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 96,770 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
Pelosi トラッカー。STOCK Act に基づき連邦議会議員が開示を義務付けられている株式取引を監視します。下院書記官が公開する定期取引報告書（PTR）を掲載直後に読み取り、新しい提出書類ごとに一度通知し、各 PDF を整理された行データ（取引者、所有者、株式、ティッカー、買い／売り、オプションの権利行使価格と満期、取引日、金額範囲、開示までの日数）に変換します。保有株に関する取引にフラグを付けます。上院の報告書には、文書化された手動手順で対応します。ユーザーが「Pelosi は何を買っている？」「Nancy Pelosi を追跡して」「議会の取引」「政治家の株取引」「議員が X を買った？」「Pelosi の提出時に通知して」「Pelosi スキルを実行して」などと言った場合に使用します。
承認済みのモジュール計画からチュートリアルコンテンツ（`output/TUTORIAL.md`）を執筆する。演習と解答の要点を含む。**Trigger**：write tutorial、tutorial modules、教程写作、TUTORIAL.md。**Use when**：tutorial pipeline の執筆段階（C3）で、`DECISIONS.md` に scope/running example に対する HUMAN の承認（C2）が記録されている場合。**Skip if**：モジュール計画が未完了/未承認（先に `module-planner`/`exercise-builder` を実行し Approve C2 を通過する）。**Network**：none。**Guardrail**：承認済みの範囲のみを執筆する。running example の一貫性を保つ。各モジュールに演習と解答の要点を含める。
12 エージェントによる学術論文執筆パイプライン。11 のモード (full/plan/outline/revision/revision-coach/abstract/lit-review/format-convert/citation-check/disclosure/rebuttal-audit)。6 種類の論文タイプ、5 種類の引用形式、二言語の抄録、LaTeX/DOCX-via-Pandoc/PDF 出力。スタイル校正 + 執筆品質チェック + IRON RULE マーカー付きのアンチパターン。トリガー: write paper、academic paper、guide my paper、parse reviews、audit my rebuttal、check my response draft、AI disclosure、寫論文、學術論文、引導我寫論文、審查意見、評估回覆。
Mermaid 図をターミナルで読みやすい ASCII/Unicode アートとして描画する（.mmd/.mermaid ファイル、stdin、Markdown の ```mermaid フェンスに対応）。lukilabs/beautiful-mermaid のインストールや使用、Mermaid から ASCII への出力を行うコマンドライン レンダラーの作成、ターミナルでの Mermaid 図のプレビュー、Markdown ファイルからの Mermaid ブロックの抽出・描画に使用する。
Mermaid 図（.mmd）を生成し、mmdc CLI または Kroki API を使って PNG/SVG/PDF にエクスポートします。ユーザーが diagram、flowchart、sequence diagram、class diagram、ER diagram、state machine、architecture、visualize、git graph、画图、架构图、流程图、时序图に言及した場合にこのスキルを使用します。3つ以上のコンポーネントを含むシステム、APIフロー、認証シーケンス、クラス階層、データベーススキーマ、状態マシンを説明する際は、積極的に使用します。11種類以上の図に対応し、レイアウトは完全自動です。
python-docx と AppleScript を用いた macOS 向けのエキスパート Word 文書デザインエージェント。高いデザイン品質を備えた魅力的でプロフェッショナルな文書を作成・編集する。使用場面：(1) python-docx で新しい Word 文書をゼロから作成する、(2) 既存の .docx ファイルを編集または再設計する、(3) カスタムデザイン（表紙ページ、スタイル付き表、コールアウトカード、プルクォート、サイドバー、KPI パネル）を備えた文書を構築する、(4) AppleScript IPC 経由で文書をライブ編集する（テキスト、フォント、段落、検索/置換、フィールド、目次）、(5) macOS 上で AppleScript 経由でフィールドや目次を更新し、または PDF にエクスポートする、(6) 文書の表紙とコンテンツ用の AI 画像を生成する、(7) デザインのベストプラクティスを踏まえた python-docx コード生成を必要とするあらゆるタスク。
