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
AI エージェントとともにマーケティングカタログ、ランディングページ、多段階ファネルを構築・管理する。JSON スキーマからカタログを作成し、即座に公開し、重み付きバリアントで A/B テストを実行し、訪問者分析を追跡できる — すべて会話を通じて行う。使用場面:(1) カタログ/ファネル/ランディングページの作成または更新、(2) 訪問者、コンバージョン、離脱率などの分析の確認、(3) 異なるカタログバージョンでの A/B テストの実行、(4) 自然言語のヒントによる訪問者の適切なカタログバリアントへの AI ルーティング、(5) チームアクセス用の API キーの管理、(6) カタログ用の動画のアップロード、(7) 個々の訪問者のジャーニーの表示、(8) フォームフィールドの回答分布の確認、(9) 本番環境に影響を与えずにカタログを安全に編集するサンドボックスの作成、(10) AI エージェント向けの正確なコンポーネント参照を取得するための要素インスペクターの使用、(11) AI エージェント統合のための Agent API によるヘッドレスなフォームデータ送信、(12) 高速読み込みのための画像のアップロードと圧縮、(13) 完全な型安全性を備えた TypeScript ファイルとしてのカタログ作成、(14) クレジットベースの課金によるダウンロード可能ファイル(PDF、ZIP、ドキュメント)のアップロードとホスティング、(15) インラインスクリプト向けの CatalogKit グローバル API ブリッジ(window.CatalogKit)によるカスタムインタラクティブ UI の構築、リアルタイムのフィールドアクセス、マルチフォームの分離、(16) ステートフルな Agent Session API による AI エージェントの段階的なカタログフォーム入力、(17) 無料トライアルファネル向けの 3D Secure 認証とオーソリ確保を備えた高度な Stripe チェックアウトの構成、(18) クラウドへのデプロイ前にホットリロードでカタログをローカルプレビュー、(19) push 時に自動で CDN へアップロードされるローカルファイル参照(画像、動画、スクリプト)の使用、(20) 組み込みのカート UI(フローティングボタン、スライドアウトドロワー、注文概要)と Stripe 決済連携によるファネルへのカートとチェックアウトの追加、(21) push 前のローカルでのカタログスキーマの検証、(22) テンプレートからの新しいカタログのスキャフォールド、(23) ローカルとリモートのカタログスキーマの差分比較、(24) 自分のテストキーを使ったローカルでの実際の Stripe チェックアウトのテスト、(25) AI エージェントのテストのための SSE ストリームによるローカル開発イベント(ページビュー、フィールド変更、チェックアウト)の監視。トリガー:catalog funnel、catalog kit、funnel builder、landing page、lead capture、create catalog、catalog analytics、conversion funnel、form builder、ab test、catalog api、ai routing、variant routing、hint routing、sandbox、element inspector、devtools、image upload、image compression、webp、typescript、ts config、file upload、file download、downloadable、hosted files、CatalogKit、window.CatalogKit、global api、inline script、html script、custom ui、api bridge、multi-form、agent api、headless form、agent session、form submission api、stripe checkout、3d secure、3ds、free trial、payment verification、trial end behavior、billing server、stripe webhooks、local dev、local preview、dev server、hot reload、local assets、local files、catalogs dev、cart、shopping cart、cart sidebar、cart drawer、checkout page、order summary、page offer、offer acceptance、add to cart、cart button、payment page、order bump、upsell、catalog validate、catalog init、catalog diff、catalog open、scaffold template、visibility conditions、debug panel、form state debug、validation overlay、local checkout、stripe test mode、dev events、event stream、local analytics、sse events
ユーザーが YouTube チャンネルの総合的なヘルスチェック、成長診断、戦略レビューを望む場合、またはチャンネルが停滞している理由を特定したい場合に使用します。ユーザーが「audit my channel」「channel review」「why is my channel not growing」「channel health check」「what's wrong with my channel」「growth blockers」「YouTube audit」「channel diagnosis」「strategic review」と言った場合にも使用します。単一動画の分析は video-analysis を参照。戦略的な再ポジショニングは channel-strategy を参照。
