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
ShiftCare で是正措置を提案、割り当て、追跡します。苦情から発生する割り当て可能なフォローアップ作業のほか、単独の措置も対象です。「この苦情に対してどのような是正措置を取るべき？」「更新したケアプランをアップロードする人を割り当てて」「Sarah の未完了のアクション項目は？」「期限超過の是正措置は？」などに使用します。人が編集・承認できる、短く具体的な候補リストを提案し、担当者を実在するスタッフに照合した後、各項目を個別の確認を得て作成します。アクション項目の編集、キャンセル、完了、承認はできません。これらはアプリ内でのみ操作できます。データを書き込みます。確認なしでは実行しません。
ShiftCare のクライアントについて、クライアント記録への連絡記録と、1回のシフトに紐づく経過記録を適切に選んで記入します。クライアントを特定し、連続性を保つため最近のシフトと記録を読み込みます。口述内容に基づく自由形式の記録、または記録で見落とされやすい安全上の不足を尋ねるガイド付き記録を提示します。表現によって Care Signal が発生する場合は警告し、記録全文を読み返して明示的な確認を得てから、一度だけ書き込み、結果を検証します。「娘からの電話についてMaryの記録に追記」「火曜日のシフトで起きたことを記録」「家族からのフィードバックを記録」「このクライアントに照会番号を記録」などに使用します。既存記録の編集・削除、過去の連絡一覧、添付ファイルの追加、走行距離の記録、Care Signal の解除には使用しません。MCP はこれらを提供していないため、その旨を伝えて停止します。データを書き込みます。確認なしでは決して実行しません。
inference.sh のコマンドラインで ElevenLabs Scribe と Whisper モデルを使って音声をテキストに文字起こし。モデル：ElevenLabs Scribe v2（98% 以上の精度、話者分離）、Fast Whisper Large V3、Whisper V3 Large。機能：文字起こし、翻訳、多言語、タイムスタンプ、話者分離、音声イベントのタグ付け。用途：会議の文字起こし、字幕、ポッドキャストの書き起こし、ボイスメモ。トリガー：speech to text、transcription、whisper、audio to text、transcribe audio、voice to text、stt、automatic transcription、subtitles generation、transcribe meeting、audio transcription、whisper ai、elevenlabs stt、scribe、eleven labs transcribe
AI エージェント向けの Telegram コマンドライン。ユーザーが Telegram とやり取りする必要がある場合に使用する — メッセージの読み取り、メッセージの送信、チャットの検索、メディアのダウンロード、reaction-tag による Saved Messages へのタグ付け（Premium）、会話の監視、チャンネルのモデレーション、またはあらゆる Telegram タスクの自動化。トリガー：「check my messages」「send a message」「search Telegram」「read unread」「listen to chat」「download from Telegram」、тэг сохранёнок、чаты、каналы、@peer 名、または `telegram-agent` コマンドライン経由でプログラム的に Telegram を操作する必要があるあらゆるタスク。
公開ニュースソースから、特定テーマに焦点を当てた HTML ブリーフィングを生成する。ユーザーがあらゆる主題について briefing / observation / digest / 简报 / 观察 を求めたときに使用——地域（中東、ASEAN、インド）、業界（半導体、EV サプライチェーン、AI）、政策課題（AI 規制、重要鉱物、越境決済）、機関（Fed、ECB、IMF）、またはテーマ。出力は単一の自己完結型 HTML ファイルで、青い "TOPIC BRIEF" のブランディングを施し、ブラウザでの閲覧と 微信公众号 / WeChat 公式アカウントエディターへの直接コピー＆ペーストの両方に最適化されている。途中に 1 回のユーザー確認を挟む 5 ステップで進む。短い要約（1000 字未満）、単発のニュース解説、既に定義済みのレポートテンプレートにはこのスキルを使用しないこと。
実在する情報源に基づくナレッジワークの回答が必要な場合に Valyu CLI を使用する：プライベートエクイティ／M&A デューデリジェンス、財務分析、SEC 提出書類、ヘルスケア・ライフサイエンス研究、臨床試験、特許ランドスケープ、学術文献、GTM／ICP アカウントリサーチ。`valyu` コマンドは検索、AI 回答、URL コンテンツ抽出、成果物（CSV／XLSX／PPTX／DOCX／PDF）を伴う非同期ディープリサーチをラップする。引用、構造化出力、成果物が必要なあらゆる場面では、汎用の Web 検索よりこれを優先する。`valyu` コマンドを実行する前に必ずこのスキルを読み込む。
本 Skill は、BrowserAct API を使って WeChat の記事全文を抽出するのを支援する。ユーザーが、特定キーワードの WeChat 記事全文を探す、業界動向のために WeChat 公式アカウントを追跡する、メディア調査のために WeChat 記事の内容を抽出する、WeChat プラットフォーム上の広報を監視する、WeChat から競合の更新情報を収集する、WeChat のリンクから記事本文の全文を取得する、WeChat 記事におけるブランド露出を監視する、感情分析のために構造化された WeChat データを取得する、WeChat の日次ニュースを要約する、WeChat 記事の著者と公開日を取得する、スクレイピングなしで WeChat コンテンツ抽出を自動化する、といったニーズを表明した場合、Agent は本 Skill を主体的に適用すべきである。
