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 97,222 件掲載。コマンド 1 行でインストールできます。
マーケティング・グロース
このスキルを使用して、Life Sciences Cloud の Territory Type、Territory Model、Territories を作成し有効化します。ユーザーが「set up territories」「create territory model」「configure territory hierarchy for Life Sciences」「territory setup for LSC」「create territories for Life Sciences Cloud」と言ったときにトリガーします。Geographical テリトリータイプ、LSC Territory Model、3 階層のテリトリ階層(Region、District、Territory)を作成します。ユーザーと名前を確認し、プレビューを表示してから、モデルをデプロイして有効化します。次の場合はトリガーしないでください:ユーザーが前提条件を検証したい、ユーザーをテリトリに割り当てたい、テリトリ割り当てルールを作成したい、または Life Sciences Cloud の完全なエンドツーエンドのセットアップ/オーケストレーションを実行したい場合(それは `life-sciences-fieldsalesrep-coordinate` オーケストレーターの役割です — このスキルは独立したテリトリ設定としてのみ実行されます)。
EHunt Shopify 商品検索(ゲートウェイルート `ehunt/shopify/productQuery`)を通じて、独立系 Shopify 商品を多次元で絞り込む(キーワード/URL、価格、週間販売数、出品時期、Facebook 広告、競合度、供給元の有無、発送国など)。ユーザーが EHunt Shopify 商品、Shopify 商品選定、独立系商品選定、Shopify 爆売れ商品、Shopify dropshipping、独立系商品の大量出品、Facebook 広告商品、Shopify product query、shopify items に言及したときにトリガーする。ユーザーが EHunt と書いていなくても、Shopify 独立系サイトで商品を検索する、週間販売数/売上/競合度を確認する、商品を絞り込む場合にもこのスキルをトリガーする。
EHunt Shopify ストア検索(ゲートウェイルート `ehunt/shopify/storeQuery`)を通じて、独立系 Shopify ストアを多次元で絞り込む(ストア名/ドメイン、国、開設からの年数、商品数、広告数、月間訪問数、月間注文数、SNS フォロワーなど)。ユーザーが EHunt Shopify ストア、Shopify ストア分析、独立系ストア、Shopify seller、独立系競合ストア、Shopify 月間訪問数、独立系広告ライブラリ、shopify stores、Shopify store query に言及したときにトリガーする。ユーザーが EHunt と書いていなくても、Shopify 独立系サイトでストアを探す、ストアデータを絞り込む、ストア実績を分析する場合にもこのスキルをトリガーする。
EHunt Temu 商品検索(ゲートウェイルート `ehunt/temu/productQuery`)を通じて、Temu 商品を多次元で絞り込む(キーワード/商品 ID/ストア ID、フロント/バックエンドカテゴリ、価格、評価、レビュー、総/週/日販売数、出品時期、フルマネージド/セミマネージド、セミマネージド地域、タグなど)。ユーザーが EHunt Temu 商品、Temu 商品選定、拼多多越境、Temu 爆売れ商品、Temu セミマネージド、フルマネージド商品、Temu product query、temu items に言及したときにトリガーする。ユーザーが EHunt と書いていなくても、Temu で商品を検索する、販売数/評価/価格を確認する、商品を絞り込む場合にもこのスキルをトリガーする。
EHunt Temu ストア検索(ゲートウェイルート `ehunt/temu/storeQuery`)を通じて、Temu ストアを多次元で絞り込む(ストア名/ID、国別サイト、バックエンドカテゴリ、フルマネージド/セミマネージド、総/週/月の販売数と売上、評価、レビュー、フォロワー、商品数、開店時期など)。ユーザーが EHunt Temu ストア、Temu ストア分析、Temu seller、Temu ストアランキング、Temu セミマネージドストア、Temu 売上、temu stores、Temu store query に言及したときにトリガーする。ユーザーが EHunt と書いていなくても、Temu でストアを探す、ストアデータを絞り込む、ストア実績を分析する場合にもこのスキルをトリガーする。
ステージに適したシステムとしての go-to-market 計画 — 顧客、チャネル、価格、タイミング、パートナーシップを会社の成熟度に合わせて構築するもので、汎用的なローンチチェックリストではない。GTM readiness(検証済みの需要)と会社のステージをゲートとし、適切なチャネルと参入タイミングを選び、買い手のジャーニーを非線形として扱う。Claude が見落とすデフォルトを捉える。すなわち、GTM を一度きりのローンチとみなすこと、ステージの飛ばし、チャネル/タイミングへの無関心、ファネルの強制、パートナーシップを近道とすること。GTM/go-to-market 計画、ローンチ計画、チャネルまたは流通戦略、市場参入/タイミング計画、ローンチ指標の作成を求められたときにトリガーする。
