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
Karpathy が厳選した Hacker News のトップブログ 90 件から RSS フィードを取得し、Claude で記事をスコアリングして絞り込み、中国語に翻訳したタイトル、カテゴリ分類、トレンドのハイライト、可視化した統計を含む日次ダイジェストを Markdown で生成する。ユーザーが 'daily digest'、'RSS digest'、'blog digest'、'AI blogs'、'tech news summary' に言及するか、/digest コマンドの実行を求めたときに使う。トリガーコマンド：/digest。
ユーザーが財務分析、決算リサーチ、投資関連のレポートを求めたときはいつでもこのスキルを使用する。対象：決算説明会の要約、四半期財務分析、株式リサーチ、エクイティリサーチレポート、財務デューデリジェンス、企業評価、DCF モデル、貸借対照表分析、損益計算書の内訳、キャッシュフロー分析、SEC 提出書類の要約、投資家向けメモ、ポートフォリオ分析、IPO 分析、M&A リサーチ、信用分析。次の場合にもトリガーする：ユーザーが 分析财报、做个估值、股票研究、财务尽调、现金流分析、收入分析、季度财务分析 と言ったとき。財務リサーチや分析が必要な場合は、このスキルを使用する。
カンパニーアーキテクト：企業を OKF（Open Knowledge Format）バンドルとしてゼロから構築する — バージョン管理可能な .md ファイルのツリーで、frontmatter type、グラフを形成するリンク、予約された index.md/log.md を持ち、人間とエージェントの両方が読める。創業者を 12 フェーズのインタビュー（基盤、戦略、市場、財務、営業、マーケティング、プロダクト、運用、技術、人材、法務、ガバナンス）に導き、一度に 1 フェーズずつ、各ブロックで少数の質問を行い、概念を準拠した markdown として生成する。ユーザーがフォルダと .md ファイルで会社全体を作成・構造化・文書化したい場合、または build my company from scratch、company as code、AI が読むための会社ナレッジベース、エージェント向けの会社 wiki、OKF、knowledge bundle に言及した場合にトリガー。英語で。
注意力の配分を管理するフレームワーク。毎日多くの時間をゴシップやトレンド、目的のないショート動画閲覧、受動的なプッシュ通知の消費に費やしていることに気づき、注意力の行き先を見直す必要があるときに使う。核心となるロジック：注意力は生まれつき備わり自分で制御できる唯一の生産的資産であり、注意力の行き先が人生の成果を決める。すでに安定したディープワークの習慣があり、注意力の配分が明確な人には適さない。主なトリガー信号："自分の時間はどこへ消えた"、"また一晩中スマホを眺めてしまった"、"なぜこんなに疲れているのに成果が出ないのか"。
BibiGPT の動画から視覚的な内容（スライド、OCR、画面上のテキスト）を抽出し、保存済みの要約からマインドマップを生成します。画面に何が表示されているかの確認、スライド／PPT／フレームの分析、XMind マインドマップの作成を依頼された場合に使用します。音声の要約や文字起こしの取得（`bibi`）、保存済みライブラリの検索（`bibi-library`）、チャンネルフィードの管理（`bibi-feed`）には使用しないでください。デジタルヒューマン、リップシンク、シェーダーを作り上げないでください。BibiGPT はこれらを提供していません。トリガー：「画面に何が表示されている」「スライドを分析」「視覚分析」「画面分析」「PPT に何が書かれている」「マインドマップ」「ビジュアルを抽出」。他のスキルと同じ `bibi` CLI バイナリおよび BibiGPT アカウントを使用します。
脳の二つの封印（ネガティブな言葉とネガティブな感情）を解き、理性的な思考力を取り戻す。プレッシャー、挫折、衝突の場面で脳が"停止"して考えられないとき、および長期的な思考パターンの最適化に適する。"自分には無理""できない""どうしようもない"という自己否定のループに陥ったとき、または怒り、不安、恐怖などの感情に押し流されたときにこの skill を使う。深い心理治療を要するメンタルヘルスの問題（うつ病や不安症など専門医療が必要なもの）には適さず、純粋な知識学習の壁（それは方法の問題であり封印の問題ではない）にも適さない。主なトリガー信号："自分には無理／できない"、"腹が立つ／気が気でない"、"頭が真っ白"、"考えるほどイライラする"、"自分を制御できない"。
