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
Light 研究メインライン第 4 步・idea 審査：**トップ会議の査読者基準で厳格に** idea を審査し、**オーバーラップ/新規性なしの致命的欠陥は一票否決**(critical ゲート)して、本当に発表できる idea を絞り出す。使う場面：ユーザーが「この idea は通用するか/十分に新しいか/出せるか」「厳しく審査/粗探し/致命的問題を見つけて」と尋ねるとき / idea 確定前の関門 / idea-generation の候補を審査するとき / オーバーラップ(先にやられている)を疑うとき。トリガーワード：審査 idea / 査読 / 厳格審査 / 粗探し / この idea は通用するか / 新しいか / 新規性 / オーバーラップ / すでにやられていないか / 致命的問題 / トップ会議に出せるか / 不採録リスク / critique my idea / review this idea / is this novel / fatal flaw / 一票否決。核心の規律：**オーバーラップ/新規性なしの critical 一票否決は本スキルで行う**(他の高次元の平均で救済されない)；**硬性の反お世辞**(著者が繰り返し反論しても弱い idea を通さない)；オーバーラップ判定は**target/background の追跡可能な分解**であり「なんとなく似ている」ではない；judge は裸の自己評価に頼らない(計算可能な否決ゲート + 密度事前分布 + pairwise)。**上流 idea-generation のオーバーラップ findings + facet スロットを消費する**。
Light 研究公正・倫理のライフサイクル常駐レッドラインゲート：研究のトリアージ、承認、収集、変更、分析、投稿、公開、出版後の各段階で、学術不正/データ捏造/統計の自己整合性/結論の誇大/幻覚と撤回 引用/自己盗用/プライバシー/著作権/著者表示と AI 開示/ソフトウェア著作権・特許の帰属/論文工場によるリライトなどのリスクを検査し、「捏造するな、誇大にするな」を口頭の助言から**機械検査可能・ブロック可能・統括 run_checkpoint が集約可能な機械可読ゲート**(light.findings.v1 を生成、Critical fail → exit 1)へと落とし込む。使う場面：投稿/camera-ready 前、データやコード公開前、ソフトウェア著作権の提出前、人または動物を対象とする実験の設計時——これらはハードゲート；および任意の執筆/分析/引用タスクのバックグラウンド公正スキャン。トリガーワード：倫理 / 公正 / 学術不正 / 捏造 / p-hacking / 誇大 / SOTA / 撤回 / 剽窃チェック / 盗用 / プライバシー / IRB / インフォームドコンセント / 著者表示 / AI 開示 / 論文工場 / ソフトウェア著作権の帰属。核心の規律：**シグナル≠有罪判定**、AI は自己評価できない → 一律「機械ゲート + 人によるレビュー」；見つからない場合は「要確認/UNRESOLVED」と書き、決して捏造しない；全行程オンラインで確認、ローカルナレッジベースゼロ、有料 key ゼロ。
Light 第 12 段階に向けて、証拠に基づくジャーナルまたは会議の候補リストを構築する。組版が venue-handoff.json/PDF/コンプライアンス事実を納品した後に使う。著者がどこに投稿すべきか、ジャーナル選定、会議との適合、スコープや記事タイプのマッチング、出版戦略、reach/match/safety の層、転投順序、APC/OA/索引/締切の制約、あるいは predatory／hijacked ジャーナルのリスクを尋ねるときに使う。現在の情報源に基づく候補レジストリ、適合／リスク／不明のレポート、選択を行っていない意思決定パケットを生成する。PDF を再コンパイルしたり、採択率を捏造したり、弱いシグナルで会場を断罪したり、ユーザーの直接の選択や明示的な委任なしに選定したり、投稿したりしてはならない。
トピックやソフトウェアリポジトリを取り巻く全体像を、その境界、レイヤー、アクター、コンポーネント、関係、フロー、履歴、断層、未解決の問いを特定して描き出し、各部分がどのように組み合わさっているか、次にどこを見るべきかを説明する。ユーザーが分野、ドメイン、技術、エコシステム、業界、コードベース、アーキテクチャ、不慣れなリポジトリの理解を求めた場合、または「全体像を教えて」「ランドスケープを描いて」「これはどう組み合わさっているのか」「方向性をつかむのを手伝って」「何を見落としているか」といった表現を使った場合に使用する。
独自の研究論文コレクションを対象に、根拠に基づく質問応答と検索拡張生成（RAG）を構築し、回答に該当する論文と箇所を正確に引用します。PDF フォルダーとの「チャット」や検索、文献コーパス全体の証拠の統合、特定の内容を述べている論文の特定、SQLite FTS5、pgvector（Postgres）、Chroma、Qdrant、FAISS を使ったベクトル／ハイブリッドインデックスの構築に利用します。引用可能な検索結果を返す、依存関係ゼロのローカル全文インデックスを含みます。
