation cap」「seed round documents」「fundraising paperwork」と言ったときに使用する。弁護士がレビューした実務ガイドを含む。openagreements.org/editors を参照。
技術設計ドキュメントをプロダクト/QA が読める技術レビューの markdown(ビジネス言語 + Mermaid)に変換する。ファイルを書く前に、ユーザーが明示的に承認するまで §1 の背景/目標をハードゲートする。トリガー——「技术评审文档」「生成评审文档」「design to review」「tech review doc」「写技术评审」。マーケティング記事(article-writer)、コード PDCA(solve-workflow)、AI のスロップ除去リライト(humanizer)には使用しない。
学位論文の体系的な評価と意味面の精査を行うスキルです。大学院指導教員または盲査読者の視点から、テーマと文献レビュー、理論・方法、作業量と成果、論理構成、執筆規範を含む総合的な品質チェックと、意味上の重複・冗長性、用語の衝突、表現の不一致、章をまたぐ重複、接続の断絶を含む詳細な意味レビューを実施します。**全文または章単位のレビューでは、AI の痕跡チェック(humanizer-zh モード)をデフォルトで実行し、意味面の精査や全体評価とともに報告します。**章間チェックリストは references/review-checklist.md を参照してください。学術的誠実性に関する取り決めは、リポジトリルートの README.md を参照してください。
高品質で一発コンパイルが通り、編集に安全な TikZ/LaTeX 図コードを書くためのエンジニアリング基盤スキル。「手入力の絶対座標」ではなく「構築によるレイアウト」(positioning/fit/chains/anchor) をエージェントに教える。8 つのハード制約、canonical な矢印、before/after の例、静的チェックの入口 (lint.sh) を付属する。使用場面:TikZ や LaTeX の図コードを書く/レビューする、図のレイアウト/整列/はみ出し/矢印の問題を修正する、tikz layout、latex figure code、tikz のコンパイルエラー、CJK 中国語の図が色ブロックとしてレンダリングされる。
Quarto の `.qmd` または Beamer の `.tex` デッキに対する敵対的な視覚レイアウト監査。オーバーフロー、フォントの不統一、ボックス疲れ、余白、配置の問題を検出する。ユーザーが "visual audit"、"check the layout"、"does this overflow?"、"look for visual issues"、"audit the slides" と言った場合、またはデッキの見た目を作り直した後に使用する。文章や教授法はチェックしない——`/proofread` や `/pedagogy-review` と組み合わせること。
ホワイトペーパーや長文の技術文書を、研究に基づくベストプラクティスのチェックリストに照らして監査する。2 つのレーン — 決定論的なスクリプトチェック(可読性、未定義の頭字語、構造ブロック、リンク切れ)と LLM によるレビュー(過剰な主張、数値の不整合、埋もれたリード、限界の誠実さ、想定読者との適合)。デフォルトで P0~P2 の優先度付き所見レポートを生成し、明示的な依頼があれば修正を適用する(コード変更には TDD)。ユーザーが "audit this white paper"、"review my paper against best practices"、"check this doc for overclaims"、"whitepaper QA"、"is this paper ready to publish" と言ったとき、または技術文書に対する優先度付きの推奨事項を求めたときに使用する。
PowerPoint または Canva でビジネス/産業レポートのデッキを作成する——非学術的な読者向けのエグゼクティブサマリー、ステークホルダー向けアップデート、プロジェクト/パイロット結果、四半期ビジネスレビュー、R&D からビジネスへのレポート、クライアント成果物、社内意思決定用デッキ。ユーザーがエグゼクティブ、マネージャー、クライアント向けの PowerPoint または Canva(LaTeX/Beamer ではない)スライドを求め、論文の貢献ではなく状況/提案/インパクトを軸に構成したい場合に使用する:「make a PowerPoint report」「build a .pptx for the leadership review」「executive deck for our pilot results」「industrial report slides」「QBR deck」「Canva slides for the client」。2 つのフェーズ——slide-spec、次に python-pptx ビルダーによる実際の .pptx(または Canva 用のインポート可能なコンテンツ+デザイン仕様)。学術的な講演/講義には deck-beamer-academic、LaTeX の提案/レポートデッキには deck-beamer-proposal-report を使用する。
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。
