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
会議音声を 3 つの成果物（修正済みの文字起こし、HTML ビジュアルキャンバス、AI インサイト付き Markdown 要約）に変換します。Whisper を使ってあらゆるプラットフォーム上でローカルに文字起こしするため、クラウドや外部の文字起こしアプリは不要です。ユーザーが会議録音を渡す、または録音から議事録を作りたい場合（「处理这个录音」「会议纪要」「把录音转成文字」、もしくは設定済みのドロップゾーンに音声ファイルが置かれる）、既存の文字起こしの修正・整理を求める場合（「处理 transcript」「转录纠错」「转写文本」、もしくはドロップゾーンに .txt が置かれる）、接続済みの PLAUD アカウントから録音を取得したい場合（「process my Plaud recording」「从 Plaud 拿」）、このスキルが作成した文字起こし、キャンバス、要約の編集を求める場合、または単一の録音処理ではなく会議を横断してコミュニケーションパターンのインサイトを求める場合（「analyze my meetings」「how do I come across in meetings」「分析我的沟通模式」「复盘我最近的会议」「跨会议分析」）に使用します。
構造化されたビジネス分析ワークフローを実行する：ステークホルダーインタビューと MoSCoW による優先順位付けを伴う要件の引き出し、BPMN 記法による as-is/to-be プロセスマッピング、データ駆動の分析（CBA、SWOT、根本原因分析）、および本番品質のドキュメント（BRD、FRD、INVEST 受け入れ基準を伴うユーザーストーリー）。トリガーは「gather requirements」「write user stories」「map business process」「BRD」「FRD」「gap analysis」「cost-benefit analysis」「facilitate workshop」「business requirements」「process mapping」「as-is to-be」「stakeholder interview」「business analyst」。経営コンサルティング（イシューツリー、steerCo ビジネスケース、オペレーティングモデル）には business-consultant を使用し、business-analyst は使用しない。ビジネスモデルキャンバス、市場規模、ユニットエコノミクスの調査には business-model-researcher を使用する。ヒューマンデータ／ラベリングプラットフォームの PRD：product-management-human-data-platform。マネタイズ PRD とパッケージング：product-management-monetization。
文書や議論（メモ、提案、投資分析、取締役会資料、記事、ユーザー自身の草稿）の推論を監査します。主張、証拠、明示されていない前提、論理の欠落、誤謬、結論を覆す条件を確認し、それぞれを引用文に結び付けます。言語を問わず、ユーザーが推論の検討を求めた場合は、「この議論を監査して」「この分析は妥当？」「この提案の弱点を探して」「草稿の論理をレビューして」など、critical thinking という言葉がなくても使用します。文書を提示して信頼できるか、行動に移すべきかを尋ねる場合や、自分の推論傾向を知りたい場合にも使用します。企業レベルの戦略判断（strategy-board）や対話を通じたトピック学習（socratic-questor）には使用しません。
断片的な学術的会話を、まとまりのある構造化された markdown レポートに統合します。ユーザーが 1 回のセッションで 1 つのトピックについて多くの無関係な質問を重ね、話し合った内容をまとめた統一的な文章を求めたときにこのスキルを使用します。トリガーフレーズ：write a report on our conversation、summarize this discussion into a document、turn this into a readable report、capture everything we talked about、make a note of this whole conversation、write up what we covered。このスキルは会話全体を走査し、アイデアをテーマごとにまとめ、不足を特定し、それを埋めるための的を絞った確認質問を 2〜4 個行い、その後レポートを起草します。実験結果のセクション（results-writeup を使用）、Related Work の文章（related-work-writer を使用）、論文セクションの草稿（method-section-writer または abstract-and-intro-writer を使用）は書きません。
毎日の生のアクティビティを日次レポートに蒸留します。~/.Life の存在を確認し、Luci 経由でその日のアクティビティを取得し、客観的なレポートを ~/.Life/reflections/daily/ に書き込み、新しいエンティティを ~/.Life/entities/ に書き込みます。ユーザーが「distill」「distill my life」「catch up on daily reports」「summarize the last few days」と言った場合、または life フォルダを最初に作成する必要がある場合に使用します。
