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 97,501 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 AI 検索エンジン向けにコンテンツを最適化したり、LLM に引用されたり、AI 生成の回答に表示されたい場合に使用する。ユーザーが「AI SEO」「AEO」「GEO」「LLMO」「アンサーエンジン最適化」「生成エンジン最適化」「LLM 最適化」「AI Overviews」「ChatGPT 向け最適化」「Perplexity 向け最適化」「AI 引用」「AI 可視性」「ゼロクリック検索」「AI の回答に表示されるには」「LLM での言及」「Claude/Gemini 向け最適化」に言及した場合にも使用する。コンテンツが AI アシスタントや AI 検索エンジンに引用・表示されたいときに常に使用する。従来の技術的 SEO およびオンページ SEO 監査については seo-audit を参照。構造化データの実装については schema を参照。
商品向けの完全な Amazon キーワードセットを構築し、実用的なマップに整理する。シードキーワードを生成し、インテント別に拡張し、ファネル段階と関連性で分類し、各キーワードに配置先（title、bullets、backend、PPC）を割り当てる。キーワードリサーチ、キーワードのアイデア、狙うべきキーワード、ロングテールキーワード、上位表示を狙う検索語、listing へのキーワードのマッピング方法をユーザーが求める場合に使用。トリガーフレーズ：「keyword research」「keyword ideas」「what keywords」「long tail keywords」「keywords for my listing」「keyword map」。ツールなしで動作。ユーザーが商品とオーディエンスを説明する。
完全な Amazon リスティングをランキングとコンバージョンの両方に向けて最適化し、A9 + COSMO の柱に対してリスティングがランクインしない理由を診断する。タイトル、箇条書き、説明文を書き換え、キーワードを正しく配置し、ベネフィットの主張を研ぎ澄まし、ポリシーとモバイルのコンプライアンスを確認する。ユーザーがリスティングの最適化、タイトルの改善、箇条書きの書き換え、コンバージョンしないリスティングの修正、リスティングコピーの改善、リスティングの刷新、検索での上位表示、検索可視性の監査、または A9 や COSMO アルゴリズムについて尋ねたときに使用。トリガーフレーズ: "optimize my listing", "listing optimization", "rewrite my bullets", "improve my title", "listing not converting", "listing makeover", "amazon SEO", "rank higher", "A9", "COSMO", "search ranking", "search visibility", "why doesn't my listing rank"。ツールなしで動作します。
Amazon のレビューから商品・listing・マーケティングのインサイトを抽出する。繰り返し出てくる不満、機能要望、顧客が使う言葉、選んだ理由を取り出し、listing の修正、商品改善、コピーに変換する。ユーザーがレビューを貼り付けて、分析、不満パターンの発見、レビューのマイニング、顧客感情の把握、競合レビューからのインサイト抽出、レビューの改善への活用を求める場合に使用。トリガーフレーズ：「analyze reviews」「review analysis」「complaint patterns」「what customers say」「mine reviews」「competitor reviews」。ツールなしで動作。ユーザーがレビューを貼り付ける。
ACoS、TACoS、オーガニックランク、コンバージョン傾向をまとめて読み取り、売り手が「ACoS トラップ」にはまっているかを診断する。入札額の引き下げがオーガニック売上を殺しているかどうかを特定し、再バランス計画を出力する。ユーザーが TACoS、ACoS トラップ、広告によるオーガニックのカニバリゼーション、オーガニックランクの低下、広告支出の再バランスについて尋ねたときに使用。トリガーフレーズ: "TACoS", "ACoS trap", "ad cannibalization", "organic rank dropping", "ad spend rebalance"。ツールなしで動作します。ユーザーが傾向データを貼り付けます。
ユーザーが「エンティティプレゼンスの最適化」を求めたり、エンティティの同一性を調整したり、ナレッジグラフの正規の事実を更新したりするときに使用する。entities レジストリを通じて、機械向けの同一性、sameAs、schema、曖昧性解消、AI 認識のエビデンスを監査および維持する。ページ単位の AI 引用準備状況には使用しない — geo-content-optimizer を使用する。人間向けのブランド規範には使用しない — narrative-registry を使用する。实体优化/知识图谱
