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 96,770 件掲載。コマンド 1 行でインストールできます。
生産性
fetcher.sh 上で利用できる Google Search API および SERP API の代替サービスです。x402 経由で USDC による従量課金、または Bearer key を使ったプリペイドクレジットに対応し、API key の申請は不要です。Google 独自の演算子（site:、filetype:、intitle:、引用符付き完全一致フレーズ）、ページネーション、言語（hl）、国／地域の指定を含む、整形された JSON 形式のプログラム用 Google 検索結果が必要な場合に使用します。Google 独自の Custom Search API の割り当てや課金を使わずに、順位追跡の入力、競合調査、検索結果の監視も行えます。
fetcher.sh上のGoogle News API代替サービスです。x402経由でUSDCによる従量課金、またはBearerキーによるクレジットの前払いに対応し、RSSのスクレイピングは不要です。Google Newsの言語版を指定したキーワード検索、セクション別の見出し（世界、ビジネス、テクノロジー、エンターテインメント、スポーツ、科学、健康、または特定のトピックID）、最新見出し、対応する言語・地域コード一覧の取得、Google NewsのリダイレクトURLから実際の記事URLへのデコードを行いたい場合に使用します。Google NewsのRSSフィードを直接スクレイピングせずに、ニュース監視、見出し集約、メディア追跡、報道掲載アラートにも対応します。
詳細な分析レポートを、引用付きで作成します。エグゼクティブサマリー、多角的な調査結果、通説に反する見解、未解決の質問、全出典を含みます。短い検索では答えられない複雑なテーマ（科学、技術、政策、市場分析）を厳密に統合し、推奨リストではなく正式な書面レポートを求めている場合に限り使用します。製品選び、トップNリスト、簡単な検索、通常の「Xについて調べて」という依頼には使用しないでください。この種のレポートが明らかに必要でない場合も使用しないでください。公開論文の文献レビューには使用しません。このスキルはオープンウェブから証拠を収集します。生物医学、臨床、生命科学などの科学分野の文献（論文、研究、試験、プレプリント）に関する依頼には、Webサイトではなく Firecrawl の論文インデックス（PubMed、bioRxiv、medRxiv、arXiv）を検索する firecrawl-research-papers を使用します。
Firecrawl Research を使い、意味検索による論文検索、関連論文の拡張、Firecrawl の論文インデックスに対する本文内検証を通じて、研究論文、ホワイトペーパー、PDF、技術レポート、学術資料を検索・統合します。対象は主に PubMed、bioRxiv、medRxiv の生物医学・生命科学文献と、コンピューターサイエンス、物理学、数学分野の arXiv プレプリントです。文献レビュー、システマティックレビュー、研究調査、論文の要約、研究動向、または学術・業界出版物に基づく情報の統合を求められた場合に使用します。臨床、薬剤、遺伝子、疾患、疫学、公衆衛生のトピックも対象です。根拠がウェブページではなく公開論文である場合は、一般的なウェブ調査ワークフローより優先してください。
AI Engineering from Scratch にある 4 つの独立した Claude 認定トラック向けの AI ネイティブなチューター兼オンボーディングワークフローです。学習者が Claude 認定を選ぶ、CCAO-F、CCDV-F、CCAR-F、CCAR-P の準備をする、認定学習を再開する、次のレッスンを対話形式で学ぶ、実践ラボを実行して検証する、採点対象の成果物を作成する、診断テストや模擬試験を受ける、または Claude Code、Codex、ChatGPT、Cursor などのエージェントを使って GitHub の内容から苦手分野を補強する場合に使用します
notebooklm-mcp-cli ツールを介して Google NotebookLM と連携し、高度な RAG（検索拡張生成）機能を利用します。NotebookLM に保存されたプロジェクトドキュメントの検索、リサーチノートブックやソースの管理、AI が合成した情報の取得、ノートブックからの音声ポッドキャストやレポートの生成、整理されたナレッジベースへのコンテキスト検索に使用します。トリガー語は "notebooklm"、"nlm"、"notebook query"、"research notebook"、"query documentation in notebooklm" です。
読書コーチ：知識の整理、習熟度テスト、間隔反復、知識検索を通じて、ユーザーの体系的な読書を支援します。ユーザーが「この本を一緒に読んで」「本の学習」「Xの学習を始める」「読書計画」「この章を取り込んで」「読んだ内容を復習」「本の内容でクイズを出して」「本ではXについて何と言っている？」と言った場合、または /book-study を呼び出した場合に使用します。サブコマンド：ingest、query、review、compare、status。トリガー：book、study、read、chapter、ingest、review、quiz、reading plan、book notes。
ユーザーが DOI、arXiv id、論文タイトル、引用情報、DOI のリストを指定して論文 PDF の入手、ダウンロード、取得を求めた場合は常に使用します。「この論文をダウンロード」「[DOI] の PDF を探して」「X に関する [Nature/bioRxiv/arXiv] の論文を見つけて」「オープンアクセス版を入手して」「この記事が必要」などの依頼や、ユーザーが「PDF」や「DOI」を明示していない場合も含め、論文の一括ダウンロード依頼で起動します。Unpaywall → Semantic Scholar → arXiv → PubMed Central → bioRxiv/medRxiv → 出版社への直接アクセス（機関によるオプトイン）で解決し、最後の手段として Sci-Hub ミラーを使用します。
ユーザーが agent-fs（S3 を基盤とするエージェント優先のファイルシステム）でファイルを保存、取得、検索、管理したい場合に使用します。次のような要求がトリガーになります：“save this to agent-fs”、“find that file”、“find a file by name”、“store this document”、“search agent-fs”、“list my files”、“show version history”、“revert file”、“set up agent-fs”、“get a signed url”、“share this file”、“share link”、“public link”、“one-off link”、“revoke a share link”、“publish a site”、“host this html”、“share a folder”、“manage members”、“invite user”、“invite to a drive”、“add to drive”、“give access to drive”、“invite someone without an account”、“accept an invite”、“pending invites”、“list members”、“remove member”、“update role”、“reset api key”、“rotate api key”、“lost my api key”、“watch drive changes”、“stream file changes”、“star this file”、“add to favorites”、“my favorites”、エージェント向けファイル永続化、共有エージェントファイルシステム、または agent-fs CLI への言及。drive の管理、組織／drive メンバーの管理、署名付き URL の生成、最近のアクティビティの確認、保存ファイルのセマンティック検索にも使用します。保存データファイルに対する SQL 実行（“query this csv”、“sql over my files”、“duckdb”、“aggregate the parquet file”、“query the sqlite db”、“join these spreadsheets”）にも使用します。agent-fs を Linux FUSE ファイルシステムとしてマウントまたはアンマウント（“mount agent-fs”、“fuse mount”、“fuse”、“remote mount”、“sandbox mount”、“expose drives as files”、“use cat/grep/mv on my agent-fs files”、“umount the drive”、“mount a remote drive”、“mount from sprite”、“mount from e2b”、“mount from hetzner”）したい場合にも使用します。agent-fs を just-bash ファイルシステムとして使いたい場合にも使用します。Docker や S3 なしで agent-fs をセットアップ（“local filesystem backend”、“filesystem storage”、“no docker”、“onboard --filesystem”、“store files on disk”）したい場合にも使用します。ユーザーがどのような文脈で agent-fs に言及しても、必ずこのスキルを参照してください。
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。