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
組織構造の設計（チームトポロジー、コンウェイの法則との整合）、変革施策に向けたパワー・インタレストによるステークホルダーのマッピング、チーム間インターフェース契約の定義（API、SLA、意思決定権、引き継ぎ）、ケイパビリティ成熟度の評価（DORA、CMMC、アジャイル成熟度モデル）、組織再編の計画（機能別チームからプロダクトチームへ、プラットフォームチーム、シェアードサービス）を行うとき、またはユーザーが「org design」「team structure」「stakeholder map」「team interfaces」「capability maturity」「Conway's Law」「RACI」に言及したときに使用。
チームがプロジェクトのビジョンドキュメントを作成または洗練したいときに、この skill を使用する——例えば「create the vision document」「write our product constitution」「define the product principles」「document our bounded contexts」「what is our product vision」「set up the steering docs」「update our vision」「revise the product strategy」「align on product goals」「what are we building and why」「who are our users」「capture our product purpose」「the vision doc is outdated」など。docs/steering/VISION.md をリビングドキュメントとして生成し、製品の目的、対象ユーザー、原則、戦略目標、境界づけられたコンテキストを記録する。一度生成して洗練する——ゼロから再生成しない。
プロダクトマネージャー向け Yunxiao（Projex）自動化：要件の記録（圧縮選択 1a2b3a4d：種別は新規/最適化のみ、プロジェクト、優先度、タグ）、Yunxiao プロジェクトのリアルタイム選択、待处理→已确认→分析中→设计中→设计完成→待开发 の進行、開発後の制御された要件キャンセル、デリバリーツリー【交付】ASSOCIATED /【分析】【设计】TASK_SUB、単一ファストトラックなし・番号直推しの場合は既に明確で公式読み戻しで一意に確認されたデリバリー責任者へ引き継ぐ、イテレーションを作成して【交付】を紐付ける（要件は紐付けない）。ユーザーが YunxiaoPM、需求任务、记录需求、受理确认、开始分析、开始设计、设计完成、交棒开发、快轨待开发、编号直推、创建迭代、关闭迭代、取消需求、拉取待验收需求、验收通过、验收不通过、验收续跑 と言ったときに使用する。Yunxiao の読み取りと書き込みはすべて公式の aliyun devops CLI/PAT を優先する；「关闭迭代」のみ、検証済みの CLI に対応するステータスアクションがない場合に限り、ブラウザ Cookie に依存せず制御された視覚フローでフォールバックできる。 【开发】/【测试】は作成しない。新規作成または範囲拡大の書き込みは先に Plan、その後 apply；明確な番号を持つ同一バッチの冪等リフレッシュ、続行、読み戻しの補完は重複確認しない；yunxiao-requirement-lifecycle には合わせない。引き継ぎ後の開発 Skill：【优化】種別のみ要件 MD から精緻化して「変更前ルール」を書く；PM が PRD/プロトタイプを変更した後にプロダクト引き継ぎスナップショットを生成して読み戻す。
12 エージェントによる学術論文執筆パイプライン。11 のモード (full/plan/outline/revision/revision-coach/abstract/lit-review/format-convert/citation-check/disclosure/rebuttal-audit)。6 種類の論文タイプ、5 種類の引用形式、二言語の抄録、LaTeX/DOCX-via-Pandoc/PDF 出力。スタイル校正 + 執筆品質チェック + IRON RULE マーカー付きのアンチパターン。トリガー: write paper、academic paper、guide my paper、parse reviews、audit my rebuttal、check my response draft、AI disclosure、寫論文、學術論文、引導我寫論文、審查意見、評估回覆。
ユーザーが過去の作業が役立つ可能性を示唆または要求したときは常に、同梱の SearchContext CLI を通じて AgentLoop Recall を積極的に使用し、以前の Alibaba Cloud AgentLoop の経験を取得する。作業の前または作業中に、過去の経験、過去のトラブルシューティング事例、以前の修正、類似インシデント、教訓、古いランブック、以前の対処、成功したワークフローを確認、検索、想起、取得、調査、レビュー、参照、比較したいという要求でトリガーする。中国語の要求でもトリガーする。例：先查历史经验、回忆类似案例、召回过往排障记录、看看之前有没有处理过类似问题、参考以前怎么处理、找找之前的踩坑记录、翻一下历史排障、有没有类似经验、先看看过去的案例。
ユーザーが「ドキュメンタリー」「ドキュメンタリーリサーチ」「インタビュー質問」「ドキュメンタリーのトリートメント」「アーカイブ調査」「ドキュメンタリー倫理」「ドキュメンタリーリサーチャーとして振る舞う」「ドキュメンタリーモード」「ノンフィクション映画」「ドキュメンタリー企画書」「ドキュメンタリー対象の調査」「オーラルヒストリー」「ヴェリテ」「観察型ドキュメンタリー」について尋ねる場合、またはドキュメンタリーリサーチの方法論、インタビュー準備、トリートメント執筆、ノンフィクション映像制作の倫理フレームワークに関する専門知識が必要な場合に、このスキルを使用します。AlterLab FC Skills コレクション（Cinema & Digital Media department）の一部です。
