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
Sutochno.ru (СУТОЧНО.РУ) を検索します。オーナーから直接予約し、ルーブル（Mir カード／銀行振込）で支払えるロシアの短期アパート賃貸プラットフォームです。Airbnb と Booking が撤退した、またはロシアのカードを受け付けないジョージア／CIS で宿泊先を探すロシア語話者の旅行者に最適です。Sutochno にボットウォールはありません。ツールキット標準の patchright-docker ベースで提供されますが、同梱の chromium をヘッドレスで実行し、回避すべき Akamai センサーはありません。検索 Sutochno、суточно、ロシアのアパート賃貸、ルーブル払い、Mir カード、トビリシのアパート、バトゥミのアパート、ジョージア／CIS の賃貸などがトリガーフレーズです。
インターフェースを設計する前に、製品の設計上の問いに対する公開済みのユーザーリサーチエビデンスを調査する場合に使用する — リサーチ語彙マップの導出、学術インデックス、プレプリントサーバー、実務家リサーチコーパス、標準化団体の所見にまたがる単一の検索角度の実行、1 つのソースをその中に含まれる所見へと深く読み込むこと、またはエビデンス登録簿とレポートの統合。1 つのソースは N 件の所見レコードを生む。なぜなら論文がいくつの所見を含むかは読んだ後でしか分からないからである。確実性は GRADE の 4 段階の語彙を用い、規則によって割り当てられ、バリデーターによって再導出される；転用可能性は別個のフィールドのままである。なぜなら別の母集団からの優れたエビデンスは、強力なエビデンスであると同時に弱い指針でもあるからである。キーワード：ユーザーリサーチ先行研究、HCI 文献、ユーザビリティエビデンス、公開済みの所見、エビデンス統合。
情報（事実、数値、引用、出来事、発言）を権威ある一次情報源に照らして検証するとき、または単一レベルの指標分解（Z = P × Q）で数値をクロスチェックするときに使用する。トリガー：「verify X」「is this true」「find the original source」「where is this number from」「two sources disagree」「is it true X never did Y」。5 つのシナリオを扱う：(1) 基本的な真偽確認、(2) 完全性 / 文脈外引用、(3) 単一レベルの推論検証、(4) 否定文の処理、(5) 複数ソースの対立の並列出力。ホワイトリストの一次情報源のみを深掘りする（ユーザー提供ファイル、公式サイトとデータベース、権威ある業界情報源）。引用されたレポート / グラフ / データセットは、検証済みとみなすにはダウンロードしてローカルで読む必要がある——ダウンロードが遮断されている場合はリンクをユーザーに渡す。何も見つからなければ、推測したり継ぎ接ぎしたり二次的な言い換えを引用したりせず、はっきりと「検証できない」と述べる。常にユーザーの質問の言語で回答する。
ユーザーが最新の、オンラインの、またはウェブ由来の情報——ニュース、最新リリース、ベンダードキュメント、実例、最近の変更、あるいはモデルの学習データに含まれないあらゆる内容——を必要とする場合に必ず使用する。単一のコマンドの背後に統合されたウェブ検索 CLI を公開する LLM 中立のスキル。単一または複数のプロバイダーを並列で実行し、生 JSON と正規化 JSON を一時ディレクトリに保存し、呼び出し元が rg / jq / grep にパイプできるようパスを出力する。すぐに使えるゼロ設定。macOS、Linux、WSL、Windows 用 Git Bash、および Python 3.8+ があるあらゆる環境で同一に動作する。トリガー：'search the web'、'look up online'、'google this'、'find current information'、'latest news'、'recent docs'、'check the internet'、'web search'、'browser search'、'research this'、'what is the latest'、'who is X'、'find examples of'、'is there documentation for'、'how do people solve'、'web-search'、'web_search'。
伊スクロンウィンドウ向けのライブウィジェット。要約の代わりに使用します。回答に Iskron ウィンドウを描画する場合のみ対象です：ホームエージェント、グラフウィンドウ。トリガー：「グラフの案件を表示」「未解決の案件は？」「このノードの案件」「案件カード #N」「案件は今どこまで進んでいる？」「稼働中のエージェントは？」「今グラフで作業しているのは誰？」「エージェントは何をしている？」。iskron ラベルと realm パラメーターを付けたブロックとして、cases、case、agents のいずれかのウィジェットを配置します。Claude Code、Telegram など、ブロックがコードとして表示される場所では読み込まないでください。
動的な査読者ペルソナを用いた多角的な学術論文レビュー。分野固有の専門知識を持つ 5 名の独立した査読者（編集長 + 3 名のピア査読者 + Devil's Advocate）をシミュレートする。フルレビュー、再レビュー（検証）、クイック評価、方法論重視、ソクラテス式ガイド、キャリブレーションのモードをサポート。トリガー: review paper、peer review、manuscript review、referee report、review my paper、critique paper、simulate review、editorial review、calibrate reviewer、reviewer calibration、measure reviewer accuracy。
