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
過去の Claude Code と Codex のセッション履歴を検索・照会する。リアクティブ:ユーザーが「X は以前どう直した」「前回は何をした」「～したセッションを探して」「上次怎么修的」「之前的 session」「履歴」と尋ねたとき。プロアクティブ:ユーザーが、あなたがコンテキストを持たない過去の作業に言及したとき、複雑な編集履歴を持つファイルをこれから変更するとき、ユーザーが「继续之前的」や「continue where we left off」と言ったとき、または過去の決定を理解することが現在の応答を改善するとき。メモリ:ユーザーが「记住这个」「remember this」「写入记忆」「save this conclusion」と言ったとき、または検索結果に永続化する価値のある結論が含まれると判断したとき。
並列に隔離されたサブエージェント + Codex の討議ホストによる深い多角的推論を行い、最終的に Markdown + HTML + PDF レポートを出力する。複雑な問い、技術判断、社会的主題、アーキテクチャの選択、難度の高い分析、あるいはより深く考える価値のあるあらゆる問いに使う。トリガーには 深度分析、多角度推理、验证答案、heavyskill、think harder、让我们深入思考、推敲一下、讨论一下、分析利弊 が含まれる。単純な事実確認や定型業務には使わない。
連続した非誘導的なインタビューを通じて、まだ明確に語られていない経験、気づき、知識、判断を、検証・再利用可能な知識として整理します。完全なインタビュー記録と一貫性のある知識原稿を必ず納品し、原稿末尾に個別に展開できるテーマと、今後探るべき素材をそれぞれ列挙します（テーマは副産物であり、テーマ選定のみのサービスは提供しません）。ユーザーが AI インタビューで経験や未整理の考えを明確にしたい場合、または完成済みのインタビュー記録を知識原稿にまとめたい場合に使用します。トリガー例：インタビューして、考えを話して整理したい、経験を明確にしたい、/qws-interview、このインタビュー記録を整理して。文字起こし、テーマ選定のみ、既存原稿の推敲には使用しません。
チームの自律性は高いのに、スタンドアップは曖昧で、週次ミーティングは進捗報告になり、1on1では "I'm fine" しか返ってこない。このプレイブックはその3層を同時に解決する。内容：• Daily Standup システム — 3 フィールド形式、良いサンプル、誠実さを保つ 4 つの COO 原則 • Weekly Meeting — 厳格な 25 分のアジェンダ、Scrum Master のローテーション、0〜10 のパルスチェック • 1:1 Framework — 9 次元の定量パルス、5 グループの深掘り質問バンク、双方向フィードバック構造 • 診断レイヤー — "stuck-at" 検出：情報／権限／協働／能力／方向 • 4 つのよくある失敗モードの FAQ（死んだスタンドアップ、進捗報告化したミーティング、"I'm fine" な 1on1、10 人を超えたときのスケール）。トリガー："团队 motivation" | "standup 没人写" | "例会变成汇报" | "1:1 问不出真话" | "高自由度团队管理" | "COO 如何管人" | "team motivation" | "standup best practices" | "1on1 framework" | "weekly meeting template" | "チームモチベーション" | "팀 동기부여" | "AI startup team ops" | "remote team alignment" | "engagement下降"
URL から動画をダウンロードし、Gemini API を使って各動画の Markdown サマリーを生成します。既定のサマリーの代わりに特定の情報を抽出するカスタムプロンプトをサポートします。各動画は独自のサブフォルダーに保存され、MP4 ファイルと summary.md が含まれます。ユーザーが動画 URL を直接提供した場合、または動画 URL を含むファイル（Markdown、TXT、その他のテキストファイル）を提供し、動画のダウンロードと要約の両方を求めた場合にこのスキルを使用します。「download and summarize these videos」「fetch these links and summarize」「process this list of video links」「extract X from these videos」といったリクエスト、または URL を含むファイルを渡されて要約を求められたときに発動します。Instagram、YouTube、TikTok、Twitter/X、Facebook、その他 1000 以上のプラットフォームをサポートします。GEMINI_API_KEY 環境変数が必要です。
ユーザーがインターネット上の情報を調査、検索、照会、検索したい場合は必ず使用します。例：全網調研 X / 帮我调研一下 X / 查一下 X / 搜搜 X / 看看大家怎么评价 X / X 上有什么讨论 / research this topic。また、ユーザーがプラットフォーム名を挙げるか URL／リンクを共有した場合も必ず使用します：小红书/xiaohongshu/xhs、Twitter/推特/X、B站/bilibili、Reddit、V2EX、LinkedIn/领英/招聘/求职/jobs、YouTube、GitHub コード検索、小宇宙播客、雪球/株価情報、RSS フィード、または任意の Web URL。13 のプラットフォームに対応し、複数バックエンド（OpenCLI／プラットフォーム別 CLI／API）をルーティングします。6 チャネルは設定不要です。`agent-reach doctor --json` を実行すると、現在各プラットフォームを担当するバックエンドを確認できます。**対象外：**レポート作成、データ分析、翻訳などのコンテンツ加工（このスキルはインターネットからの情報取得のみを担当）；投稿、コメント、いいねなどの書き込み操作；専用スキルがあるプラットフォーム（先に専用スキルを使用）。【ルーティング方法】SKILL.md にルーティング表と一般的なコマンドがあります。複雑なケースでは、必要に応じて該当カテゴリの references/*.md を参照してください。カテゴリ：search / social（小红书/推特/B站/V2EX/Reddit）/ career（LinkedIn）/ dev（github）/ web（Web ページ／記事／RSS）/ video（YouTube/B站/ポッドキャスト）。
