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
LeadGenius Pro プラットフォームを通じて B2B リード、エンリッチメント、AI スコアリング、セールス自動化を管理します。ユーザーがリードの検索、連絡先のエンリッチ、見込み客のスコアリング、キャンペーンの管理、CSV リードのインポート、ユーザーのプロビジョニング、FSD パイプラインの実行、EpsimoAI クレジットの確認、territory companies の管理、または LeadGenius API との連携を求めたときに使用します。ユーザーが "lgp"、"LeadGenius"、"lead enrichment"、"lead scoring"、"ICP"、"FSD pipeline"、"territory companies"、"EpsimoAI" に言及したときにも使用します。
Chrome ブラウザ自動化による LinkedIn コンテンツ管理。ユーザーが LinkedIn のコメント確認、LinkedIn コメントへの返信、LinkedIn への投稿、LinkedIn 投稿の予約、LinkedIn エンゲージメントの確認、LinkedIn 投稿の下書き、LinkedIn 通知の確認、LinkedIn コンテンツの管理を依頼したときに使用。トリガー：'LinkedIn'、'check my posts'、'reply to comments'、'schedule a post'、'LinkedIn engagement'、'post to LinkedIn'、'draft a LinkedIn post'、'LinkedIn comments'、'LinkedIn strategy'。Chrome ブラウザ自動化ツール（claude-in-chrome または chrome-devtools-mcp）が必要。
貼り付けた LinkedIn の求人投稿や採用説明を、推測される痛点、ケイパビリティのギャップ、内製か購入かのシグナル、アカウント優先度スコア、提案するアプローチの切り口を含む構造化されたバイヤー痛点マップに変換する。採用投稿の分析、職務記述からのバイヤー意図の解読、求人情報からの痛点マップ構築、採用活動からの GTM シグナル抽出、採用データに基づくアカウントの優先順位付けを求められたときに使用。ユーザーが「analyze these job posts」「what pain does this hiring signal」「build a pain map from these listings」「decode this job description」「score these accounts from their hiring」と言ったときにトリガーする。
製品説明、カテゴリキーワード、競合名（任意の組み合わせ）を入力として、Reddit、Hacker News、GitHub Issues、G2、Google Trends で市場が実際に抱える痛点を検索し、すべてをポジショニングフレームワークに統合して、ICP が誰か、彼らが公言していること、彼らにどう語りかけるべきかを示す。市場を理解する、ICP の痛点を見つける、競合を整理する、ポジショニング文書を作成する、メッセージングの切り口を見つける、あるいは誰が顧客で彼らが本当に何を気にしているかを答えるよう求められたときに使用。ユーザーが map my market、who is my ICP、what pains does my market have、understand my market、find my target customer、what are the top complaints in X space、help me position my product、who should I be selling to と言ったときにトリガーする。
一流のコンサルティングファーム（McKinsey、BCG、Gartner）のスタイルで、包括的な市場調査レポート（50 ページ以上）を生成します。プロフェッショナルな LaTeX 組版、scientific-schematics と generate-image による豊富なビジュアル生成、データ収集のための research-lookup との深い連携、Porter Five Forces、PESTLE、SWOT、TAM/SAM/SOM、BCG Matrix を含む複数フレームワークの戦略分析を備えています。
世界水準のマーケティング専門知識。Seth Godin のパーミッションマーケティングの哲学、Neil Patel のデータ駆動型成長戦術、Apple、Nike、Dollar Shave Club などのブランドの戦略フレームワークを組み合わせる。マーケティングは顧客を生み出す技術と科学である。優れたマーケティングは、より大声で叫ぶことではなく、より適切であることだ。最高のマーケターは、注意は買うものではなく獲得するものだと理解している。彼らは複利で効くシステムを構築し、口コミを生み、顧客を支持者に変える。マーケティングは、あなたが構築したものとそれを必要とする人々の間の橋である。「marketing, campaign, go-to-market, gtm, launch, promotion, advertising, ads, acquisition, demand gen, lead gen, channel, funnel, conversion, cac, customer acquisition, reach, awareness, consideration, marketing, advertising, acquisition, campaigns, gtm, demand-generation, analytics, channels」に言及されたときに使用。
指定されたターゲット顧客の視点からビジネスプランをレビューします。「彼らは今日、この価格でこのソリューションに実際に支払うか」を問います。4 つのモードのいずれかで判定を出力します — PAY NOW / PAY WITH FRICTION / WOULDN'T PAY / WRONG ICP。ユーザーが明確な ICP と価格設定を持ち、バリュープロポジションが現実に耐えうるかをストレステストしたい場合に使用します。トリガー：'customer review'、'would they pay'、'pricing reality check'、'客户视角'、'会付费吗'。
Chris Voss の FBI 交渉フレームワーク——戦術的同理、カリブレーテッドクエスチョン、ミラーリング、ラベリング、B2B 営業とディール交渉のための Ackerman モデル。次に使用：negotiation、tactical empathy、calibrated questions、mirroring、labeling、accusation audit、ackerman、deal negotiation、price negotiation、never split the difference。
