mcpField

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

S
scientific-writing
scientific-writing
aiming-lab / autoresearchclaw

IMRAD構成、引用形式、報告ガイドラインに沿った学術論文の執筆。研究論文の草稿作成や改稿に使用します。

ドキュメント38
S
scientific-writing
scientific-writing
crazymsn / academic-skills

ディープリサーチ・執筆ツールの中核スキル。科学原稿を完全な段落で書く(箇条書きは決して使わない)。2 段階のプロセスを用いる:(1)research-lookup を使って要点付きのセクション構成を作成し、(2)流れるような文章に変換する。IMRAD 構造、引用(APA/AMA/Vancouver)、図表、報告ガイドライン(CONSORT/STROBE/PRISMA)、研究論文とジャーナル投稿向け。

ドキュメント38
S
screenshot
screenshot
ninehills / skills

macOS screencapture で画面のスクリーンショットを撮る。ユーザーが画面の確認、UI のデバッグ、表示内容のキャプチャを求めた場合に使用。モデルのコンテキストを圧迫しないよう、返す前にリサイズする。

生産性38
S
search
search
jybill / xqv-skills

質問の種類に応じて外部検索ツールを選択します。コード、ライブラリ、フレームワーク、SDK、CLI、API、クラウドサービスなどの技術的な質問ではfind-docs skillを優先します。それ以外のウェブ検索ではExa WebSearchを優先し、特定のURLを開いたり読み取ったりする場合はOpenAI公式Web Searchを使用します。優先ツールの利用枠が不足しているか利用できない場合は、通知せずに検索元を切り替えます。このskillはローカルファイルの検索やコードホスティングリポジトリのタスクには対応しません。

生産性38
S
searxng-search
searxng-search
walterra / agent-tools

SearXNG メタ検索エンジンによるウェブ検索とコンテンツ抽出。ウェブを検索する、ドキュメントを調べる、API を調査する、最新情報を探す、または URL からコンテンツを抽出する必要があるときに使用する。API キー不要、レート制限なし、プライバシー保護。

生産性38
S
setting-okrs-goals
setting-okrs-goals
oldwinter / skills

整合の取れた測定可能な OKR/目標を設定し、OKR & Goals Pack(目標、キーリザルト、ゲーミング防止のガードレール、仕組み/習慣、レビューケイデンス、評価計画)を作成します。

生産性38
S
shape-up
shape-up
wdavidturner / product-skills

「shape up」「シェイピングセッションの実施」「アペタイトの設定」「見積もりなしでプロジェクトの範囲を定める」「ベッティングテーブル」「固定サイクルでリリース」と依頼された場合に使用します。見積もり主導の開発や Scrum 疲れからチームが抜け出すのを支援します。Basecamp/37signals の Ryan Singer が作成した Shape Up 手法は、固定のタイムボックス、可変のスコープ、協働的なシェイピングを用いて、意義ある成果を予測可能な形で届けます。

開発38
S
slack-daily-report

説明はまだありません

生産性38
S
smart-summarizer

あらゆるコンテンツ——記事、PDF、YouTube 動画、ウェブページ、長文ドキュメント、貼り付けたテキスト——を即座に要約する。要点、アクションアイテム、インサイトを抽出する。長いコンテンツを素早く消化したい、議事録を作成したい、あらゆる情報源から要点を引き出したいときに使用。

生産性38
S
sonix
sonix
membranedev / application-skills

Sonix 統合。Deals、Persons、Organizations、Leads、Projects、Activities などを管理。ユーザーが Sonix のデータを操作したい場合に使用。

クリエイティブ・メディア38
S
stop-doing-list
stop-doing-list
kangarooking / duan-yongping-skill

ユーザーが戦略を立てる、意思決定をする、または企業・チームを運営する際に、「やるべきでないこと」の排除フレームワークを必要としているときに使用。典型的なトリガー:ユーザーが「何でも試したい」「機会は多いが選び方が分からない」「会社の成長が速すぎて制御不能ぎみ」「致命的なミスをどう避けるか」と言う。適用外:純粋なタスク計画(やることリスト)、情報検索系の問い。中核となる考え方:やらないことのほうがやることより重要 — 自ら「やらないリスト」を作ることで致命的なミスを防ぐ。

生産性38
S
systems-thinking
systems-thinking
oldwinter / skills

リーダーシップの意思決定にシステム思考を適用し、Systems Thinking Pack(システム境界、アクターとインセンティブのマップ、フィードバックループ、二次効果の台帳、レバレッジポイント、介入計画)を作成します。複雑なエコシステム、トレードオフ、組織/プロセスの再設計、意図しない結果の防止に使用します。

生産性38
T
tailored-resume-generator
tailored-resume-generator
w95 / awesome-claude-corporate-skills

