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
マルチモーダル・ナレッジパイプライン・スキル — ドキュメント（PDF/画像/動画/Office）を永続的なナレッジウィキに取り込み、ナレッジ融合、ソース間の矛盾検出、マルチソース集約クエリ、ナレッジグラフ構築をサポートする。ユーザーがドキュメントの取り込み、ナレッジベースの構築、ウィキのクエリ、一貫性のチェック、ナレッジグラフの構築、ドキュメント分析、マルチモーダル理解、データパイプラインなどのニーズに言及したときにこのスキルをトリガーする。ユーザーが pipeline や knowledge-pipline と明示していなくても、ドキュメントを構造化ナレッジに変換する、ドキュメント間の分析・比較を行う、またはナレッジグラフを可視化する作業に関わる場合は、このスキルをトリガーすべきである。
常時有効な Linear セッション規律と、未追跡リポジトリ向けの一度きりのソフトな促し。CLAUDE.md、AGENTS.md、または .cursor/rules に Linear トラッキングプロトコルが既にあるリポジトリで重要な作業を行う場合、またはプロトコルも .linear-tracking-skip ファイルもないリポジトリを開く/作業する場合に使用する（linear-setup を実行するか一度だけ尋ねる）。作成前検索、ライフサイクル、クローズ・ザ・ループを徹底する。完全なブートストラップ、同期、モニタリングの実行には対象外。
最近の Mattermost または Band（Mattermost のフォーク）のダイレクトおよびグループ会話を、長期保存可能なプライベートな証拠、要注意項目、ダイジェストに紐づく手動応答コマンドにトリアージする。最近の Mattermost または Band のダイレクトおよびグループ会話のうち注意が必要な項目を確認したいとユーザーが求めたときに使用。自動で公開することは決してない。ロシア語の検索語：триаж Mattermost, разобрать чаты Mattermost, триаж бэнда, разобрать бэнд, бенд。
プロジェクトの学びを管理します。これは、エージェントがすべてのスキルとセッションを通じて記憶すべき、小さく、原子的で、検証済みのパターンです。/money-save（セッション状態全体をキャプチャする）とは異なり、学びは個々の洞察であり、他のすべての money-* スキルのコンテキストに自動で読み込まれます。ユーザーが記憶に値する何かに気づいたばかりの場合に使用します。顧客パターン、価格設定の洞察、機能するチャネル、失敗モードなどです。トリガー：'remember this'、'log a learning'、'this is a pattern'、'show learnings'、'what have we learned'、'记住这个'、'存入经验'、'查看经验库'。
ビジネスプランに対して 4 つのレビュースキル（investor、customer、operator、skeptic）を順番に実行し、判定が一致する箇所は自動で決定し、不一致と好みの判断のみをユーザーに提示します。1 つのコマンド = 完全なレビュー試練を、インテリジェントにフィルタリングして実行します。プランがコミット前にストレステストの準備ができたときに使用します。トリガー：'panel review'、'review panel'、'run all reviews'、'review gauntlet'、'审议会'、'四方评审'。
毎週のビジネスレトロスペクティブ。過去 1 週間のすべてのスナップショット、学び、スキル使用のテレメトリ、および（提供されていれば）収益データを読み取ります。出力：決定されたこと、出荷されたもの、停滞しているもの、スキルアクティビティ、推奨される次の焦点。使用されていないスキルをアクティベーションプロンプトとして提示します。週の終わりまたはスプリントの終わりに使用します。トリガー：'weekly retro'、'business retro'、'what did we ship'、'how's the week going'、'周复盘'、'业务回顾'、'本周复盘'。
Windows マシン上で Microsoft Outlook のメールおよび（任意で）Microsoft Teams のメッセージを追跡して催促する。Web 版に依存しない。ユーザーが次のことを求める場合に使用：(1) 受信トレイ/メンションを監視し、解除されるまで Telegram/Teams でリマインドする、(2) 既存の Outlook スレッドから短く親しみやすく専門用語の少ないメール返信を下書きする、(3) 直近 N 日（既定 7 日）のアクションアイテムを提示する。Outlook Desktop の自動化（COM）で動作し、設定されていれば Microsoft Graph を Teams 用に任意で使用する。
GXL の Paperclip CLI で、生物医学論文の全文、FDA/PMDA/EMA の規制文書、臨床試験レジストリ、UniProt/PDB/ChEMBL のエントリーを検索・閲覧します。PAPERCLIP_API_KEY を使った `paperclip` バイナリのインストールと認証、/papers、/fda、/trials、/proteins、/clipboard 以下の読み取り専用仮想ファイルシステム、ソースを指定したセマンティック検索、コーパス全体の grep、メタデータ検索と SQL、多数の論文を対象とした map/reduce 読解、図の画像解析、主張検証機能を備えたオプトイン方式の論文リポジトリ、行番号付き引用を扱います。paperclip のインストール、paperclip search/grep/map/reduce/sql/repo の実行、paperclip での生物医学文献・規制申請書類・臨床試験の検索や閲覧、行番号付き引用の作成を求められた場合に使用します。