Paul Graham の思考フレームワークと表現様式。200 以上の essay、12 件のポッドキャスト／インタビュー、Twitter/X の分析、7 名の主要批判者の視点、そして生涯タイムラインに基づいた深い調査から、5 つの核心メンタルモデル、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。用途は思考顧問として、PG の視点で Entrepreneurship、ライティング、プロダクト、人生の選択を分析すること。ユーザーが「PG の視点で」「Paul Graham ならどう考えるか」「PG モード」「paul graham perspective」と言ったときに使用。「PG の角度で考えて」「PG ならどうする」「PG に切り替えて”之のような言い方でも発動。
Fathom の会議を一度同期すれば、その後はオフラインで、大規模でも API クォータを消費せずに、検索・分析・実行がずっとできる。トリガーフレーズ：`what did I promise in my calls`、`how often has pricing come up in meetings`、`brief me on my Acme calls`、`which team members are in too many meetings`、`find a meeting where we discussed X`、`search my fathom meetings`、`use fathom`、`run fathom-pp-cli`。
`red-cli` 風のインターフェースを使い、Redmine REST API 経由でコマンドラインから Redmine の issue/チケットを管理する。認証（server + api-key）には `~/.red/config.json` を使用し、`./.red/config.json` で任意のローカル上書きが可能。issue の作成（デフォルトは Task トラッカー）、issue/プロジェクトの一覧表示、issue の表示（journal 付き）、journal ノート/コメントの追加（公開または非公開）、issue フィールドの編集（subject、description、status、priority、tracker、parent、assigned-to）、issue リレーションの管理（relates、blocks、duplicates、precedes、follows）、journal id による既存コメント（journal）の更新/削除、リストのフィルタ/ソート/ページネーション、Redmine CLI 設定のトラブルシューティング（project-id/user-id、マルチインスタンスの `--rid`）が必要な場合に使用する。Redmine、red-cli、issue の create/list/view/note/edit/relate/comment、subtask、parent、relation、`--rid`、`.red/config.json`、`api-key`、`project-id`、`user-id`、または CLI からの Redmine 自動化リクエストでトリガーする。
ユーザーがガイド付きの対話を通じて戦略を構築または検討したいときに使う — 会社、製品、チーム、キャリア、取り組み向け。トリガー：「help me figure out our direction」「what should we focus on」、戦略立案、競合ポジショニング、Go-to-Market 戦略。優先順位付けの悩みや「we have too many priorities」といった間接的なリクエストも拾う。既存の戦略ドキュメントのレビュー（strategy-review を使用）やプロジェクト機能のブレインストーミング（brainstorm-beagle を使用）には使用しない。
SupSub の購読管理 —— 購読ソース（WeChat 公式アカウント MP、Web サイト WEBSITE、Twitter X）の一覧表示 / 追加 / 削除、購読済みソース内の記事一覧の閲覧（ページング対応）、およびソース全体の既読化を行う。「列出我的订阅」「我订阅了哪些」「取消订阅某个号」「订阅某个公众号 / 网站」「看某个订阅里有哪些文章」「某公众号最近的未读文章」「添加 / 删除订阅源」「看更早的文章 / 翻页」「这个号我读完了 / 整源标记已读」にマッチする。⚠️ 既読は**ソース全体**の一段階のみ（`mark-read --all`、不可逆）：記事には「详情 / 阅读」のステップがないため、単一記事の既読化には対応しない。⚠️ **主体名で自分の購読ソースを指す**閲覧表現にもマッチする：「看一下最近 X 的内容」「X 最近有什么」「X 更新了吗」「读读 X」—— こうしたリクエストでは、まず `supsub sub list` を実行して X が購読済みのソース名かどうかを照合し（部分一致、大文字小文字を区別しない）、一致すれば `sub contents` でそのソースの内容を取得し、**サイト全体のキーワード検索として扱わない**。一致しなければ、そのまま supsub-search に切り替えてサイト全体検索を実行する（**ユーザーに検索するかどうかを聞き返さない**）。⚠️ 本 skill における `--type X` は Twitter プラットフォームのアカウントを専ら指す。ユーザーの口語表現「订阅 X」「X 公众号」における英字 X は多くの場合、特定のアカウントを指す単なるプレースホルダーであり、`--type X` とは等しくない。⚠️ 動詞の判別：本 skill は「订阅 / 订阅了」のみを認識する。ユーザーが「关注 / 关注了 / 我关注了哪些 / 我的关注点」と言う場合は supsub-focus（フォーカス）に振り分け、本 skill ではない。⚠️ 購読をまたいだ記事キーワードの検索（supsub-search に振り分け）や「发现一个新的公众号」（supsub-mp に振り分け）には使用しない。
