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
統合ホスト MCP `topview-mcp` 経由の TikTok Shop 公開インテリジェンス（段階的開示：use_tiktok_data → get_tool_schema → call_tool、遅延読み込みされる td_* ツール）。用途：TikTok Shop の市場トレンド、商品選定、バイラル素材の分解、スクリプト、コンテンツカレンダー、アフィリエイト/クリエイター運用、広告/ライブ運用。対象外：Amazon、Shopee、YouTube KOL プール、メディア生成（topview-amazon-ops、topview-shopee-ops、topview-youtube-kol-ops、topview-generate を使用）。
La Growth Machine のデータから Weekly Performance Advisor ダッシュボードを生成します。修正が必要なキャンペーンを指摘し、返信を緊急度順に並べ、返信量を週ごとに追跡する 2 タブのコックピット（To do + Weekly performance）です。あなた自身の LGM ライブデータのみを取得し、実行中の各キャンペーンを組み込みの 3 ゾーン基準でスコアリングし、未タグの返信を分類し、毎週月曜に開き直せるライブ artifact としてレンダリングします。週次のアウトバウンド実績ダッシュボード、月曜のコックピット、キャンペーン健全性の一覧、"how are my campaigns doing this week"、"who do I need to reply to"、返信トリアージ + キャンペーン健全性ビューをユーザーが求める場合に使用します。トリガー：'weekly performance dashboard'、'my outbound cockpit'、'weekly performance advisor'、'campaign health this week'、'how are my campaigns doing this week'、'my Monday cockpit'。初回実行時は簡単なセットアップ（LGM の検出と接続、ID の選択、任意の deal layer）を行い、以降の実行ではダッシュボードを再構築するだけです。La Growth Machine が保守しています。
「あらゆるテーマを投資に転換する」ソフトマーケティング集客を実現する、[券商名称] 証券の公式/社員アカウント向けに設計された小紅書（Xiaohongshu）の画像付きテキストノート作成ワークフロー。主な特徴：(1) 任意の生活/トレンド話題から自然に投資・資産運用へ誘導できる；(2) 新規作成かコンテンツ書き換えかをインテリジェントに判定する；(3) 2 段階の制作：第 1 段階ではテーマ検討、良質な初稿の作成、校閲・最適化に集中する（IP スタイルやプラットフォーム形式は考慮しない）；(4) 第 2 段階で IP スタイルの転移、プラットフォーム形式の適合を行う（アカウントスタイルを選択、デフォルトは [券商名称] 公式スタイル、複数アカウントのスタイル切り替えに対応）；(5) 小紅書ノート原稿へ書き換え（核心的な主張は維持）、5〜10 個のタイトル案、複数ページのノート構成（カバーページ＋コンテンツページ N ページ＋末尾のプロモーションページ）、本文（導入文＋リスク表示＋タグ）を出力する；(6) Phase 3 ではデフォルトで 3 スタイルの AI 描画プロンプトを出力する（[视觉风格A]＋Mondo マスターポスター風＋手帳手描きインフォグラフィック風、各ページに 1 セットずつ、うち手帳風は 36 種類のインフォグラフィックタイプのインテリジェントマッチングに対応）。任意で HTML プレビュー（Vital Geometry 風または雑誌インフォカード風）を追加可能；(7) バズる可能性を評価し最適化の提案を提供する；(8) 完全なノート原稿＋一式の添付画像を出力する。各大きなステップでユーザーの確認が必要。金融知識の解説、資産運用チュートリアル、投資ツールの紹介、およびグルメ、旅行、買い物、仕事などのあらゆる生活話題を投資・資産運用に転換する場面に適する。専門性を示しつつ、顧客に相談や [券商名称] 証券での口座開設をソフトに促す。
`asc` コマンドラインで自動更新サブスクリプションを管理する：サブスクリプショングループ、グループのローカライズ、サブスクリプション、価格設定、サブスクリプションのローカライズ、イントロダクションオファー、プロモーションオファー、ウィンバックオファー、オファーコード、サブスクリプション審査用スクリーンショット。サブスクリプションのティア、無料トライアル、プロモ/カスタムコード、離脱した購読者向けのウィンバックオファー、Custom App Name、審査用素材、または初回サブスクリプションの提出（アプリバージョンとともに審査に出す必要がある）に関するリクエストで発動する。
すべての Google Search Console プロパティを一度に監査する — クリック数と表示回数で全サイトをランク付けし、前期比の増減を示したうえで、サイトごとにキーワードを差分比較し、新たにランクインしたもの、上昇、下降、消失、クリックを得ずに上位表示されているものを明らかにする。代理店や複数サイトの運営者向け。すべてのサイトを比較する、トラフィックでプロパティをランク付けする、ポートフォリオ全体で新しいキーワードを見つける、どのサイトが下落しているかを見つけるよう求められた場合に使用する。トリガーフレーズ："audit GSC"、"all my sites"、"rank my properties"、"portfolio search performance"、"which sites are down"、"what new keywords are we ranking for"、"client site performance"、"GSC report across accounts"。1 つのサイトのクエリ、ページ、インデックス カバレッジについては、代わりに search-console スキルを使用する。
