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
Nano Banana で高品質かつ一貫性のある App Store スクリーンショットキャンペーンを構築する。Codex がアプリのコードベースを分析してブランド、スタイル、訴求点を把握し、どの画面をキャプチャすべきか判断し、ユーザーに特定のスクリーンショットの撮影を指示し、それらのスクリーンショットを広告優先の App Store スライドに変換し、セット全体で一貫したスタイルアンカーを保ち、最終書き出しを App Store の縦長サイズに統一する必要がある場合に使用する。
エンドツーエンドのニュース起点シグナルコンポジット。あらゆるニュース — 記事、LinkedIn 投稿、ツイート、発表、イベント、トレンド、規制、製品ローンチ、買収、レイオフ、拡大、その他のあらゆる公開イベント — を受け取り、そこに言及された企業や人物が ICP に適合するかを評価します。適合する場合、ニュースと自社製品のつながりを特定し、連絡すべき適切な人物を見つけ、ニュースをフックにしたパーソナライズされたアウトリーチを起草します。ツール非依存。企業レベルと人物レベルの両方のニューストリガーを受け付けます。自動トリガー：ユーザーが URL（LinkedIn 投稿、記事、ツイート、ブログ投稿）を共有したとき、または外部ソースから "came across"、"saw"、"found" した企業/人物に言及し、その関連性、適合度、ICP マッチ、またはアウトリーチすべきかを尋ねたときはいつでもこのコンポジットを読み込みます。ユーザーが明示的に "outreach" と言う必要はありません — 外部ソースからのあらゆるシグナル評価リクエストがこれをトリガーします。
シーケンサーの実行前に、見込み客ごとのパーソナライズ情報を算出するパイプラインを設計します。生成フィールド2つ、信頼度ゲート、送信ツールへのプッシュで構成されます。大量の超パーソナライズメールを送る方法について質問された場合、「як це автоматизувати」「personalization at scale」「конвеєр」「Clay-like pipeline」と言われた場合、またはシーケンスの冒頭文をテンプレート変数で表現できない場合に使用します。
BDR 向けの常時稼働する架電可能リードパイプライン：HubSpot リードの取得 → Apollo 電話番号検索 → Clay ウォーターフォール型エンリッチメント → HubSpot への同期 → 架電可能キュー。検証済みの電話番号在庫を維持することで、毎日 50 件以上の架電を確保する。毎週月曜と水曜の午前 6:15 に定時実行（prospect-enrich 6:00 と prospect-refresh 6:30 の間）。使用場面：「verify phones」「phone waterfall」「callable leads」「who can I call」「dial list」「always have someone to call」「phone check」「enrich phones」。
すべての Mailchimp エンドポイントに加え、API が自分で組み立てることを強いるワークフローコマンド。トリガーフレーズ：`subscribe to mailchimp`、`add a contact to mailchimp`、`send a mailchimp campaign`、`mailchimp campaign performance`、`import contacts to mailchimp`、`audit mailchimp segments`、`mailchimp deliverability`、`use mailchimp`、`run mailchimp`。
ユーザーが仕様を確定する前に、Amazon の Working Backwards PRFAQ の関門で製品、社内ツール、OSS のコンセプトを圧力テストしたいときに使用する。トリガー："work backwards"、"write a PRFAQ"、"press release first"、"is this idea worth building"、"pressure-test this concept"、"filter this before brainstorm"、"is this a real product"。ソリューション先行の提案（"I want to build X that does Y"）や技術先行の提案（"use AI to..."）も捕捉し、顧客優先のフィルタリングを必要とする。磨かれた文書ではなく、二値の合格/不合格の判定を出す。ハードコアなコーチング——直接的、懐疑的、具体的。合格時はコンセプトブリーフとともに brainstorm-beagle に引き継ぐ。コードの作成、実装計画、プロジェクトの雛形作成、仕様の起草は行わない。
Продающие страницы и представительские тексты на русском языке: лендинги, промостраницы, страницы продукта, услуги, тексты о себе, профили, отклики, страницы компании, миссии и пресс-релизы. Use this skill whenever the user asks to write, audit, structure, or improve a Russian landing page, promo page, sales page, product page, service page, about-me text, job application, company page, mission, press release, homepage copy, or text describing services. Триггеры: «лендинг», «промостраница», «продающий текст», «страница продукта», «текст о себе», «отклик на вакансию», «о компании», «миссия», «пресс-релиз», «опиши мои услуги», «текст для главной». Для коротких постов см. skill post; для статей и лонгридов — statya; для текстов интерфейса — ux-copy.
