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 96,981 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
lyt シリーズの既存製品検証 skill。ユーザーがすでに具体的な製品、候補品リスト、商品スクリーンショット、1688/競合リンク、サプライチェーン資料、CSV/XLSX の候補品表、またはバックエンドのテストデータを持っており、ある製品や一群の候補品がテストプールに入れる価値があるかを判断したい場合に用いる。「テスト可 / 保留 / 非推奨」、事実/推測/仮説、7 次元検証、最小検証案、データ補完リストを出力する。越境 EC、TikTok Shop、EC 商品販売、サプライチェーン、商品プール、コンテンツ、広告、インフルエンサー配信、店舗運営に関する製品検証の問い合わせのみを扱う。トリガー:/lyt-product-validation、/产品验证、/单品验证、/候选品筛选、「この製品はできるか」「これらの候補品をどう絞るか」
B2B 営業と GTM チーム向けの n8n ワークフロー自動化の専門コンサルタント。ユーザーが n8n ワークフロー、n8n ノード、n8n トリガー、n8n webhook、n8n 資格情報、n8n のセルフホスト、n8n の Docker セットアップ、n8n のキューモード、n8n のエラー処理、n8n のサブワークフロー、n8n の CRM 自動化、n8n の料金、n8n と Zapier と Make の比較、n8n での自動化構築について尋ねたときに使用。また "n8n workflow"、"n8n automation"、"n8n webhook"、"n8n node"、"n8n self-host"、"n8n Docker"、"n8n queue"、"n8n HubSpot"、"n8n Salesforce"、"n8n vs Zapier"、"n8n pricing"、"workflow automation" でもトリガーされる。n8n を伴わない一般的な自動化戦略には使用しない。
人物、企業、ドメイン、B2B アカウントに関するオープンソースインテリジェンス。ユーザーが対象を調査、審査、研究、または人物情報をまとめたいときに使用する——"OSINT"、"due diligence"、"background check"、"research this person"、"look into [company/domain]"、"vet this prospect/vendor"、"what does X do"、"is this account worth pursuing"、"find me a contact at"、"who's the buyer for" といったフレーズ、またはあらゆるオープンソース調査タスク。報告前に身元の曖昧さを解消し、すべての主張を独立した情報源の数で格付けする。
ユーザーがあらゆるマーケティングページ(ホームページ、ランディングページ、料金ページ、機能ページ、ブログ記事など)のコンバージョンを最適化・改善・向上させたいときに使用します。ユーザーが「CRO」「コンバージョン率の最適化」「このページはコンバージョンしていない」「コンバージョンを改善して」「なぜこのページが機能しないのか」と言及した場合にも使用します。サインアップ/登録フローについては signup-flow-cro を、サインアップ後のアクティベーションについては onboarding-cro を、登録以外のフォームについては form-cro を、ポップアップ/モーダルについては popup-cro を参照してください。
サイトのための完全で優先順位付けされた SEO 戦略を構築する:トピック権威マップ、勝てるキーワードのショートリスト、コンテンツ制作パイプライン、リンク構築計画、技術的ベースライン。ユーザーがオーガニックトラフィックを伸ばしたい、'how do I rank on Google'、'why isn't my site getting traffic'、'build me an SEO plan/strategy'、'what keywords should I target'、'how do I get backlinks' と尋ねる、または SEO を監査・拡大したいときに使用する——'strategy' という言葉を一度も口にしなくても。評価済みのキーワードショートリスト、依存関係順に並べた段階的アクションプラン、測定計画を含む SEO 戦略ドキュメントを生成する。
本スキルは、サービスイノベーションのケーススタディ(服務創新案例分析)、完全な教室形式のレポート、または PESTEL、Five Forces、SWOT、STP、BMC、ペルソナ、サービスブループリント、CJM などのフレームワークを組み合わせた研究に必ず使用すること。あるブランド、App、プラットフォーム、サービスを研究して、そのイノベーション、ビジネスモデル、顧客体験、成果を理解する場合にも使用すべきであり、フレームワークを明示していなくてもよい。分析範囲はリクエストに合わせること。
SE Ranking で弱いページ、技術的な問題、コンテンツのギャップを見つけ、Planable で修正をエンドツーエンドに調整する — 書き直したページのコピーを Universal コンテンツページで下書きしてフィードバックと承認を得て、それを支えるソーシャル配信をスケジュールする。ユーザーがサイト/SEO 監査に基づいて行動し、コンテンツを修正・プロモーションしたい場合、または「サイトを監査して弱いページの修正を手伝ってほしい」「これらのページを書き直して新しいコピーを承認する必要がある」「コンテンツのリフレッシュを調整する」「監査結果をソーシャル配信を含む行動計画に変える」「どのページを修正し、更新をどうレビューしてもらうか」などと言う場合にこのスキルを使う。SE Ranking の結果を、レビュー済みで承認されたコンテンツとソーシャルプッシュにする必要がある場合は常に有効化する。
クリエイター向けマーケティングキャンペーン用に、正しい形式の UTM パラメータと完全なトラッキング URL を生成する。インフルエンサー向けの UTM リンク構築、クリエイターキャンペーンのトラッキング URL 作成、複数クリエイター分の UTM 文字列生成、キャンペーンのトラッキングリンク設定、インフルエンサー提携向けの UTM パラメータ整形、クリエイター投稿のアトリビューションリンク構築、クリエイターごとの固有トラッキング URL 作成、クリエイター名簿分の UTM リンク一括生成、キャンペーン開始前のリンクトラッキング設定に使用する。開始後のキャンペーン成果の測定については campaign-roi-calculator を参照。複数ソースの指標の正規化については metrics-normalization-formatter を参照。
動画チャンネルの投稿検索ツール。ユーザーが入力したキーワードで人気投稿を検索し、新着順、いいね数順、お気に入り数順、総合順で並べ替えできます。結果は構造化されたテーブルで表示します。ユーザーが動画チャンネルの人気コンテンツや話題の動画を探したい、投稿データを調べたい、ある種類のコンテンツの反応を知りたい場合に使用します。トリガー語句:動画チャンネル検索、動画チャンネル投稿検索、動画チャンネルの話題動画、動画チャンネル人気投稿、動画チャンネルコンテンツ検索、動画チャンネルを検索、WeChat 動画チャンネル検索。API がポイント不足(code=3210)を返した場合、Alipay を自動で起動してチャージ後に検索を続行します。
ユーザーがサイテーションギャップ分析、マネージドサイテーション構築、レビュー生成キャンペーン、ローカル順位トラッキングを希望する場合に使用する。"Whitespark"、"citation finder"、"where are my competitors listed"、"citation gap"、"build citations"、"review generation tool"、"get more reviews" でトリガーする。Whitespark には MCP サーバーがなく、ダッシュボード駆動で API は限定的である点に注意。
`asc` コマンドラインツールを使用して、App Store のプロダクトページの promoted purchase スロットを管理します。次の場合にこのスキルを使用します:(1) スロットの一覧表示:"asc promoted-purchases list --app-id ID" (2) IAP またはサブスクリプションのプロモーション:"asc promoted-purchases create --app-id ID (--iap-id ID | --subscription-id ID)" (3) 表示 / 有効状態の更新:"asc promoted-purchases update --promoted-id ID --visible|--hidden --enabled|--disabled" (4) スロットの削除:"asc promoted-purchases delete --promoted-id ID" (5) ユーザーが "promoted purchase"、"promoted IAP"、"feature on App Store"、"App Store product page promotion"、"promoted slot" と言った場合
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。