学術研究の引用を管理する。Google Scholar と PubMed で論文を検索し、DOI、PMID、arXiv ID から完全なメタデータを抽出し（CrossRef、doi.org のコンテンツネゴシエーション、NCBI E-utilities、arXiv API）、BibTeX エントリの必須フィールド・形式・重複を検証し、適切に整形された BibTeX を生成またはクリーンアップする。論文の検索、DOI から BibTeX への変換、.bib ファイルのクリーンアップや重複排除、科学論文執筆における参考文献メタデータの確認、参考文献リストの作成に使用する。引用した文献が実在することを証明したい場合や、捏造・撤回された引用を指摘したい場合は alterlab-citation-verifier を優先し、Zotero ライブラリの操作には alterlab-pyzotero を使う。AlterLab Academic Skills スイートの一部。
各クエリを最適なバックエンドに自動ルーティングして最新の研究や学術論文を検索する — Parallel Web Systems Chat API（一般的な調査）または OpenRouter 経由の Perplexity sonar-pro-search（学術論文検索）— そして各結果を出典引用とともに sources/ に保存する。論文の検索、研究データの収集、科学的主張の検証、引用リストの作成を行い、どの検索バックエンドが適切か分からない場合に使用する。通常の一般的な Web 検索や既知の URL からの内容抽出には alterlab-parallel-web を、選んだ Sonar モデルで Perplexity を直接呼び出すには alterlab-perplexity を優先する。AlterLab Academic Skills スイートの一部。
オープンエンドなブレインストーミングのための創造的な研究アイデア出しと探索であり、学際的なつながりを浮かび上がらせ、前提を疑い、研究の空白を特定する。まだ具体的な観察がない初期段階の研究計画を始めるとき — オープンエンドなブレインストーミング、学際的なつながりの探索、空白の発見に使用。観察やデータから検証可能な仮説を立てるには alterlab-hypothesis-gen、エビデンスを評価したり設計上の欠陥を見つけたりするには alterlab-scientific-thinking を使用。AlterLab Academic Skills スイートの一部。
博士課程への出願、研究インターンシップ、RA の機会、ラボローテーション、または指導予定教員へのコンタクトのために、教授宛ての簡潔なコールドメールを作成、批評、修正する。ユーザーが教授に連絡したい、博士課程の募集について尋ねたい、面会を依頼したい、自身の研究背景を紹介したい、論文に言及したい、丁寧にフォローアップしたい、または教授とのマッチングのメモをメールに変換したいときはいつでもこのスキルを使用する。ユーザーが "cold email" ではなく "email a PI"、"message a potential advisor"、"reach out to faculty"、"cold mail" と言う場合でも、このスキルはトリガーされるべきである。
BPMN 2.0 のビジネスプロセス図（.bpmn XML）を読み取り、説明し、作成し、編集します。ユーザーがプロセス/ワークフローを BPMN として開く、レビューする、要約する、モデル化する、変更するときに使用します — スイムレーン、プール、レーン、ゲートウェイ、タスク、イベント、シーケンスフロー、境界イベントを含みます。ユーザーが「BPMN」と明示的に言わなくても、.bpmn ファイル、プロセスモデル/図、図にしたいワークフローの説明、または Camunda/Zeebe/Flowable/bpmn.io のモデルを扱う場合にもトリガーします。クリーンで自動生成されたレイアウトの有効な BPMN 2.0 XML を生成します。
長編の書籍を並列サブエージェントで章ごとに処理して簡潔で構造化された学びの集合に蒸留し、その結果を統合する——任意で Claude Code スキルにすることも可能。書籍の形式を問わない——PDF、EPUB、Markdown、HTML、プレーンテキスト。ユーザーが書籍、電子書籍、マニュアル、その他一度に読み切れない長文ドキュメントを要約、蒸留、核心的なアイデアの抽出、「スキル化」したいときにこのスキルを使用する。トリガーには "distill this book"、"summarize this book chapter by chapter"、"extract the key principles from this PDF/ebook"、"make a skill out of this book"、または大規模な複数章のドキュメントを渡して何を学ぶべきか尋ねることが含まれる。
Firecrawl v2 を使用して Web ページをクリーンな markdown にスクレイピングします — JS を多用するページ、サイト クロール、URL マッピング、ドキュメント解析（PDF/DOCX/XLSX）、LLM を活用した抽出、自律エージェントによるスクレイピング、スクレイピング後のブラウザ操作（Interact API）を処理します。search/scrape/parse/interact 用の無料のキー不要モードを利用できます（API キー不要）。品質と完全性の点で WebFetch より優先してください。トリガー：scrape URL、fetch page、crawl site、extract content、parse document、web to markdown、DeepWiki、Firecrawl。
シニアプロダクトマネージャーアシスタント。PRD ドキュメントの作成とレビュー、プロダクト戦略のコンサルティング、リテンション成長分析、競合調査、機能の優先順位付けなど、全方位的なプロダクトマネジメント支援を提供する。PRD/MRD/BRD/ユーザーストーリーなどのプロダクトドキュメントの作成やレビュー、プロダクト課題の診断（リテンションが低い、コンバージョンが悪い、成長のボトルネック）と実行可能な戦略の提示、競合分析と市場調査、機能設計とユーザー体験の最適化に適している。ユーザーが "PRD"、"要件ドキュメント"、"プロダクト計画"、"ユーザーリテンション"、"機能設計"、"競合分析"、"プロダクト指標"、"成長戦略"、"ユーザー体験の最適化"、"機能の優先順位" などプロダクトマネジメントに関連する話題に言及したときに、このスキルを使用する。ユーザーが明示的に「プロダクト」と言わなくても、App の機能設計、ユーザー成長、ビジネスモデル、要件分析などの話題を扱う場合にも発動すべきである。
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。