ショート動画を実際にバズらせるための戦略を立てます。目標を選び、それを促す感情を生み出し、その周りにフックとファネルを構築します。「バズらせたい」「なぜ再生数が伸びないのか」「リーチ/保存/シェア/フォロワーを増やすには」「リールが伸びない」「バズ戦略」「リールがバズる要因」「Instagram/TikTok/Shortsで成長するには」などと依頼された場合に使用します。戦術スキルより上位のWHY/戦略を担います(viral-hook-writerはフックを書き、本スキルは何を、なぜ発信するかを決めます)。
google-search-console-cli による Google Search Console のデータ分析とサイト管理。ユーザーが検索パフォーマンスの確認、クエリの分析、URL のインデックス状況の検査、サイトマップの管理、サイトプロパティの表示を求める場合に使用。トリガー:"Search Console"、"検索パフォーマンス"、"検索クエリ"、"GSC"、"インデックス状況"、"URL 検査"、"サイトマップ"、"検索アナリティクス"、"表示回数"、"CTR"、"検索での見え方"。
Lazyweb は AI コーディングエージェント向けのデザインエビデンススキル。プロダクト UI を設計・批評・変更する際に使用 — 実際のアプリのスクリーンショット、競合の参考例、ベストプラクティス、簡単な例、カテゴリをまたぐ創造的なアイデア、ペイウォール最適化の指針、モバイルの成長とマネタイズの A/B テストの文脈を提供する。MCP ツールと https://www.lazyweb.com/mcp の Lazyweb サーバーを使って、適切な Lazyweb モード(デザインワークフロー、クイック検索、更新、フローチャート、A/B テスト調査)にルーティングする。トレーニングデータの雰囲気ではなくデザインエビデンスが必要なとき、あらゆる画面を設計する前に使用する。
ローカル SEO コンテンツ向けの完全なセマンティックコンテンツブリーフを生成する——ロケーションページ、サービスページ、ブログ記事、FAQ コンテンツ、ピラーページ。ユーザーがローカル SEO コンテンツのブリーフを必要としているとき、local-content-strategy のコンセプトクラスターを持っていてそのコンテンツのブリーフを作成する必要があるとき、「このページは何を扱うべきか」「ローカル SEO 向けに [トピック] のブリーフを作って」「ロケーションページはどのコンセプトを扱うべきか」と尋ねるとき、または各トピックをどの深さで扱うべきかを知る必要があるときにこのスキルを使用。コンテンツ制作の一環としてブリーフを大量に作成するときにもトリガー。このスキルはセマンティックコンテンツブリーフの方法論(コンセプトカバレッジ、エンティティ要件、深さの割り当て、質問マッピング)とローカル SEO の特性(地理修飾エンティティ、ローカルインテントシグナル、GBP とページの一貫性、ローカル schema 要件、AI 可視性の考慮事項)を組み合わせる。出力は、ライターまたは Claude CLI の生成ループがそのまま実行できる完全なブリーフ。
リードジェネレーション代理店向けのマルチクライアントアウトバウンド——インフラアーキテクチャ、クライアント分離、ドメイン戦略、大規模なウォームアップ、ホワイトレーベル、統合レポート、クライアントオンボーディングのプレイブック、クライアント横断の運用。あるクライアントのドメイン評価が他のクライアントを押し下げているとき、新規クライアントのオンボーディングに時間がかかりすぎるとき、メールボックスのウォームアップがクライアント間で拡張できないとき、クライアントごとに送信インフラを分離できないとき、または代理店全体のレポートのための再現可能なプレイブックが必要なときに使用する。Smartlead 固有のプラットフォーム設定(/sales-smartlead を使用)、単一ドメインの到達性(/sales-deliverability を使用)、個別キャンペーンの戦略(/sales-cadence を使用)には使用しない。
ECI が有効な Salesforce 組織で AI Call Scoring(別名 Call Coaching / Coaching Competencies)を設定または修復します。SOAP Metadata API で ECICallScoringEnabled を切り替え、無効な場合は Einstein Generative AI Platform を有効化し、Coaching Competency レコード(EnablementCompetencyDef Tooling API)を管理します。6 件の OOTB セット、7 件の Momentum ベストプラクティスプロンプトをインストールするほか、カスタム competency の作成/編集/有効化/無効化を会話形式で行えます(有効項目は最大 8 件、文字数上限は 16000/255)。次の場合に使用:AI Call Scoring または Call Coaching の有効化、OOTB またはベストプラクティス competencies のインストール、カスタム competencies の作成/編集、サンドボックス更新後の再有効化、68+ ECI 組織での Call Coaching 設定の部分的な状態の確認/修復。次の場合は使用しない:ECI ライセンスがない(Agentforce for Sales を案内)、ユーザー自身による ECI/Momentum の有効化(対象外。Setup を使用)、Pipeline Management(sales-agentforce-pipeline-management-configure を使用)、カスタムエージェント(agentforce-generate を使用)。
Salla アプリの App Store リスティングページ(マーチャントがインストール前に見るページ)。そのリスティングページをカスタマイズする際に使用。`app_page_builder` MCP ツールでブロックの順序付きリストとして構築する;ブロックの要素を編集すると、共有のリスティングコンテンツ(名前、説明、logo、スクリーンショット、特典)がアプリのドラフト公開内容に書き込まれる。前提条件:先に `app_publish action=open` を呼び出してドラフトを作成する——それまではビルダーは無効。メディアは `salla_upload` でアップロードする。ドラフト/公開フローと `short_description` → salla-publication-consistency。スキーマ → salla-docs。
