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 97,222 件掲載。コマンド 1 行でインストールできます。
生産性
すでにトラクションのある企業で、シニア、パートナー、または共同創業者レベルの職を得る——応募フォーム、履歴書、冷やかしの「採用していますか？」メッセージなしで。応募する代わりに、ユーザーは特定の企業における具体的で未開拓の収益機会を見つけ、創業者との助言優先の会話を始め、ほぼゼロリスクでその機会が実現可能だと証明することを提案する。ユーザーが求職中、キャリアの変化を考えている、創業者や投資家にコールド DM やメールを送る、紹介を依頼する、履歴書やカバーレターを書く、スタートアップに参加しようとしている、フリーランスやコンサルティングの顧客を探している、スキルを収入に変える方法を知りたい、トライアルプロジェクトやパイロットを交渉している、または多くの職種に応募しても返信がなくて行き詰まっていると感じているときはいつでも本スキルを使用する——たとえ「仕事」や「ネットワーキング」という言葉を一度も使わなくても。自分が実際に何を得意としているか、どう自分を位置づけるか、誰が自分のスキルを必要としているかを尋ねたときにも使用する。
Live Artifact としてレンダリングされる Notion スタイルのチームダッシュボード。KPI、7 日間のスパークライン、リアルタイムのアクティビティフィード、リンクされたデータベースのタスクテーブルを備えた、単一ページで自己完結型の HTML ダッシュボード——Composio コネクタカタログ経由で Notion に接続する。オンデマンドで、また artifact を開いたときに更新される。コネクタがバインドされていない場合はシード済みのモックデータにフォールバックするため、オフライン / スクリーンショット / ピッカープレビューでも動作する。
Trend Hunter のすべての機能に加え、ローカル SQLite コーパス、FTS5 検索、FAQ の Q&A 抽出、エージェントネイティブの JSON 出力……トリガーフレーズ: `what's trending on trendhunter`、`search trendhunter for`、`weekly trend digest`、`trend hunter FAQ for`、`rising keywords on trendhunter`、`active trend hunters this month`、`use trendhunter`、`run trendhunter-pp-cli`。
數學證明撰寫技能 — 主張の抽出から LaTeX 組版までの完全な證明ワークフロー。ユーザーが數學の定理・補題・命題の形式的な證明を書いたり検證したりする必要がある場合、または公式を導出したり理論分析を整理したりする必要がある場合は、必ずこの skill を使用すること。トリガーワード：數學證明、prove、theorem、lemma、proposition、導出、理論分析、寫 proof、LaTeX 數學、formal proof。機械学習理論、統計的學習理論、最適化など、厳密な數學的導出が必要な場面に適する。
対象求人の JD、中国語履歴書、ユーザーが確認した実体験に基づき、中国大陸の求職シーンにおける JD 解析、エビデンスのマッピング、ギャップ診断、素材の追加ヒアリング、カスタマイズした履歴書のリライト、ATS/HR/面接官によるレビュー、応募コミュニケーション資料の生成を行う。新卒、中途、転職、およびインターネット、AI、プロダクト、運営、営業、技術、データ、デザインなどの職種に用いる。ユーザーが JD に合わせて中国語履歴書を最適化したい、マッチ度を高めたい、Boss 直聘やヘッドハンター向けのトークスクリプトを生成したい、面接での一貫性を確認したい場合に使用する。
構造化された What-If シナリオ分析をマルチブランチの可能性探索とともに実行する。ユーザーが "what if..."、"what would happen if..."、"what are the possibilities"、"explore scenarios"、"scenario analysis"、"possibility space"、"what could go wrong"、"best case / worst case"、"risk analysis"、"contingency planning"、"strategic options" のような仮定的な質問や、不確実な未来に関する質問をした場合にこのスキルを使う。ユーザーが岐路に立つ意思決定を迫られている場合、アイデアをストレステストしたい場合、コミットする前に結果を見通す必要がある場合にもトリガーする。
教員と研究者向けのアカデミックキャリア文書および専門能力開発資料を作成します。アカデミック CV、研究ステートメント、教育哲学、ダイバーシティステートメント、教員職のカバーレター、テニュア資料、昇進ナラティブ、アカデミックポートフォリオ、メンタリングステートメントの起草や、学会でのネットワーキング戦略の立案、アカデミックなウェブプレゼンスの構築、ORCID プロフィールの設定、インパクト指標の理解に使用します。AlterLab Academic Skills スイートの一部です。
13 体のエージェントからなるディープリサーチパイプラインを実行し、あらゆるトピックの厳密な学術業務を 7 つのモード（本格調査、クイックブリーフ、論文レビュー、文献レビュー、ファクトチェック、ソクラテス式の誘導型リサーチ対話、任意でメタアナリシスを含むシステマティックレビュー）で支援する。研究課題の定式化、ソクラテス式メンタリング、方法論設計、系統的文献検索、情報源の検証、情報源をまたぐ統合、バイアスリスク評価、メタアナリシス、APA 7.0 レポートの作成、編集レビューと悪魔の代弁者レビュー、倫理審査、研究後の文献モニタリングを扱う。research、deep research、literature review、systematic review、meta-analysis、PRISMA、evidence synthesis、fact-check、guide my research、help me think through、araştırma、literatür taraması、sistematik derleme、meta-analiz、araştırmamı yönlendir、研究、深度研究、文獻回顧、文獻探討、系統性回顧、後設分析、事實查核、引導我的研究、幫我釐清、幫我想想、我不確定要研究什麼、研究方向、研究主題 といったリクエストで使用する。AlterLab Academic Skills スイートの一部。
あらゆる問い、意思決定、創造的な課題に対して、多角的な Mind Council の審議を実行します。多様な視点を求めるとき、難しい決断を下す手助けが必要なとき、council/panel/board の議論を求めるとき、問題を複数の角度から検討したいとき、悪魔の代弁者による分析を求めるとき、あるいは「さまざまな専門家はこれをどう考えるか」「あらゆる側面から考えたい」「council mode」「mind council」「deliberate on this」などと言及したときに、このスキルを使用します。ジレンマ、トレードオフ、明白な答えのない複雑な選択に直面したときにも起動します。
並列の Web 検索エージェントを使用してトピックを調査し、出典付きの実務家の知見を含む構造化された markdown プレイブックを作成または更新する。ユーザーが「deep research」「research playbook」「create a playbook about」「update playbook」と言った場合、またはトピックを深く調査して調査結果を文書に書き出すよう依頼した場合に自動的に呼び出される。単純な Web 検索、簡単な質問、永続的なプレイブックファイルを生成しない一般的な調査には呼び出さないこと。
あらゆるテキストから認知パターンと思考のフィンガープリントを抽出します。誰かの思考の仕方を分析したい、認知スタイルを理解したい、文章や話し方のパターンをプロファイリングしたい、人と人の思考スタイルを比較したい場合、あるいは「私の思考スタイルは何か」「この人がどう推論するか分析して」「cognitive profile」「thinking pattern」「DHDNA」「digital DNA」と尋ねたり、テキストの背後にある思考を理解したいときに、このスキルを使用します。ユーザーがテキストを提供し、著者の推論パターン、意思決定スタイル、認知的特徴についてより深い洞察を求めたときにも起動します。
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。