エンドツーエンドの見込み客リサーチパイプライン：Apollo エンリッチメント → パーソナライズしたメール + コールスクリプト → ドラフトレビュー → Apollo シーケンスへの読み込み。手作業のリサーチのボトルネックを解消する。使用場面：「research prospect」「prospect [company]」「build cadence for」「outreach for [company]」「research-to-cadence」「enrich and sequence」「new prospect batch」。
技術的な変更情報（commits、PRs、diffs、ブランチ比較、または生テキスト）からユーザー向けのリリースノートを生成する。深く掘り下げ、commit の参照から PR、issue、バグレポートをたどって各変更の背景にある物語全体を理解し、何が変わりなぜ重要かを伝える叙述的な文章を生成する。GitHub、GitLab、Jira で動作する。ユーザーがリリースノート、changelog、"what's new" の要約を求めたり、変更をユーザー、ステークホルダー、顧客に伝えたい場合にこのスキルを使用する — "write up what changed" や "summarize the release" と言っただけの場合でも。
アウトバウンド向けの返信単位のエンジンです。受信した返信、異議、音信不通、失注した提案、またはきっかけ（LinkedIn 投稿、勤続記念日、会社ニュース）のうち1件と背景情報を受け取り、返信分類体系に沿って分類し、適切な対応に振り分け、見込み客の言語でそのまま送れる返信またはフォローアップを1件作成します。ホットリードの商談設定と回復、「興味がない」、既存業者／社内対応、チャネル振り分け（「A/E または CM 経由で購入する」）、担当者／地域／ICP の不一致、無効データ、明確な拒否／配信停止、タイミング、関心を探る質問、音信不通後の再連絡、価値を先に示す再接触、きっかけに基づくアウトリーチ、失注提案へのフォローアップ、投稿者へのコールドメッセージに対応します。また、商談の意向（返信の速さ、関心が本物か）を判断し、CRM／送信プラットフォームでの対応を設定します。単一の返信、メール、スレッドのスクリーンショット、投稿に対して、「何と返信すればいい？」「異議対応」「フォローアップ」「この見込み客を取り戻して」「この返信を評価して」「この見込み客は本物？」などの依頼で使用します。複数の返信の一括分析（reply-audit）や、完全なコールドシーケンス（sequence-writer）には使用しません。
Minelead プラットフォームのヘルプ — 5 億件以上のメールと 1 億件以上の企業プロフィールを備えた B2B メール検索・検証・リード生成。企業のメールアドレスが見つからない、送信前にメールが有効か検証したい、キーワード検索のリードが関連しない、Minelead の Gmail キャンペーンが配信されない、使い捨てメールがリストを汚染している、Minelead API が結果を返さない、といった場合に使用する。クロスプラットフォームのエンリッチメント戦略（/sales-enrich を使用）、メール到達性/検証戦略（/sales-deliverability を使用）、見込み客リスト構築戦略（/sales-prospect-list を使用）、アウトバウンドシーケンス/ケイデンス戦略（/sales-cadence を使用）には使用しない。
OpenAPI 経由での Sink 短縮リンク API 操作。短縮リンクの管理に使用します：リンクの作成、照会、更新、削除、一覧表示、インポート、エクスポート、スマートルーティング、パスワード保護、安全でないリンクの警告、分析のエクスポートの設定。AI による slug と OpenGraph メタデータの生成も扱います。トリガー：「短縮リンクを作成」「URL を短縮」「リンクを削除」「リンクを編集」「リンクを一覧表示」「リンクをエクスポート」「リンクをインポート」「リンク分析」「分析をエクスポート」「AI slug」「AI OpenGraph」「ジオルーティング」。
ユーザーが LinkedIn、Twitter/X、Instagram、TikTok、Facebook などのプラットフォーム向けのソーシャルメディアコンテンツについて、作成、スケジュール設定、最適化の助けを求める場合に使用します。「LinkedIn の投稿」「Twitter のスレッド」「ソーシャルメディア」「コンテンツカレンダー」「ソーシャルスケジュール」「エンゲージメント」「バイラルコンテンツkitsume」とIntegrityされた場合も使用します。本スキルはコンテンツ作成、.Platform再利用、プラットフォーム固有の戦略dealなFoo Covers。
生の企業リストをキャンペーン準備済みのセグメントに階層化するスコアリングモデルを構築・実行し、各スコア済みデータポイントをそのデータを取得する ColdIQ エンドポイントに対応付ける。スコアリングモデルを構築するとき、TAM を階層化するとき、シグナルグループと配点を定義するとき、階層のしきい値を設定するとき、スコアリング前にリストをクリーンにするとき、エクスポートに対して Python スコアラーを実行するときに使用する。トリガー：「score companies」「tier the list」「scoring model」「TAM scoring」「ICP fit score」「tier thresholds」「100-point model」「qualify accounts」。リストを構築するためのエンリッチメント／検索（apollo-search / coldiq-search-enrich 参照）、シグナルの調達（signal-detection 参照）、リストの重複排除（list-dedup 参照）には使用しない。
