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
ユーザーが明示的に「transcribe a meeting」「transcribe audio」「transcribe a meeting recording」「convert audio to text」「generate meeting minutes from audio」「do speech-to-text」「transcribe with speaker diarization」「identify speakers in audio」「transcribe Chinese audio」「transcribe English audio」「transcribe Japanese audio」「multi-speaker transcription」「transcribe a podcast」「transcribe podcast episode」「transcribe an interview」「convert podcast to text」「podcast to transcript」を求めた場合、または FunASR、Paraformer、SenseVoice、Whisper、MiMo、MiMo-V2.5-ASR、meeting transcription、podcast transcription、speaker diarization に言及した場合にこのスキルを使用します。中国語、英語、日本語、韓国語、広東語、および 99 言語（Whisper 経由）の複数話者の会議・ポッドキャスト文字起こしに対応し、小米 MiMo-V2.5-ASR（8B、ローカル GPU）による固有名詞とコードスイッチングの精度向上も可能。CAM++ による自動話者分離、ホットワードバイアス（FunASR パス）、LLM クリーンアップに対応。FunASR は GPU と CPU で動作し、MiMo には VRAM 20GB 以上のローカル CUDA GPU が必要です。
あらゆる問い、意思決定、創造的な課題に対して、多角的な Mind Council の審議を実行します。多様な視点を求めるとき、難しい決断を下す手助けが必要なとき、council/panel/board の議論を求めるとき、問題を複数の角度から検討したいとき、悪魔の代弁者による分析を求めるとき、あるいは「さまざまな専門家はこれをどう考えるか」「あらゆる側面から考えたい」「council mode」「mind council」「deliberate on this」などと言及したときに、このスキルを使用します。ジレンマ、トレードオフ、明白な答えのない複雑な選択に直面したときにも起動します。
ユーザーが dida(道旅科技) の社内プロジェクトに関わる開発、コーディング、ドキュメント作成、API 調査、デプロイや運用のトラブルシューティングを行っているとき、Dragon プライベートナレッジベースを能動的に検索する（dragon-knowledges MCP の KnowledgePlugin__knowledge_base_search ツール経由）。社内の技術ドキュメント、アーキテクチャ設計、API 仕様、フィールド定義、業務プロセス、エラーコード、設定、運用資料を取得する。以下の場面では、ユーザーが「Dragon を使って」「ナレッジベースを検索して」と明示しなくても、必ず能動的にトリガーする：ユーザーが「うちの」「会社の」「社内の」「このプロジェクトの」「本番」など社内資産を指す表現を使ったとき；ユーザーが dida の社内システム名（Beaver、Phoenix、LionKing、Shopping、EBooking、Wolf、Wolf 2.0、AngryBirds、CRM、Analysis、Whale、Admin、Marketing、Tiger、Bingo、Kangaroo、Finance、Content、Dolphin、Grafana、Penguin、Panda、AutoLine、FalconService、f-operating、f-supplier、f-analysis、f-order、f-policy、f-profit、f-monitor、EBookingBookingAPI、Wuying/無影、カスタマーサービスシステム、API チャネルシステム、API サプライヤーシステム、Supplier Service/SS、BDS など）に言及したとき；ユーザーが業務ルール、プロダクトロジック、承認フロー、アラート閾値、エラーコードの意味を尋ねたとき；ユーザーが API フィールド、コールバック構造、社内 SDK の使い方を尋ね、そのフィールド名がオープンソースフレームワークらしくないとき；ユーザーがリリース/カナリア/デプロイ/設定/監視について、特定の社内環境に紐づけて尋ねたとき；ユーザーが社内コードリポジトリでコードを書き、バグを修正し、コメントやドキュメントを書くとき；ユーザーが didainternal.com ドメインや類似の社内ドメインに言及したとき。判断に迷うときは検索する側に倒す——社内検索 1 回のコストは「間違った回答や一般論すぎる回答」のコストよりはるかに低い。ユーザーが dida 社内の開発作業を行っているときは、Dragon/ナレッジベースへの明示的な言及がなくても、この skill を積極的に使用する。
ユーザーが生物学、化学、物理学、天文学、気候、ゲノミクス、材料、医学、生態学、エネルギー、工学、数学、創薬、タンパク質設計、気象モデリング、定理証明、単一細胞、PDE 求解などの科学領域で AI/ML の作業を行うときに使用する。Hugging Science は科学データセット、モデル、ブログ記事、インタラクティブな Space の厳選カタログである。このスキルは `datasets`、`transformers`、HF Inference API、`gradio_client`、および方法論の引用を通じてリソースの発見と利用を支援する。
ユーザーが生物学、化学、物理学、天文学、気候、ゲノミクス、材料、医学、生態学、エネルギー、工学、数学、創薬、タンパク質設計、気象モデリング、定理証明、単一細胞、PDE 求解などの科学領域で AI/ML の作業を行うときに使用する。Hugging Science は科学データセット、モデル、ブログ記事、インタラクティブな Space の厳選カタログである。このスキルは `datasets`、`transformers`、HF Inference API、`gradio_client`、および方法論の引用を通じてリソースの発見と利用を支援する。
MECE 原則、イシューツリー、仮説駆動アプローチ、ピラミッド原則を用いた構造化問題解決を適用します。ユーザーが複雑で曖昧な問題に直面し、それを体系的に分解する必要がある、コンサルティング流の分析を組み立てる、または提言を明確に整理する必要がある場合にこのスキルを使用します——'where do I start'、'this problem is too big'、'help me break this down'、'structure my thinking' と言った場合も同様です。
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。