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
ChatGPT、Perplexity、Claude などの AI エンジンが記事を抽出・引用・出典表示できるよう、Answer Engine Optimization(AEO)向けに記事を最適化する。AEO 最適化、コンテンツを AI が読み取れるようにする、AI に引用される可能性の向上、記事をアンサーエンジン向けに調整することを求められたときに使用する。疑問文の見出し、50〜80 語の回答カプセル、段落単位の監査、フラグ付けされた信頼シグナルを含む AEO 最適化済みの書き直しを出力する。
脚本制作 - ショート動画の脚本執筆と絵コンテ設計。職責:バズテンプレートに基づくコンテンツ制作、黄金の3秒の冒頭案の設計(3 種類以上)、絵コンテ脚本の執筆(カメラワーク/シーン雰囲気/キャラクターの動作/セリフ/BGM を含む)、ツッコミどころ・ミームと感情的フックの設計、エンディングの誘導の計画、Vidu 動画生成設定の自動推薦(モデルバージョン/生成方式/尺/比率)、人物イメージの一貫性の確保、動画生成(Leo)への完全な絵コンテ情報の受け渡し。適用シーン:(1) ショート動画の脚本執筆 (2) 絵コンテ設計 (3) コンテンツ制作 (4) 動画企画
ソロ起業家のビジネス向けに深い競合分析を行う。競合を詳細に洗い出すとき、突ける隙を見つけるとき、競合の戦略を理解するとき、自社の提供価値をベンチマークするとき、市場での立ち位置を決めるときに使用。market-research の広範なランドスケープ整理より深く、特定の競合を集中的に分析する。トリガー: "analyze my competitors"、"competitive analysis"、"who are my competitors"、"competitor deep-dive"、"how do I beat the competition"、"competitive landscape"、"benchmark against competitors"。
インバウンドリード(フォーム入力、デモ依頼、コンテンツダウンロード)を ICP 適合度(0-40)、インテント(0-30)、緊急度(0-30)でスコアリングし、優先度ティア+応答 SLA にルーティングしたうえで、初回接触メールを下書きし適切な AE に割り当てる。使用時:"qualify this inbound lead"、"score and route [name] from [company]"、"is this demo request worth calling"、"route this form fill"、"triage inbound"、"inbound lead"、"demo request scoring"。HubSpot から連絡先を取得し、qualify_lead でゲートする。AE への引き継ぎ文書自体には使用しない —— それは ae-handoff-brief-skill。
ターゲットアカウントリストの買い手意図シグナル — 求人情報、資金調達、従業員数の増加、経営陣の交代、ファーストパーティのエンゲージメント — を Apollo organization データと Epiphan CRM からライブで取得し、アカウントのヒートランキングとしてスコアリングし、qualify_lead でゲートして純新規アカウントのみを hot としてマークする。使用する場面: "track intent signals for [accounts]"、"which accounts are showing buying signals"、"who is in-market right now"、"hot accounts this week"、"intent digest"、"is [company] hiring AV staff"、"funding or hiring signals in [vertical]"。転職者リスト(linkedin-sales-navigator-alt-skill)や類似顧客の拡張(lookalike-customer-finder-skill)には使用しない。
B2B SaaS 向けの LinkedIn Ads 運用に使用するスキル — フルファネルの campaign 設計、メディアプランと予算配分、オーディエンス規模の見積もりとターゲティング、campaign 構造、入札、ベンチマークに対するパフォーマンス分析、アカウント監査、クリエイティブとコピー(Thought Leader Ads、conversation ads、document ads)、スケーリングの判断。トリガー: LinkedIn Ads、LinkedIn campaign、LinkedIn advertising、B2B ads、paid social、LinkedIn paid、ad account、campaign manager、LinkedIn lead gen、LinkedIn retargeting、ad audit、ad performance、ad optimization、campaign plan、media plan、LinkedIn budget。