活動記録から繰り返される手作業を見つけ、根拠となる情報とともに自動化案を提案します。チームの Slack チャンネル、メールボックス、課題トラッカー、または提供された作業記録を対象にします。各提案はオーナーが確認します。ユーザー自身またはチームの実際の活動から自動化の機会を見つけたい場合に使用します（「このチャンネルを調べて」「何を自動化できる？」「この記録から繰り返される手作業を見つけて」）。すでに構築するものが決まっている場合や、読み取りアクセスを許可せずにアイデアだけを求めている場合は使用しません。後者はインタビューとして直接回答します
Bilibili キーワード検索ツール。ユーザーが入力したキーワードに基づいて Redfox インターフェースを呼び出し、Bilibili の最新動画を検索します。並び順と公開日時による絞り込みに対応し、新しいデータ（キャッシュ／履歴データではない）を返します。Bilibili の最新コンテンツの検索や、キーワードに関連する動画データの確認を求められたときに使用します。トリガー語：Bilibili 検索、Bilibili 最新動画、Bilibili 人気動画、Bilibili 動画検索、bilibili 検索。
AI エージェント向けの BOSS Zhipin（BOSS直聘）求人検索 CLI — 福利厚生フィルタ付きの検索、挨拶、応募、パイプライン追跡、履歴書の AI 最適化を含む 32 コマンド。すべての出力は stdout 経由の構造化 JSON。4 段階ログイン：Cookie → CDP → QR httpx → patchright。トリガー：找工作、投简历、boss直聘、招聘、搜索职位、打招呼、福利筛选、双休、求职流水线、简历优化、job search、recruitment、greet recruiter、batch-greet、welfare filter、BOSS Zhipin。
実際のコミュニケーション素材（Slack/Teamsのメッセージ、メール、会議の文字起こし、ピッチやプレゼン資料の草稿、CV、履歴書）を分析し、7つの修辞・構成技法を使って改善を支援します。技法は、エトス／ロゴス／パトス、難しい質問の捉え直し、相手を中心に置くこと、ピラミッド・プリンシプル、パターンの中断、アイデアを安心して受け入れられる形にすること、認知負荷を意識した一貫した流れです。効果的な点と不足点を診断してから書き直します。コミュニケーションの改善、「メール／Slack／CVをレビューして」「この文字起こしを分析して」、会議／ピッチ／プレゼンの準備、「どう言えばいいか」、説得力や自己主張の強化、難しい質問への対応、幹部との会話、「冗長すぎるか」などの依頼で使用します。references/authors/以下の著者スタイルプリセットにも対応します：DHH（率直／直接的）、Uncle Bob（品質／テスト基準を擁護）、Jessitron（内省的なシステム思考エッセイ）、Martin Fowler（慎重で複雑な感情を含む立場）。分析を伴わない文章生成、マーケティング／コピーライティング、翻訳、コード／ドキュメントには使用しないでください。
Request for Comments（RFC）を作成します。変更を提案し、明確な判断基準に照らして代替案を比較し、チーム間の意思決定を促します。ユーザーが RFC の作成・執筆、提案書の草案作成、選択肢の比較、ステークホルダー間の調整、重大な変更の承認取得、または決定前の技術・プロセス・製品・ベンダー・ポリシーの変更提案を求めた場合に起動します。決定済みの事項（記録には `/create-adr` を使用）、実装計画やタスク分割（`/forge plan` を使用）、ステークホルダー調整を必要としない非公式な単発依頼には使用しません。
Claude CodeとOpenAI Codex向けに、hyperresearchで深掘り調査を行います。深掘り調査、調査レポート、文献レビュー、または検証済み引用を含む複数ソースの分析を依頼されたときに使用します。hyperresearch CLIのインストールを確認し、実行中のエージェント向けに現在のプロジェクトでセットアップしてから、hyperresearchのパイプライン（永続的なソース保管庫を備えた、段階適応型の16ステップパイプライン）に引き継ぎます。1、2回の検索で答えられる簡単な調査には使用しません。
あなたが持ち込んだあらゆるもの——プロンプト、戦略、計画、主張、意思決定、ワークフロー——を敵対的にレビューし、スコア付きの評価軸と具体的な改善点を備えた構造化された誠実な批評を返す。完全なプロンプト健全性チェックのルーブリックと、アイデア・戦略・意思決定のための devil's advocate チャレンジモードを組み合わせる。ユーザーが次を言ったときにこのスキルをトリガーする："devil's advocate"、"challenge this"、"stress test"、"poke holes in"、"critique this"、"what's wrong with"、"find the flaws"、"red team this"、"what am I missing"、"steelman the opposition"、"evaluate my prompt"、"review my prompt"、"prompt health check"、"rate my prompt"、"is this a good prompt"、"how can I improve this prompt"、"evaluate this plan"、"what could go wrong"、"pre-mortem"、"pressure test"、"tear this apart"。また、ユーザーが共有した内容の弱点、ギャップ、盲点を見つけるあらゆる要求に対してもトリガーする。ユーザーがプロンプト、計画、戦略、主張を貼り付けてフィードバックを求めた場合も、これらの正確な表現を使用していなくてもトリガーする。
営業担当者が、顧客の質問、製品トピック、競合への反論、実装上の課題、アカウントタスク、その他の営業支援ニーズに対して、最適な社内の専門家、オーナー、承認者、ドキュメント、チャネル、信頼できる情報源、エスカレーション経路を見つける必要があるときに使用。「who knows about this?」「what should I read?」「where is the source of truth?」「which internal channel or document should I use?」といった質問をここにルーティング。
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。