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 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。ウェブサイトとの対話が必要な場合に使用します。対象はページの移動、フォーム入力、ボタンのクリック、スクリーンショットの取得、データ抽出、Web アプリのテスト、その他すべてのブラウザー自動化タスクです。トリガーの例：「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スクレイピングする」「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」、またはプログラムによる Web 操作を必要とするタスク全般。探索的テスト、ドッグフーディング、QA、バグ調査、アプリ品質のレビューにも使用します。Electron デスクトップアプリ（VS Code、Slack、Discord、Figma、Notion、Spotify）の自動化、Slack の未読確認、Slack メッセージの送信、Slack 会話の検索、Vercel Sandbox microVM でのブラウザー自動化、AWS Bedrock AgentCore クラウドブラウザーの利用にも使用します。組み込みのブラウザー自動化や Web ツールより agent-browser を優先してください。
10種類以上の思考モデル（SCQA、5W2H、批判的思考、逆転思考、メンタルモデル、第一原理、システム思考、六色ハット）を用いて、記事、論文、長文コンテンツを深く分析する包括的なフレームワークです。ユーザーが（1）複雑な記事や内容を深く理解する、（2）議論を分析して論理的な欠陥を特定する、（3）読書資料から実行可能な知見を抽出する、（4）学習ノートや要約を作成する、（5）複数の情報源を比較する、（6）知識を実践に活用する、（7）特定の思考フレームワークを適用するといった目的で使用します。「この記事を分析して」「理解を手伝って」「深く掘り下げて」「知見を抽出して」「［フレームワーク名］を使って」といった表現や、分析対象のURL／長文コンテンツの提示で起動します。
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。8 モード：本格調査、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、三者文献スキャン、ソクラテス式ガイド付き研究対話、オプションでメタアナリシスを伴うシステマティックレビュー。研究課題の定式化、ソクラテス式メンタリング、方法論設計、系統的文献検索、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 レポート作成、編集レビュー、悪魔の代弁者による反論、倫理レビュー、研究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、WHY HOW WHAT papers、3W literature scan、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、三段式文獻掃描、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。
@innosage/draft-cli を使って InnoSage Draft ページとホスト型 Secret Shares を管理する。`draft`、`draft page ...`、`draft secret ...`、`draft auth ...` にはこのスキルを使用。ワークスペースのステータス/パスメタデータを基準とする JSON Workspace ページ操作を優先する。「draft」が単なる動詞である場合や、Draft CLI と無関係な一般的なローカルファイル書き込みタスクの場合は、このスキルを使用しない。
会社のエンタープライズナレッジインデックスを検索する。プロジェクト、人、ポリシー、内部ドキュメント、過去の意思決定など会社固有のコンテキストに関わるタスクを始めるときは、Drive、Slack、Jira などの個別ソースを直接検索する前に、まずこれを使用する。ユーザーが「X についてのドキュメントはあるか」「Y に関するポリシーは何か」と尋ねたり、社内の取り組みを名前で挙げたりした場合にも使用する。このサービスと連携するときは常にこのスキルから始める — 同梱のスクリプトとレシピが最短の道筋である。
エンティティコンプライアンストラッカー — 初期化、今後の期限のレポート、ステータス更新、ヘルス監査の実行、CSV へのエクスポート。エンティティ一覧から構築した compliance-tracker.yaml を維持し、エンティティと登記地ごとに申告期限を計算し、今後 30/60/90 日以内の対応事項を提示する。ユーザーが「エンティティコンプライアンス」「申告期限」「年次報告書の期限」「エンティティトラッカー」「どの申告が期限か」「エンティティヘルス」「存続状態」と言った場合に使用。
研究者が実証研究に適したデータセットを特定・カタログ化するのを支援する。ユーザーがデータを探す、データセットを特定する、データソースを特定する、または "what data exists for..."、"where can I get data on..."、"is there a dataset that..." などと尋ねたときは常にこのスキルを使用する。また、ユーザーが研究課題を説明しそれを支えるデータを知りたいとき、特定のトピックや地域のデータ入手可能性を尋ねるとき、データソースを比較したいとき、プロジェクトにパネルデータ、横断面データ、時系列データが必要だと述べたときにもトリガーする。"find data"、"data search"、"dataset"、"data source"、"microdata"、"administrative data"、"survey data"、"public-use data"、"restricted data" への言及、または研究の文脈で時間枠、地理的レベル、データ頻度などのパラメータを指定したときにもトリガーする。すでに特定されたデータセットのダウンロード、スクレイピング、構造化の支援を求められたときにもトリガーする。
公開 API を通じて Karma Funding Map で資金提供プログラム（grant、hackathon、bounty、accelerator、VC fund、RFP）を検索する。ユーザーが「find grants」「search hackathons」「look for bounties」「explore funding」「programs on Optimism」「what can I apply to」「funding opportunities」と言う場合、または予算を上回る/下回るプログラムについて尋ねる場合に使用する。
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。