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
あらゆる対象企業の包括的な GTM 分析。ある企業が現在すべての go-to-market の側面で何を行っているかを調査する——コンテンツ/ブログ、創業者の LinkedIn 活動、SEO/トラフィック、採用シグナル、ソーシャル/コミュニティのプレゼンス、顧客獲得チャネル、ポッドキャスト出演、レビューサイト、競合ポジショニング、パートナーシップ。何が機能し、何が欠けており、新しい戦略のホワイトスペースがどこにあるかを示す構造化レポートを作成する。クライアントや見込み客の GTM 戦略を設計する前に使用する。
ColdIQ マーケットプレイスを通じて、LinkedIn URL、検証済みの仕事用/個人用メール、電話番号で連絡先をエンリッチします。プロバイダーを安価な順に重ねて処理します。リストのメールを探すとき、メールウォーターフォールを構築するとき、到達可能性を検証するとき、電話番号を探すとき、ドメインから企業の LinkedIn URL を解決するとき、キャンペーン前に連絡先をエンリッチするときに使用します。トリガー：「enrich contacts」「find emails」「email waterfall」「verify emails」「bounce check」「find phone numbers」「company LinkedIn URL」「enrich before campaign」「deliverability」。リストを構築するための開拓/検索（coldiq-search-enrich / apollo-search を参照）やリストの重複排除（list-dedup を参照）には使用しないでください。
固定のテンプレートセットと、入力フィールドが入力済みの連絡先 CSV から、コールドアウトリーチのメールシーケンスをレンダリングする。決定的 — バリアントのルーティング + プレースホルダーの置換であり、行ごとの LLM 呼び出しは行わない。レンダリング契約（改行モデル、ターゲットごとのエスケープ、操作順序）がこのスキルの中核である。トリガー: "generate emails"、"email generation"、"run emails"、"render emails"、"create emails"、"email pipeline"、"generate outreach"。
調査仮説とリストのエンリッチメントをつなぐエンリッチメント列を設計する。2 つのモード：セグメンテーション（企業ごとに仮説への適合度をスコアリングする列）とパーソナライゼーション（企業固有のフック用の列）。ユーザーと対話しながら列を設計する。list-enrichment でそのまま実行できる column_configs を出力する。トリガー："data points"、"enrichment columns"、"column design"、"what to research"、"data point builder"、"build columns"、"segmentation columns"、"personalization columns"。
ウェブサイト URL（コールド監査）から、IT エージェンシー向けの GTM 戦略全体のフローを実行します。包括的な市場投入戦略、GTM 監査、エージェンシーの段階診断に続く ICP、価値提案、オファー、競合、購買者ジャーニーの検討、またはサイトだけを基にした 30-90-180 アクションプランを求める場合に使用します。ウクライナ語のトリガーには、зроби GTM стратегію для url、GTM аудит агенції、побудуй go-to-market、стратегія з сайту、30-90-180 план が含まれます。段階に応じて進行し、3 つのチェックポイントで停止し、すべての成果物をウクライナ語で Notion に記録します。
プロダクトアイデアの発見、検証、MVP の構築。Product Hunt、GitHub、Indie Hackers、XiaoHongShu、V2EX、SSPAI などのトレンドツールを検索する。市場調査と競合分析で実現可能性を検証する。MVP を構築する。メールでレポートを送信する。トリガー：'find ideas'、'search products'、'trending tools'、'product ideas'、'validate my idea'、'build MVP'、'market research'、'competitive analysis'、'indie hacker'、'send email'、'找想法'、'搜产品'、'找灵感'、'产品调研'、'验证想法'、'构建MVP'、'发邮件'、'发送报告'。
Instagram のキャプションやカルーセルスライドから、読者が反応する AI らしさを取り除きます。2026年流行語の高密度使用、明かしへのつなぎ、短文の連続、三項目の積み重ね、演出された誠実さ、絵文字の多用、全大文字、em ダッシュなどが対象です。--mode audit（冒頭125文字のフック、長さ、ハッシュタグ、絵文字、CTA、メディア）と --mode profile を含みます。AI 検出器の回避には使用しないでください（確実に回避できる編集はありません）。ゼロからの執筆には使用しないでください（ig-caption-writer または ig-carousel-planner を使用）。キーワード：人間らしくする、キャプションの AI らしさを除く、投稿前の監査。