ソロ起業家としてプロジェクト、タスク、優先順位を効果的に管理する。作業の整理、進捗の追跡、締め切りの管理、請負業者やクライアントとの調整、プロジェクト管理システムの構築に使用する。タスク管理手法、優先順位付けのフレームワーク、プロジェクト計画テンプレート、ツール選定、個人の生産性ワークフローを扱う。"project management"、"manage my work"、"organize tasks"、"project planning"、"task management"、"prioritization"、"stay organized" でトリガーする。
進行中のリサーチアウトラインの `fields.yaml` に新しいフィールド定義を追加する — ユーザー提供の入力からでも、その領域で一般的なディメンションを提案する Web 検索エージェントからでもよい。`/research-deep` を実行する前に、スキーマにディメンション(例: 価格、パフォーマンス、エコシステム、ガバナンス)が欠けていると気づいたときに `/research-outline` の途中で使用し、深掘りエージェントが再実行を必要とせず初回で新しいフィールドを埋められるようにする。
parallel-cli search（主要な高速ウェブ検索）、Parallel Chat API（ディープリサーチ）、Perplexity sonar-pro-search（学術論文検索）を使って最新の研究情報を調べる。クエリは最適なバックエンドへ自動的にルーティングされる。論文の検索、研究データの収集、科学情報の検証に使用。注意：クエリのテキストは api.parallel.ai（PARALLEL_API_KEY）へ、学術検索の場合はさらに openrouter.ai（OPENROUTER_API_KEY）へ送信される。
複数のソースのデータを組み合わせてソフトウェアプロジェクトに費やした時間を分析・可視化する：WakaTime のコーディング時間、git コミットセッションの検出、Claude Code の使用状況、Codex CLI の使用状況、Cursor IDE の使用状況。インタラクティブな HTML ダッシュボード（ダークテーマ、Chart.js）と ASCII チャート付きの Markdown レポートの両方を生成する。ユーザーが以下を求めたときに使用する：作業時間の分析、プロジェクトに費やした時間の算出、作業時間レポートの生成、コーディング活動の可視化、プロジェクトの時間内訳の作成、日付範囲ごとの開発工数の要約。
Vida の思考フレームワークと表現方法。リポジトリ内の 564 件のローカルアーカイブコンテンツの詳細な調査に基づき、6 つの核心的なメンタルモデル、9 つの意思決定ヒューリスティック、完全な表現 DNA を抽出。用途：思考アドバイザーとして、Vida の視点から稼ぐこと、起業、資産配分、情報格差、個人 IP、地理的アービトラージの問題を分析する。ユーザーが「用 Vida の視点」「Vida はどう見るか」「Vida モード」「vida perspective」「00 后富一代の視点」に言及したときに使用。ユーザーが「Vida の視点で考えて」と言っただけでも、あるいは「Vida ならどうするか」「Vida に切り替えて」と言った場合にもトリガーする。
ユーザーがローカル HTTP API を通じて WiseMindAI のコンテンツを作成、保存、検索、更新、整理、削除したい場合にこのスキルを使用する。ノート、ファイル、リンク、Web ページ、フォルダ、ナレッジベース、ナレッジドキュメント、カードデッキ、カードフォルダ、カード、グローバル検索、resolve ワークフロー、冪等な upsert 書き込みに対応する。"保存到 WiseMindAI"、"记到知识库"、"帮我存网页"、"创建学习卡片"、"搜索我的 WiseMindAI"、"更新/删除 WiseMindAI 里的内容"、"save to WiseMindAI"、"search my WiseMindAI notes" などのリクエスト、または WiseMindAI のコンテンツ管理を伴うあらゆるタスクでトリガーする。
アカデミック研究の全パイプラインのオーケストレーター：リサーチ -> 執筆 -> インテグリティチェック -> レビュー -> 修正 -> 再レビュー -> 再修正 -> 最終インテグリティチェック -> 確定。deep-research、academic-paper、academic-paper-reviewer を、必須のインテグリティ検証、2 段階のピアレビュー、再現可能な品質ゲートを備えたシームレスな 10 段階ワークフローに統合する。トリガー：academic pipeline、research to paper、full paper workflow、paper pipeline、end-to-end paper、research-to-publication、complete paper workflow。
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。