9 カテゴリにわたる 24 の専門 sub-skill を備えた SEO のマスターオーケストレーター。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、単一ページの詳細分析、テクニカル SEO チェック(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 フレームワーク)、画像最適化、サイトマップ分析、サイトアーキテクチャ設計、AI 検索最適化(ChatGPT、Perplexity、AI Overviews 向けの GEO)、被リンク分析、キーワード調査、SERP トラッキング、AI 可視性の監視を実行。SaaS、E コマース、ローカルビジネス、パブリッシャー、代理店の業種検出。次の語でトリガー:"SEO"、"audit"、"schema"、"Core Web Vitals"、"sitemap"、"E-E-A-T"、"AI Overviews"、"GEO"、"technical SEO"、"content quality"、"page speed"、"structured data"、"site architecture"、"metadata"、"AI SEO"、"backlinks"、"link building"、"keywords"、"keyword research"、"SERP"、"AI visibility"、"local SEO"、"GBP"、"Google Business Profile"、"Google Maps"、"local pack"、"NAP"、"local citations"、"Ask Maps"。
WeChat 公式アカウントの公開パイプラインとレイアウトテンプレートライブラリ。そのまま使える政策解説、長期ケア、技術長文のテンプレートを提供し、Markdown をインラインスタイル付きの、公式アカウントのエディタにそのまま貼り付けられる HTML にコンパイルする。さらにプラットフォーム固有の厳格な制約——タイトルと要約の文字数、本文の外部リンクがクリック不可、コードブロックの幅超過、カバー画像のトリミング、公開後の編集不可——を扱い、check_mp.py で公開前チェックを行う。執筆と推敲は専用の skill に委ね、重複して作らない。ユーザーが公式アカウント記事のレイアウト、テンプレート、記事執筆、既存原稿の公開可能な形への変換、公開前チェックを求めたとき、またはプラットフォームの制限について尋ねたときに使用。
地域のフィットネスコーチが実際に提供しているレッスンの宣伝を支援します。本人が有効化した DNA を読み取り、商品の強み、顧客層、課題を整理し、4 種類のレッスン販促コンテンツと既存のマーケティング文案フレームワークを照合し、毎日の WeChat モーメンツ投稿を予定して原稿を作成します。新しいレッスンの売り方、体験レッスンの投稿方法、レッスンの販促案、当日の販促文案について尋ねられたときに使用します。小紅書の投稿文、同業者向け研修、自動投稿、架空の成約には対応しません。
Dung khi can biet doi thu dang lam gi va minh dang dung o dau — phan tich 3 tang doi thu truc tiep, gian tiep, thay the; ban do dinh vi, SWOT, benchmark content va gia, khoang trong thi truong con bo trong. Kich hoat khi user nhac 'nghien cuu doi thu', 'phan tich canh tranh', 'doi thu dang chay gi', 'competitive analysis', 'sao doi thu ban re hon minh', 'doi thu moi noi', 'minh thua doi thu cho nao', 'benchmark thi truong'. Dung ca khi user chi gui link fanpage hoac website doi thu va hoi 'xem giup ho dang lam gi'. Khong dung cho — chot dinh vi cho chinh minh thi dung skill 58-positioning; theo doi lien tuc thao luan mang xa hoi thi dung skill 15-social-listening; nghien cuu tep de chay ads thi dung skill 51-audience-research.
決定論的な HTML/CSS パネルから仕様に準拠した App Store スクリーンショットを生成します。AI 生成のステッカー素材とスタイルグレーディングを任意で併用できます。ユーザーが App Store / ストア掲載用のスクリーンショット、デバイスフレーム付きのマーケティングパネル、スクリーンショットのローカライズや翻訳(「translate my screenshots」)、Apple のスクリーンショットサイズと仕様について尋ねるときに使用します。一般的な画像生成、ソーシャル用グラフィック、シミュレーターからのアプリ内スクリーンショット取得には適しません。
Google 検索の AI 概要(AI Overview / AI Mode)をスクレイピングし、キーワードに対するメイン検索の AI 概要の要点を返します。最新のウェブ情報を使った詳細調査、技術的な Q&A、ロングテール商品調査、海外消費者の嗜好分析に適しています。単一ターンの会話のみ対応します。追加質問には、エージェントがコンテキストを要約して新しいリクエストを送信する必要があります。Google AI、AI Overview、AI Mode、Google AI 概要、Google AI 検索、海外の詳細調査、ロングテール商品調査、消費者嗜好分析、ウェブページの要点まとめ、Google AI search、AI Overview、AI Mode、deep research、consumer preference analysis に言及した場合にこのスキルを起動します。「Google AI」と明示されていなくても、「Google 検索と AI を使ったウェブページ要点の要約」が依頼内容であれば起動してください。
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。
