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。
その他
事件の説明、当事者の陳述、チャットログ、報道など非構造化テキストから法的意味を持つ事実を抽出する必要があるときに発動するスキル。典型的な発動シーンには以下が含まれるが、これらに限らない： - ユーザーが日常言語で書かれた事件の説明を提示し、法律上の事実の抽出を求める - ユーザーが口語的で感情的な語りを、法的分析に使える事実構造へ変換することを求める - ユーザーが事件の語りにおける「客観的事実」「主観的判断」「法的評価」を区別することを求める - ユーザーが抽出した事実を特定の法律関係の構成要件に対応付けることを求める - ユーザーが事件のタイムラインを整理し、または事実整理表を作成することを求める - ユーザーが生活言語を法律言語に変換することを求める（例：「ずっと返さずに引き延ばしている」→「履行期限の満了後に履行しなかった」） 本スキルの核心的価値：混在した生活の語りを、法的推論に持ち込める事実構造に整理することであり、法的分析の前段階の手順である。
Salesforce 組織上でルーティング可能な sObject（Case | Incident | MessagingSession | VoiceCall）の Queue を検証または作成するために使用します。ハードコードされた名前ではなく、その QueueSobject バインディングを通じて検出します。対象の sObject をすでにルーティングしているキューを再利用し、--create-if-missing を指定すると、バインディングが存在しない場合に Metadata API（Group + QueueSobject）経由で Queue を作成し、その QueueRoutingConfigId を呼び出し側が指定した QRC に合わせます。created、reused、updated、blocked を返します。トリガー：Case/Incident/Messaging/Voice ルーティング用のキューの検証または作成、キュールーティング設定の調整、Omni 音声キューのセットアップ。キューへのユーザー追加（service-omni-queue-members-assign）や、Case/Incident/MessagingSession/VoiceCall 以外の sObject には使用しないでください。
McKinsey、BCG、Bain、Accenture のコンサルティング手法を、構造化された問題解決と戦略分析に適用します。ユーザーがビジネス上の助言や分析を求めたときに使用します——ビジネス課題の分析、戦略や事業計画の策定・レビュー、プレゼンテーションやエグゼクティブサマリーの構成、M&A や投資の評価、市場規模の算出、価格設定、収益性や業務の改善、施策の優先順位付け、プロジェクト管理、組織変革の推進、ケース面接の準備など——フレームワークや「コンサルティング」という言葉が一切出てこない場合でも使用します。
事件における複数の証拠と法的な主張を体系的に対応付ける必要があるときにこのスキルが発動する。典型的な発動場面としては、訴訟書類（訴状、答弁書、代理人意見書）を準備する際に完全な証拠と主張の対応関係を構築する必要がある場合、公判前に証拠目録を整理し各証拠の証明目的を明確にする場合、相手方が反論を提起した後に証拠の連鎖を再編成して応答する必要がある場合、事件が複数の争点を含み証拠を異なる主張の下にグループ分けして分類する必要がある場合、既存の証拠がすべての主張を支えるのに十分か評価し証拠の連鎖の弱点や欠落を特定する場合などがある。このスキルの中核は「主張→要件→証拠→証明力評価」の完全なマッピング関係を構築し、各法的主張に十分な証拠の裏付けがあり、各証拠に明確な証明目的があり、全体の論証の連鎖が論理的に厳密で階層が明確であることを保証することにある。
IELTS アカデミック・ライティング Task 1 の解答（グラフ、チャート、表、図、地図、プロセスに関する 150 語以上のレポート）を起草、分析、採点、改善します。ユーザーが Task 1 の設問を共有したり、模範解答を求めたり、自分の解答に対するバンドスコアのフィードバックを必要としたり、傾向の描写、データの比較、概要の構成方法を尋ねたりしたときにこの Skill を使用します。Task 1 の語彙、データ記述の文法、よくある Task 1 の間違いについて尋ねられたときにも使用します。折れ線グラフ、棒グラフ、円グラフ、表、地図、プロセス図、複数チャートなど、すべての視覚タイプを扱います。
Amazon External Fulfillment の外部フルフィルメント管理。Seller Flex、FBA Onsite、Easy Ship、Self Ship、MFN Self Delivery などのプロジェクトにおける location ごとの在庫の照会・更新、フルフィルメント貨物の処理、荷物とステータスの更新、配送オプション、ラベル、請求書、返品の照会に使用する。ユーザーが External Fulfillment、SmartConnect、Seller Flex、FBA Onsite、Easy Ship、Self Ship、batchInventory、location 在庫、外部フルフィルメント shipment、EF ラベル、EF 請求書、EF 返品に言及したときにトリガーする。"External Fulfillment API" と明言していなくても、これらの外部フルフィルメントプロジェクトの在庫、貨物、荷物、返品に関する要望であれば、このスキルをトリガーする。通常のセラー注文には linkfox-amazon-store-orders を、FBA/MCF には対応する fulfillment スキルを使用する。
