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
ユーザーがアプリ内ペイウォール、アップグレード画面、アップセルモーダル、機能ゲートを作成または最適化したい場合に使用します。「paywall」「upgrade screen」「upgrade modal」「upsell」「feature gate」「convert free to paid」「freemium conversion」「trial expiration screen」「limit reached screen」「plan upgrade prompt」「in-app pricing」への言及erview灵活性... 「in-app pricing」と言及した場合にも使用します。公開の料金ページ（page-cro を参照）とは異なります。本スキルは、ユーザーがすでに価値を実感した後のアプリ内アップグレードの場面に集中します。
個人事業のビジネス向けに、受注につながる提案書と見積もりを作成する。見込み客向けの提案書の作成、営業文書の構成、プロジェクト範囲の価格設定、提案の受注率改善に使用。提案書の構成、スコープ定義、価格の提示、反論の先回り、説得力のある提案の心理学を扱う。トリガー："write a proposal"、"proposal template"、"sales proposal"、"quote for client"、"how to structure a proposal"、"proposal writing"、"win more proposals"、"client proposal"。
このスキルは、製品レビューを分析し、よくある問題を見つけ、改善の優先順位を付けるために使用します。トリガー："analyze reviews"、"review analysis"、"customer feedback"、"what are people saying"、"product reviews"、"review sentiment"、"find complaints"、"customer complaints"、"improvement recommendations"、"voice of customer"、"VOC analysis"、"feedback analysis" 出力：優先順位付けされた問題、感情分析、改善提案。
Woodpecker.co プラットフォームのヘルプ — コールドメールキャンペーン、条件ベースのシーケンス、メールウォームアップ、Bounce Shield、Adaptive Sending、メール検証、受信トレイローテーション、集中受信トレイ、LinkedIn 自動化、Lead Finder、代理店パネル、API、webhooks、MCP Server、CLI。Woodpecker のメールが迷惑メールに振り分けられる、キャンペーンの開封率が下がっている、条件ベースのシーケンスの設定方法が分からない、ウォームアップで到達率が改善しない、代理店パネルがクライアントデータを適切に分離していない、Woodpecker の送信が予期せず停止した場合に使用する。一般的なアウトバウンドのケイデンス戦略（/sales-cadence を使用）、クロスプラットフォームのメール到達率（/sales-deliverability を使用）、メールトラッキング戦略（/sales-email-tracking を使用）、見込み客リストの作成（/sales-prospect-list を使用）、Zapier による Woodpecker と他ツールの連携（/sales-integration を使用）には使用しない。
ユーザーが GET /v3/stats で Twilio SendGrid のグローバルメール統計を取得したい場合に使用する。開始/終了日付範囲、日/週/月単位の集計、limit/offset ページネーション、サブユーザーや顧客アカウント向けの親アカウント on-behalf-of 参照、グローバルまたは EU の SendGrid API ベース URL、dry-run URL プレビュー、保存済み SendGrid API キーの再利用をサポートする。メールの送信や Email Logs のステータス参照には使用しない。
創業者やシニアマーケターに一度に 1 つの質問でインタビューし、現在の業務や自社の証拠から全く新しいショートフォーム動画のアイデアを掘り起こし、5 秒のオーバーレイフック、バイラル性と 3 秒フックのスコア、ちょうど 3 つのトーキングポイント、完全なペイオフ、マッピングされた CTA を含む順位付きの表を返す。Instagram Reels、TikTok、YouTube Shorts、LinkedIn 動画、創業者主導のコンテンツ企画、フックの開発、コンテンツ制作日の制作キュー、または進行中の AI、マーケティング、運営の業務を信頼できるショートフォームのコンセプトに変えるために使用。