営業ファネル向けのリードスコアリングモデルを設計し、重み付けし、調整する。スコアがコンバージョンを予測しないとき、MQL/SQL のしきい値が恣意的に感じられるとき、不正確なために営業担当者がリードスコアを無視しているとき、不適格なリードが多すぎて営業に回っているとき、どのシグナルが本当に重要か分からないときに使用する。既存の購買シグナルの読み取り(/sales-intent を使用)、見込み客リストの構築(/sales-prospect-list を使用)、マーケティングから営業への引き継ぎプロセスの設計(/revops を使用)には使用しないこと。
セクションごとの文字数、競合評価、キーワード密度のガイダンス、ページ種別のテンプレートを含む、競争力のある SEO コンテンツブリーフを生成します。新規ページと既存ページの改善、両方のブリーフに対応します。「content brief」「write a brief」「content outline」「blog brief」「service page brief」「brief for」「writing brief」「content plan」「outline for」と言われた場合に使用します。
SEO 資産のための AI 画像生成:OG/ソーシャルプレビュー画像_locatorivarusted.dtoブログヒーロー画像、スキーマ画像、プロダクト写真、インフォグラフィック。nanobanana-mcp 経由で Gemini を利用します。banana 拡張機能のインストールが必要です。ユーザーが "generate image"、"OG image"、"social preview"、"hero image"、"blog image"、"product photo"、"infographic"、"seo image"、"create visual"、"image-gen"、"favicon"、"schema image"、"pinterest pin"、"generate visual"、"banner"、"thumbnail" などの言葉をmajoritydocumentReboundときに使用してください。
SEO とパフォーマンスのための画像最適化分析。alt テキスト、ファイルサイズ、フォーマット、レスポンシブ画像、遅延読み込み、CLS の防止、画像 SERP 順位(DataForSEO 経由)、画像ファイルの最適化(WebP/AVIF 変換、IPTC/XMP メタデータの挿入)を確認します。ユーザーが「画像最適化」「alt テキスト」「画像 SEO」「画像サイズ」「画像監査」「画像を最適化」「画像メタデータ」「画像 SERP」「webp に変換」「画像ファイルの最適化?utm時に使用します。
あらゆるウェブサイトや業種向けの包括的な SEO 分析。サイト全体の監査、単一ページの分析、テクニカル SEO(クロール可能性、インデックス可能性、INP を含む Core Web Vitals)、schema マークアップ、コンテンツ品質(E-E-A-T)、画像最適化、サイトマップ分析、AI Overviews/ChatGPT/Perplexity 向けの GEO。SaaS、eコマース、ローカル、パブリッシャー、代理店の業種判定。トリガー:SEO、audit、schema、Core Web Vitals、sitemap、E-E-A-T、AI Overviews、GEO、technical SEO、content quality、page speed、structured data。
検索体験最適化:Google の SERP を逆読みしてページタイプのミスマッチを検出し、検索意図のシグナルからユーザーストーリーを導き、複数のペルソナ視点でページをスコアリングする。各キーワードに対して Google が何を評価するかを分析し、十分に最適化されたページがなぜ順位を獲得できないかを特定する。ユーザーが "SXO"、"search experience"、"page type mismatch"、"SERP analysis"、"user story"、"persona scoring"、"why isn't my page ranking"、"intent mismatch"、"wireframe" と言ったときに使用する。
コンテンツクリエイター向けの For You ページ。追跡中の競合他社を各ソーシャルメディアプラットフォームでスクレイピングし、成果を上げているものをスコアリングし、実際のエンゲージメントデータに裏打ちされた実行可能で差別化されたコンテンツアイデアに変換する。ユーザーが競合/クリエイターのリサーチ、コンテンツフィードや "for you" ページ、自分野のトレンドトピックのアイデア、ソーシャルで何が成果を上げているかの把握、クリエイターの投稿の追跡、成果を上げているものからの動画/投稿ブリーフの生成を求める場合は常に使用 — "find ideas" と言わなくても。初回実行時はセットアップを案内する。