オーナーの頭の中にしかないプロセスを、スタッフが実際に使える SOP に文書化します。ガイド付きの1回のセッションで、手順ごとの RACI 表とスイムレーン図を添えた Markdown ノートを作成し、まとめて保管します。セカンドブレインの保管庫の有無を問いません。プロセスを SOP として文書化したい場合（「SOP を書いて」「このプロセスを文書化して」「<任意の内容> の SOP」「帮我写 SOP」「把流程变成 SOP」）、また途中で止めた草稿を再開する場合（「SOP を続けて」「接着上次那个 SOP」）に使用します。セカンドブレインの設定、保管庫の構築、事業のルームへの整理、週次メンテナンス、AI へのペルソナ設定には使用しません。これらは別途インストール・更新される my-second-brain スキルの対象です。
discord-cli ツールを使って金融リサーチのために Discord を読み取る（読み取り専用）。ユーザーが Discord チャンネルの読み取り、トレーディングサーバー内のメッセージ検索、ギルド/チャンネル情報の表示、暗号資産や市場のディスカッショングループの監視、Discord からの金融センチメントの収集を望むときはいつでも本スキルを使用する。トリガーには以下が含まれる："check my Discord"、"search Discord for"、"read Discord messages"、"what's happening in the trading Discord"、"show Discord channels"、"list my servers"、"Discord sentiment on BTC"、"what are people saying in Discord about AAPL"、"monitor crypto Discord"、"export Discord messages"、および金融ニュースの閲覧、市場調査、トレーディングコミュニティの議論の文脈で Discord に言及するあらゆる場合。本スキルは読み取り専用 — メッセージの送信、リアクション、その他の書き込み操作には対応しない。
monday.com のドキュメント —— 議事録、RFC、ランブック、週次アップデート、ポストモーテム、その他仕事関連のあらゆる文章のための monday 内のリッチコンテンツ機能 —— を作成、閲覧、編集、コメントする。単なる markdown の入れ替えにとどまらず、ボード列のライブ値をインラインで埋め込み（ドキュメントがリアルタイムのステータスを反映するように）、メンションでユーザー/ドキュメント/ボードをタグ付けし、一般的なドキュメントの構成を組み立て、各編集を正しい update_doc オペレーションに振り分ける。ユーザーが「ドキュメントを作成して」「monday ドキュメントを作って」「議事録を起草して」「RFC を書いて」「ランブックを組み立てて」「会議をドキュメントにまとめて」「ドキュメントにセクションを追加して」「ドキュメントを編集して」「ドキュメントを更新して」「ドキュメントにコメントして」「ドキュメントで誰かをタグ付けして」「ドキュメントにステータスを埋め込んで」「ドキュメントにライブのボードデータを表示して」「ドキュメントの名前を変更して」「自分のドキュメントを見せて」と依頼したときに使用。
Elon Musk の思考フレームワークを使ってあらゆる質問に答えます。ユーザーが "think like Elon"、"how would Musk see this"、"Elon-style thinking"、"first-principles analysis"、"answer like Elon" などと言った場合、またはテクノロジー、スタートアップ、物理学、製造、宇宙、AI、エネルギー、人類の未来、企業経営、製品設計、人口、文明の存続など、Elon Musk 流の深い思考が有用なテーマを議論する場合に、この skill をトリガーします。ユーザーが単に "what would Elon think about this" や "break this down from first principles" と尋ねただけでも、この skill をトリガーする必要があります。この skill は Eric Jorgenson による『The Book of Elon』に基づき、Elon Musk の公開発言からその核心的な思考フレームワークと哲学を抽出したものです。