Sponsored Products、Sponsored Brands、Sponsored Display を横断するポートフォリオレベルの Amazon 広告戦略を設計する。TACoS 目標を設定し、ファネル段階ごとに予算を配分し、各キャンペーンタイプの役割を定義し、スケーリング計画を策定する。ユーザーが広告アカウントの構成方法、広告予算の配分、ACoS や TACoS 目標の設定、SP、SB、SD の選択、ローンチ段階とスケール段階の計画、計画なしに拡大した広告アカウントの修正について尋ねる場合に使用。トリガーフレーズ: "advertising strategy"、"ad budget"、"TACoS"、"ad portfolio"、"SP SB SD"、"scale my ads"、"ad account structure"。ツールなしで動作する。ユーザーが自身の広告と売上数値を貼り付ける。
リスティングの Customer Questions タブから未回答の購買意図を掘り起こします。公開用のブランドに沿った回答を生成し、繰り返し現れる質問テーマを箇条書き、A+ コンテンツ、バックエンドキーワードに反映します。ユーザーが Customer Questions セクション、Q&A タブ、未回答の質問、SEO のための質問活用について尋ねたときに使用します。トリガーフレーズ："Customer Questions"、"Q&A tab"、"unanswered questions"、"questions on my listing"。ツールなしで動作します。ユーザーが質問を貼り付けます。
被リンク関連の作業に使用する - 被リンクの発見、評価、投稿、分析、検証、ディレクトリやブログコメントへの設置、競合のリンク元、アンカー、有害リンクと disavow、アウトリーチテンプレート、Ahrefs、Semrush、Similarweb の被リンク・トラフィックレポートの読解（外链、反链、去哪发、提交目录、评论外链、发出去没有、毒性、disavow、竞品外链、竞品导流、数据面板）。この Skill は、それらのレポートから何を読み取るか、どの設置先を狙うかを担う。汎用的なログイン済みブラウザ操作、セッション、doctor の障害には使用しない（opencli を使用）。sitemap、IndexNow、Search Console のインデックス操作にも使用しない（rankup を使用）。ここでのインデックス送信は参照のみで、被リンクとは切り離して扱う。
Google Ads スクリプト開発の専門ガイダンス。AdsApp API、キャンペーン管理、広告グループ、キーワード、入札戦略、パフォーマンスレポート、予算管理、自動化ルール、最適化パターンを含む。Google Ads キャンペーンの自動化、キーワードと入札の管理、パフォーマンスレポートの作成、自動化ルールの実装、広告費の最適化、キャンペーン予算の扱い、品質スコアの監視、コンバージョンの追跡、低パフォーマンスなキーワードの一時停止、ROAS に基づく入札調整、Google Ads 自動化スクリプトの構築を行うときに使用する。キャンペーン操作、キーワードターゲティング、入札最適化、コンバージョン追跡、エラー処理、Google Ads スクリプトエディタでの JavaScript ベースの自動化をカバーする。Google Ads API（Python/REST/gRPC）には使用しないこと。ここは Ads Scripts 専用。Microsoft Ads、Meta Ads、その他の非 Google 広告プラットフォームには使用しないこと。
google-analytics-cli による Google Analytics 4 のデータ分析とレポート。ユーザーが GA4 のトラフィックを確認したい、ディメンションと指標でレポートを実行したい、リアルタイムユーザーを監視したい、アカウント構造を把握したい、ユーザー行動を分析したいときに使用。トリガー：「Google Analytics」「GA4」「analytics report」「active users」「page views」「traffic source」「sessions」「engagement」「realtime」「bounce rate」。
記事、小紅書のノート、WeChat 公式アカウントの投稿、X の投稿、Instagram、Facebook、LinkedIn、YouTube、TikTok、Pinterest、Snapchat、Reddit、Threads、Bluesky、Medium、トピックの下書き、およびカバー、ソーシャルカバー画像、ポスタープロンプト、スタイルテンプレートに基づく画像プロンプト、長文テキストからの画像生成のリクエスト向けに、共有の Punk スタイルライブラリからローカライズされたカバー画像と再利用可能な画像プロンプトを生成する。このスキルを使用してソースコンテンツを分析し、未対応の比率を利用可能な最も近い生成比率に解決し、ローカライズされたビジュアルスタイルを選択し、最終プロンプトを保存し、画像生成ツールが利用可能な場合は画像を生成する。
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。