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
軽量な研究ワークフローの第 8 段階・論文執筆。「査読者に出版する価値があると納得してもらう方法」を軸に構成し、初稿を査読者の視点で反復的に磨きます。すべての主張に根拠を持たせ、表現の強さを根拠の強さに合わせ、過大な主張は決してしません。実験と分析を終えて論文を書く場合、要旨・序論・貢献文・結論の執筆や修正、根拠のない主張や誇張表現への懸念、要旨・序論・結論の貢献内容の整合、序論の 4 段落構成（問題点→不足→洞察→貢献）、査読者の視点での自己レビュー、初稿の AI らしい表現・受動態・文法の改善に使用します。トリガー：写论文／论文写作／写摘要 abstract／写引言 introduction／贡献句 contribution／写结论／润色 polish／改写／措辞／过度宣称 overclaim／claim 无证据／审稿人视角／自我审稿／贡献一致／hedge／学术腔／AI 腔／被动语态／paper writing／draft。中核規律：根拠のない主張は重大な誠実性ゲート（spec §4.2、STAGE_GATES[8]=[claim_evidence,overclaim]）。過大な主張や 3 か所の貢献内容の不一致は警告（重大な表現上のレッドラインは research-ethics の納品ゲート）。表現の強さは根拠の強さに合わせ、有意差がない場合は「有意差は認められなかった」とだけ報告し、過大な主張はしません。自動表現チェックには限界があり、論理・新規性・論証の最終判断には人または査読者が必要です。本スキルは 8→7（根拠のない主張→result-analysis）／8→6（実装上の不足→experiment-coding）の再検討を開始します。
ループが学術文献を必要とする場合に使用 — 論文の探索、新規性チェック、全文スニペット検索、引用グラフの走査、単一論文の読解、実験結果の抽出。Semantic Scholar + arXiv（任意で OpenAlex、Perplexity Sonar、bgpt.pro）上の、共有された標準ライブラリのみの CLI（`tools/lit_search.py`）で、すべて JSON。それ自体はループではない：ループと一緒にインストールし、独自のコピーを持ち込む代わりにどれからでも呼び出せるようにする。呼び出し元の WebSearch/WebFetch にフォールバックする。
Mobilerun API を介して Android および iOS のスマートフォンを制御、自動化、操作する。Mobilerun はモバイルデバイスを自動化するものであり、デスクトップブラウザの自動化ツールではない。ユーザーがモバイルデバイス上のタスクを自動化したい、またはスマートフォンでクラウドタスクを実行したいときは常に使用する。使用場面：(1) スマートフォンの UI を直接タップ、スワイプ、入力、ナビゲートする、(2) スマートフォンで自律型 AI エージェントのタスクを実行する、(3) スクリーンショットを撮る、または画面状態を読み取る、(4) デバイスの管理 — プロビジョニング、名前変更、再起動、終了、(5) アプリの管理 — インストール、アンインストール、パッケージ一覧、(6) プロキシ、eSIM、GPS 位置、ファイル転送の設定、(7) 自動アプリログイン用の認証情報の管理、(8) タスク webhook の購読、(9) マルチデバイス操作 — フリート管理、スマートフォン間の並列タスク。デスクトップブラウザの自動化、パソコンのスクリーンショット、デスクトップ OS の制御には使用しない。ユーザーが Mobilerun、Droidrun、スマートフォン操作に言及したときも読み込む。個人デバイス（Portal APK 経由）とクラウドホスト型デバイスの両方をサポートする。Mobilerun API key（接頭辞 dr_sk_）と接続済みデバイスが必要。
WebDAV と OCS API による Nextcloud のファイルおよび管理操作です。Nextcloud のファイルまたはインスタンスに関するあらゆる作業に使用します。ファイルのアップロード・ダウンロード、PROPFIND によるディレクトリ一覧、MKCOL、MOVE、COPY、大容量ファイルの分割アップロード、ごみ箱とファイルバージョン、ファイル共有、パスワードと有効期限付きの公開リンク、共有権限、アカウントの作成・無効化、クォータ、グループ、サブ管理者、アプリトークン、アプリの有効化、インスタンス機能に対応します。トリガー：nextcloud、webdav、remote.php/dav、ocs、user-provisioning、quota、облачное хранилище、публичная ссылка на файл、шаринг файла、загрузить файл、пользователи。
