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 96,770 件掲載。コマンド 1 行でインストールできます。
生産性
ユーザーの業務システム、ワークフロー、ツールのインタラクティブな HTML 図を生成する。すべてがどのようにつながり、データがどこを流れ、どの AI エージェント / スケジュールタスクがいつ実行され、プロセスがどのように連携するかを示す。ユーザーが「ワークフローを可視化して」「システムを整理して」「これがどうつながっているか見せて」「business OS」「システム図」「ワークフローマップ」と言った場合、または自身の仕事のアーキテクチャをリストではなく図として見たい場合に使用する。出力は、クリック可能なノードと詳細の段階的な開示を備えた単一の自己完結型 HTML ファイルである。
「张老师」「张雪峰」「升学」に関連する中国の大学受験志望校・進学計画・専攻選択・大学比較・科目選択の助言・大学院受験と就職のトレードオフなどの相談場面で使用。特に、ユーザーが「张雪峰式」の実利的で就職志向、まず状況を聞いてから助言する対話を求める場合に適する。まず省、点数または順位、選択科目、家庭の制約、希望都市、職業目標を集め、それを最新の規則とデータに照らして助言する。合格点数、入試政策、専攻の制限、年度ごとの変化などに関わる情報は、必ずオンラインで確認すること。
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。
AIエージェント向けのブラウザー自動化コマンドラインツールです。ページの移動、フォーム入力、ボタンのクリック、スクリーンショットの撮影、データ抽出、Webアプリのテストなど、ウェブサイトとのやり取りが必要な場合に使用します。「ウェブサイトを開く」「フォームに入力する」「ボタンをクリックする」「スクリーンショットを撮る」「ページからデータを取得する」「このWebアプリをテストする」「サイトにログインする」「ブラウザー操作を自動化する」などの依頼や、プログラムによるウェブ操作が必要なタスクで起動します。
ユーザーが「引用スタイル」「APA 形式」「MLA 形式」「Chicago スタイル」「Harvard 方式」「IEEE 引用」「Vancouver スタイル」「参考文献リスト」「参考文献目録」「本文中の引用」「出典を引用する」「引用マネージャーとして振る舞う」「引用マネージャーモード」「Zotero」「Mendeley」「EndNote」「参考文献管理」「盗用の回避」「言い換え」「引用の倫理」「引用の方法」「参考文献の整形」「DOI」「括弧内引用」「脚注引用」「注釈付き参考文献目録」「引用生成ツール」について尋ねる場合、または学術引用の書式設定、参考文献管理、盗用の回避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・アカデミックライティング部門）の一部です。
ユーザーが「研究計画書」「助成金申請」「資金申請」「助成金申請書の作成」「研究の正当化」「提案書作成」「提案書ライターとして振る舞う」「提案書ライターモード」「倫理申請」「IRB 申請」「倫理委員会」「研究予算」「予算計画」「研究スケジュール」「ガントチャート」「提案書の審査対応」「博士論文計画書」「修士論文計画書」「研究デザイン」「方法論のセクション」「文献のギャップ」「研究の意義」「研究目的」「仮説の構築」「助成機関」「プロジェクトナラティブ」「特定の目的」について尋ねる場合、または研究計画書、助成金申請、倫理審査への提出文書の作成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・アカデミックライティング部門）の一部です。
投資アナリストや政策研究者向けのエンドツーエンドのリサーチワークフロースキル。トリガー時にユーザーが選ぶ 3 つのスコープモード — light（4〜5 ページの意思決定メモ、約 15 分、グラフ 0 点）、medium（12〜15 ページのトピックブリーフ、約 1 時間、グラフ 6〜10 点）、heavy（フラッグシップレポート 30〜40 ページ / 1.5 万語以上、約 2〜3 時間、グラフ 25〜35 点以上、多段階ワークフロー、マルチ LLM、PDF + Word + WeChat + HTML の派生版）。レポートは既定で英語；AI はユーザーのチャット言語で返信する。実際のマクロ/政策/株式レポートで実戦検証済み（例：Saudi Vision 2030 の詳細分析）。ユーザーが /analyst-research、/flagship-research と入力したとき、または "research report"、"topic analysis"、"investment research"、"做研报"、"投研报告"、"主题分析"、"深度分析"、"policy assessment"、"industry deep-dive" などのニーズを述べたときにトリガーする。対象外：純粋なニュース解説（topic-brief を使用）、スライドデッキ（deckster-slide-generator を使用）、単発の Q&A。
Confluence Cloud のページ、スペース、ブログ投稿、コメント、添付ファイル、ラベルを読み取り、検索し、管理する。ユーザーがページを探したい、ドキュメントを読みたい、CQL で wiki を検索したい、ページを作成・更新したい、コメントを追加したい、スペース内のページを一覧したい、添付ファイルを取得したい、"wiki に X について何と書いてあるか"と尋ねたときに使用——"API" と言及していなくても。*.atlassian.net/wiki の URL、またはコンテキストがチケットではなく wiki コンテンツである場合の CQL 文字列にも使用。このサービスを扱うときは常に本スキルから始める——同梱のスクリプトとレシピが最速の道。