連絡を取る前に企業をスコア付けします。会話をせずに確認できるデータのみを使い、プロフィールの適合度だけを評価します。コールドリストの適格性評価や順位付け、適合ゲートの設定、アウトリーチに値する相手の判断、リストのアウトリーチキューへの振り分けを依頼された場合に使用します。トリガー：「score this base」「qualify the list」「ICP fit score」「who is worth writing to」「rank these accounts」。スコアリングの連絡前の段階です。すでに話した見込み客の順位付けには `lead-scoring` を使用します。
WeChat 公式アカウントへコンテンツを公開する自動化ツール。 主な機能: - 画像付き投稿: 複数画像とキャプションの形式で、最大 9 枚の画像に対応 - 記事投稿: 完全な Markdown フォーマットで、スタイルとレイアウトを保持 - 自動フロー: Chrome CDP を使って自動ログイン、入力、公開 - スマート圧縮: タイトルや内容が上限を超えると自動圧縮 - テーマ対応: 記事投稿で default、grace、simple の 3 テーマに対応 使用する場面: - ユーザーが「微信公衆号に公開」「公式アカウントに送信」と明確に依頼したとき - ユーザーが markdown ファイルや公開したい内容を提供したとき - ユーザーが画像付きコンテンツを一括公開したいとき 適さない場面: - ユーザーが公開方法を尋ねているだけのとき（助言でよい） - ユーザーが既存の公式アカウント記事を編集したいとき（手動操作） - ユーザーが他のプラットフォームへ公開したいとき（対応するプラットフォームのツールを使う）
代理店クライアント向けに、アウトバウンドへの返信（肯定的な反応、異議、返信途絶）を徹底的に調査し、既定の9セクション形式で構造化ページにまとめます。アウトリーチ返信の一群を共有して分析を求められた場合（「analyze these replies」「audit the replies」「what's wrong with our responses」「why are leads ghosting」「analyze positive responses」など）、Google Sheet／CSV／Notion テーブルへのリンクがある場合、または LinkedIn 自動化やコールドメールキャンペーンへの返信に言及された場合に使用します。Google Sheet、CSV、Notion テーブル、貼り付けたテキスト、アウトリーチプラットフォームの MCP など、あらゆるソースに対応します。必ず根本原因（ターゲティング／データの問題か、SDR／提案の問題か）を診断し、すべての返信を分類し、データから模範的な返信テンプレートを抽出して、9セクションの監査結果を作成します。単一指標のベンチマーク（「返信率は良いか」）には使用しません。その場合は outbound-analyst を使用します。
B2B サービス企業（カスタム開発、アウトスタッフ、エンジニアリングのアウトソーシング、BIM/MEP、GIS）向けに、1つの仮説に基づくマルチチャネルのコールドアウトリーチシーケンス（メール＋LinkedIn）を作成します。仮説は ICP × アンカー（シグナル／データポイント／セグメントの知見）× オファーで構成されます。アンカーのないリストに対する文面作成は断り、実際の送信能力に合わせてキャンペーン規模を設定します。メール用（5回の接触）と LinkedIn 用（3回の接触）の文面を作成し、意思決定者と社内推進者には別々の文面を用意します。CTA は関心を尋ねる内容に限定し、分母を正直に示した測定計画とセルフチェックを添えます。「write a cold sequence」「cold email sequence」「LinkedIn outreach sequence」「outreach for this ICP」「follow-ups for this campaign」「напиши сіквенс」「холодний лист」「мультиканальний сіквенс」と依頼された場合に使用します。単発の返信（reply-objection-handler）、受信済み返信の分析（reply-audit）、ウォームまたはインバウンドのフォローアップには使用しません。2026-09-22 に独立した multichannel-sequence スキルを統合しました。
製品、スタートアップ、サイドプロジェクト向けの見事でインタラクティブなランディングページを作成する——依存ゼロ、単一の HTML ファイル。ユーザーが自身のアプリ、ツール、SaaS、オープンソースプロジェクト、個人ブランド向けにランディングページ、製品ページ、ローンチページ、マーケティングページ、その他の販促用 Web ページを構築したいときはいつでもこの skill を使用する。ユーザーが "I need a website for my product"、"help me launch"、"make a page for my app" と言ったときや、README を視覚的なランディングページに変換したいときにもトリガーされる。Product Hunt のローンチ、GitHub プロジェクトページ、インディーハッカーのリリース日に最適。
Shopify ストアに構造化データ / JSON-LD / schema マークアップを追加するときに使用：recipe、FAQ、Article/BlogPosting、CollectionPage、AboutPage、Organization schema；Google のリッチリザルト / リッチスニペット表示資格の獲得；Search Console の "Invalid object type" や "missing field" の schema エラーのデバッグ；または "add schema to my store"、"add recipe schema"、"why isn't my product showing rich results" といったリクエスト。この skill はテーマが動的に出力できない補足の JSON-LD を追加し、metafield に保存して 1 つの Liquid スニペットでレンダリングする。meta タイトル、meta 説明、canonical タグ、Open Graph には使用しない（それらには shopify-seo-metadata を使用）。
