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
gogcli を使った Google Workspace のコマンドライン操作(Drive/Sheets/Docs/Slides)に使用する。ユーザーが gogcli 経由で Google ファイルの確認、一覧表示、検索、エクスポート、読み取り、更新を求めた場合、Google の URL/ID の解析が必要な場合、認証・アカウント選択や安全な読み取り専用ワークフローが必要な場合、gogcli のアクセスやエラーのトラブルシューティングを行う場合に発動する。以下では読み込まない:一般的なファイル操作、Google 以外のクラウドストレージ、標準的な shell コマンド。
システム思考——因果ループ図、ストック・フロー・モデル、システム・アーキタイプ、レバレッジ・ポイント分析——を、フィードバックループ、遅延、創発的行動が複数の相互作用するアクターにわたる再発的な失敗を引き起こす組織的・経済的・社会的問題に適用する。ユーザーが線形的な修正に抵抗する複数アクターの状況を説明するときにこのスキルを使用する:逆効果になる政策介入、他のチームを壊す組織レベルの修正、解決後に再発する市場の症状、時間遅れのある二次的結果など。たとえ「なぜ X を直すと Y が悪化するのか」「このシステムのレバレッジ・ポイントを特定して」と言っても同様。単一原因のソフトウェアバグ、不安定なテスト、リグレッションには使用しない——それらはデバッグ問題であり、システム思考の問題ではない。たとえ「これが何度も再発する」と表現されても同様。
Pragmatic Institute のユースシナリオを作成します。ペルソナの視点から市場課題を背景とともに示す短いストーリーで、要件の一部です。PM が「ユースシナリオ」「ある一日の流れ」「ユーザーストーリーの背景」「問題記述」を求める場合や、開発チームが実装方法(HOW)ではなく解決すべきこと(WHAT)を理解できるよう、機能リクエストを実際の課題として捉え直す場合に使用します。Markdown または Word .docx の成果物として Use Scenarios 文書を作成します。
厳選された American Reindustrialization ディレクトリを閲覧・スライス・分析する — diff、地理クラスター、セクター…… トリガーフレーズ: `look up american reindustrialization companies`、`find reindustrialization jobs`、`browse american manufacturing directory`、`sector heatmap of reindustrialization companies`、`use american-reindustrialization`、`run american-reindustrialization`。
定着した行動を何が維持しているかを診断し、それを変えるための適切な介入を設計する。習慣、ルーティン、行動のデフォルトを扱う。トリガー:'how do I change this behavior'、'why does this habit persist'、'how do I make this stick'、'behavior change'、'breaking a habit'、'building a habit'、'why can't I stop doing X'、'how do I get people to consistently do Y'、'implementation intentions'、'habit loop'。
働いているファストシンキングのパターンを評価する — いつ信頼でき、いつ誤らせ、信じるべきか上書きすべきか。トリガー:'should I trust my gut'、'is my intuition right here'、'fast thinking'、'heuristic'、'when does instinct work'、'System 1 vs System 2'、'pattern recognition'、'am I just pattern matching'、'is this a gut check or analysis question'。
状況、主要な発見、示唆、提言を抽出して、エグゼクティブサマリー、1 ページのブリーフ、役員会レベルの文書を作成する。結論を先に、最大 1 ページ。長い文書に、意思決定を可能にする上級者向けのブリーフが必要なときに使用。トリガー:'executive summary'、'summarise this for a senior audience'、'1-page brief'、'TL;DR for leadership'、'distil this'、'board summary'、'write a brief'。
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。
