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 96,770 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
市場主導の方法で Pragmatic Institute Product Canvas／ビジネスケースを作成し、機会への投資を正当化します。PM から「ビジネスケースを作る」「経営陣に説明する」「市場規模を見積もる」「購入・構築・提携のどれにするか」「ROI はいくらか」「Product Canvas を作る」「このアイデアへの支持を得る」と求められた場合に使用します。機会を価値提案、価値創造、価値獲得として整理し、市場規模を見積もり、購入／構築／提携を判断したうえで、リスクを定量化した go／no-go の提言で締めくくります。Markdown または Word .docx の成果物として Product Canvas／Business Case を作成します。
ZoomInfo プラットフォームのヘルプ —— SalesOS、MarketingOS、OperationsOS、Copilot、API、連携。ZoomInfo の検索で適切な見込み客が返らない、エンリッチメントデータが不完全または古い、インテントシグナルが対象アカウントを検出しない、Engage シーケンスの返信率が低い、広告オーディエンスが ICP と一致しない、FormComplete がリードを自動入力しない、データオーケストレーションのルールが発火しない、Copilot のレコメンドがずれていると感じる場合に使用する。一般的なエンリッチメント戦略（/sales-enrich を使用）、一般的なインテント戦略（/sales-intent を使用）、一般的なケイデンス設計（/sales-cadence を使用）、一般的なデータ衛生戦略（/sales-data-hygiene を使用）、一般的な B2B 広告戦略（/sales-b2b-advertising を使用）には使用しない。
Google schema-dts の TypeScript 型を使って Schema.org JSON-LD を構築、レビュー、デバッグ、移行、計画する。schema-dts、schema-dts-gen、schema-dts-lib、WithContext、Graph、IdReference、MergeLeafTypes、ProductLeaf などの *Leaf 型、WithActionConstraints、PersonLeaf を implements するクラス、JSON-LD スクリプト注入、構造化データ、Organization、WebSite、Product、Offer、FAQPage、Article、BreadcrumbList、react-schemaorg、schema-dts-gen 2.0.1 のセキュリティ修正、Schema.org v30 の型定義に使用する。
30 日分の LinkedIn 投稿カレンダー（業界インサイト、ソートリーダーシップ、エンゲージメントを促す内容）を生成し、Epiphan の ICP 見込み客を引き付けインバウンドを促進する。使用場面：「LinkedIn 投稿を作成する」、「ソーシャルセリングコンテンツ」、「30 日分の投稿」、「自分の個人ブランドを構築する」、「高等教育機関向けの LinkedIn カレンダー」、「見込み客向けのコメント戦略」。既存の下書きを改善する場合は linkedin-post-optimizer、マルチチャネルへの再利用は social-media-content-repurposer を使用。
分割したブログではなく、構成のある複数投稿の連続文を作成します。X (Twitter) のスレッドや LinkedIn の複数投稿に対応し、読ませる導入投稿、各投稿につき1つのアイデア、段階的に盛り上げて結論へ導く構成、締めの CTA 投稿を用意します。各投稿はプラットフォームの上限に合わせて文字数を管理し、カウントを表示します。最初の投稿で続きを読むかが決まるため、他の内容を書く前に導入を3案作成して評価します。ユーザーが「write a thread」と言う、「tweetstorm」を希望する、「turn this into a thread」と言う、または特定の話題について「X thread about」と依頼した場合に使用します。social-context.md を参照して、文体、対象読者、ポジショニング、目標、避けるべき表現を確認します。単独投稿には social-post、複数プラットフォームへの同一メッセージの同時投稿には social-crosspost を使用します。
このスキルは、タイトル、ASIN、価格、評価、仕様など、Amazon から構造化された商品リストを抽出するのに役立つ。ユーザーが Amazon で商品を検索したいとき、最も売れているブランド商品を探したいとき、商品の価格変動を追跡したいとき、評価の高いカテゴリの一覧を取得したいとき、Amazon で異なるブランドの商品を比較したいとき、市場調査のために Amazon の商品データを抽出したいとき、特定の言語やマーケットプレイスの商品を探したいとき、キーワードの競合価格を分析したいとき、検索語の注目商品を探したいとき、商品リストの素材や色などの技術仕様を取得したいときに、このスキルを使う。