joelclaw email コマンドラインで Joel のメール受信トレイをトリアージする。スキャン、分類、ノイズのアーカイブ、対応が必要な項目の抽出、返信の下書きを行う。使用場面：'check my email'、'scan inbox'、'triage email'、'what needs a reply'、'clean up inbox'、'archive junk'、'email summary'、'anything important in email'、またはメール受信トレイの確認や整理に関するあらゆるリクエスト。
生物の進化のロジック（遺伝的変異＋自然選択）で不確実性に対応し、MVP 立ち上げ→市場フィードバックによる選別→変異による革新→優位性の蓄積というサイクルで製品やチームを反復改善する。目標が不明確、環境変化が速い、事前に計画できない場面に適する。目標と道筋が明確な確実性の高いプロジェクトには適さない（計画のほうが効率的）。計画と進化は陰陽の補完関係：計画＝陽（効率）、進化＝陰（不確実性への対応）。主なトリガー信号："ユーザーが何を求めているか分からない"、"市場の変化が速すぎる"、"計画が変化に追いつかない"、"まず走らせてから考える"。
セッションや軌跡を、Failure-lessons/、agent-kernel、gbrain 配下の永続的なプロジェクトエンジニアリング知識や失敗の教訓に変換します。セッションからの学びの抽出、会話からの知識の統合、根本原因の把握、失敗の教訓の記録、永続的なエンジニアリング不変条件の記録に使用します。ユーザーが「fable-learning」と明示していない場合も対象です（例：「何を学んだか」「convo-learn」「失敗の教訓」「学びを抽出して」「学んだことを保存して」「現在適用しているルール」）。一般的なコードレビューや差分監査には使わないでください（fable-review を使用）。
公式の Remote MCP サービスと Open API を通じて、Feishu/Lark のクラウドドキュメントの読み書き、メッセージの送信/検索、カレンダー/会議の管理、bitable（多次元テーブル）の操作、グループチャットの管理を行う。Claude Code、Cursor、Codex、OpenCode、OpenClaw などの AI コーディングエージェントで動作する。ユーザーが Feishu、Lark、クラウドドキュメント、ドキュメントの読み取り/検索/作成、メッセージング、メッセージ送信、会議、カレンダー、bitable、多次元テーブル、多维表格、日历、会议、グループ作成、创建群に言及した場合、または Feishu/Lark ドキュメントの URL を提供した場合にこのスキルをトリガーする。
なじみのないトピック、手法、サブフィールド、研究領域への幅優先のオンボーディングを統括し、ほぼゼロから使える地図を作る。ユーザーが「X を学びたい」「X に素早く追いつくのを手伝ってほしい」「X は初心者だがどこから始めればいいか」「X の学習パスを教えてほしい」「この分野の論文を読む前に理解する必要がある」と言うとき、または全く基礎のないトピックを挙げるときに使用する。段階的な演習チェックポイントを備えたシングルトンスキルを通じてルーティングする。また、演習チェックポイントの代わりに、誠実な初心者、意見の強いラボメイト、教授という配役に説明して学ぶ DISCUSSION MODE も備える。「議論しながらのほうがよく学べる」「説明するので質問してほしい」「講義ではなく議論しよう」「勉強会を開いてほしい」「ラボミーティングのように進めてほしい」で起動する。ユーザーが基礎をすでに理解し、ある 1 つのことの習得を望む場合は flow-deep-understanding を、ユーザー自身の研究アイデアを形式化する場合は flow-idea-to-proof を使用する。
Ilya Sutskever の思考フレームワークと表現スタイル。12 件の一次対話、9 本の学術論文、10 時間の宣誓証言、27 件の推薦読書リスト、14 件の権威ある二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 を抽出しています。思考の相談役として、Ilya の視点から AI 技術の方向性、安全戦略、研究のセンスを分析するために使用します。ユーザーが「Ilya の視点で」「Ilya ならどう考える」「Ilya モード」「ilya perspective」「sutskever perspective」と言及した場合に使用します。「Ilya の立場で考えて」「Ilya ならどうする」「Ilya に切り替えて」といった依頼でも使用します。