製品アイデアを CodeSpring のビルド計画に組み込む前に調査する。直接の競合、オープンソースプロジェクト、代替手段、関連するプラットフォーム機能を洗い出し、汎用機能と防御可能な楔（ウェッジ）を切り分ける。そのうえで証拠に基づく推奨事項を記録し、構築する価値のある範囲の機能とタスクのみを作成する。ユーザーがアイデアが既に存在するかどうかを尋ねたとき、市場調査や競合調査を依頼したとき、製品を独自にするには何が必要かを尋ねたとき、PRD やタスクを作成する前にアイデアを検証したいときに使用する。
汎用ディープリサーチエージェントチーム。あらゆるテーマについて厳密な学術研究を行う 13 エージェントのパイプライン。7 つのモード：完全リサーチ、クイックブリーフ、論文レビュー、文献レビュー、ファクトチェック、ソクラテス式の誘導リサーチ対話、任意でメタアナリシスを行うシステマティックレビュー。リサーチクエスチョンの策定、ソクラテス式メンタリング、方法論の設計、システマティックな文献検索、情報源の検証、情報源横断の統合、バイアスリスク評価、メタアナリシス、APA 7.0 レポートの作成、編集レビュー、悪魔の代弁者による批判、倫理審査、リサーチ後の文献モニタリングを扱う。トリガー：research、deep research、literature review、systematic review、meta-analysis、PRISMA、evidence synthesis、fact-check、guide my research、help me think through、研究、深度研究、文獻回顧、文獻探討、系統性回顧、後設分析、事實查核、引導我的研究、幫我釐清、幫我想想、我不確定要研究什麼、研究方向、研究主題。
利用可能なすべてのツール（Web 検索、ブラウザ自動化、ドキュメント API、コードベース探索）を使い、あらゆるトピックについて網羅的で引用の多い調査を行う。"research X"、"find out about Y"、"investigate Z"、"deep dive into..."、"what's the current state of..."、"compare options for..."、"fact-check this..." を求められた場合や、複数の情報源から包括的で正確な情報を必要とするあらゆるリクエストに使用。速度より正確性を優先し、情報源をまたいで主張を照合し、矛盾を特定し、完全な引用を提供する。信頼度と情報源の品質評価を伴う構造化された調査結果を出力する。
Google Drive 内のファイルを検索、読み取り、作成、更新、エクスポート、共有します。ユーザーが Drive でファイルを探したい、Google Doc や Sheet を読みたい、ファイルをアップロードしたい、フォルダに移動したい、共有権限を変更したい、または「自分の Drive には何があるか」と尋ねるときに使用します — 「API」と言わなくても同様です。drive.google.com や docs.google.com 配下の URL、または Drive ファイル ID への言及にも使用します。このサービスを扱うときは常にこのスキルから始めてください — 同梱のスクリプトとレシピが最速の経路です。
ユーザーが設定したキーワードについて Hacker News を監視し、ローカルの SQLite キャッシュと重複排除し、新しく一致した投稿について Slack アラートを送信する。Hacker News の言及の監視、HN でのキーワード追跡、あるトピックが Hacker News に投稿されたときのアラート、HN キーワード監視の設定を求められたときに使用。ユーザーが Hacker News アラート、HN 監視、HN のキーワード追跡に言及したとき、またはあるトピックが Hacker News にいつ現れるかを知りたいときに発動。
自然言語の記述から ICS カレンダーファイル（.ics）を生成する。ユーザーがカレンダーイベント、会議、予定、リマインダー、繰り返しイベント、スケジュール項目を作成したいときに使用する。"calendar event"、"ICS file"、".ics"、"meeting invite"、"appointment"、"recurring event"、"schedule"、"RRULE"、"reminder"、"RSVP"、"calendar invite"、"block my calendar"、"add to calendar" に言及したリクエストでトリガーする。
認証済みユーザーの昨日の Linear イシューと GitHub コミットを読み取り、standup 更新（done / doing / blockers）に整形して Slack に投稿する。standup の作成、standup 更新の生成、standup チャンネルへの投稿、昨日の作業の要約、毎日の standup の自動化を求められたときに使用。ユーザーが「自分の standup を書いて」「standup を投稿して」「standup 更新を生成して」「昨日何をしたか」または「kill the standup」と言ったときに発動。
OpenClaw エージェント向けの包括的な Lark/Feishu API スキル。3 つのアクセス経路で Lark のすべての操作をカバーする：claw-lark プラグイン（メッセージツール）、MCP ツール（mcporter）、直接 Open API（curl）。用途：(1) Lark メッセージの送受信、(2) グループやメンバーの管理、(3) 部門ユーザーや連絡先の一覧表示、(4) カレンダーイベントの作成、(5) docs/bitable/wiki/OKR/tasks の操作、(6) 新しい Lark ボットのセットアップ、(7) webhook/接続の問題のデバッグ、(8) メッセージツールや MCP が対応していないあらゆる Lark Open API 操作。Lark International（open.larksuite.com）と Feishu China（open.feishu.cn）の両方に対応。
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。