タレブ（Nassim Nicholas Taleb）の思考フレームワークと表現スタイル。40 以上の情報源に基づく詳細な調査から、6 つの中核的なメンタルモデル、9 つの意思決定ヒューリスティック、完全な表現 DNA を抽出しています。思考アドバイザーとして、タレブの視点から問題を分析し、意思決定を検討し、主流のナラティブに疑問を投げかけます。ユーザーが「タレブの視点で」「タレブならどう考える」「タレブモード」「反脆弱性の視点」「taleb perspective」と言及した場合に使用します。「ブラックスワンになる可能性は？」「テールリスクはある？」「skin in the game」「反脆弱な方法はある？」「バーベル戦略はどう使う？」などの場合も対象です。一般的なリスク評価や「信頼できる？」といった質問だけでは起動せず、極端なリスク、反脆弱性、予防原則などタレブの中核概念に関わる場合に限ります。
ドナルド・トランプ（Donald Trump）の思考フレームワークと行動ロジック。著作、長時間インタビュー、討論会、心理分析、元側近の回顧録、重要な意思決定記録という6つの観点からの詳細な調査（320KB+の一次資料）に基づき、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を抽出します。用途：（1）思考アドバイザー—トランプの視点から交渉、権力、コミュニケーションの問題を分析。（2）行動予測—公の行動の背後にある論理を解釈し、次の行動を予測。（3）ロールプレイ—特定の状況におけるトランプの意思決定や表現をシミュレーション。ユーザーが「トランプの視点で」「トランプならどう考える」「トランプのロジック」「trump perspective」「トランプならどうする」「トランプの観点から分析」「トランプを予測」などと言ったときに起動します。
5 つのツールで Twitter/X の検索、投稿、監視、アーカイブを行う：公式ホストの X MCP サーバー（full-archive search、trends、bookmarks、xurl bridge 経由の Articles）、x-search CLI（コスト追跡付き API v2 リサーチ。暦日ウィンドウ、ボリューム集計、マルチクエリのファンアウト、feeds、watchlists、投稿に対応）、xurl（メディア/DM を含む任意のエンドポイント向け公式 CLI）、bird CLI（無料のセッションベースの読み書き、0.8.0 で凍結）、Smaug によるブックマークのアーカイブ。トリガー：search tweets、tweets from today、what did X tweet、latest tweets from、tweet volume、expand a Twitter query、check Twitter for、post a tweet、tweet this、post to X、reply on Twitter、full-archive search、what's trending、check mentions、my mentions、timeline、DMs、monitor account、research topic on Twitter、my bookmarks、archive bookmarks。
任意の URL をクリーンな markdown として取得する。JS レンダリングページ、ログインが必要なプラットフォーム（Twitter/X、zhihu、reddit、weibo、xiaohongshu、bilibili など）、複雑なページでは WebFetch の代わりに使用する。既知のプラットフォームは OpenCLI（ブラウザのログイン状態）経由、それ以外は Jina Reader / defuddle.md / markdown.new 経由でルーティングする。ユーザーが URL を渡して読み取り、抽出、要約、markdown への変換を求めたときに呼び出す。
「AI HOT デイリーニュース + GitHub トレンドリポジトリ + Star History 月次レポート」の中国語ブリーフを一括生成する。ユーザーが「今天AI圈新闻」「AI每日简报」「AI HOT」「github热门仓库」「AI圈动态」と言ったときに使用。AI ニュースは aihot.news の匿名読み取り専用 API、GitHub トレンドは github.com/trending（WebFetch）、Star History はその newsletter RSS を使用し、いずれも API キー不要。「今天(24h)」「本周(7d)」「最热(hot-topics)」の 3 モードをサポート。