文献の全工程を扱うスキル。前提：複数の情報源からエクスポートした書誌レコードを統合・重複排除します（references/multi-source-retrieval.md を参照）。4 つのモード：(1) 検索、(2) 読解とレビュー、(3) LaTeX への \cite{} 挿入、(4) BibTeX 生成。non-zotero-bibliography.md（EndNote/Word など）も参照してください。システマティックレビューのスクリーニングと PRISMA については systematic-review-lite スキルを参照してください。
memsearch を通じて過去のセッションから関連する記憶を検索・想起する。ユーザーの質問が履歴的な文脈、過去の決定、デバッグメモ、以前の会話、プロジェクトの知識から恩恵を受ける場合に使用する。特に 'what did I decide about X'、'why did we do Y'、'have I seen this before' といった質問に適する。SessionStart や UserPromptSubmit 経由で `[memsearch] Recall available if needed` のケイパビリティヒントが注入されている場合にも使用する。典型的な流れ：3〜5 個の chunk を検索し、最も関連するものを展開し、必要に応じて anchor 形式で元のトランスクリプトまで深掘りする。質問が現在のコード状態に純粋に関わる場合（Read/Grep を使用）、一時的な場合（今日のタスクのみ）、ユーザーが明示的に記憶を無視するよう求めた場合はスキップする。
ユーザーが重要な意思決定に直面しているとき、他者の行動を評価するとき、集団現象を診断するとき、または自身の判断バイアスを振り返るときにこの skill を発動する。典型的なトリガーシグナル：ユーザーが重大な選択の前に認知の罠を点検する必要がある；ユーザーが自分または他者が「非論理的」な行動をとったことに気づき説明を必要としている；ユーザーが集団がなぜ全員で誤るのかを理解しようとしている。純粋に技術的な意思決定（数学の計算やコードのデバッグなど）や感情をなだめる場面には適用されない。
「OKR の設定」「目標と主要な成果」「四半期 OKR 計画」「目標の整合」「OKR の進捗測定」「OKR による優先事項の絞り込み」を依頼されたときに使用します。チームが最も重要なことに集中し、進捗を継続するリズムを作るのに役立ちます。Andy Grove が Intel で生み出し、John Doerr が Google で広めた OKR フレームワークは、目標の整合、集中、学習サイクルを促します。Christina Wodtke の Radical Focus のアプローチは、シンプルさとよくある落とし穴の回避を重視します。
依頼された場合に、制約付きの Google Scholar ヘルパーまたはホスト提供のブラウザで論文のメタデータと被引用数を調べ、引用論文の探索は依頼時のみ行う。ガイド付きのインタラクティブな読解または自律的な全文分析を通じて、学術論文、技術レポート、PDF、セクション、図、表、付録を厳密かつ出典に基づいて精読するよう導く。ユーザーが論文を精読したい、次のセクションに進みたい、選択したテキストを説明してほしい、3 パスの読解プロセスに従いたい、引用された視覚的エビデンスを確認したい、実験を批評したい、複数ターンの読解を再開したい、または正確な出典位置・手法・指標・限界・タスク転移を含む再利用可能なリサーチノートを作成したいときに使用する。
ローカルの事例研究をマッチングし、Web 上の証拠を収集して HTML のリサーチドシエにまとめる提案リサーチワークフロー。ユーザーがブリーフのための提案リサーチ、クライアント情報、技術スタックの調査、価格ベンチマーク、競合状況、事例研究のマッチングを必要とするときに使用する。トリガー：'research this proposal'、'build a research dossier'、'match case studies'、'find pricing benchmarks'、'client intel for'、'what tech does X use'。
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。