購買意向シグナル（資金調達、採用、技術の変更、異動、ニュース）を検出して優先順位を付け、それぞれを具体的な ColdIQ marketplace endpoint にマッピングする。クライアントが追跡すべき意向シグナルの決定、資金調達 / 採用 / 買収 / 異動シグナルの収集、シグナルの強度によるアカウントのスコアリング、シグナルの鮮度に基づくアプローチ時期の判断、シグナルの重ね合わせに使用する。トリガーは "intent signals"、"buying signals"、"trigger events"、"funding signal"、"hiring signal"、"job change"、"tech stack change"、"signal detection"、"when to reach out"、"signal stacking"。シグナルを引用するコピーの作成（crawford-method / cold-email-copy を参照）、リストのスコアリング計算（tam-scoring を参照）、汎用検索（coldiq-search-enrich を参照）には使用しない。
ユーザーがスロッティングフィーを最適化したい、小売業者と取引条件を交渉したい、新製品導入を計画したい、または小売の棚スペースの経済性を管理したい場合。また、ユーザーが「slotting allowances」「shelf placement fees」「new item setup fees」「retail listing fees」「pay-to-stay」「category management fees」に言及した場合にも使用。プロモーション計画については promotional-planning を参照。小売の補充については retail-replenishment を参照。
ユーザーが提供する 3〜10 件のライティングサンプル（LinkedIn の投稿、X（Twitter）のスレッド、メール、ブログ記事）を分析し、実際の書き方を抽出する：文の長さ、リズム、語彙、句読点と emoji の癖、書き出し、結び、ユーモアのトーン。出力は、具体的で検証可能なボイスルールのセットで、social-context.md の「## Voice」セクションに書き込まれる。このファイルは、このコレクションのすべての skill がブランドボイスと設定のために読むものである。ユーザーが "learn my voice"、"write like me"、"match my tone"、"analyze my writing style" と言うときに使用。検証ラウンドを含む：ルールが保存される前に、ユーザーが「自分らしく聞こえる」と判断する改写サンプルを提示する。
ユーザー提供のデータから Extruct の企業テーブルを作成し、行をアップロードし、任意でエンリッチメント列を追加する。入力の解析（CSV、貼り付けたリスト、構造化データ）、テーブルの作成または再利用、ドメインの一括アップロード、エージェント列の追加、エンリッチメントの実行という一連の流れを処理する。トリガー："create table"、"upload companies"、"add to extruct"、"new extruct table"、"import companies"、"upload list to extruct"。
すべての ThreadWave Twitter/X ワークフローに対して必須の就緒ゲートを実行します。更新スキルを必須とし、リリースインデックスの各ロースタースキルの個別バージョンを GitHub 経由で確認し、サポート対象バージョンでの続行を提案し、承認されたスキルと CLI の更新を正規のセットアップガイドを通じてコンポーネント単位の別フローとして実行し、tw CLI とサポート対象の契約を検証し、Chrome 拡張機能/セットアップリレーを確認し、元のリクエストを保持し、サニタイズされた障害を threadwave-error-support にルーティングします。twitter-automation、twitter-agent、twitter-post、twitter-reply の前に使用し、ThreadWave のセットアップ、更新、就緒、依存関係、修復のリクエストにも使用します。
ThreadWave を通じて、ターゲット探索を伴う 5 から 10 件の Twitter/X 返信タスクを作成・レビュー・監視するか、新しい正確なアクションフローを通じて未送信と確定したレビュー済み返信を 1 件再試行するか、厳格な dry-run と承認フローを通じて 1 つの正確なターゲットに 1 件の正確な最終返信を送信します。返信の作成、失敗した返信の再試行、複数の投稿への返信、バッチ返信タスク、あるトピックに関する投稿へのエンゲージ、手動の Twitter 返信、またはこの正確なテキストでこの正確なツイートに返信する場合に使用します。オリジナル投稿や日次の戦略/計画ループには使用しないでください。
ショート動画（TikTok、Instagram Reel、または任意の MP4）を分析し、完全な文字起こしを抽出して、なぜ成果を上げたのかを理解し、具体的な二次活用アイデアを生成する。ユーザーが次のことを求めたときはいつでもこのスキルを使用：動画を分析する、なぜ拡散したのかを理解する、クリエイターのコンテンツをリバースエンジニアリングする、動画から文字起こしを抽出する、動画が成果を上げる要因を突き止める、動画から二次活用アイデアを得る。また、ユーザーが「なぜこれが成果を上げたのか」「ここでのフックは何か」「これを二次活用できるか」「この TikTok を分析して」などと言ったとき、または動画ファイルのパスや URL を提示したときにもトリガーする。