ユーザーが "media theory"、"critical theory"、"academic writing"、"Foucault"、"Habermas"、"McLuhan"、"Baudrillard"、"Stuart Hall"、"act as a media theory companion"、"media theory mode"、"theoretical framework"、"literature review"、"discourse analysis"、"semiotics"、"cultural studies"、"political economy" について尋ねた場合、またはメディア・コミュニケーション理論を学術的文章と批判的分析に応用する専門知識が必要な場合に、このスキルを使用する。AlterLab FC Skills コレクション（New Media & Communication 部門）の一部。
辺淬火の統合的な適応型学習ツール。学習の進歩を主目的とするあらゆるリクエストを扱う：概念、命題、仕組み、章、記事、書籍、思想家、学派、理論体系、または複雑な領域。ユーザーが明示的に提供した記事、ノート、チャット、回答などのコーパスから、根拠のある候補となるナレッジギャップを見つけ、ヒントを示して解決へ進むこともできる。 各講義は、独立して完全で、通して読める中国語の講義資料を 1 本納品しなければならず、講義資料の後には 2〜4 個の的を絞った質問と自由発言エリアを置く。ユーザーの設問ごとの回答、自由発言の原文、AI の説明、ナレッジギャップ、経路の変化、次のアクションは層別に蓄積し、その後の学習の調整に用い、セッションをまたいで継続できる。 トリガー：「淬火学習」「学習 X」「教我 X」「讲清楚 X」「系統学習 X」「精読 X」「根据我的语料找知识缺口」「継続学習」「次の講義」。 ユーザーの主な Job が、学習ではなく人格、感情、関係、ビジネス診断、コンテンツ制作、意思決定、または実行である場合は、対応する Skill に引き継ぐ。
ユーザーが「X を調査する」「Y について深く調査する」「Z を深掘りする」「このトピックを調べる」「X と Y を比較する」「X の長所と短所」「Y の全体像を概観する」ことを望む場合は常に、引用付きの統合を伴う深いマルチソースの Web リサーチにこのスキルを使用します。ユーザーが「調査」と言わなくても、複数の独立したソースを相互参照して引用する必要がある依頼は該当します。1 回の WebSearch で答えられる単一の事実、コードレビュー（code-review を参照）、現在のリポジトリ内のファイルの探索（Explore を使用）には、このスキルを使用しないでください。
ある主題、コードベース、ホワイトペーパー、複雑なシステムについて、本当に理解できるまで人を導く。ユーザーが何かを理解したり学びたいときに使用する：「X を説明して」「このリポジトリ/論文を順を追って教えて」「Y の仕組みを理解したい」「Z を始めたい」——学習方法に言及していなくてもよい。ファインマン級のわかりやすさ（平易な言葉、たとえ、抽象化の前に具体的な例）と研究に裏打ちされた構成（まず全体像、一度に 1 セクションずつ、目標に合わせた確認）で説明し、理解度はウォークスルーの後にのみ評価してどこにさらなるコーチングが役立つかを見極め、独立して共有できる参照用解説を生成する——Open Knowledge Format（OKF）バンドルとして保存し、ソースのフィンガープリントを固定することで、後のセッションで知識を見直し、コードベース、ドキュメント、トピックが変わったときに差分を意識して更新できる。学習計画ではなくガイド付きウォークスルー：定着ツール（間隔反復、自己テスト、復習スケジュール）は存在するが、完全に任意。
研究論文をエンドツーエンドでオーケストレーションします——生のアイデアから文献の裏付け、実験設計、実装、結果、執筆、投稿、反論、成果物の公開まで。ユーザーが1つの段階ではなく論文全体を進めたいときに使用します：「help me write this paper from scratch」「where am I in the paper process」「what should I do next on this project」「take this from idea to submission」「I have results, get me to a draft」「manage my paper workflow」、あるいはプロジェクトを引き継いで投稿先への道筋を尋ねる場合です。執筆段階そのものにも使用します——「draft the introduction」「outline this paper」「how should I structure this」「turn this spine into a draft」「my first paper」——これは委譲するのではなく、フェーズゲート付きのステージグループ（stage 10）として自身が担います。それ以外の場合は、既存の単体スキルをステージゲートで順序づける ROUTER であり、アイデア出しや実験自体は行いません。単一の狭いセクションについては、そのセクションのスキルを直接呼び出してください（例：abstract-and-intro-writer、method-section-writer、results-writeup）。博士課程の出願書類には flow-phd-application を使用してください。講演やスライドには presentation 系のスキルを使用してください。
条件ベースの vault ヘルス診断を実行する。8 カテゴリ — schema 準拠、孤立項目の検出、リンク健全性、説明文の品質、three-space 境界、処理スループット、古いノート、MOC の一貫性。3 モード — quick（schema + 孤立項目 + リンク）、full（全 8 項目）、three-space（境界違反のみ）。実行可能な FAIL/WARN/PASS レポートを影響度順に並べた具体的な修正案とともに返す。"/health"、"check vault health"、"maintenance report"、"what needs fixing" でトリガーされる。
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。