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
あらゆるテーマを第一原理から深く教え、卓越した能力へ向かう証拠に基づく道筋を構築する。ユーザーがテーマを理解・説明・学習・深掘りしたいと求めたとき；何かがなぜ、どのように機能するのか、なぜ重要か、代替案はどう比較されるか、異なる視点が何を明らかにするかを尋ねたとき；現在のパラダイム、完全なロードマップやカリキュラム、意図的な練習とフィードバック、またはトップ 1% レベルの習得計画を求めたときに使用。カリキュラムを提示する前に説明の問いに完全に答える；明確な習得目標は適応型の練習と能力証明のシステムへ誘導する。
すべてのネットワーク操作はこのスキルを通じて処理する必要がある。検索、Web スクレイピング、ログイン後の操作、動的ページの操作などを含む。トリガーとなる場面：ユーザーが情報検索を求めた場合、Web ページの内容を閲覧する場合、ログインが必要なサイトにアクセスする場合、Web インターフェースを操作する場合、ソーシャルメディアのコンテンツ（小紅書、微博、Twitter など）を取得する場合、動的にレンダリングされるページを読み取る場合、そして実際のブラウザ環境を必要とするあらゆるネットワークタスク。
コーディングまたは研究セッションの終了時に会話を確認し、判断、実験、行き詰まり、方向転換、主張、ヒューリスティクスを ara/ ディレクトリ（exploration_tree.yaml、claims.md、heuristics.md、observations.yaml、セッション記録）に書き込み、各項目に user、ai-suggested、ai-executed、user-revised のいずれかのタグを付けて、研究の来歴を記録します。タスク完了後にセッションのエピローグを残したい場合に使用します。プロジェクトの変遷を監査可能な形で追跡する必要がある場合に使用します。判断や行き詰まりを来歴とともに記録する場合や、ara/ ディレクトリを初期化する場合にも使用します。リクエスト完了後にのみ実行するため、タスクの実行中には使用しないでください。
2ループアーキテクチャを用いて、エンドツーエンドの自律型AI研究プロジェクトをオーケストレーションします。内側のループでは明確な最適化目標に沿って実験を迅速に反復し、外側のループでは結果を統合してパターンを特定し、研究の方向性を導きます。実行をドメイン固有のスキルに振り分け、Claude Code /loopとOpenClaw heartbeatによるエージェントの継続稼働をサポートし、研究発表資料や論文を作成します。研究プロジェクトの開始、自律実験の実行、複数の仮説を扱う研究の管理に使用します。
百度网盘のファイル管理——アップロード、ダウンロード、転送保存、共有、検索、移動、コピー、名前変更、フォルダー作成に対応します。Agentのメモリのバックアップ／復元（kimiclaw/maxclaw/qclaw/openclaw）もサポートします。起動条件：「百度网盘/bdpan/网盘/云盘/baidu drive/Baidu Drive」にファイル操作を伴って言及した場合、または「备份记忆」「恢复记忆」「查看记忆备份」などメモリ関連の操作に言及した場合。ファイル保存以外の操作、他のクラウドドライブサービスの使用、ローカルメモリの整理／クリーンアップ、PPT生成（baidu-wenku-aipptスキルが別途担当）では起動しません。
任意の対象企業に関する BD グレードの詳細な調査レポート — 財務、経営陣、採用、技術スタック、競合、外部委託の依存度、KServe サービスの適合性、ICP スコア、BD ブリーフィング。企業名が出たあらゆる BD の文脈でトリガーする — 明示的な「調査」の依頼がなくてもよい。「[企業] を調べて」「[企業] を見て」「[企業] では誰に連絡すべきか」「[企業] について何を知っているか」「[企業] のプロフィールを出して」、または見込み客、アウトリーチ計画、アカウントインテリジェンスについて話す中で企業名を挙げるだけでよい。文脈が見込み客開拓、商談前の準備、または外部委託先の探索であれば — すぐにトリガーする。
Firecrawl CLI（firecrawl）による Web スクレイピング、クロール、検索、ブラウザ自動化。URL を markdown/HTML としてスクレイピングする、Web サイト全体をクロールする、サイト上のすべての URL を検出する、任意のスクレイピング付きで Web 検索を実行する、自動化用のクラウドブラウザセッションを起動する、AI エージェントで自然言語の Web クエリを実行する場合に使用します。firecrawl-cli のインストール（npm install -g firecrawl-cli）と認証（firecrawl login または FIRECRAWL_API_KEY 環境変数）が必要です。トリガー：scrape URL、crawl site、map website URLs、firecrawl search、browser automation with firecrawl、web agent query。
ユーザーがすでに部分的に知っている 1 つの具体的な対象 — 論文、手法、アルゴリズム、定理、導出、結果 — を、自分で再導出し、批判し、どこで破綻するかを見つけられるようになるまで、深さ優先で習得させるよう編成する。ユーザーが "I want to really understand X"、"help me understand this paper deeply"、"I get the gist but not the mechanism"、"walk me through this method"、"defend/criticize this"、"tear this apart so I get it" と言ったときに使用する。シングルトンのスキルを通してルーティングし、段階的な演習でゲートを検証する。DISCUSSION MODE もサポートし、誠実な初学者、意見の強いラボメイト、教授に説明することで対象を習得する。"I learn better by discussing"、"question me while I explain"、"let's discuss instead of lecturing"、"run this like a lab meeting"、"grill me on this paper" でトリガーする。領域への幅優先のオンボーディングには flow-learn-new-topic を使用し、ユーザー自身のアイデアを形式化するには flow-idea-to-proof を使用する。
monday.com WorkForms を作成・編集します — 回答を基盤となるボード上の新規アイテムとして取り込む公開の受付フォームです。リクエストの受付、バグ報告、リード獲得、イベント申し込み、社内提出、その他ユーザーが送信したフォームを追跡可能な作業アイテムに変えるあらゆるフローに有用です。ユーザーが「フォームを作成」「受付フォームを構築」「WorkForm を作成」「フォームに質問を追加」「フォームの質問を編集」「フォームを公開」「フォームのリンクを共有」「リクエストフォームを設定」「ボードにフォームを追加」「フォームから monday のブランディングを削除」「フォームを無効化」と依頼したときに使用します。
曖昧な研究アイデアを構造化された仕様（RQ、仮説、識別、データ要件、実証戦略）に形式化する対話型インタビュー。ユーザーが "interview me"、"help me think through this idea"、"I have a half-baked idea"、"formalize this into a project"、"walk me through framing a study" と言ったときに使用する。複数ターンの Q&A を行い、仕様をディスクに保存する。文献レビュー（`/lit-review`）やゼロからの発想（`/research-ideation`）には使用しない。
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。