トルコの研究者について、YÖK Akademik ポータル（akademik.yok.gov.tr/AkademikArama/）上の YÖKSİS に基づく公式プロフィール、現在の所属、unvan（学術称号）、出版物、研究プロジェクト、指導した学位論文を照会する。同ポータルはサーバーサイドレンダリングの JSP アプリで公開 JSON API がなく、検証済みのエンドポイント（AkademisyenArama POST 検索、viewAuthor.jsp プロフィール、AkademisyenProjeBilgileri、AkademisyenYonTezBilgileri）を不透明な authorId をキーとしてスクレイピングし、氏名照合のためにトルコ語文字（Iı Şş Ğğ Çç Öö Üü）の正規化を行う。トルコの研究者の現在の所属機関の確認、YÖK Akademik での研究者の検索、著者名義や推薦状のための所属確認、またはその人物が指導した学位論文やプロジェクトの一覧が必要な場合に使用する。入学統計（kontenjan、taban puan）には alterlab-yokatlas、全国学位論文全文アーカイブには alterlab-yok-tez、出版物メタデータの拡充には alterlab-openalex を使用する。AlterLab Academic Skills スイートの一部。
YÖK Ulusal Tez Merkezi（tez.yok.gov.tr）——トルコの義務的な全国大学院学位論文リポジトリ——を検索し、saidsurucu/yoktez-mcp コネクタと YÖK の 2026 検索を通じて文献探索と提案前の özgünlük（独自性）チェックを行う：ひとつのフィールドに VE/VEYA で結んだ最大 3 語（Tez Adı、Yazar、Danışman、Konu、Anahtar Kelime、Özet またはすべて）、tez türü/年/言語フィルター、İzinli/İzinsiz と Onaylandı/Hazırlanıyor のステータス、anabilim dalı の閲覧、論文ごとの詳細。部分文字列一致を通過する語幹を使ったトルコ語+英語のペア検索を実行し、Tez No を Yayın No に対応付ける Türkçe APA-7 引用を出力する。トルコの学位論文を検索したい、YÖK tez を ara したい、提案を承認する前に論文の新規性を確認したい、指導教員（danışman）や大学で学位論文を探したい、テーマを既存の tezler と重複排除したい、YÖK の学位論文を引用したい場合に使用する。トルコのジャーナル論文には alterlab-dergipark または alterlab-trdizin を使用する。AlterLab Academic Skills スイートの一部。
博士課程や研究応募の推薦状を計画します：推薦者の選定、推薦状の強みとリスクの評価、依頼メールやリマインドメールの作成、推薦者向け資料一式の準備。誰に推薦状を書いてもらうべきか、推薦者は十分に強いか、推薦をどう依頼するか、どの資料を送るか、博士課程・フェローシップ・研究インターン・RA 職・研究室応募の推薦状をどう調整するかをユーザーが尋ねたときはいつでもこのスキルを使用します。まず応募先が公式のライブページで公表しているテーマやトラックを確認します。これがどの推薦者の観察可能な根拠が最も重要か、また資料一式に何が必要かを決めるためです。
OpenAlex、PubMed、Google Scholar を検索し、CrossRef、PubMed、arXiv を通じて DOI、PMID、PMCID、arXiv ID、URL からメタデータを抽出します。その後、同梱の Python スクリプト（search_openalex.py、extract_metadata.py、format_bibtex.py、validate_citations.py、doi_to_bibtex.py）を使って BibTeX ファイルを整形し、重複を削除して検証します。DOI や PMID を BibTeX に変換する、特定のテーマの論文を探す、欠落した巻号・ページ・DOI を補う、重複項目のある .bib ファイルを整理・統合する、または投稿前に参考文献の誤りを確認する場合に使用します。システマティックレビューの検索方法や統合には使用しません。その場合は literature-review を使用してください。
Dan Koe の哲学と助言スタイルを再現する。クリエイター、ソロプレナー、一人企業を築く人向けの "Dan Koe の頭脳"。トリガー： - 一人企業、クリエイターエコノミー、ソロプレナーシップについて助言を求める場合 - コンテンツ制作、文章術、オーディエンス構築について尋ねる場合 - ポジショニング、ニッチの見つけ方、パーソナルブランディングの支援が必要な場合 - 9-5 からの脱却や自由の構築について指針を求める場合 - クリエイター向けの AI について尋ねる場合 - 複数の興味に揺れ動いたり、行き詰まりを感じている場合 - 集中力、生産性、ドーパミン detox について尋ねる場合 - 広告、コピーライティング、説得の支援が必要な場合 - オンラインで目立つ方法を理解したい場合。機能： - Dan Koe の率直で、哲学的かつ実践的な語り口で助言を提供する - 具体的な話題に応じて専門のサブスキルにルーティングする - 彼の核となるフレームワークとメンタルモデルを適用する - 温かく役立つ姿勢を保ちながら従来の考え方に問いを投げかける
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。