Sorftime を呼び出して Walmart 米国サイトのカテゴリを調査する：完全なカテゴリツリーの取得、自然言語のカテゴリ名による関連 NodeId のマッチング、アンダースコア区切りの NodePath を使ったカテゴリ市場データおよび Best Seller 商品の照会。ユーザーが Walmart カテゴリツリー、カテゴリ名検索、カテゴリマッチング、カテゴリノード、NodeId、NodePath、カテゴリ市場分析、カテゴリ調査、カテゴリ規模、カテゴリの売れ筋商品、Best Seller に言及したとき、または先にカテゴリを特定してから市場を調査する必要があるときに使用する。
Sorftime を呼び出して Walmart 米国サイトのキーワード市場、名称からの逆引きキーワード、検索結果商品、キーワード詳細、商品の関連キーワードと拡張キーワードを調査し、お気に入りキーワードディレクトリを管理する。ユーザーが Walmart キーワードリサーチ、検索量やランキングでの絞り込み、商品の逆引きキーワード、関連キーワード、キーワード詳細、キーワード検索結果商品、お気に入りキーワード、キーワードグループ、keyword research、keyword discovery、related keywords、product keywords に言及したときに使用する。
個人事業のビジネス向けに、受注につながる提案書と見積もりを作成する。見込み客向けの提案書の作成、営業文書の構成、プロジェクト範囲の価格設定、提案の受注率改善に使用。提案書の構成、スコープ定義、価格の提示、反論の先回り、説得力のある提案の心理学を扱う。トリガー："write a proposal"、"proposal template"、"sales proposal"、"quote for client"、"how to structure a proposal"、"proposal writing"、"win more proposals"、"client proposal"。
ユーザーが温かい紹介を依頼する、リファラルプログラムを構築する、またはリファラルチャネルを体系化することを望むときに使用する。ユーザーが 'get me an intro'、'ask for a referral'、'write a forwardable email'、'warm introduction'、'partner referral'、'reference request'、'intro email'、'leverage my network'、'referral program'、'ask for an intro at dinner'、'track referrals in CRM' と言う場合にも使用する。温かい経路のないコールドアウトリーチについては cold-email または linkedin-outreach を参照。リファラル依頼をケイデンスに組み込むについては outbound-sequence を参照。リファラル紹介後のミーティングの実施については discovery-call を参照。
LinkedIn、Facebook、Instagram、Reddit 向けに、各プラットフォームに適したソーシャルメディア投稿を作成します。文字数制限、ハッシュタグ戦略、フックの配置、各プラットフォームの画像仕様に対応します。ゼロから作成するほか、既存コンテンツ（ブログ、ニュースレター、告知）をもとにした作成や、複数プラットフォーム向けキャンペーンにも対応します。そのままコピーして使える投稿を作成します。トリガー：「social media post」「linkedin post」「facebook post」「instagram caption」「reddit post」「social posts」「post to social」「repurpose for social」「social media campaign」。
統合ホスト MCP `topview-mcp` による YouTube クリエイターのディスカバリーと評価（プログレッシブディスクロージャー：use_youtube_kol → get_tool_schema → call_tool；Topview が保有する youtubeagent プールからの遅延読み込み youtube_kol_* ツール）。使用場面：YouTube クリエイターの検索、チャンネル詳細、競合クリエイター、Topview 保有プールからのコラボ見積もり参考。使用しない場面：Amazon/Shopee/TikTok Shop のデータ、Modash の Instagram/YouTube クリエイターディスカバリー MCP、メディア生成（他の topview-*-ops または topview-generate を使用）。
最大の視聴時間、SEO、バイラル可能性を実現するための YouTube 長尺動画の完全な最適化。以下の場合に積極的にアクティベートする：(1) YouTube 動画戦略、(2) 長尺コンテンツの計画、(3) 視聴時間の最適化、(4) YouTube SEO、(5) サムネイルデザイン戦略、(6) 視聴者維持のテクニック、(7) YouTube 収益化、(8) コネクテッド TV の最適化、(9) YouTube アルゴリズムの理解。提供内容：動画の長さの最適化、サムネイルのベストプラクティス、SEO 戦略、維持テクニック、収益化ガイドライン、分析の解釈。
