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
バリューストリームのスコアリングモデル（ROI、実装コスト、導入の容易さ、リスク要因）と固定の優先順位付け式を用いて、あらゆる阻害要因とその対策のリストを順位付けする。阻害要因、対策、是正項目、リスク、指摘事項、ギャップ、アクションアイテム、バックログ項目の優先順位付け、順位付け、並べ替え、トリアージを求められたとき、またはバリューストリーム優先順位付け、A3 / リーン対策ランキング、ROI 対工数のスコアリング、是正 / 改善バックログの構築に言及したときに使用する。GHQR の指摘事項、監査結果、レトロスペクティブのアクションアイテム、リスク登録簿、アーキテクチャレビューのギャップ、または任意の自由形式の `{impediment, countermeasure}` リストに対応する。
文献引用の真正性を検証し、英語と中国語（中文）の資料におけるハルシネーションを検出する。引用が実在するかの確認、DOI の検証、論文/記事/書籍の存在確認、著者-タイトル-ジャーナル-年のメタデータの照合、捏造された引用の検出、オンライン記事の URL の検証、参考文献リストの正確性の監査が必要なときに使用する。ジャーナル論文、会議論文、プレプリント、書籍、モノグラフ、新聞記事、雑誌記事、ウェブ記事、学位論文、政府文書、その他あらゆる公刊物を対象とする。CNKI（知网）、Wanfang（万方）、CQVIP（维普）、Baidu Scholar（百度学术）などの中国語学術データベース、および核心期刊リストの検証（北大核心、CSSCI、CSCD）をサポートする。
チャーリー・マンガーの思考フレームワークと表現スタイル。《Poor Charlie’s Almanack》、Berkshire/Daily Journal の株主総会、USC/ハーバードでの講演、インタビュー記録、外部からの批評など、50 件以上の情報源を詳細に調査し、5 つの中核的なメンタルモデル、8 つの意思決定ヒューリスティック、包括的な表現の特徴を抽出しています。思考アドバイザーとして、マンガーの視点から問題を分析し、意思決定を検討してフィードバックを提供します。ユーザーが「マンガーの視点で」「マンガーならどう考えるか」「マンガーモード」「munger perspective」と言及した場合に起動します。投資判断の検討、認知バイアスの確認、学際的思考の訓練、逆転思考の練習にも適しています。「逆から考えて」「どんな認知バイアスがあるか」「Lollapalooza 効果」「能力の輪」「インセンティブ構造とは何か」といった質問でも起動できます。「この判断は妥当か」「盲点を探して」といった一般的な質問では起動せず、逆転思考、認知バイアス、学際的分析など、マンガーの中核的な手法に関係する場合にのみ有効化します。
notebooklm-py CLI と Python API を介した Google NotebookLM へのプログラムによるアクセス。ユーザーがノートブックを作成したいとき、ソース（URL、YouTube、PDF、ファイル）を追加したいとき、研究資料から音声概要/ポッドキャスト、動画、スライドデッキ、クイズ、フラッシュカード、インフォグラフィック、レポート、マインドマップ、データテーブルを生成したいときはいつでもこのスキルを使用する。また、ユーザーが NotebookLM に言及したとき、ドキュメントをポッドキャストに変換したいとき、学習教材を生成したいとき、またはあらゆる NotebookLM ワークフローを自動化したいときにも使用する——たとえ「NotebookLM」と明示していなくても。トリガー: ドキュメントからのポッドキャスト、音声概要、NotebookLM、ノートブックリサーチ、PDF からのクイズ生成、ノートからのフラッシュカード、学習教材、ディープダイブ音声。
最大 8 つのソース（英語は OpenAlex / Semantic Scholar / CrossRef / PubMed / arXiv、AI 系会議は OpenReview、さらに NSSD 国家哲社文献中心 + yiigle 中华医学期刊による中国語ネイティブ検索）から学術論文を検索します。深さは調整可能 — クイックスキャン（5 分）から監査準備（3 時間）まで。ユーザーが論文を探す、文献検索を実行する、参考文献を集める、研究テーマを絞り込む、中国語ネイティブ文献（中文文献/中文核心/CSSCI/C刊/国内研究/国内文献/中华××期刊/心理学报/经济研究）を検索する場合、またはジャーナル区分で結果を絞り込む場合（中科院分区/一区/几区、Q1、JCR/SJR quartile、影响因子/impact factor、期刊分区、顶刊/top journal、「按分区筛」）、あるいは外部データベース（PubMed / WOS / Scopus / Embase / 知网 CNKI / 万方 / SinoMed —「写检索式」「导出检索式」「WOS 检索式」「知网专业检索」「search strategy」「boolean search strategy」）向けに貼り付け可能なプロフェッショナルな検索式 / search strategy を出力する場合に使用します。検索動詞（「find papers」「literature search」「papers about X」）、レビュー種別（「scoping review」「systematic review」「SR prep」「literature review」「lit review」「help me write a lit review」）、中国語（「找文献」「找论文」「论文搜索」「学术检索」「文献检索」「文献综述」「综述前期」「求文献」「中文文献」「中文核心」「CSSCI」「C刊」「国内研究」「找中文的」）でトリガーします。出力は Shadcn HTML レポート + BibTeX/RIS/CSV + PRISMA-S ログ。以下には使用しないでください：概念の説明（「what is X」/「X 是什么」、例：「影响因子怎么算」）、執筆（「帮我写」/「help me write a paragraph」）、単一論文の解釈やメタデータ付き PDF のダウンロード（paper-downloader-portable を使用）、ユーザーがすでに文献セットを持っている場合（literature-set-review を使用）。
