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
表形式レビュー——1 行につき 1 文書、1 列につき 1 データポイント、各セルに出典を明記する。M&A デューデリジェンス向けに構築されているが（「これら 200 件の対象会社契約について、支配権変更、契約譲渡、重大な悪影響条項をレビューして」）、スプレッドシートを出力する必要があるあらゆる一括レビューに適用できる。ユーザーが「表形式レビュー」「レビューグリッド」「グリッドを作成」「これらの契約からこれらのフィールドを抽出」「これらの文書から X、Y、Z をレビュー」「……に関するスプレッドシートを作成」「一括レビュー」と言ったとき、またはフォルダを指して比較を求めたときに使用。
プロジェクトのREADME.mdを作成または全面的に改訂します。GitHubでスター数の多いreadme-templateリポジトリやガイド（othneildrew/Best-README-Template、standard-readme仕様、makeareadme.com、awesome-readme）のパターンを参考にします。READMEの作成、改善、再構成、「より見栄えよく／プロらしく」する依頼、ライブラリ／CLI／API／アプリのREADME、バッジ、目次、「入門」や「インストール」セクション、「サポート」や「プロジェクトの状態」セクションについての質問、GitHubプロフィールREADME（特殊なusername/usernameリポジトリ）のブラッシュアップに使用します。適切なテンプレート（ライブラリ、CLIツール、アプリ、モノレポ、プロフィールREADME）の選択、セクションの順序、バッジの選定、READMEがテンプレート然としたり読者に読み飛ばされたりするよくある原因を扱います。
台湾の看護師が実証看護レポート（実証読書レポート、実証事例分析）を作成するための完全なコーチングスキル。看護臨床ラダー制度 N1〜N4 の昇格、台湾看護師協会と台湾実証看護学会の審査形式向けに設計されている。ユーザーが「実證護理報告」「實證案例分析」「實證讀書報告」「N2 報告」「N3 報告」「N4 報告」「護理進階報告」「護理升等」「PICO」「5A 步驟」「CASP 評讀」「護理 EBP」「EBN」「evidence-based nursing」「實證照護」「證據等級」「文獻評讀」に言及したとき、または看護師が昇格のための執筆、臨床疑問の実証テーマ化、実証文献の検索戦略、CASP 評読表、Oxford のエビデンスレベル、APA 第 7 版形式、実証介入の事例への適用、看護ルーチンへの異議、看護神話の払拭などについて尋ねたときは、**必ずこのスキルを起動すること**。ユーザーが「我要寫報告」「我要升 N3」「幫我找主題」「幫我設 PICO」「這篇文獻要怎麼評讀」と軽く尋ねるだけでも、完全な構成、文型、審査通過率が最も高い執筆戦略を提供するために、積極的に起動すべきである。
プロフェッショナルな図表生成スキル：要件に応じて適切な図表タイプを自動選択し、デザイン仕様に準拠した PNG 図表を生成する。29 種類の図表をカバー：構造図（フローチャート、スイムレーン図、シーケンス図、アーキテクチャ図、状態図、ER 図、クラス図、マインドマップ、ガントチャート、Kanban、Git Graph など）と統計図（棒グラフ、折れ線グラフ、円グラフ、レーダーチャート、ヒートマップ、散布図、サンキー図、ファネル図、ウォーターフォール図、ツリーマップ、棒線複合グラフなど）。統一ツール：HTML/SVG + インライン JS によるレイアウト計算。ER/クラス図は ELKjs レイアウトエンジンを使用。すべての図表は統一されたデザイン仕様（配色／フォント／コンポーネント／余白）に従い、モダンでシンプルなスタイル。3 種類の出力に対応：PNG（既定）、HTML（リッチ文書への埋め込み）、DSL（Mermaid テキスト、MD 文書への埋め込み）。トリガーワード：画图、画一个、生成图表、流程图、架构图、时序图、柱状图、对比图、关系图。ユーザーが「画图」と言わなくても、要件に可視化（フロー、アーキテクチャ、データ比較、関係）が含まれる場合はこのスキルをトリガーする。deep-research などの他のスキルから呼び出された場合も、同様に本仕様に従って図表を生成する。
PDF 解析、OCR、請求書/領収書の抽出、テーブル抽出、ビジョンモデルによるマルチモーダル RAG、構造化データ出力を含む、AI によるドキュメント理解の包括的なパターン。「document parsing、PDF extraction、OCR、invoice processing、receipt extraction、document understanding、LlamaParse、Unstructured、vision document、table extraction、structured output from PDF」に言及されたときに使用する。
