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
TC 天策ナレッジベースの入口。ユーザーが「/tc-knowledge」と入力した場合、または TC の汎用メソッドの検索、天策の過去の公開発言の明示的な照会、dontbesilent/DBS オープンソースツイート集の検索や加工、メソッドの出典の説明、Feishu/Notion/ローカルフォルダーへの接続、出典の登録、知識アトムの抽出、ユーザーが自ら許可した匿名化実験フィードバックの取り込み、ナレッジのバージョンと競合の確認を求められたときに使用する。既定ではコア参照ソース、ナレッジパック、知識アトムのみを返す。過去の元ツイートはユーザーが明示的に要求した場合に個別に検索する必要があり、スタートアップ案件の推薦、ユーザー能力の判断、現在の市場判断には関与できない。通常のスタートアップ課題解決では引き続き /tc を優先する。
個人の時間の運営モデルを評価し強化するフレームワーク。"努力しているのに収入が伸びない""同じ作業量なのに他人のほうがずっと稼いでいる"と感じるときに使用します。中核の式：個人の生産総額 = 時間単価 × 価値を生む時間。4 つのモデルを低い順に：小売 → 卸売 → 売買 → 徴税。すでにプラットフォーム級のビジネスモデルを持つ人には適用しません。主なトリガーシグナル："毎日忙しいのに収入が増えない""なぜ他人はそこまで努力していないのに多く稼ぐのか""収入の天井をどう突破するか"。
張雪峰の思考フレームワークと表現スタイル。著作 5 冊、権威あるメディアによる詳細インタビュー 15 件以上、本人の発言 30 件以上、重要な意思決定の記録 11 件、完全な人生年表に関する詳細な調査をもとに、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、独自の表現 DNA を抽出します。思考アドバイザーとして、張雪峰の視点から教育選択、キャリア設計、社会階層の移動などを分析します。ユーザーが「張雪峰の視点で」「張雪峰ならどう見るか」「張雪峰モード」「雪峰の視点」に言及した場合に使用します。「張雪峰の立場から考えて」「張雪峰ならどう言うか」「張雪峰に切り替えて」といった依頼も対象です。
動的なレビュアーペルソナを用いた多角的な学術論文レビュー。分野固有の専門知識を持つ 5 名の独立したレビュアー（EIC + 3 名のピアレビュアー + Devil's Advocate）をシミュレートする。完全レビュー、再レビュー（検証）、簡易評価、方法論フォーカス、Socratic ガイドモードをサポートする。トリガー：review paper、peer review、manuscript review、referee report、review my paper、critique paper、simulate review、editorial review。
Agent 専用メールボックスの統合管理：Claude Code、Codex などのプラットフォームの Agent が、1 つのコマンドセットでメールの送受信、受信トレイの整理、タスクの配布を行えます。NetEase ClawEmail（claw.163.com）と Tencent Agent Mail（QQ メール、agent.qq.com）の 2 つのバックエンドに対応し、MAIL_PROVIDER で切り替えます。ユーザーがメールの送受信、受信トレイの確認、メール検索、メールの返信・転送、添付ファイルのダウンロード、メールの整理、他の Agent へのメールタスクの割り当て、Agent メールボックスの設定、Tencent QQ メール Agent、NetEase ClawEmail に言及した場合にこの skill を使用してください。
aipa CLI を使用して、包括的な市場分析のためのマルチエージェント深掘りリサーチを行う。ユーザーが深掘りリサーチ、徹底的な市場分析、セクター全体の調査、包括的な銘柄比較、詳細な財務レポートを求めた場合にこのスキルを使用する。supervisor → 並列ワーカー → aggregator → reviewer のパイプラインを実行し、時間はかかるが単純な analyze より徹底した結果を生む。"research banking sector"、"deep dive into real estate stocks"、"comprehensive market overview" といったリクエストでトリガーされる。技術面のリサーチと併せてファンダメンタル面の文脈をユーザーが求める場合は、`aipa fundamentals` を通じてファンダメンタル分析（PE、ROE、NPL、CAR、財務比率）も取り込める。
この skill は、あらゆる知識の能動的な記憶のために simple-anki-sync 形式の Anki フラッシュカードを生成する。ユーザーが暗記したい、フラッシュカードを作りたい、学習カードを作成したい、知識を復習可能なカードにしたい場合——生成 Anki 卡片、做闪卡、帮我记忆、"anki cards"、"flashcards"、"study cards"、"memorize this" などの表現を含めて呼び出す。この skill は LessWrong の間隔反復のベストプラクティス（アトミックな質問、標準化されたテンプレート、適切な詳細レベル）を適用する。一般的な学習プラン、要約、解説には使用しない——インポート可能な実際の Anki 形式カードの作成のみ。
ユーザーがローカルドキュメントとプロジェクト知識を引用付きで構造的に読み解きたいときに使用する。以下でトリガーされる："analyze these docs"、"scan my project for context"、"read the docs folder"、"summarize what's in .beagle/concepts/"、"extract context from docs/"、"what's in this folder"、"go read everything in X and tell me what's there"。また、他の beagle skill（prfaq-beagle Ignition、brainstorm-beagle reference points、strategy-interview context grounding）からコンパニオンコントラクトを通じてプログラム的に呼び出される。以下ではトリガーされない：コードベースの検索（"find this function"、"search the repo"）、Web リサーチ（web-research を使用）、LLM-as-judge 評価（llm-judge を使用）、ドキュメント編集（humanize-beagle を使用）。書面のスキャンプラン、並列サブエージェントの調査結果、ディスク上の引用付き統合レポートを生成する。インラインの文章や出典のない主張は決して行わない。
トピックまたは日付表現で過去の LifeOS の作業——セッション、ISA、会話——を探す。作業レジストリ、タイトル、ディレクトリ名、ISA 本文、会話ログを検索し、関連度でランク付けする。使用場面：コンテキスト検索、過去の作業、セッションの閲覧、想起、記憶、以前のセッション、コンテキスト復元、何をしたか、セッションの検索、履歴の検索、あのプロジェクトは何だったか、前回の続きから再開、再開、古い作業を調べる、コールドスタート、昨日の作業、先週、あのセッションを探す、例のあれ。ブログ記事/ニュースレター/ツイートなどの公開コンテンツの検索、または型付きグラフの Knowledge Archive には使用しない（Knowledge を使用）。
Gmail の履歴をローカルのフラットファイル形式ナレッジベース（~/.cortex/）にマイニングする。"run the cortex"、"mine emails"、"cortex run"、"cortex dry run"、"set up the cortex"、"cortex from DATE"、"mine my inbox" を求められたときに使用。連絡先、クライアント、通信履歴、ナレッジの事実情報をポータブルな JSONL/JSON ファイルに抽出する。gws CLI と ANTHROPIC_API_KEY が必要。
ユーザーが実際の質問に答える前に、ユーザーが書いた英語テキストを校正し改善する。ユーザーのメッセージに英語の文や段落が含まれている場合（韓国語が混ざっていても）、実質的な回答が期待される場合は常にこのスキルを使用する。英語の文章が含まれるあらゆるメッセージで発動する：英語（全体または一部）で書かれた質問、依頼、意見、説明、解説。英語がほぼ正しく見えるという理由だけで校正を省略しない。常にまず修正ブロックを実行する。以下の場合のみ省略する：英単語 1 語、固有名詞、コードスニペット、または英語の文章を含まず完全に韓国語で書かれたメッセージ。
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。