remindb MCP サーバーのメカニズムレベルの読み取りパス — MemoryTree（位置づけ）、MemorySearch/MemoryFetch/MemoryFetchBatch（検索）、MemoryDelta/MemoryDiff（再同期）、MemoryRelated（たどる）、MemoryStats/MemoryHistory（検査）、パッシブな remindb:// リソース。すでに remindb の読み取りツールを操作していて FTS5/スナップショット/リレーションの仕組みが必要なときに使用。広範な「思い出す / 何を決めたか / 調べる」意図は `remember` ルーターから入る。書き込みには `memorize` を組み合わせる。
ユーザーが承認したファイルまたはフォルダーを、sharenow で公開中のウェブサイトまたは共有可能な URL として公開する。ユーザーが明示的に、プライベートな sharenow Drive にファイルを保存または取り出したい、Channel を通じて共同作業したい、承認済みの軽量な Fullstack アプリをデプロイしたい、Codegraph で公開 GitHub リポジトリをマッピングしたいと依頼したときにも使用する。「publish this」「put this online」「share this as a website」「give me a URL」「save this to my sharenow Drive」といったリクエストでトリガーする。ユーザーがその正確な対象を明示的に指定しない限り、リポジトリ、ホームディレクトリ、現在の作業ディレクトリを公開しないこと。
barretlee/agent-pulse を操作および拡張する。エビデンスに基づく AI 業界インテリジェンスシステム：ソースカタログとライフサイクルの検査、シグナルの収集と正規化、エビデンスの紐付け、Event のクラスタリング、システム健全性の評価、Scout 仮説の生成、プライバシーに配慮した公開サイトのエクスポート、リリースゲートの検証。ユーザーが Agent Pulse、そのコレクター、Control Room、narratives、Scout、GitHub Pages 出力の実行、設定、デバッグ、拡張、説明を求めたときに使用。トリガー：agent-pulse、Agent Pulse、evidence-backed intelligence、source catalog、signal collection、Event clustering、source audit、Scout opportunity、public export、weekly brief、AI industry intelligence pipeline。
BGPT MCP サーバー（`search_papers`、および DOI による `lookup_paper`）を通じて科学論文を検索し、全文研究から抽出された構造化された実験エビデンスを取得する。論文ごとに 25 以上のフィールド（手法、結果、サンプルサイズ、品質スコア、限界、結論）を返す。文献レビューやエビデンス統合を行う場合、または抄録だけでは得られない実験の詳細（サンプルサイズ、効果量、手法、品質スコア）が必要な場合に使用。AlterLab Academic Skills スイートの一部。
完全なアカデミック研究パイプライン（調査、執筆、整合性チェック、レビュー、改訂、再レビュー、再改訂、最終整合性チェック、最終化）を統括し、alterlab-deep-research、alterlab-paper-writer、alterlab-paper-reviewer をシームレスな 10 段階ワークフローに調整。必須の整合性検証、2 段階のピアレビュー、再現可能な品質ゲートを備える。academic pipeline、research to paper、full paper workflow、paper pipeline、end-to-end paper、research-to-publication、complete paper workflow に言及するリクエストに使用。AlterLab Academic Skills スイートの一部。
Open Data Portal（ODP）API を通じて USPTO の特許および商標データにアクセスする — Patent File Wrapper 検索、審査履歴（PEDS の後継）、継続出願、譲渡、オフィスアクション、PTAB の決定 — そして TSDR による商標ステータス。特許や商標を検索するとき、先行技術調査を行うとき、特許の審査記録や譲渡記録を取得するとき、知的財産（IP）分析を行うときに使用。AlterLab Academic Skills スイートの一部。
ユーザーが YouTube の公開スケジュールを計画し、コンテンツをまとめて制作し、コンテンツの柱のバランスを取る、またはコンテンツカレンダーを設計したい場合に使用します。ユーザーが 'plan my content'、'build a content calendar'、'what should I publish this week'、'batch planning'、'content schedule'、'publishing cadence'、'what videos should I make next' と言った場合にも使用します。具体的な動画アイデアの生成については idea-generation を参照してください。コンテンツの柱の設計については channel-strategy を参照してください。
マスクの思考オペレーティングシステム。伝記、ポッドキャスト、投稿、法廷証言、意思決定記録、外部からの批判を徹底調査し、5つの中核的なメンタルモデル、8つの意思決定ヒューリスティック、完全な表現 DNA を抽出します。思考のアドバイザーとして、マスクの視点から問題を分析し、意思決定を検証し、コスト構造を分解し、業界の前提に異議を唱えるために使用します。ユーザーが「マスクの視点で」「マスクならどう見る」「Musk モード」「マスク perspective」「elon perspective」と言った場合に使用します。「このコストは妥当？」「第一原理で考えて」「愚かさ指数はいくつ？」「5段階アルゴリズム」「垂直統合できる？」などの質問でも起動できます。「もっと速くできる？」「このプロセスは必要？」など一般的な質問では起動せず、コスト分解、第一原理、急速な反復など、マスクの中核的な方法論に関わる場合にのみ使用してください。
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。