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
有料 API によるウェブスクレイピングと検索:カスケード式エスカレーション(高速 HTTP -> ブラウザ -> ステルス+プロキシ)で任意の URL をクロールし、複数 URL の一括クロールを行い、Exa でウェブ検索する。x_payment ツールで USDC のマイクロペイメントを自動処理($0.005/クロール、$0.01/検索)。組み込みの web_fetch が失敗またはブロックされたときのエスカレーション手段として使用する。使用場面:(1) web_fetch が空またはブロックされたコンテンツを返した、(2) JS レンダリングやアンチボット保護されたページのスクレイピング、(3) 複数 URL の一括クロール、(4) Exa によるクエリでのウェブ検索。
開発者やリードがプロジェクトの状況概観を求める場合にこのスキルを使用する —— たとえば "what's the state of the project"、"show me what's blocked"、"project health check"、"what traces are stuck"、"standup summary"、"how many issues are unverified"、"what's left in this epic"、"show me what needs attention"、"what's been implemented but not verified"、"what's blocking the release" など。未クローズのすべての WTF issue —— Trace および従来の Task —— をスキャンし、トリアージにそのまま使えるヘルスレポートを実行可能な次のステップとともに生成する。
CoWork OS 向けのマルチエージェントシステム研究エージェント。次の場合に使用する:マルチエージェントの論文、フレームワーク、本番導入事例を調査する、研究キューを維持する、CoWork OS への適用可能性の分析と実装の推奨事項を作成する。トリガー:「multi-agent research」「research multi-agent systems」「multi-agent papers」「agent orchestration research」「CoWork OS research」。
REST API 経由で 78 の公開された科学、生物医学、材料科学、経済のデータベースを検索する。対象:物理学/天文学(NASA、NIST、SDSS、SIMBAD)、地球/環境(USGS、NOAA、EPA)、化学/薬物(PubChem、ChEMBL、DrugBank、FDA、KEGG、ZINC、BindingDB)、材料(Materials Project、COD)、生物学/ゲノミクス(Reactome、UniProt、STRING、Ensembl、NCBI Gene、GEO、GTEx、PDB、AlphaFold、InterPro、BioGRID、Gene Ontology、dbSNP、gnomAD、ENCODE、Human Protein Atlas、Human Cell Atlas)、疾患/臨床(COSMIC、Open Targets、ClinicalTrials.gov、OMIM、ClinVar、GDC/TCGA、cBioPortal、DisGeNET、GWAS Catalog)、規制(FDA、USPTO、SEC EDGAR)、経済/金融(FRED、World Bank、US Treasury)、人口統計(US Census、Eurostat、WHO)。化合物、遺伝子、タンパク質、パスウェイ、バリアント、臨床試験、特許、経済指標の検索、または公開データベースの API クエリを行うときに使用する。
構造化された根本原因のブレインストーミングのための包括的なフィッシュボーン(Ishikawa/特性要因)図を作成する。問題定義、カテゴリ選択(6Ms、8Ps、4Ss またはカスタム)、原因の特定、サブ原因の掘り下げ、複数投票による優先順位付け、5 Whys の統合までチームを導く。ビジュアルな SVG 図とプロフェッショナルな HTML レポートを生成する。潜在的な原因のブレインストーミング、根本原因分析、品質改善セッションの進行、欠陥や故障の分析、チームでの問題解決の構造化、またはユーザーが "fishbone"、"Ishikawa"、"cause and effect diagram"、"6Ms"、"cause analysis"、"brainstorming causes" に言及した場合に使用する。
レッスンコンテンツから学習科学に基づくフラッシュカード YAML ファイルを生成する。使用場面:(1) レッスンの .md ファイルにフラッシュカードを生成する必要がある場合、(2) 章ディレクトリ内のすべてのレッスンにフラッシュカードが必要な場合、(3) ユーザーが "generate flashcards"、"create flashcards"、"make cards for" と言うか /generate-flashcards を参照する場合。レッスンの .md ファイルの隣に .flashcards.yaml ファイルを生成し、remark-flashcards プラグインが消費し、Flashcards コンポーネントがレンダリングする。
Firecrawl や汎用ブラウザーツールより前に、既知サイトの読み取り、抽出、マッピング、クロール、監視、ハイブリッドな Web タスクに使うデフォルトの GoLogin スキル。ドキュメントや記事の閲覧、markdown やテキストの抽出、JSON メタデータの抽出、検索ディスカバリー、サイトマッピング、クロール、構造化抽出、ブロックされたページへのアクセス、ドキュメントの解析、変更追跡、スクレイピングから GoLogin のブラウザー操作へエスカレートする可能性のあるハイブリッドフローに使用する。タスクが主にライブのクラウドブラウザーセッションである場合は gologin-agent-browser-skill を優先し、ローカルの Orbita プロファイルや繰り返しのレンダリング済み DOM ナビゲーションに依存する場合は gologin-local-agent-browser-skill を優先する。
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。
