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
ASD-STE100 簡易技術英語に沿って技術文書を執筆・監査し、疲れた非母語話者でも一度で理解できるようにします：手順は 20 語、記述は 25 語の文長制限、命令形の手順、条件を命令の前に、一語一義、使用可能な法助動詞は can/will/must のみ。README、ランブック、手順書、エラーメッセージ、リリースノート、インシデントレポート、API ガイド、UI コピー、エージェント指示に使用します。トリガー："STE"、"Simplified Technical English"、"ASD-STE100"、"controlled language"、"plain English"、"make this clearer"、"write for non-native readers"、"prep this for translation"、"cut the fluff"、またはテキストの準拠チェックの依頼。テキストが指示・記録・警告を行う場合は、一般的なコピー編集よりこれを優先します。
API ドキュメント、ユーザーガイド、チュートリアル、アーキテクチャ文書、README ファイル、リリースノート、技術仕様書など、高品質な技術ドキュメントを作成する。業界のベストプラクティスに従い、明確で構造化された包括的なドキュメントを生成する。技術ドキュメントの作成、API ドキュメントの作成、ユーザーガイドの作成、アーキテクチャの文書化、チュートリアルの作成、リリースノートの準備の際、またはユーザーが "technical writing"、"documentation"、"API docs"、"user guide"、"tutorial"、"README"、"technical specification"、"architecture document"、"developer documentation" に言及した場合に使用。
面接や業務会議の録音を文字起こしして振り返るアシスタント。面接や会議の録音、文字起こしテキストを処理し、Feishu ドキュメントへの保存と、対応する多次元テーブル（面接記録テーブル / 会議記録テーブル、両者は独立していて混在させない）への自動アーカイブをサポートする。起動シナリオ：ユーザーが「面接の振り返り」「議事録」「この会議を整理して」に言及した場合、文字起こしが必要な音声ファイル（.wav/.m4a/.mp3/.mp4）をアップロードした場合、整理が必要な PDF 文字起こしファイルをアップロードした場合。
LLM がコンパイルした wiki を管理する：初期化、取り込み/インポート、コンパイル/クエリ、調査/監査、カタログの収集、インベントリ/データセット/アイデアの追跡、アイデア/プロジェクトのポートフォリオのレビュー、アーカイブ/セッション/フィードバックの管理、出力の生成。以下の場合に有効化される：/wiki コマンド、wiki またはナレッジベースの作業、取り込み、収集、カタログ化、コンパイル、クエリ、監査、librarian、インベントリ、アイデア、ポートフォリオ、ビジネスアイデア、プロジェクト、データセット、アーカイブ、セッション、フィードバック、チェックポイント、プライベートアダプター、アダプタールーティング、明示的な wiki スキルファクトリーの要求、個人向け専門スキル、専門家レビュー、専門家の選定、来歴、外部リソース操作（ホストされたドキュメントの読み取り、レビュー、編集の要求を含む）、または .wiki/ のあるディレクトリや設定済み hub での質問。
中国のソフトウェア著作権申請資料を生成するための完全なツールキット。プロジェクトのコードやドキュメントなどから情報を自動抽出し、ソフトウェア著作権登録申請書、ソースコード文書（前後それぞれ 30 ページ）、ユーザーマニュアル、設計仕様書を生成し、自動的に PDF ファイルに変換する。WeChat ミニプログラム、Web アプリ、モバイルアプリ、デスクトップアプリなど各種ソフトウェアプロジェクトに適する。ユーザーが中国のソフトウェア著作権を申請する必要があるときにこのスキルを使用する。
原稿内のすべての引用が実在し、正しく帰属され、正確に記述されているかを検証する。引用された各文献を取得することで、幽霊論文、誤った arXiv ID、逆転した主張、リンク切れを検出する。任意の修正モードでは bib メタデータの訂正を適用し、主張の誤りに対する本文の書き換え案を提示する。トリガー："check my citations"、"verify references"、"citation audit"、"are my references real"、"check bib"、"reference check"、"bib audit"、"citation verification"。manuscript-review（Pass 5 衛生チェック）の相棒であり、本スキルは事実の真偽を監査する。
PDF、DOCX、HTML、Markdown 向けのマルチフォーマット文書解析ツール。LlamaParse、Unstructured.io、PyPDF2、PDFPlumber、python-docx に対応。文書の解析、PDF からのテキスト抽出、Word 文書の処理、HTML からテキストへの変換、文書からの表の抽出、RAG パイプラインの構築、文書のチャンク化、またはユーザーが文書解析、PDF 抽出、DOCX 処理、表の抽出、OCR、LlamaParse、Unstructured.io、文書の取り込みに言及したときに使用する。
コンテンツを金蝶公式スタイルの完全なスライドファイル（.pptx または .html）に変換する。ユーザーが「做PPT」「做个PPT」「做汇报材料」「做演示文稿」「生成deck」「生成幻灯片」「整理成幻灯片」「按金蝶模板整理」「make a presentation」「create a slide deck」「output slides」「HTML幻灯片」「交互式演示」「网页版PPT」「web slides」と言った場合、または .pptx/.docx をアップロードして金蝶スタイルへの変換/再レイアウトを求めた場合は、必ずこの Skill を使用する。PPT、スライド、報告資料、プレゼン出力（PPTX または HTML 形式）が関わる場合は常にトリガーする。
軽量な研究ワークフローの第 8 段階・論文執筆。「査読者に出版する価値があると納得してもらう方法」を軸に構成し、初稿を査読者の視点で反復的に磨きます。すべての主張に根拠を持たせ、表現の強さを根拠の強さに合わせ、過大な主張は決してしません。実験と分析を終えて論文を書く場合、要旨・序論・貢献文・結論の執筆や修正、根拠のない主張や誇張表現への懸念、要旨・序論・結論の貢献内容の整合、序論の 4 段落構成（問題点→不足→洞察→貢献）、査読者の視点での自己レビュー、初稿の AI らしい表現・受動態・文法の改善に使用します。トリガー：写论文／论文写作／写摘要 abstract／写引言 introduction／贡献句 contribution／写结论／润色 polish／改写／措辞／过度宣称 overclaim／claim 无证据／审稿人视角／自我审稿／贡献一致／hedge／学术腔／AI 腔／被动语态／paper writing／draft。中核規律：根拠のない主張は重大な誠実性ゲート（spec §4.2、STAGE_GATES[8]=[claim_evidence,overclaim]）。過大な主張や 3 か所の貢献内容の不一致は警告（重大な表現上のレッドラインは research-ethics の納品ゲート）。表現の強さは根拠の強さに合わせ、有意差がない場合は「有意差は認められなかった」とだけ報告し、過大な主張はしません。自動表現チェックには限界があり、論理・新規性・論証の最終判断には人または査読者が必要です。本スキルは 8→7（根拠のない主張→result-analysis）／8→6（実装上の不足→experiment-coding）の再検討を開始します。
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。