開発者がコミットメントなしに製品を体験できるインタラクティブなプレイグラウンドを設計・構築する。本スキルは、プレイグラウンドのアーキテクチャ、あらかじめ用意されたサンプル、埋め込み戦略、ゲーティングの判断、プレイグラウンドユーザーのサインアップへの転換を扱う。トリガーフレーズ:「developer sandbox」「API playground」「interactive playground」「try it now」「demo environment」「code playground」「live examples」「embedded playground」「developer trial」「sandbox conversion」「playground design」
ユーザーが geogrid スキャンでローカルランキングデータを分析したい、地理的エリア全体のマップパックランキングを解釈したい、または ARP/ATRP/SoLV 指標を理解したい場合に使用します。ユーザーが "geogrid"、"rank grid"、"local rank tracking"、"Local Falcon"、"grid scan"、"map pack rankings"、"ranking heatmap"、"where am I ranking" に言及した場合にも使用します。より広範なローカル監査については local-seo-audit を参照。競合分析については local-competitor-analysis を参照。
高レベルのノーススターメトリクスを実行可能なサブメトリクスと先行指標に分解し、メトリクス階層間の因果関係をマッピングし、主要指標を動かす高インパクトな実験を特定する。プロダクトのノーススターメトリクスの設定、ビジネスメトリクスのドライバーへの分解、戦略の測定可能な成果へのマッピング、実験を通じて動かすべき指標の特定、先行指標と遅行指標の理解、メトリクス改善機会の優先順位付け、またはユーザーがメトリクスツリー、メトリクス分解、ノーススターメトリクス、KPI 内訳、メトリクスドライバー、メトリクスの関連性に言及した場合に使用する。
アプリを paywall placements から Flow Builder flows へ移行したいときに使用 — "migrate my placements to flows"、"switch my paywalls to flows"、"we have 40 placements on paywalls and want flows"、または多数のアプリや paywalls にまたがる一括リクエスト。既存の paywall placements に加えて新しい flow placements を作成し、旧→新のマッピングと SDK 呼び出しの変更を返す。placement をその場で変換することは決してない — バックエンドが型の変更を拒否する。`flow-generator`(flows の構築と公開を担当)と `adapty-integration`(アプリ側の呼び出し箇所を担当)を補完する。
ユーザーがサイトのスキーママークアップや構造化データの追加、修正、最適化を希望する場合に使用します。「schema markup」「structured data」「JSON-LD」「rich snippets」「schema.org」「FAQ schema」「product schema」「review schema」「breadcrumb schema」「Google rich results」「knowledge panel」「star ratings in search」「add structured data」に言及した場合も使用します。Google でページに拡張検索結果を表示したい場合はいつでも使用してください。より広範な SEO の問題については seo-audit を、AI 検索の最適化については ai-seo を参照してください。
ユーザーが自サイトの SEO 問題を監査、レビュー、診断したいときに使用。ユーザーが "SEO audit"、"technical SEO"、"why am I not ranking"、"SEO issues"、"on-page SEO"、"meta tags review"、"SEO health check"、"my traffic dropped"、"lost rankings"、"not showing up in Google"、"site isn't ranking"、"Google update hit me"、"page speed"、"core web vitals"、"crawl errors"、"indexing issues" に言及したときにも使用。ユーザーが "my SEO is bad" や "help with SEO" のように曖昧に言うだけでも使用する——まず監査から始める。キーワードを狙ってページを大規模に構築する場合は programmatic-seo を参照。構造化データを追加する場合は schema-markup を参照。AI 検索最適化は ai-seo を参照。
被リンクプロファイル分析: 参照ドメイン、アンカーテキストの分布、有害リンクの検出、競合とのギャップ分析。無料 API(Moz、Bing Webmaster、Common Crawl)と DataForSEO 拡張機能で動作する。ユーザーが backlinks、link profile、referring domains、anchor text、toxic links、link gap、link building、disavow、backlink audit と言う場合に使用する。