長いウェビナー、デモ、通話録音を、ソーシャルフィード向けに最適化した複数の短いハイライトクリップに切り分けます。核心となる判断は、どの瞬間が本当にクリップになる価値があるかを見極めることです。フック、具体的な成果、印象的な数値、鋭い Q&A の回答を、実際の文字起こしに基づいて判断し、時刻上の位置の推測には頼らず、そのうえで切り分けを行います。ユーザーが「この 1 時間のウェビナーを LinkedIn 用の 5 本の短いクリップに切って」「このデモ録音をソーシャル用クリップにして」「この通話のハイライトを抜き出して」「この長い動画から短いクリップを作って」「この録音からクリップにできる瞬間をいくつか挙げて」と言ったときに使用します。
ユーザーが案件がなぜ受注または失注したかを分析したい、クローズした案件全体のパターンを見つけたい、または案件結果から競合インテリジェンスを抽出したいときに使用します。トリガーフレーズ：「why did we lose that deal」「win-loss review」「analyze our closed deals」「what are we losing to」「deal post-mortem」「why do we keep losing to [competitor]」「deal autopsy」「competitive losses」「why did we win that deal」。個別の通話分析については call-debrief を参照。競合ポジショニングについては competitive-intel を参照。買い手の理解については buyer-persona を参照。
WeChat 公式アカウント素材｜業務資料ライブラリ｜プリセットパック｜.aws プリセットパック｜テーマパック｜ブランドパック｜aiworkskills.cn — ユーザーの業務資料ライブラリとプリセットパックの管理：業務資料は製品名ごとに `.aws-article/products/{製品名}/` に整理（紹介 .md は製品ルート直下、画像は `images/` サブディレクトリに同名の説明 .md 付きで格納）。AI とユーザーの対話で業務紹介コンテンツを生成した際は保存を促す。画像の取り込みは `product_image_ingest.py --product <製品名> --stem <中国語名>` で行う。.aws ZIP プリセットパック（ローカルファイルまたは `https://aiworkskills.cn/**/*.aws` URL）をインポートし、テーマ／配色／フォント設定を `.aws-article/presets/` にマージ。`config.yaml` はローカルに存在しない場合のみパックからコピーし、既に存在する場合は差分 JSON を stdout に出力して上書きしない。コンテンツ運用、ブランドチーム、デザインサポート職向け。トリガー：「素材库入库」「stock images」「上传图到素材库」「.aws」「预设包」「导入预设」「主题包」「aiworkskills.cn 链接」「.aws 下载地址」。
WeChat 公式アカウントのテーマ選定｜バズるタイトル｜トレンド追跡｜シリーズ企画 — WeChat 公式アカウント向けの AI テーマ・タイトル生成。トレンド調査、テーマ企画、タイトル作成、要約作成、シリーズのスケジューリングをカバー。自媒体の編集者、コンテンツ運用担当者向け。トリガー（単独でのトリガーは既存タイトル／要約の修正に限る）：「改标题」「换个标题」「重起标题」「优化标题」「标题再想想」「换个标题试试」「改摘要」「重写摘要」「优化摘要」「摘要再优化下」。新規テーマ選定、新規タイトル作成、シリーズ／コンテンツカレンダーの企画、トレンド追跡は aws-wechat-article-main を使用。多段階の連携（作成＋レビュー＋スケジュール＋画像＋公開）も main を使用。
Bilibili のコメント分析ツール。Bilibili の動画リンクまたは BV 番号を入力するとトップレベルのコメントデータを取得でき、ページ単位の閲覧、コメント感情分析（ポジティブ／ネガティブ／ニーズ／競合）、美しい HTML レポートの生成に対応。ユーザーが Bilibili 動画のコメントを閲覧したい、コメントの世論を分析したい、ユーザーフィードバックを把握したいときに使用。トリガーワード：B站コメント、B站動画コメント、コメント検索、コメント分析、コメント世論、コメントを見る、bilibili コメント。
AI 生成の回答と LLM による引用（ChatGPT、Perplexity、Google AI Overview、Claude、Gemini）に向けてコンテンツを最適化する。ユーザーが 'GEO'、'AEO'、'AI SEO'、'LLM optimization'、'citation rate'、'AI visibility'、'optimize for ChatGPT'、'roundup pages' に言及したとき、またはページの AI 可発見性を監査したいときに使用する。用語の整合、FAQ スキーマ、コミュニティシグナルの戦略を含む。
ユーザーが資金調達 / 投資家向けピッチデック —— シード、シリーズ A / B / C、転換社債、SAFE ラウンド、戦略的調達 —— を作成するときにこのスキルを使用します。トリガー：'pitch deck'、'investor deck'、'Series A deck'、'Series B deck'、'Series C deck'、'fundraising deck'、'seed pitch'、'VC deck'、'raising capital'、'term sheet presentation'。出力は単一の .pptx です。このスキルは officecli-pptx の上位のシーンレイヤーであり、pptx v2 のすべてのルール（ビジュアルフロア、グリッド、パレット、コネクタの規範、Delivery Gate）を継承します。一般的な取締役会レビュー、営業資料、全社会議、製品ローンチには使用しないでください —— これらは officecli-pptx ベースにルーティングします。
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。