選んだトピックに関する研究論文を、毎日または振り返りとして累積的にスキャンし、その主張、手法、インテグリティのシグナル、独立した裏付けを監査したうえで、見落とされてきたが実現可能なプロジェクトやビジネスの機会を、出典に基づく詳細なレポートで特定する。毎日論文を監視したいとき、埋もれた研究を掘り起こしたいとき、論文が信頼できるか再現可能かを評価したいとき、未実装の研究アイデアを見つけたいとき、有望な研究を誇大広告、弱いエビデンス、撤回または反証された結果と切り分けたいときに使用する。
Pragmatic Institute Framework（Foundations、Focus、Build）に基づくプロダクトマネジメントのコパイロットです。プロダクトマネージャーが市場主導の方法で製品や機能の構築に取り組む際の入口として使用します。たとえば、「機能を作りたい」「この製品の計画を手伝って」「何から始めればいい？」「X のアイデアがある」といった場合です。PM が Pragmatic のプロセスのどの段階にいるかを判断し、適切な段階（市場調査、ペルソナ、ポジショニング、戦略、要件、ロードマップ、ローンチ）を案内します。また、各段階で顧客に提示できる成果物（Markdown または Word .docx）を作成します。Pragmatic Framework の説明や、作成する PM 成果物の選択にも使用します。
Pragmatic Institute Opportunity Scoring モデルを使い、独自の強みとの適合性、競争環境、投資レベル、購入者／ユーザーへの影響に基づいて、製品機会を客観的に評価し順位付けします。PM がどのアイデアを進めるべきか、「score these opportunities」と尋ねる場合、プロジェクトや投資案件の優先順位を付ける場合、または主観ではなく客観的に選択肢を比較する場合に使用します。Markdown または Word .docx の成果物として Opportunity Scorecard を作成します。
ソロプレナーのビジネス向けにプロダクトロードマップを構築・管理する。次に何を作るかの決定、機能の優先順位付け、四半期単位での製品開発計画、顧客やステークホルダーへの計画共有、スコープと期待値の管理に使用。優先順位付けのフレームワーク、ロードマップの構成、顧客フィードバックの統合、機能要望の断り方をカバーする。「product roadmap」「what to build next」「feature prioritization」「roadmap planning」「product strategy」「feature requests」で発火。
$RESEARCH_HOME にある共有のクロスプロジェクト研究ライブラリ（vendor リポジトリのクローン、参考 PDF/epub、ミラーしたドキュメントページ）を扱う、追加する、更新するときに使う——同じ資料をウェブから取得する前、プロジェクト用に参考リポジトリをクローンするとき、ライブラリの更新・リフレッシュを求められたとき。また、特定のパッケージやツールに依存・インストールする前の判断も担当する——PyPI、npm、crates.io、apt からのものか、GitHub リリースのバイナリとしてのみ提供されるものか：まだ保守されているか、実際に誰がコミットしているか、安定ラインでどのくらいの頻度でリリースするか、1 回のリリースが実際に何を提供しどれほどのコストか（wheel か sdist、npm のプラットフォームパッケージとインストールスクリプト、ビルド済みバイナリ）、その Python、node、glibc の下限がこのマシンに合うか、apt パッケージが上流にどれだけ遅れているか、型を同梱するか、どれだけのテストスイートが裏付けているか、バージョン上限が足かせになるか——これらは検索の要約ではなく、レジストリ、GitHub API、プロジェクト自身のソースから読む。
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。