SEO 最適化された競合比較ページと代替案ページを生成します。"X vs Y" レイアウト、"X の代替案" ページ、機能比較表、schema マークアップ、コンバージョン最適化を扱います。ユーザーが "comparison page"、"vs page"、"alternatives page"、"competitor comparison"、"X vs Y"、"versus"、"compare competitors"、"alternative to" などの言葉を|USE|します|とき|に|、|この|スキル|を|使い|ます|。| CORRECTION: The Japanese text must not contain stray tokens. Final: SEO 最適化された競合比較ページと代替案ページを生成します。"X vs Y" レイアウト、"X の代替案" ページ、機能比較表、schema マークアップ、コンバージョン最適化を扱います。ユーザーが "comparison page"、"vs page"、"alternatives page"、"competitor comparison"、"X vs Y"、"versus"、"compare competitors"、"alternative to" などを言うときに使用します。
DataForSEO MCP サーバー経由のライブ SEO データ。SERP 分析(Google、Bing、Yahoo、YouTube、Google Images)、キーワードリサーチ(ボリューム、難易度、インテント、トレンド)、被リンクプロファイル、オンページ分析(Lighthouse、コンテンツ解析)、競合分析、コンテンツ分析、ビジネスリスティング、AI 可視性(ChatGPT スクレイパー、LLM メンション追跡)、ドメイン分析。DataForSEO 拡張機能のインストールが必要。ユーザーが「dataforseo」「live SERP」「keyword volume」「backlink data」「competitor data」「AI visibility check」「LLM mentions」「image SERP」「google images」「image rankings」「real search data」と言う場合に使用する。
SEO ドリフトのモニタリング: SEO 上重要な要素のベースラインを取得し、変更を検出し、時間の経過に伴うリグレッションを追跡する。SEO のための Git — オンページ SEO のベースライン取得、diff、変更追跡。ユーザーが「SEO drift」「baseline」「track changes」「did anything break」「SEO regression」「compare SEO」「before and after」「monitor SEO changes」「deployment check」と言う場合に使用する。
Eコマース SEO 分析:Google Shopping の可視性、Amazon マーケットプレイスインテリジェンス、製品 schema の検証、競合の価格分析、マーケットプレイスのキーワードギャップ。オンページの製品 SEO と DataForSEO Merchant API のマーケットプレイスデータを組み合わせる。ユーザーが "ecommerce SEO"、"product SEO"、"Google Shopping"、"marketplace SEO"、"product schema"、"Amazon SEO"、"product listings"、"shopping ads"、"merchant SEO" と言ったときに使用。
FLOW フレームワーク統合 — Find → Leverage → Optimize → Win ループを用いた証拠主導の SEO。FLOW ナレッジベース(41 件のプロンプト、CC BY 4.0)から段階別の AI プロンプトを提示する。ユーザーが "FLOW"、"FLOW framework"、"seo flow"、"evidence-led SEO"、"find leverage optimize win" と言ったとき、または段階別の SEO プロンプトを求めたときに使用。
Google SEO API:Search Console(Search Analytics、URL Inspection、Sitemaps)、PageSpeed Insights v5、25 週間の履歴を持つ CrUX フィールドデータ、Indexing API v3、GA4 オーガニックトラフィック。Core Web Vitals、インデックス状況、検索パフォーマンス、オーガニックトラフィックの傾向に関する実際の Google フィールドデータを提供する。ユーザーが "search console"、"GSC"、"PageSpeed"、"CrUX"、"field data"、"indexing API"、"GA4 organic"、"URL inspection"、"google api setup"、"real CWV data"、"impressions"、"clicks"、"CTR"、"position data"、"LCP"、"INP"、"CLS"、"FCP"、"TTFB"、"Lighthouse scores" と言ったときに使用。
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。
