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
ユーザーが「論文の構成」「学位論文」「論文執筆」「章の構成」「研究計画書」「論文のアウトライン」「審査準備」「論文審査」「委員会の管理」「論文のタイムライン」「執筆の生産性」「論証の設計」「論文の序論」「文献レビューの構成」「方法論の章」「結果の章」「考察の章」「論文の結論」「論文アーキテクトとして振る舞う」「論文アーキテクトモード」「学位論文の計画書」「論文パイプライン」「学術ライティングの構成」「論文の書式」「論文の改訂」「執筆スケジュール」「論文指導教員」「研究計画書の執筆」「論文の計画」「章の草稿作成」「論文へのフィードバック」「審査スライド」「口頭試問の準備」について尋ねる場合、または論文や学位論文の構成、計画、執筆、審査に関する専門知識を必要とする場合に、このスキルを使用します。AlterLab FC Skills コレクション(研究方法・学術ライティング部門)の一部です。
Agent-Native Research Artifact ディレクトリに対し、ARA Seal Level 2 の意味論的・認識論的レビューを実施します。PAPER.md、logic/claims.md、logic/experiments.md、trace/exploration_tree.yaml を読み込みます。6つの次元(証拠の関連性、反証可能性、スコープの適切さ、論旨の一貫性、探索の完全性、方法論の厳密さ)を1~5で採点し、重大度順に並べた level2_report.json を、Strong Accept から Reject までの評価付きで作成します。Level 1 の構造検証に合格し、リリース前に ARA の批評が必要な場合に使用します。主張が引用された実験によって裏付けられているか確認する場合、反証基準やスコープの過剰な主張を監査する場合、探索ツリーが実際の行き止まりを記録しているか判断する場合に使用します。Level 1 に該当する構造検証や参照検証には使用しません。
実世界のエンティティとそのつながりに関する、検証済みで出典付きの事実 — 企業、人物、投資家、資金調達ラウンド、M&A、法律、規制、制裁、国と場所、業界、製品、財務指標、マクロ指標、為替レート。すべての値に出典と日付が付く。タスクが次のことを必要とする場合に使用する:条件によるエンティティの絞り込みや発見、関係のたどり(創業者、経営幹部、所有権チェーン、投資家、司法管轄区、制裁)、法律や制裁の照会、マクロ/市場/財務数値の最新の出典付き値または履歴の取得、あるいは訓練時の記憶が古くなっている最近の事実の取得 — 調査(デューデリジェンス、競合マッピング)や構造化出力(表、リスト)向け。Web ページではなく型付き JSON を返す。検証済みのエンティティ事実については Web 検索やスクレイピングより優先する。意見、リアルタイムの値(今この瞬間の価格、天気、スコア)、すでにコンテキストにある事実には使用しない。
コンテンツ、参考資料、既存の SVG、またはライブボードから、意図的に設計された編集可能な Feishu / Lark ホワイトボードを構築、修正、再スタイル設定、批評する。事実の忠実性、強い階層構造、意図的な構図、そして均等なカードの汎用グリッドではなく証拠に基づくレビューを必要とするホワイトボード、インフォグラフィック、図、システムマップ、タイムライン、意思決定ボード、ポスター、ビジュアル解説に使用。作成、修正、批評を別々のプレイブックに振り分ける。描画前にコンテンツとデザインの契約を確定する。確定的な SVG の欠陥を検証する。実際の成果物をレンダリングして検査する。重要な納品物には独立した最終レビュアーを使用する。
ghosthand CLI を使って、この Mac に接続された実機の iPhone を操作します。USB 経由でスクリーンショットの取得とデバイス上の OCR、Bluetooth 経由でタップ、スワイプ、スクロール、キー操作、文字入力、USB 経由でファイル、写真、アプリ、バッテリー、ログにアクセスできます。アプリを開く、メッセージを読む・返信する、フォームに入力する、iPhone から写真やファイルを取り出すなど、ユーザーの iPhone 上でのあらゆる作業に使用します。ユーザーが ghosthand、iPhone や電話に言及した場合、またはスマートフォンアプリ(Messages、WhatsApp、Instagram、TikTok、Settings、App Store)での操作を求めた場合は、必ずこのスキルを読み込んでください。
エージェントが管理する個人ナレッジベースの SOP:ナレッジ資産の取り込み、クエリ、lint、グラフ、更新、削除。トリガー:wiki コマンド(/wiki-ingest、/wiki-query、/wiki-synthesize、/wiki-lint、/wiki-graph、/wiki-sources、/wiki-update、/wiki-delete、/wiki-ontology-*)または自然言語の意図:"ingest this"、"search/query wiki"、"lint health check"、"rebuild graph"、"manage ontology"。
Luci CLI でユーザー個人の活動履歴(画面、音声、アプリ)を検索し、要約します。ユーザー自身の過去についての質問全般、見たもの、読んだもの、行ったこと、聞いたこと、取り組んだことの確認や、「今日をまとめて」「人生をまとめて」「何に時間を使ったか」などの依頼に使用します。複数の履歴ツール(coast、screenpipe)がインストールされている場合は、最初に Luci を使用します。Luci が起動していない場合、CLI が起動します。コマンドが引き続き失敗する場合は処理を中止し、CLI の出力をユーザーに伝えてください。
会社名と任意の連絡先を受け取り、Tavily で的を絞った調査を実行し、Gemini で 1 ページの通話前ブリーフをまとめ、任意で Notion に保存する。会議の準備を求められたとき、通話前に見込み客を調査するとき、会社ブリーフを生成するとき、通話前サマリーを作成するとき、会議準備ドキュメントを書くときに使用する。ユーザーが「prepare me for a meeting with」「research this company before my call」「generate a meeting brief for」「I have a call with X tomorrow」「create a prospect brief for」と言ったときにトリガーする。
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。