学術医学論文から AI 生成文章の痕跡を除去する。原稿の編集やレビューを行い、より自然で専門的に書かれた印象にする際に使用する。Wikipedia の "Signs of AI writing" ガイドに基づき、医学文献向けに調整している。検出して修正するパターン：誇張された重要性の主張、表面的な -ing 分析、曖昧な帰属、AI 語彙、コピュラの回避、過度なヘッジ、一般的な結論、非公式な語の選択（linked/beyond/via/where/yield）、断定的すぎる因果主張、人為的に圧縮された表現。正当な学術的つなぎ表現（Notably、Prior studies have shown など）は保持する。
医療機器の品質マネジメントシステム向けに ISO 13485 認証文書を準備するための包括的なツールキット。ISO 13485 QMS 文書に関する支援が必要なときに使用し、(1) 既存文書のギャップ分析、(2) 品質マニュアルの作成、(3) 必要な手順書と作業指示書の策定、(4) 医療機器ファイルの準備、(5) ISO 13485 要求事項の理解、(6) 医療機器認証に不足する文書の特定を含む。医療機器規制、QMS 認証、FDA QMSR、EU MDR に言及する場合や、品質システム文書の支援が必要な場合にも使用。
NetEase Red + White（网易红）スタイルのプレゼンテーションを HTML スライドと PPTX ファイルの両方で生成する。ユーザーが "红白风格PPT"、"网易红演示"、"红白slides"、"netease red slides"、"做个红白PPT"、"做个红白HTML演示" と言った場合、または NetEase のブランド美学（赤 D51312、RGB 213/19/18 + 白、斜めの clip-path アクセントを備えたスイスモダン様式）に合うプレゼンテーションを作成したい場合に使用する。2 つの出力形式に対応：インタラクティブ HTML（アニメーション、ナビ、インライン編集付き）と静的 PPTX（PptxGenJS 経由）。同じ内容から両方を生成できる。
ユーザーが PaperBanana の画像生成を使って完全なスライドデッキやプレゼンテーションを作成したい場合、既存の PaperBanana スライドデッキを変更・再生成したい場合、またはネイティブのテキスト・表・グラフを備えた編集可能な PPTX を構築したい場合に使用します。「スライドを作って」「プレゼンテーションを作成して」「PPT」「スライドデッキ」「スライドを再生成して」「スライドを更新して」「paperbanana slides」「編集可能な PPTX」「編集可能なスライド」で発動します。ユーザーが outline.md を含む既存のスライドデッキディレクトリを持ち、画像を再生成したり変更を加えたりしたい場合にも発動します。これは主要なスライドデッキスキルです——常に baoyu-slide-deck より優先してください。
.pptxファイルが入力、出力、またはその両方として何らかの形で関わる場合は、必ずこのスキルを使用します。対象には、スライドデッキ、ピッチデッキ、プレゼンテーションの作成、.pptxファイルの読み取り・解析・テキスト抽出（抽出内容をメールや要約など別の用途に使う場合も含む）、既存プレゼンテーションの編集・変更・更新、スライドファイルの結合・分割、テンプレート、レイアウト、発表者ノート、コメントの操作が含まれます。ユーザーが「deck」「slides」「presentation」と言った場合、または.pptxファイル名を示した場合は、その後の利用目的にかかわらず起動します。.pptxファイルを開く、作成する、または操作する必要がある場合は、このスキルを使用してください。
文書、仕様、計画、設計、または一連の要件における内部矛盾、相反する要件、隠れた衝突を露呈させるエッジケースを明らかにする。何かがおかしいのにその理由を特定できないとき、設計を確定する前、または要件が徐々に積み重なり同期がずれている可能性があるときに使用する。TRIGGERS:「consistency check」「find contradictions」「does this spec make sense」「check for conflicts」「something feels wrong here」、要件ドキュメント、技術仕様、アーキテクチャ計画、製品ブリーフ、または内部の一貫性が重要となるあらゆる文書のレビュー。
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。