BettaFish（微舆）マルチエージェント世論分析システム — QueryAgent、MediaAgent、InsightAgent の 3 エンジン並列アーキテクチャに基づき、ForumEngine を通じてエージェント間の協働ディスカッションを実現し、Word/PDF + 高設計品質 HTML の 2 形式レポートを生成する。 ユーザーが以下の分析を必要とするときにこの skill をトリガーする： - あるブランド/企業/製品のソーシャルメディアでの評判と口コミを分析する - 話題の世論イベント（ある自動車メーカーへの批判、ある芸能人のスキャンダルなど）を追跡する - 特定のソーシャルメディアアカウントのコンテンツと影響力データを掘り下げる - 競合の世論動向を監視し、複数ブランドを比較する - ある話題に対する世間の感情傾向と態度を分析する - 世論モニタリングレポートや危機警報分析を生成する - Word 文書/PDF 形式の正式なレポートが必要 - 高設計品質のインタラクティブ HTML 可視化レポートが必要 - 実データに基づく深い世論分析が必要 この skill は QueryAgent + MediaAgent + InsightAgent の並列アーキテクチャを採用し、ForumEngine を通じてエージェント間の議論と協働を実現し、3 ラウンドの反省ループを実行して分析結果を最適化し、最終的に出力する： 1. **Word/PDF 文書** — docx/pdf subskill で生成。正式な報告、印刷、保管に適する 2. **高設計品質 HTML レポート** — frontend-design subskill を使用。独特なエディトリアル誌スタイル、インタラクティブな可視化 **データベースやモックデータは一切使用しない**。すべてのデータは WebSearch/WebFetch/Browser/Curl を通じてリアルタイムに取得する。 複雑な多段階の分析ニーズ、複数のデータソースの統合、専門的な形式の世論レポートの生成が必要な場合でも、必ずこの skill を使用すること。
ユーザーがメールシーケンス、ドリップキャンペーン、自動メールフロー、ライフサイクルメールプログラムを作成または最適化したいときに使用します。ユーザーが "email sequence"、"drip campaign"、"nurture sequence"、"onboarding emails"、"welcome sequence"、"email automation"、"lifecycle emails"、"trigger-based emails"、"email funnel"、"email workflow"、"what emails should I send"、"welcome series"、"email cadence"、"soap opera sequence"、"SOS emails"、"story-driven emails"、"serialized email"、"open loop emails" に言及したときにも使用します。World Code 統合——シーケンスは、オープンループと変容のアークを使って人々をあなたの World へと導く連載ストーリーです。コールドアウトリーチメールについては boring-cold-email を参照。アプリ内オンボーディングについては boring-onboarding-cro を参照。
ユーザーの World Code のボイスと世界観を使ってエッセイやマイクロエッセイを書きます。ユーザーがエッセイ、マイクロエッセイ、短編散文、またはあるテーマについて洞察密度の高い文章の執筆を求めたときはいつでもこのスキルを使用します。ユーザーが "write about X"、"essay on Y"、"micro-essay about Z"、"write something about"、"explore this idea" と言ったとき、または領域横断的で主張のある散文のように感じられるべきあらゆるコンテンツ作成リクエストでもトリガーします。ユーザーがエッセイ、概念について書くこと、あらゆる種類の洞察駆動型コンテンツの作成に言及した場合は、このスキルを使用します。
Clay を活用した GTM ワークフローを設計・最適化する。見込み客開拓、シグナル検知、アウトバウンドメールシーケンス、エンリッチメントパイプライン、アカウントベースドマーケティング向け。ユーザーが「Clay」「GTM engineering」「prospecting」「signal detection」「enrichment」「Claygent」「outbound automation」に言及したとき、または Clay テーブルの構築や Lemlist、Smartlead、Instantly などのシーケンスツールとの統合を希望するときに使用。
ソロプレナーとして商談を着実に成約させる。見込み客が意思決定段階にあり yes へ押し進める必要があるとき、商談が停滞または冷え込んでいるとき、クロージングのスクリプトや手法が必要なとき、提案を署名済み契約へ変える再現可能なプロセスを構築したいときに使用する。意思決定段階の心理、クロージング手法、停滞からの回復、契約から支払いまでの流れ、成約後の関係構築を扱う。「どうやって成約するか」「closing deals」「商談の停滞」「見込み客が返信しない」「yes と言ってもらう方法」「セールスをクロージングする」「提案を顧客化する」「sales closing」でトリガー。
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。