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。
生産性
プロダクトガバナンスを定義し運用する — 定期的な意思決定権限、インテーク、ポートフォリオのケイデンス、エビデンス基準、クロスファンクショナルな運用契約。6 つのレビューケイデンス（インテーク、ポートフォリオ、ロードマップ、実験、ローンチ、ライフサイクル）を、責任者を明示した形でカバーし、意思決定タイプごとの最低エビデンス基準とエスカレーションパスを扱う。軽量モードと高保証モードの運用をサポートし、ガバナンスパターンを構成可能。プロダクトガバナンスモデルの設計、係争中の意思決定の解決、エビデンス基準の確立、例外とエスカレーションの記録、クロスファンクショナルな運用契約の構築に使用する。経営ガバナンス（資本配分、組織構造 — chief-of-staff-methodology または strategy-frameworks にルーティング）、技術的デリバリーゲート（CI/CD、リリース承認 — release-engineering または spec-driven-development にルーティング）には使用しないこと。また、画一的な組織図を押し付けるためにも使用しない。
成果ベースの製品ロードマップとポートフォリオビューを構築・維持し、日付ではなく根拠に基づいて戦略的ベットを順序づける。Now/Next/Later ビュー、戦略的ベットの管理、キャパシティ配分、依存関係と確信度のマッピング、シナリオプランニング、継続/一時停止/中止/再検討の基準、ステークホルダー向けのナラティブ、ロードマップレビューのサイクルを扱う。製品ロードマップを構築・レビューする、ベットのポートフォリオを管理する、戦略的な順序づけをステークホルダーに伝える場合に使用する。戦術的な優先順位づけの仕組み（RICE、MoSCoW、Kano、OST——product-methodology または product-strategy へ回す）、プロジェクトのスケジューリングやガントチャート、デリバリーフローの管理（kanban-guru へ回す）には使用しない。
トピックをエンドツーエンドで深く調査し、恒久的で再利用可能な知識資産を作成します。ユーザーのプライバシー／保持方針に従って一次資料をすべて原文のままアーカイブし、各資料について1対1の要約を作成してから、自己完結型の総覧ページに統合します。深さは調整可能です（基礎的な統合 → 一次資料に基づく調査 → 書籍＋対抗的な資料群 → 網羅的調査）。各段階は、1つ下の段階を含む冪等な上位集合です。構造化トラッカーを扱う data-research やウェブ上の変化を扱う perplexity-research とは異なり、アーカイブした資料コーパスに裏付けられた文章形式の知識統合を作成します。
科学論文や研究概要向けに、最新の学術的根拠をまとめます。文献、参考資料、背景となる根拠、相反する研究結果、原稿用の研究資料一式の収集をユーザーが明示的に求めた場合に使用します。デフォルトでは Parallel Search を使い、Parallel Extract で情報源を検証します。明示的に詳細・網羅的な調査を求められた場合は Parallel Research を使用します。Parallel Chat は明示的な指定があれば任意で使用し、Perplexity は依頼された場合、または失敗時の代替手段として許可されている場合に限り使用します。
本スキルは、サービスイノベーションのケーススタディ（服務創新案例分析）、完全な教室形式のレポート、または PESTEL、Five Forces、SWOT、STP、BMC、ペルソナ、サービスブループリント、CJM などのフレームワークを組み合わせた研究に必ず使用すること。あるブランド、App、プラットフォーム、サービスを研究して、そのイノベーション、ビジネスモデル、顧客体験、成果を理解する場合にも使用すべきであり、フレームワークを明示していなくてもよい。分析範囲はリクエストに合わせること。
スティーブ・ジョブズ（Steve Jobs）の思考フレームワークと表現スタイル。Isaacson 公認の伝記、Stanford のスピーチ、Lost Interview、D Conference シリーズ、Make Something Wonderful、30 件以上の一次資料を詳細に調査し、6 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。思考コンサルタントとして、ジョブズの視点から製品を分析し、意思決定を検討してフィードバックを提供する。ユーザーが「ジョブズの視点で」「ジョブズならどう考える」「Jobs モード」「steve jobs perspective」と言った場合に使用。単に「ジョブズの視点で考えて」「ジョブズならどうする」「ジョブズに切り替えて」と言った場合も起動する。
既存の戦略ドキュメントをレビュー、批評、ストレステストする際に使用します。7 つの次元——診断の質、指導方針の強さ、行動の整合性、前提の露出、反証可能性——で評価し、オプションで 7S、ファイブフォース、バランススコアカード、方針管理のレンズを用います。トリガー：review my strategy、poke holes in this plan、what's weak here、strategy audit、red team this。戦略の構築（strategy-interview を使用）やプロジェクトアイデアのブレインストーミング（brainstorm-beagle を使用）は行いません。
