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
Python と python-pptx を使って PowerPoint プレゼンテーション（PPTX）を作成する。タイムライン、グラフ、図解、スライドレイアウト、カスタムカラー、図形、コネクタ、テキスト書式、スライド切り替えを扱う。WPS の互換性の落とし穴も把握している。ユーザーが次のことを求めたときに使用する：PPT/PPTX ファイルの生成、プレゼンテーションの作成、スライドデッキの作成、タイムラインの描画、データのスライド化、PowerPoint へのエクスポート。また、ユーザーが「做成 PPT」「生成幻灯片」「做个演示文稿」「做个 pptx」と言った場合にも使用する。
リポジトリでドキュメントや文章を書いたり編集したりするときに使用 — README、ガイド、チュートリアル、API リファレンス、リリースノート、changelog、doc コメントを、Markdown、reStructuredText、AsciiDoc、プレーンテキストで扱う。ドキュメントは ISO 24495-1 Plain Language 標準に準拠する必要がある。この skill はそのルールを述べ、標準の 4 つの基本原則（relevant、findable、understandable、usable）を示し、plan、write、evaluate、revise のプロセスを定め、保存前に実行するセルフチェックを提供する。
libredwg をソースからコンパイルし、DWG を DXF に変換し、すべてのエンティティ種別（測量点、ユーティリティ構造物、等高線、地番境界、施工キーノート、造成データ）を解析することで、AutoCAD DWG ファイルから建設インテリジェンスを抽出します。ユーザーが .dwg ファイルをアップロードまたは参照したとき、AutoCAD 図面、Civil 3D ファイル、DWG 形式の造成計画や敷地計画に言及したとき、または CAD ファイルからデータを抽出したいときに、このスキルを使用してください。.dwg ファイルを含むプロジェクト文書を処理するとき、またはユーザーが「DWG を読んで」「CAD から抽出して」「図面ファイルを解析して」「土木図面を処理して」「DWG の中身は」「図面から測量点を」「CAD のユーティリティデータを」と言ったときにもトリガーされます。このスキルは、バイナリ DWG から構造化 JSON データまでのパイプライン全体を処理します。
PRD（Product Requirements Documents）を作成します。新規作成、または未完了の既存文書の編集に対応します。draft-firstモードでは、ユーザーの入力から完全な文書をすぐに生成し、推定した前提を文中に示して必要な箇所を確認できるようにします。長い聞き取りは不要です。入力に複数の機能が含まれる場合は自動検出して別々のPRDへの分割を提案し、同じセッション内で順に作成します。各PRDは自己完結し、動作とビジネスルールに焦点を当てます。技術的な詳細はTRD/ADRに記載します。PRD、要件文書、機能仕様の作成・編集、機能の計画、リリース範囲の定義、要件の文書化、PRDの分割や粒度の評価を求められた場合に使用します。「PRD」という語がなくても対象です。「プロダクト要件」「機能仕様」「機能の範囲」「要件文書」「PRDを改善／調整」「PRDの分割／粒度」などの依頼や、仕様化を求める長い機能説明にも対応します。
学術原稿の図表の可読性とレンダリングを監査する。生成スクリプトから表示スケールでの実効フォント/マーカーサイズを算出し、ラベルの重なり、色/ハッチングのアクセシビリティ、軸範囲の効率、表の書式、図をまたぐ一貫性を確認する。トリガー：「check figure quality」「audit plots」「readability check」「figure rendering」「are my figures readable」「table formatting check」。figure-rhetoric（視覚的議論）と manuscript-typography（組版）と併用する。
Excel/スプレッドシート形式で、稼働指標、評価倍率、統計ベンチマークを用いた機関投資家水準の類似企業分析を構築します。**特に向いている場面：** - 上場企業の評価（M&A、投資分析） - 業界平均との業績ベンチマーク - IPO や資金調達ラウンドの価格設定 - 評価の異値（割高・割安）の特定 - 投資委員会向け資料の準備 - セクター概況レポートの作成 **向いていない場面：** - 比較できる上場企業がない非公開企業 - 事業が大幅に分散したコング Bioinformatics - 経営難・破綻中の企業 - 収益計上前のスタートアップ - 独自ビジネスモデルの企業
学術原稿のタイポグラフィ設計の慣例を監査する。booktabs の表スタイル、キャプションの配置、ダッシュ/引用符、単位と数値、相互参照のスタイル、ページレイアウト、タイポグラフィの階層、プロフェッショナルな仕上げ。トリガー：「check typography」「fix formatting」「polish my paper」「check my LaTeX」「typographic review」「make it look professional」「check tables」「fix captions」。manuscript-review（内容）と arxiv-preflight（コンプライアンス）と併用する。