製品の説明とローンチの背景から、シネマティックな製品ローンチ動画 (MP4) を生成する。Tease、Build、Reveal、Proof、CTA の 5 部構成のナラティブアークを、Playwright 経由でヘッドレス Chromium 上の HTML/CSS としてレンダリングし、FFmpeg で組み立てる。4 つのトーンプリセット。30/60/90 秒の尺。ユーザーが「product launch video」「launch video」「product reveal video」「cinematic product video」「product announcement video」「launch day video」と言ったときにトリガーする。
非匿名化されたウェブサイト訪問者を、エンリッチ済みでアウトバウンド可能なリードに変える。訪問者の識別自体は外部のピクセル／IP ツール（RB2B、Warmly、Koala、Leadfeeder）で実行される。このスキルは ColdIQ マーケットプレイス側の後段 —— 識別された訪問者のエンリッチと ID 解決、アウトバウンドのタイミング —— を扱う。ウェブサイト訪問者のトラッキングを設定するとき、識別された訪問者をエンリッチするとき、料金ページ／デモページの訪問をスコアリングするとき、訪問者シグナルをシーケンスにルーティングするときに使用する。トリガー：「website visitors」「visitor tracking」「RB2B」「de-anonymize」「pixel identification」「IP to company」「Warmly」「Leadfeeder」「Koala」「visitor alerts」「who visited my site」。ソーシャル投稿のエンゲージメント（signal-detection 参照）や第三者インテントデータ（signal-detection 参照）には使用しない。
1 回の API 呼び出しで、1 つまたは複数の Markdown 記事を WeChat 公式アカウント（公众号）の下書きボックスに公開します。複数記事の統合下書き（メイン記事 + サブ記事）、Unsplash の自動マッチング + 12 枚の画像によるフォールバックローテーションを備えたスマートなカバー画像選択、カスタムスタイル（金色の引用ハイライト、&& のセクション区切り、アクセント見出し）、インライン画像の WeChat CDN への自動アップロード、ダイジェストの自動抽出、任意での即時公開に対応。ユーザーが Markdown ファイルを WeChat MP にプッシュしたい場合、公众号草稿箱への公開、WeChat 記事の予約投稿、公式アカウントのコンテンツ配信の自動化を希望する場合に有効化します。
プロダクトの効用と ICP が与えられたとき、インターネットを調査して具体的なチャネルを見つけ出す。顧客が実際にいる場所を、到達しやすさでランク付けし、チャネルごとの完全なプレイブックとともに示す。ICP がそこにいる証拠、1 つの参入手法、1 つのコンテンツの切り口、チャネルごとの具体的なアンチパターンを返す。顧客はどこに集まっているのか、どのコミュニティに投稿すべきか、ICP はどこにいるのか、アウトリーチ用のチャネルを探したい、ICP はどのフォーラムを使うのか、配布のためにどこに時間を割くべきか、どのコミュニティが自分のプロダクトに適しているかを尋ねられたときに使用する。
ショットレシピカード、検証済みテンプレート、コード/音声アセットから映画的なプロダクトビデオを作成する（Remotion + 実ページのスクリーンショット + 2.5D カメラワーク + ビート同期のカット + サウンドデザイン）。ユーザーがフロントエンドプロジェクトや Web ページをプロダクトビデオにしたい、「ai-product-video で動画/プロモを作って」と言う、Ink Press テンプレートを名指しするかその効果の再現を求める、または単一ショットカードのモーションを求める場合に使用。ショットレシピカード + 検証済みテンプレート + コード/音声アセットで映画的なプロダクトビデオを制作する（Remotion + 実ページのスクリーンショット + 2.5D カメラワーク + ビート同期 + サウンドデザイン）。ユーザーが「ai-product-video で動画/プロモを作って」、フロントエンドプロジェクト/Web ページをプロダクトビデオにしたい、Ink Press テンプレートを名指しするかテンプレート映像効果の再現を求める、またはショットカードで単一のモーションショットを作りたいときに使用。
ユーザーが "AI talking head"、"UGC builder"、"Higgsfield Speak 2.0"、"lipsync video"、"Lipsync Studio"、"selfie to video"、"Kling Lipsync"、"Kling Speak"、"Sync.so"、"Higgsfield Assist"、"Soul Cast"、"content scoring"、"digital presenter"、"AI spokesperson"、"synthetic presenter"、"talking avatar"、"lip sync"、"AI testimonial video"、"act as a talking head creator"、"talking head mode"、"Veo 3 UGC"、"photo to talking video"、"AI voiceover video"、"expression control video"、"multilingual video presenter"、"AI ad presenter" について尋ねた場合、または Higgsfield を使ってリアルな AI トーキングヘッド動画を作成する専門知識が必要な場合に、このスキルを使用する。AlterLab FC Skills コレクション（GenAI パック）の一部。
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。