IEEEtran LaTeX クラスまたは Word テンプレートを使用して、IEEE のジャーナル（Transactions、Journals、Letters、IEEE Access）や会議向けの論文を整形し、投稿します。ジャーナル／会議モード、抄録と索引語、番号付き IEEE 参考文献スタイル、図表と数式、著者略歴、ページ制限と超過ページ料金、IEEE PDF eXpress、著作権フォーム、ダブルブラインドの選択肢、ScholarOne／IEEE Author Portal での投稿を扱います。IEEE の投稿論文の執筆、IEEEtran のレイアウト問題の修正、投稿要件への準拠確認に使用します。
マルチモーダル・ナレッジパイプライン・スキル — ドキュメント（PDF/画像/動画/Office）を永続的なナレッジウィキに取り込み、ナレッジ融合、ソース間の矛盾検出、マルチソース集約クエリ、ナレッジグラフ構築をサポートする。ユーザーがドキュメントの取り込み、ナレッジベースの構築、ウィキのクエリ、一貫性のチェック、ナレッジグラフの構築、ドキュメント分析、マルチモーダル理解、データパイプラインなどのニーズに言及したときにこのスキルをトリガーする。ユーザーが pipeline や knowledge-pipline と明示していなくても、ドキュメントを構造化ナレッジに変換する、ドキュメント間の分析・比較を行う、またはナレッジグラフを可視化する作業に関わる場合は、このスキルをトリガーすべきである。
ユーザーが Claude プロジェクト内の任意の markdown ファイルを単一ファイルの軽量インタラクティブ HTML に変換したい場合に使用します — 長文ドキュメント（仕様書、計画、RFC、レポート、解説）、diff と重大度タグ付き注釈を含むコードレビュー、スライドデッキ。トリガー："convert this markdown to HTML"、"make this an HTML file"、"turn this into an interactive document"、"render this report as HTML"、"PR writeup as HTML"、"slides from this markdown"。ユーザーが設計システムのオンボーディングを一度実行した後、決定論的な doctype 分類器に基づいて 3 つの変換サブスキル（md-document、md-review、md-slides）のいずれかにコンテキストをフォークしてルーティングします。入力が 100 行未満の場合（Shihipar による — その閾値未満では markdown が依然として優位）、または設計システムがオンボーディングされていない場合は拒否します。Anthropic 公式の Playground プラグイン（スライダー/ノブ/プロンプトのコピーバックを備えたインタラクティブなプロンプト調整コントロール）や marketing/landing/（ランディングページ生成器）とは別物です。
さまざまなファイル形式（PDF、Office ドキュメント、画像、音声、Web コンテンツ、構造化データ）を LLM 処理に最適化した Markdown に変換する。ドキュメントを markdown に変換するとき、PDF/Office ファイルからテキストを抽出するとき、音声を文字起こしするとき、画像に OCR を実行するとき、YouTube のトランスクリプトを抽出するとき、またはファイルを一括処理するときに使用。DOCX、XLSX、PPTX、PDF、HTML、EPUB、CSV、JSON、OCR 付き画像、文字起こし付き音声を含む 20 以上の形式をサポート。
Microsoft MarkItDown（Python API、markitdown CLI、markitdown-ocrプラグイン、markitdown-mcpサーバー）でドキュメントをMarkdownに変換します。PDF、Word、PowerPoint、Excel、HTML、CSV、EPUB、ZIP、ストリームに対応し、Azureによる抽出も扱います。LLM/RAGへの取り込みに向けて論文やレポートを準備するとき、出典情報を保ちながら文献フォルダーを一括でMarkdownに変換するとき、アップロードされたバイト列やファイルストリームを変換するとき、スキャンPDFや画像内テキストのOCRが必要なとき、MCP経由でローカルエージェントに変換機能を提供するときに使用します。バウンディングボックスやページ座標には使用せず（LiteParseを使用）、PDFの結合・分割・フォーム処理にも使用しません（pdfスキルを使用）。
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。