ocr() 関数を使用して MATLAB で OCR パイプラインを構築する。ユーザーが画像、ドキュメント、標識、メーター、ディスプレイ、ナンバープレート、ゲージ、レシート、7 セグメントディスプレイからテキストを読み取りたいときにこのスキルを使用する。画像前処理、テキスト検出（CRAFT、MSER）、ROI ベースの認識、多言語 OCR、カスタムモデルトレーニングを扱う。使用時：OCR、テキスト認識、画像からテキストを抽出、文字認識、ドキュメントスキャン、メーター読み取り、ゲージ読み取り、レシートスキャン、写真からテキストをデジタル化。
PDF/PPTX/DOCX/XLSX/HTML/CSV/JSON/XML/ZIP/EPUB/画像などのドキュメントファイルを md に変換するときに使用する。「ドキュメントを md に変換」「pdf を markdown に」「pptx を markdown に」「docx を markdown に」「ドキュメント抽出」「バックアップソリューションの md 変換」といったリクエストで使用する。markitdown のインストール確認、HWPX 抽出環境のセットアップ、単一ファイルまたはフォルダの変換、エラーログの生成も合わせて処理する。
ユーザーが履歴書、CV、curriculum vitae、または hoja de vida の作成、改善、最適化、レビュー、書き直しを希望する場合は、このスキルを使用します。「resume」「CV」「curriculum」「hoja de vida」「job application」「ATS optimization」「resume review」「cover letter」への言及や、求職書類の準備依頼がトリガーになります。特定の求人情報に合わせた履歴書の調整、箇条書きの改善、数値指標の追加、ATS 互換性の確認、履歴書の翻訳、複数バージョンの作成を依頼された場合も使用します。「就職できるよう手伝って」「応募書類を最適化して」「履歴書を更新したい」「職務経験のセクションをレビューして」とだけ言われた場合も使用してください。LinkedIn プロフィールの最適化、ポートフォリオサイト、求職と無関係な一般的な文書の書式設定には使用しないでください。
インターフェース、マーケティング素材、ドキュメント向けのロシア語テキストの作成、書き直し、編集、レビュー、ローカライズ、またはロシア語テキストを含むインターフェースコンポーネントの生成。UI コピー、ランディングページ・製品ページ・広告・プロモーションメール・キャンペーンメッセージ・プロモーション用ソーシャル投稿などのマーケティングコピー、およびユーザーガイド・技術ドキュメント・手順書・README ファイル・ヘルプコンテンツ・API リファレンスなどのドキュメントにのみ使用する。通常の回答、説明、議論、やり取り、議事録、サポート返信、論説記事、その他インターフェース・マーケティング・ドキュメント作業以外のロシア語テキストには使用しない。
印象的でブランドに沿ったプレゼンスライドとデッキをエンドツーエンドで制作する。あらゆるデザインシステムに対応。ユーザーがスライド、デッキ、プレゼンテーション、ピッチ、企業／製品／営業資料のブレインストーミング、構築、デザイン、生成、レビュー、書き出しを望むときはいつでもこの skill を使用する。ジョブ別のワークフローとして動作する：デッキの構成をブレインストーミングし、レビューループを回して HTML デッキを生成し、編集可能な PPTX、画像 PPTX、単体 HTML、または PDF に書き出す。デザインシステムに依存しない — ユーザーが独自のデザインシステムを持っていればそれを使い、`nextlevelbuilder/ui-ux-pro-max-skill` がインストールされていればその提案を使い、そうでなければ同梱の中立的なデフォルトテーマを使う — そしてすべてをデザイントークンで駆動する（色やフォントをハードコードしない）。トークン駆動のブランドキット（トークン、フォント、ロゴ、34 種類の既成レイアウト）、「wow」クラフトガイド、アンチスロップ検証器、すぐ使える React デッキテンプレート、ポイント＆コメント編集モード、検証済みの編集可能 PPTX パイプラインを同梱する。また、デザイン層（トークン、コンポーネント、パターン）だけを別のスライド生成器に提供し、その出力が汎用テーマではなく実際のデザインシステムを使うようにすることもできる。
8 段階の文書執筆ホスト: 明確化 → 資料分析 → 探索 → レビュー → アウトライン → ライター実行 → 検証 → 振り返り。リポジトリ内ライター: tech-review-doc。外部の強い依存: humanizer、humanizer-zh。自動モードは tech-review の §1 を決してスキップしない。トリガー — 「写文档」「写技术评审」「去AI痕迹」「人性化改写」「自动写文档」「write workflow」「humanize」。コードの PDCA（solve-workflow）、パフォーマンス（perf-optimize-workflow）、マーケティング記事（article-writer）には使用しない。
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。
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。