Amazon FBA の総合管理スキル。商品の入庫適格性と FBA 在庫の照会、在庫の調整、および FBA 入庫計画、梱包、配置、輸送、貨物、ラベル、BOL といった旧版 MCF マルチチャネルフルフィルメント注文、返品、追跡などのクロスドメインプロセスを処理する。ユーザーが Amazon FBA、入庫適格性、Inbound Eligibility、FBA 在庫サマリー、Send to Amazon、Inbound Plan、FBA 貨物、旧版 MCF、getItemEligibilityPreview、getInventorySummaries、createInboundPlan、createFulfillmentOrder に言及したときにトリガーする。要件が Fulfillment Inbound v2024-03-20 の入庫フローに特化している場合は linkfox-amazon-store-fulfillment-inbound を優先し、Fulfillment Outbound v2026-07-04 の新版 MCF の場合は linkfox-amazon-store-fulfillment-outbound を使用する。External Fulfillment と通常のセラー注文はこのスキルに含まれない。
英国・米国・カナダの輸送、物流、通関、関税、税率の専門家で、自動車の商品コードにも精通。輸出入書類、HS/HTS コード、原産地規則、FTA、着地コスト計算を扱う。ユーザーが 'shipping'、'customs'、'tariff'、'duty'、'import'、'export'、'HS code'、'HTS code'、'commodity code'、'landed cost'、'incoterms'、'customs broker'、'freight'、'logistics'、'rules of origin'、'CUSMA'、'USMCA'、'TCA' と言及した場合、または国際貿易コンプライアンスの支援が必要な場合に使用する。
Sinch Conversation API の RCS チャネル経由で RCS（Rich Communication Services）メッセージを送信する — リッチカード、カルーセル、候補返信とアクション、メディア、位置情報、カレンダーアクション、SMS への自動フォールバックに対応。RCS メッセージ、リッチカード、カルーセル、候補アクション付きメッセージを送信するとき、デバイスの RCS 対応状況を確認するとき、RCS から SMS へのフォールバックを設定するとき、RCS エージェントをプロビジョニングするとき、タイピングインジケーターを送信するときに使用。
Sinch Conversation API の SMS チャネル経由で SMS テキストメッセージを送受信する。送信者 ID の種類（ロングコード、ショートコード、英数字、フリーダイヤル、10DLC）、GSM 7-bit と UCS-2 の文字エンコーディング、連結されたマルチパートメッセージ、オプトアウト（STOP）処理、SMS チャネルのプロパティを扱う。SMS やテキストメッセージを送信するとき、受信 SMS や STOP キーワードを処理するとき、SMS 送信者 ID を選択・設定するとき、エンコーディングやメッセージ分割の問題をデバッグするときに使用。
検証済みのヴェーダ／ジョーティシュのホロスコープから、キャリアの方向性、強み、役割適性、仕事のパターン、ダシャー期のタイミングを分析する。'Vedic career reading'、'career direction from my chart'、'what work suits me'、'career timing'、D9／D10 や第 10 ハウスのキャリアに関する質問、中国語の「职业分析」「事业方向」「星盘职业分析」、日本語の「適職を知りたい」「仕事運を見て」「キャリアを分析して」といったリクエストに使用する。/ 吠陀占星职业分析引擎。
ユーザーが食品・飲料のサプライチェーンの最適化、腐敗しやすさの管理、食品安全の確保、小売流通の対応を望むときに使用する。また、ユーザーが「食品サプライチェーン」「飲料流通」「HACCP」「食品安全」「生鮮物流」「賞味期限管理」「FEFO」「farm to fork」「CPG 流通」「食料品サプライチェーン」「生鮮青果物流」に言及したときにも使用する。小売配分については retail-allocation を参照。販促計画については promotional-planning を参照。
生年月日、正確な時刻、出生地から完全なヴェーダ／ジョーティシュの出生図を直接計算し、下流の分析に必要な正規の structured_data.md を生成する。「calculate my Vedic chart」「cast my birth chart」「generate a chart from my birth details」などのリクエストに使用。中国語のトリガーには「直接排盘」「计算星盘」「快速排盘」「算一下」、日本語のトリガーには「出生図を作って」「ホロスコープを計算して」「ヴェーダ占星術で出生図を出して」が含まれる。vedic-reader に出生情報はあるが星盤ファイルがない場合にも使用する。 / 吠陀占星排盘计算引擎。
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。