1つのニッチ向けに50個のトリガーシグナルのカタログを作成し、5要素の加重モデルで各シグナルをスコア付けします。単独ではテストに必要な件数に達しないシグナルは組み合わせます。「каталог сигналів」「signal catalog」「які сигнали брати」「по чому таргетити」「build triggers for [niche]」と依頼された場合や、見込み客リストを作る前に検出対象を選んでいる場合に使用します。仮説そのものではなく、仮説を立てるための素材を作成します。
シグナルベースのアウトバウンド全体を統括するルーターです。サービスページから、検証済みのアドレスを持つ実名の相手に宛てたメールまでの全工程を実行し、各段階で適切なスキルに振り分け、段階間のゲートを管理します。アウトバウンドをゼロから構築するよう依頼された場合、「запусти аутбаунд」「run the outbound process」「де почати」「build me a campaign」「we need pipeline」と言われた場合、または ICP、リスト、シーケンスなどの成果物はあるものの次の手順がわからない場合に使用します。キャンペーンの成果がすでに悪く、どの段階に問題があるかを調べる場合（「our outbound isn't working」「нема відповідей」「which skill do I use」「що робити далі」）も、ここから始めます。個別のスキルを推測するのではなく、まずここから開始してください。
B2B サービス代理店向けに、既存の企業属性アカウントベース（CSV、Google Sheet、Notion DB、CRM エクスポート）を対象にシグナル調査を実行します。この ICP で探すシグナルを決め、最も低コストの情報源からアカウントごとに検出し、見つかった各シグナルの証拠 URL と日付を記録します。アカウントをスコアリングして熱度別に分類し、期限切れのシグナルには再スキャンのフラグを付け、情報源ごとの実際のシグナル検出状況を示すカバレッジレポートと、情報を補完したリストを返します。ユーザーが「знайди сигнали по базі」「прогони базу на сигнали」「ресерч сигналів」「signal research」「у нас є список компаній — хто зараз гарячий」「перескануй базу, сигнали вигоріли」「which accounts have a live trigger right now」「enrich this list with signals」と言う場合や、企業リストを渡して最初に連絡すべき相手を尋ねる場合に使用します。既存のベースが必要です。このスキルはリストを作成せず（data-research、niche-data-finder を使用）、シグナルライブラリも作成しません（`resources/signals-catalog.md` にあります）。アウトリーチ文案の作成も行いません。
あらゆるソーシャル投稿のドラフトやトピックに対して、採点済みのフック案を 8 つ生成する。好奇心ギャップや大胆な主張から、逆張りの見解やストーリーのコールドオープンまで、実績あるパターンを網羅する。誰かが "give me hooks"、"better opening"、"improve my hook"、"8 hooks for this" と言ったときに使用する。LinkedIn、X（Twitter）、Instagram のフックの規範を扱い、これらのプラットフォームでは最初の一行が続きを読むかどうかを決める。各案はスクロールを止める力で 1〜10、オーディエンス適合度で 1〜10 に採点され、一行の根拠が付き、上位 2 つが推奨される。social-context.md を読み、ブランドの声とオーディエンス設定を把握することで、適合度スコアが投稿が実際に誰に向けたものかを反映する。
Orquestrador unificado de canais sociais — coordena Instagram, Telegram e WhatsApp em um unico fluxo de trabalho. Publicacao cross-channel, metricas unificadas, reutilizacao de conteudo por formato, agendamento sincronizado e gestao centralizada de campanhas em todos os canais simultaneamente.
Stigg における契約ベース(セールス主導/エンタープライズ)の契約に使用 — 権利と請求書の両方である契約。開始方法の三つすべてを扱う — プロビジョニングのみ(権利プロビジョニング、カスタムサブスクリプションの付与)、請求のみ(交渉条件、カスタム価格、インボイス発行)、またはその両方 — さらにサブスクリプションの付与・解除、変更、アーカイブ、契約使用量の更新、顧客の契約と請求書の読み取り。トリガーには "contract"、"enterprise deal"、"negotiated terms"、"order form"、"PO number"、"provision access"、"entitlement provisioning"、"billing contract"、"set up billing"、"attach subscription to contract"、"custom plan subscription"、"next invoice"、"customer invoices"、"amendment"、"renewal" が含まれる。カタログモデリング(stigg-pricing-modeling)、契約のないサブスクリプション(stigg-subscriptions)、クレジット(stigg-credits)、エンティティ単位の予算(stigg-governance)には使用しない。
takeone MCP サーバー、CLI、TypeScript SDK を使い、洗練された Screen Studio スタイルの Web アプリ動画（滑らかなカーソル、クリックの波紋、イージング付きズーム、余白のあるフレーム）を録画します。ゼロからのインストールとセットアップも含みます。ユーザーが takeone の名前を出していなくても、ウェブサイトや Web アプリのデモ動画、製品紹介、機能紹介クリップ、チュートリアル録画、ローンチ動画、画面録画を希望する場合、およびプロジェクトに takeone シナリオファイルや .takeone フォルダーがある場合に使用します。
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。