Nexor MCP ツールを通じて Nexor 顧客の iMessage（Apple のブルーバブル）チャネルをエンドツーエンドで管理する：有料アドオンの内容と価格を確認し、専用の iMessage 番号を購入して Dial 経由でプロビジョニングし、準備完了までポーリングし、エージェントに割り当て、リードに表示される名前とプロフィール写真を設定し、iMessage を送信する。顧客が iMessage / ブルーバブル、その価格や費用について尋ねたとき、iMessage 番号の確認、購入、プロビジョニング、割り当てを希望するとき、自分の iMessage に表示される名前や写真を変更したいとき、自分の iMessage が設定済みか、どのエージェントが所有しているかを尋ねたとき、または iMessage を送信したいときに常に使用する。iMessage は 1 番号あたり月額 350 ドルの定額課金 -- 現在、Nexor で定額制の唯一のチャネル（その他はすべて従量課金）。iMessage には独自のインベントリとツールがある -- Phone/SMS の音声回線ではないため、list_phone_numbers からその状態を読んではならない。
あなたの領域のキーオピニオンリーダー（KOL）が LinkedIn と Twitter/X で投稿している内容を追跡する。トレンドのナラティブ、高エンゲージメントのトピック、そして新たな会話がピークに達する前の初期シグナルを可視化する。linkedin-profile-post-scraper と twitter-mention-tracker を連結する。マーケティングチームがゼロからトレンドを作るのではなく乗りたい場合や、創業者がどのトピックがオーディエンスに響いているかを知りたい場合に使用。
Extruct を使ってアウトバウンドキャンペーン用のターゲット企業リストを構築する。次のような場合に使用する：(1) ICP に合致する企業を探す、(2) 見込み客またはアウトバウンドリストを構築する、(3) 説明文で企業を検索する、(4) ある市場セグメントの企業を発見する、(5) ターゲットアカウントリストを作成する、(6) 競合状況を調査する、(7) シードリストから類似企業を見つける。トリガー："find companies"、"build a list"、"company search"、"prospect list"、"target accounts"、"outbound list"、"discover companies"、"ICP search"、"lookalike search"、"seed company"。
Extruct の企業テーブルに調査に基づくエンリッチメント列を追加する。既存の Extruct テーブルにエンリッチメント列（例：資金調達、業種、テックスタック）を追加したい場合、enrichment-design の列設定を実行したい場合、エンリッチメントの進捗を監視したい場合に使用する。トリガー："enrich"、"add column"、"add data point"、"research column"、"enrich table"、"enrichment"、"add a field"、"run enrichment"、"monitor enrichment"。
任意のウェブサイト向けに、標準に準拠した llms.txt ファイルを生成・維持する — 公開サイトをクロールする方法と、ウェブサイトのコードベースを直接読む方法のいずれにも対応する。次の場合に本スキルを使用する：llms.txt の作成を求められた、サイトに AI 可発見性を追加したい、GEO（Generative Engine Optimization）を改善したい、ウェブサイトを AI エージェントが読めるようにしたい、llms-full.txt を生成したい、サイトに llms.txt があるか確認したい、生成検索に向けたサイトの AI readiness を監査したい場合。ユーザーが llms.txt、AI 可発見性、LLM のサイト可読性に言及したとき、または自分のサイトを AI 生成の回答に表示させたいときは常に本スキルを発動する。ユーザーがウェブサイトのコードベース内で SEO、AI readiness、コンテンツ構造について尋ねた場合にも発動する。
ウェブサイト、ドキュメント、ブログ、ランディングページを LLM と AI エージェントから見え、読めるようにする — ChatGPT、Claude、Perplexity、Cursor、Claude Code、その他 URL を取得するコーディングエージェント。llms.txt、llms-full.txt、ページの .md/Markdown 版の配信、Accept text/markdown コンテンツネゴシエーション、Link rel="alternate" ヘッダー、robots.txt の Cloudflare Content-Signal、GEO（生成エンジン最適化）、AI フレンドリー / AI 可読 / LLM が発見可能なサイト、ChatGPT や Perplexity の回答で引用されること、AI ツールがコンテンツではなく JavaScript バンドルや空の React ルートを取得してしまうページの修正を含むあらゆるリクエストに使用する。また、すでに否定されたパターンに反論するのにも使用する：ai.txt、AI メタタグ、非表示の HTML コメント、AI トグルボタン、User-Agent スニッフィング、LLM 向けの JSON-LD。従来の Google SEO、sitemap.xml、検索エンジン向けの schema.org リッチスニペット、WCAG/アクセシビリティ監査、CSP/セキュリティヘッダーには使用しない。
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。