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
無料価値による信頼構築の機会 - コミットメントを求める前に真の有用性を示す機能、ツール、提供物 - について Web アプリを分析する。ユーザーが「trust builder」「trust audit」「find free offerings」「free value analysis」「trust building opportunities」「how can I build trust with users」と言ったときに使用する。コードベースとライブアプリを調査し、対象読者と目標についてユーザーにヒアリングしたうえで、優先順位付けしたレポートを生成し、上位の信頼構築機能の完全なミニ仕様を添える。
草稿の取り込み、画像のアップロード、検証、プレビュー、ユーザー確認、公開の各段階を順に実行し、Zhihu のコンテンツ公開をオーケストレーションする。アップロードできるのは画像のみで、動画のアップロードには対応していない。ユーザーが Zhihu へのコンテンツ公開、Zhihu 向けのコンテンツ変換や改変、Zhihu プレビューの生成、Zhihu 向けコンテンツの検証、プレビュー確認後の続行、Zhihu の記事/質問/想法の公開ワークフローの処理を求めるとき、または zhihu-publisher とは何か、使い方、初回セットアップ、認可、認証情報、Zhihu OpenAPI の app_key/app_secret 設定、スキルのバージョン、更新の有無を尋ねるときに使用。次のようなリクエストでトリガー：发布到知乎、发成知乎文章、发成想法、发起提问、生成知乎预览、校验知乎发布内容、预览没问题、确认发布、zhihu-publisher 是什么、怎么用、首次使用、授权、配置凭证、app_key、检查更新、检查版本、更新 zhihu-publisher、升级 zhihu-publisher。
GitHub の GTM コピーが出荷前に AI らしく読まれないようにする必要がある場合にこのスキルを使用する — LinkedIn の投稿、コールドメール、ニュースレター、ランディングページ、ケーススタディ、エグゼクティブのオピニオン草稿など。機械的な痕跡を取り除き、クリーンな基準に戻した同じコピーを生成する。「これ AI っぽい」「もっとロボットらしくなくして」「AI の痕跡を消して」「de-slop して」と言われた場合や、草稿が技術的には問題ないが有能なボットが書いたように読める場合に使う。
iOS/macOS アプリ向けの App Store スクリーンショットのリサーチ、競合分析、作成、アップロードツール。次のいずれかのタスクで App Store スクリーンショットを扱う場合にこのスキルを使用する：(1) 自分のカテゴリの競合スクリーンショットを見つけて分析する、(2) 参照用に競合スクリーンショットをローカルにダウンロードする、(3) スクリーンショット戦略（スタイル、キャプション、機能）を分析する、(4) スクリーンショットのキャプション用に ASO キーワードを調査する、(5) スクリーンショットの順序と訴求内容を計画する、(6) HTML/CSS エクスポートツールを使ってスクリーンショットを作成する、(7) スクリーンショットを閲覧・比較するためのローカルプレビューサイトを生成する、(8) ブラウザまたは Puppeteer で正しいサイズのスクリーンショットをエクスポートする、(9) 複数の App Store ロケール向けにスクリーンショットをローカライズする、(10) API 経由で App Store Connect にスクリーンショットをアップロードする。
ブランドや企業のコアバリューを発見、作成、検証するとき、一般的なバリューを差別化につながるものに置き換えるとき、バリューを観察可能な行動に落とし込むときに使用します。キーワード - コアバリュー、Lencioni four categories、permission-to-play values、opposite test、antivalue、fire someone test、Brene Brown values process、operationalizing values。
コールドメールの作成や改善に使用するスキル — 初回接触とフォローアップのシーケンス、再エンゲージメント、件名、大規模なパーソナライズ、ATL/BTL メッセージング、コピーライティングのフレームワーク、到達率、ドメインウォームアップ、SPF/DKIM/DMARC、メールインフラストラクチャ。次の語でトリガーする: 'cold email'、'email sequence'、'deliverability'、'warmup'、'bounce rate'、'inbox placement'、'email template'、'follow-up email'、'outbound email'、'subject line'、'personalization'、'email copy'。
任意の対象企業に関する BD グレードの詳細な調査レポート — 財務、経営陣、採用、技術スタック、競合、外部委託の依存度、KServe サービスの適合性、ICP スコア、BD ブリーフィング。企業名が出たあらゆる BD の文脈でトリガーする — 明示的な「調査」の依頼がなくてもよい。「[企業] を調べて」「[企業] を見て」「[企業] では誰に連絡すべきか」「[企業] について何を知っているか」「[企業] のプロフィールを出して」、または見込み客、アウトリーチ計画、アカウントインテリジェンスについて話す中で企業名を挙げるだけでよい。文脈が見込み客開拓、商談前の準備、または外部委託先の探索であれば — すぐにトリガーする。
競合の LinkedIn 高エンゲージメント投稿からエンゲージした人をスクレイピングしてリードを見つける。1 つ以上の企業ページ URL を指定すると、最近の投稿をスクレイピングし、エンゲージメントで順位付けし、上位 N 件を選び、すべてのリアクションとコメントした人を抽出し、ICP 分類し、CSV にエクスポートする。「競合コンテンツにエンゲージしているリードを見つけたい」または「[company] の LinkedIn 投稿に反応した人をスクレイピングしたい」場合に使用。
テーマ、オーディエンス、コンテンツの柱をもとに、週ごとの Instagram コンテンツプランを作成します。日ごとに Reels、カルーセル、単一画像、ストーリーズを組み合わせ、それぞれに導入の型、切り口、投稿時間、主な目標を設定します。さらに、週ごとの保存・シェア目標（2026 年の重要指標）、ストーリーズの投稿頻度、保存・シェア・コメント・フォローのバランス確認も含みます。場当たり的な投稿ではなく、週単位の計画に使用します。単一のキャプション（ig-caption-writer を使用）や単一のカルーセル（ig-carousel-planner を使用）の作成には使用しません。
ウェブサイトを AI アシスタントや RAG 検索にとって最も引用しやすい回答にするための、LLM に優しいサイトの戦術的最適化。mlllm.io などのサイトを対象に、llms.txt、AI 引用の準備状況、ピラーページ、直接回答ブロック、TL;DR セクション、FAQ/schema、article/news schema、トピックと URL のマトリクス、外部引用シグナル、週次の LLM 引用監視、および ChatGPT、Claude、Perplexity、Gemini、Copilot、Google AI 機能、Bing、Brave などのアシスタント/検索検索システム向けのコンテンツアーキテクチャの監査と最適化に使用する。
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。