深い調査と積極的な提案を通じて 6 フェーズの SOSTAC 計画フレームワーク(Situation、Objectives、Strategy、Tactics、Action、Control)を実行する。ユーザーにインタビューするだけでなく、まず調査し、インサイトと戦略的提案を提示し、その後に対象を絞った質問で検証する。トリガーは「SOSTAC」「marketing plan」「situation analysis」「marketing strategy」「marketing objectives」、または marketing-agency からルーティングされたとき。
ビジネス、製品、サービスに名前を付け、一致するドメインを取得する。名前のブレインストーミング、名前の品質評価、ドメインの空き状況の確認、候補名の比較、ドメイン戦略の立案に使用。命名フレームワーク、名前の品質基準、商標の基礎、ドメイン拡張子、名前からドメインまでの一連の流れを扱う。トリガー:"help me name my business"、"name ideas"、"find a domain"、"business name"、"product name"、"domain name"、"what should I call it"、"naming strategy"、"check domain availability"。
リポジトリ内の実際のアプリコードを使って、YC水準の製品デモ動画(45~60秒)を制作します。スクリプト、アニメーション構成、フレーム単位で正確な録画、字幕、AIナレーション案、自己評価付きのサウンドデザイン、音楽ミキシングを含みます。製品デモやアプリのデモ動画、ローンチ動画、コードからのプロモーション動画の制作、デモ用のアプリ録画、デモへの音声追加、画面録画のカクつき修正、製品動画への字幕・ナレーション・効果音・音楽の追加をユーザーが求める場合に使用してください。Showreelの一部で、参考作品はVouchとExcalidrawのデモです。
Omnisend プラットフォームのヘルプ——メールキャンペーン、SMS マーケティング、Web プッシュ通知、マーケティングオートメーションワークフロー、ポップアップ/フォーム、セグメンテーション、商品レコメンド、レポート、Shopify/WooCommerce/BigCommerce 連携、API。Omnisend のメールが受信トレイに届かない、自動化ワークフローが起動しない、SMS キャンペーンが配信されない、ポップアップがコンバージョンしない、eコマース連携が注文を同期しない、Omnisend API 呼び出しが失敗する場合に使用。クロスプラットフォームのメールマーケティング戦略(/sales-email-marketing を使用)、クロスプラットフォームの SMS 戦略(/sales-sms-marketing を使用)、クロスプラットフォームの到達率(/sales-deliverability を使用)、クロスプラットフォームのプッシュ戦略(/sales-push-notification を使用)、ツールの接続(/sales-integration を使用)には使用しない。
【スイート内スキル · 通常、ユーザーが全工程で直接呼び出す必要はありません。要件を総合コントローラー short-drama-director に伝えると、本スキルへ自動的に振り分けられます】【漫剧老李 V7.4.26 スイート · サブスキル · 〇·1 素材ソース固定 · ベンチマーク調査】素材調査とベンチマーク情報を扱う軽量エンジン。ユーザーが「ヒット作をベンチマークしたい」と言った場合、その作品の公開情報を国内外のウェブから収集し、固定形式の《ベンチマーク情報カード》として提出します。主な機能:ショートドラマの情報源を段階分けした一覧(プラットフォーム公式ランキング/データ指数サイト/業界メディア/SNS上の議論/海外指数)、調査の4ステップ(目標設定→情報源選定→検索→カード作成)、13項目のベンチマーク情報カードのテンプレート(転用可能な点と不可能な点を含む)、6つの証拠ルール(捏造しない/時点を必ず明記/出典を必ず明記/一次情報と伝聞を区別/事実と推論を区別/独立した情報源の数のみを人気の参考にする)。トリガー語:ヒット作の比較、調査して、素材調査、資料を探す、情報収集、話題、ヒット作分析、この作品を参考に、ジャンル調査、分野調査、市場調査。本スキルはスイートの一部です。全工程は総合コントローラー short-drama-director から開始し、〇·1 の素材ソース固定を総合コントローラーが選定します。
医学と循環器学について、データドリブンでエビデンスを優先する Twitter の長文投稿を書く。ユーザーが次のことを望むときに使用する:(1) Eric Topol、Peter Attia、Andrew Huberman、Rhonda Patrick のスタイルでソートリーダーシップコンテンツを作成する、(2) 教育を受けた非専門家の読者に向けて、図表、データ、Q1 ジャーナルの引用を伴う臨床エビデンスを示す、(3) 厳密でありながら難解でない、自信に満ちた事務的な医学コンテンツを書く、(4) データ可視化と系統的エビデンスレビューを用いて試験、薬剤、医学的現象を説明する、(5) 方法論の厳密さとエビデンスに裏付けられた明確な結論を通じて権威を築く。ニュースレターや Substack 向けではない。Twitter の長文投稿専用。
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。