認証済みのすべてのアカウントにわたる包括的な GitHub アクティビティレポートを生成する。設定可能な期間（1/5/7/30/90 日）についてリポジトリ、PR、機能、テーマを収集する。表、mermaid チャート、エグゼクティブサマリーを含む共有可能な markdown を出力する。GitHub Actions による自動化と GitHub Pages の集約サイトを備えたプライベートリポジトリを作成できる。使用場面：「github report」「work report」「activity summary」「what did I work on」「gh-work-report」「show my github activity」。
Gotify REST API 経由で Gotify のプッシュ通知、アプリケーション、クライアント、メッセージを送信・管理する。ユーザーが "gotify"、"push notification"、"自托管通知"、"消息推送"、アラートの送信、Gotify アプリ/クライアントの管理、メッセージ履歴の確認、Gotify プラグインの切り替え、Gotify サーバーのヘルスチェックに言及したときはいつでもこのスキルを使用する。"发通知到gotify"、"gotify推送"、"gotify消息"、"通知服务"、または Gotify サーバーインスタンスに言及するあらゆるコマンドでもトリガーする。
研究アイデアの構想段階での品質を採点する——Title / Motivation / Method のセクションを含む Markdown ファイル（実験は不要）を入力として、軸ごとの品質評価を引用根拠付きで作成し、0～100 の総合スコアと判定を出す。または、そのようなアイデアファイル 2 つを入力として、ブラインドの一対一比較を行う。トリガー：ユーザーが「このアイデアはどれほど良いか」「この研究アイデアや提案を評価 / 採点 / 格付けして」「書き上げる前に自分の idea .md をレビューして」「この貢献は追求するに足るほど強いか」「この 2 つのアイデアファイルのどちらが強いか」と尋ねる場合、またはアイデアの Markdown ファイル（Title/Motivation/Method）を渡して品質判断を求める場合。ユーザーが「採点」という言葉を使わなくても、アイデアの強さを明らかに評価したい場合にはこれを使用する。先行技術 / 重複 / 「既存研究と比べて新規か」の確認（これは文献衝突タスク）、結果が既にある完成論文の完全レビュー、アイデア自体の生成には使用しない。
マージ後の Jira 書き戻し SOP：状態は「已修复」にのみ遷移し、その後、本文フィールドに独立した Wiki マークアップのコメントを投稿します。読み戻してマークアップの忠実性を検証し、必要に応じて直接 REST にフォールバックします。トリガー — 「Jira 状态回写」「回写已修复」「合并后写 Jira」「jira writeback」「jira status writeback」。課題の読み取り、課題の作成、マージ前のコメントには使用しないでください。マージ後、frontmatter の依存関係を通じて Jira 修正ホストが読み込みます。
学術査読への回答を計画・執筆します。改訂再投稿のための雑誌宛て「査読者への回答」レター、厳格な字数制限のある学会 rebuttal（OpenReview／ICLR、NeurIPS、ICML、ACL ARR、CVPR）、メタレビューへの著者回答、異議申し立てに対応します。ユーザーが査読結果を受け取り、コメントの整理、項目ごとの回答案の作成、追加実験の選定、査読者への丁寧な反論、改訂に伴う原稿変更の追跡を行う場合に使用します。自身の原稿への査読に回答する著者向けです。他者の論文を査読する場合は peer-review を使用してください。
論文、一連の結果、研究概要から研究発表（学会発表、セミナー、招待講演、ジョブトーク）を計画・構成する。論文をスライドにする、15/20/30/45/60 分の講演を構成する、短い枠で何を削るか決める、ジョブトークのストーリーを計画する、混在した聴衆に技術内容をどう提示するかを考えるときに使用する。また、ユーザーが「この論文をどう発表すればよいか」「スライドには何を入れるべきか」「各セクションはどのくらいの長さにすべきか」「15 分しかない」と尋ねるときにも使用する。講演は論文の朗読ではない。ストーリーの流れ、ペース配分、詳細の深さは、聴く聴衆のために一から組み直す必要がある。
RHDH Jira を読み取り、他のすべての RHDH Jira スキルが必要とする仕組みを担う：`acli` のフラグとその落とし穴、RHIDP、RHDHPLAN、RHDHBUGS、RHDHSUPP 向けの JQL、カスタムフィールド ID、GraphQL と REST のフォールバック、ボードとスプリントの ID、コンポーネントカタログ、および終了条件を伴うワークフロー状態。RHIDP-1234 のような issue を調べるとき、JQL クエリを書いたりデバッグしたりするとき、「どのフィールドが Story Points か」「なぜ検索が 30 行返すのか」「Release Pending は何を要求するのか」に答えるときに使用する。読み取りとクエリの仕組みのみを扱う——何を起票するかの判断、準備状況の評価、issue の変更は、その動詞を担う Jira スキルに属する。
ローカルナレッジベースを構築、接続、保守し、原本を保持して追跡可能なインデックスを作成する。「企業ナレッジベース」「社内資料の整理」「製品ライブラリ・顧客ライブラリ・スキルライブラリ」「フォルダをナレッジベースにする」「セルフメディアのナレッジベース」「ナレッジベースのヘルスチェック」に使用する。企業 3 ライブラリ、汎用、セルフメディアの 3 モードをサポート。企業モードではまず会社と資料を把握し、製品、顧客、チームの SOP で分類し、各ライブラリの内容と資料の不足を納品する。WorkBuddy、Codex、Claude Code に対応。クラウド RAG、自動同期、未承認のファイル移動は担当しない。
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。