TÜBİTAK ARDEB の申請書を、主管局自身のセクション順序で構成する：1001 は公式の .doc 様式に準拠（TR/EN の özet は各 ≤600 語、ÖZGÜN DEĞER、YÖNTEM、iş paketleri と B Planı を含む PROJE YÖNETİMİ、YAYGIN ETKİ、EK-1/EK-2、≤25 ページ）、および PBS 形式の 1002-A Hızlı Destek と 3501 Kariyer Geliştirme の様式をセクションごとの語数範囲付きで扱う。プログラムの上限（1001 は ≤36 か月、3,000,000 TRY、1002-A は ≤12 か月、年 150,000 TRY、3501 は ≤36 か月、1,500,000 TRY、PI は博士取得後 ≤7 年、准教授以下）を確認し、各プログラムの基準に沿って起草し（1001 のパネルは 35/25/20/20、3501 は kariyer geliştirme potansiyeli を追加）、TÜBİTAK の生成 AI（ÜYZ）開示ルールを適用する。提出は ARBİS の後に PBS 経由。汎用的な助成金の作成は alterlab-research-grants に、BİDEB フェローシップは alterlab-tubitak-bideb に委譲する。ユーザーが TÜBİTAK 1001、1002-A、3501 の申請書を書きたいとき、özgün değer や yaygın etki のセクションを起草したいとき、より広いインパクトの枠組みを TÜBİTAK の用語に対応させたいときに使用。AlterLab Academic Skills スイートの一部。
brain に入るコンテンツの書き込み前品質ゲートです。生のコピーは禁止です。brain リポジトリへの単純な cp/mv は不具合です。新しいページを追加する前に、まずレジストリを優先して固有表現を解決します（ベクトルスコアは文章の下限であり、固有名詞の判定基準にしてはいけません）。次に、最上位ヒットを読んで重複を判断するツリー（clear-dup / plausible-dup / clear）を実行します。重複排除を担当し、内容の拡充は提供済みの取り込みスキルに委譲します。これはルーティング規約であり、操作境界を強制するものではありません。
brain ページをユーザーに報告する際は、新規作成、編集、コミット、サブエージェントからの伝達のいずれの場合も、同じメッセージ内で機能するリンクを成果物として提示します。パスは機械的に取得し（git ls-files --full-name）、リンクを提示する前に push します。ホストされたリモートがある場合はリンク先を検証し、ない場合は定義済みのフォールバック手順に従います。brain ページ内ではルールが逆になり、相対リンクでリンクグラフを維持し、絶対 URL はチャットでの成果物にのみ使用します。
漠然とした状態から方向性までの構造化されたアイデア探索、または既存のアイデアや計画のストレステスト。2 つのパス：greenfield は問題空間をゼロからマッピングし、relentless は既存の思考に圧力をかけて弱点の露呈、検証、洗練、ピボットの提示を行う。Diverge は代替案を生成し、converge はトレードオフを評価し、capture は成果物を生み出す。ブレインストーミング、選択肢の探索、アプローチの比較、方向性の再考、ピボットの検討、セカンドオピニオンの依頼、計画の穴の探索、実装前の前提の吟味に使用。確定した方向性を文書化するためのものではない。
論文の参考文献と本文中の引用が正しいかどうかを審査する——論文が実在すること、主張が引用論文の実際の記述と一致すること、帰属が正確であること、引用が捏造されたり誤って帰属されたりしていないことを検証する。ユーザーが投稿前に参考文献を確認したい、特定の引用が誤っている疑いがある、ある主張が引用元に裏付けられているか検証したい、引用の誤りについて査読者のコメントを受けたときに使う。文献を多く扱う節を書き、引用論文が自分の考えているとおりのことを実際に述べているか検証する必要があるときにも使う。このスキルは、捏造されたタイトル/著者、引用の伝言ゲーム（二次資料を通じて歪められた主張）、事実に関する主張での引用漏れ、誤った論文の引用（原著を引くべきところで後続研究を引く）を捉える。
文書、資料、画像、書籍を素早く読み、分解・抽出・要約してマインドマップにするスマートツールです。ProcessOn が公式に開発しました。自然言語、Markdown、長文テキスト、PDF/Word 文書、Web コンテンツ、画像内の文字、学習資料、議事録、業務レポート、書籍や文献などの内容を、ワンクリックで構造が明確で階層がはっきりした編集可能な ProcessOn プロフェッショナルマインドマップに分解・抽出・要約できます。文書の要約、資料の整理、要点の抽出、長文の分解、マインドマップの生成、記事のマインドマップ化、PDF のマインドマップ化、議事録の要約、業務レポートの抽出、論文・文献の整理、読書ノートの作成、学習資料の整理、学習パスの生成、提案書のアウトラインの分解、プロジェクトタスクの計画などのシーンに適しています。「内容が長すぎて読み切れない、資料が散らばっていて整理しにくい、要点が不明確で抽出しにくい、構造が混乱していて再利用しにくい」という問題を主に解決します。マインドマップ、ロジック図、ツリー図、フィッシュボーン図、タイムライン、表形式図などの知識整理系の図を出力でき、生成後は ProcessOn でオンライン編集、共同修正、効率的な再利用が可能です。注意：本スキルは、フローチャート、スイムレーン図、シーケンス図、システムアーキテクチャ図、ER 図、Mermaid 図などのプロセス図や技術図の生成には使用しません。フローチャート、業務プロセス、システムアーキテクチャ、データベース関係図を自動で描画したい場合は、ProcessOn の図表生成系スキルを使用してください。
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。