クリエイターのニッチで特に高い成果を上げている内容を見つけ、video-agent/swipe.md に記録します。ユーザーが何がバズるか、バズるフック、自分のニッチで効果的なもの、競合調査、スワイプファイル、外れ値、自分のベスト動画や統計、「効果のあるフックを探して」と尋ねた場合に使用します。10〜12アカウントの最近のShortsを各アカウントの中央値と比較して評価します（YouTubeはyt-dlpで無料取得、TikTok、Instagram、ユーザー自身の統計はTreg経由）。各外れ値動画の最初の3秒を取り出してフックの公式をタグ付けし、video-scriptが言葉ではなく形式を再利用できるようにします。
Advibly MCP 上で、ブランドの切り口を Vox 風の紙コラージュ解説広告に仕上げます。ナラティブのビートマップとビジュアルテーマを確認し、レイヤー構成のコラージュポスターのキーフレームを生成。Gemini Omni Flash で紙が生きているような動きを付け、ナレーション、音楽、効果音を合成します。焼き込み見出し、フォトリアルな商品切り抜き、何もない状態から組み上げる演出、紙吹雪、衝撃シェイク、エディトリアルなコラージュモーションに対応します。「Vox style video」「paper collage animation」「motion collage」「collage explainer」「collage ad」「paper collage explainer」「make a collage ad」「explainer video for my product」や、エディトリアルな破れ紙の見た目の参考画像がトリガーです。「skill」という単語がなくても、そのスタイルが明確に求められていれば使用します。
YouTube 動画のコメント分析ツール。動画リンクを入力するだけでコメントデータを取得でき、ページ送りによる続きの確認と四次元の感情分析（ポジティブ／ネガティブ／ニーズ／競合）に対応し、任意の動画下のユーザーフィードバックの全体像をすばやく把握できる。YouTube 動画のコメントを閲覧したい、動画の評判を分析したい、ユーザーフィードバックを知りたいときに使用する。トリガーワード：YouTube コメント、動画コメント、コメント検索、コメント分析、コメント評判、コメントを見る、youtube コメント、YT コメント。
高リテンションの YouTube スクリプトを作成する — 解説、チュートリアル、ビデオエッセイ、レビュー、トーキングヘッド — packaging → cold-open → value-stack → retention の構成で、離脱の崖を越えて視聴時間を維持する。YouTube スクリプトの作成、長尺または解説動画のスクリプト作成、動画フックの起草、ビデオエッセイのアウトライン作成、ブログ記事やトークの動画化を求められたときに使用する。タイトルとサムネイルのコンセプト、複数のフック案、リテンション手法を盛り込んだビート単位の構成、明確な映像と音声のキューを出力する。
求人情報のシグナルから、絞り込みとスコア付けを行った企業リストを作成します。Apify 経由で ATS の採用サイトから求人情報を取得し、結果の約3分の2を占める人材紹介会社、政府機関、大学を除外したうえで、残った各社をスコア付けします。「збери список」「прospect list」「build the account list」「знайди компанії за сигналом」「who is hiring for X」と依頼された場合や、エンリッチメント前に企業リストが必要な場合に使用します。Apify への接続が必要です。
ColdIQ マーケットプレイスを通じて、見込み客データからマッチド広告オーディエンス（LinkedIn/Meta/Google）と ABM ターゲットリストを構築し、広告エンゲージメントをアウトバウンドのトリガーとして使う。ターゲットリストをハッシュ化メールのマッチドオーディエンスに変換して広告に使うとき、ABM の企業／連絡先リストを構築するとき、除外設定を行うとき、広告とアウトバウンドを連携させる（広告エンゲージメント → 商談トリガー）とき、広告ターゲティング用に ID を解決するときに使用する。トリガー：「ad audience」「matched audience」「hashed email」「LinkedIn audience」「ABM list」「retargeting」「exclusion list」「ads + outbound」「ad engagement trigger」「multi-channel ABM」「company list for ads」。広告クリエイティブ、入札、キャンペーンマネージャーの設定（プラットフォーム固有で ColdIQ エンドポイントなし）、メール送信キャンペーン（instantly-api 参照）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。