求人情報を分析し、関連する経験、スキル、実績を際立たせた応募先に合わせた履歴書を作成して、面接の機会を最大限に高めます

ドキュメント38
T
task-drill
task-drill
spacezephyr / myskill

AI タスクドリル - タスク分解アシスタント。タスクの種類に応じた分解を人が行えるよう導き、どのタスクを AI に任せ、どのタスクを人が自分で行うべきかを振り分ける。4 つのタスクタイプ(直接的な問題解決、直接的な出力生成、協働的な問題解決、協働的な出力生成)に対応し、それぞれに詳細なワークフローとプロンプト戦略を提供する。ユーザーが何らかのタスクを提示したとき、計画づくりを手伝ってほしいとき、作業の分解を求めるときにこのスキルを使用する。

エージェントワークフロー38
T
task-management
task-management
w95 / awesome-claude-corporate-skills

共有の TASKS.md ファイルを使ったシンプルなタスク管理。ユーザーが自分のタスクについて尋ねる、タスクの追加や完了を希望する、または約束事項の追跡を必要とする場合に参照してください。

生産性38
T
tasks-build
tasks-build
makenotion / cursor-notion-plugin

Notion ページの URL からタスクを構築する。タスクの詳細を取得し、進行中としてマークし、作業を実装して、Notion のステータスを更新する。

エージェントワークフロー38
T
tavily-search-and-fetch
tavily-search-and-fetch
rioiart / tavily-skill

Tavily API を使用した Web リサーチ。Web 検索、URL からのコンテンツ抽出、サイトマップの検出、引用付きの AI 合成リサーチレポートの取得を行う。事実検索、最新ニュース、金融データ、完全なコンテンツ抽出、サイトマップ URL、包括的なリサーチレポートに使用する。トピック:general、news、finance。

生産性38
T
tiktok-search
tiktok-search
gooseworks-ai / goose-skills

TikTok を検索 - プロフィール、動画、ハッシュタグ、トレンドコンテンツを見つける

生産性38
T
timer
timer
sundial-org / awesome-openclaw-skills

タイマーとアラームを設定する。バックグラウンドタイマーが完了すると System 通知を受け取る — ユーザーに通知するため、リマインダーメッセージ (HEARTBEAT_OK ではなく) で応答する。

生産性38
T
tracer-research
tracer-research
scottwater / skills

信頼性の高い一次情報源に対して焦点を絞った問いを調査し、引用付きの調査結果を 1 つの Markdown ノートとしてまとめる。ドキュメント、API、仕様、ローカルナレッジベースの調査、AFK Wayfinder のリサーチチケットに使用。

生産性38
T
trip-planner
trip-planner
foogunlana / skills

質問ではなく仮定で旅行を計画する。Trip Planner は自然な会話からフライトの制約条件を抽出し、スマートなデフォルト値で不足を補い、直接予約リンク付きの構造化されたフライト提案を返す。まず仮定する。過程を示す。フライトを予約する。"trip-planner" と言うだけで開始できる。

生産性38
U
uspto-database
uspto-database
jackspace / claudeskillz

USPTO API にアクセスし、特許/商標検索、審査履歴(PEDS)、譲渡、引用、オフィスアクション、TSDR を取得して、知的財産分析や先行技術調査を行います。

生産性38
W
web-clipper
web-clipper
grinidx / claude-skills

説明はまだありません

生産性38
W
web-fetch
web-fetch
creminiai / cremini-skills

Chrome DevTools Protocol(CDP)経由で Web ページのコンテンツを取得する。完全な JS レンダリング、リダイレクト(Google News を含む)を処理する。Web ページのテキスト内容を読み取る、記事をスクレイピングする、URL から情報を抽出する必要があるときに使用する。依存関係ゼロ — Python 3 標準ライブラリのみ。クロスプラットフォーム(Mac、Windows、Linux)。

生産性38
W
workmap
workmap
wkentaro / agent-skills

セッション内の作業をアイデア、プロジェクト、それぞれのタスクとして整理し、各項目にステータスと固定 ID を付与します。ユーザーが作業をプロジェクトやタスクに分割するよう求めた場合、セッションの進捗を尋ねた場合、または作業項目間の関係を示す必要がある場合に使用します。

エージェントワークフロー38
Y
yao-expert-skill
yao-expert-skill
yaojingang / yao-open-skills

あらゆる領域、業界、技術、職種、市場、製品アイデア、または漠然とした分野の問いから、専門家レベルの学習レポートとチュートリアルを作成する。ユーザーが領域の専門知識を素早く構築したい、業界を理解したい、構造化された専門家向け学習レポートを生成したい、キーワードライブラリを構築したい、ファインマン式の自己テストを設計したい、または結果を Markdown、DOCX、PDF、HTML としてエクスポートしたいときに使用。短い事実回答、純粋なビジネスモデル診断、領域構造の調査を伴わない単独の初心者向けチュートリアル、単純なファイル変換、出典のない意見執筆には使用しない。

生産性38
Y
yy-create-report
yy-create-report
bulls-cows / skills

管理職向けのビジネス視点の業務レポートを生成する。ユーザーが「生成工作报告」「写工作报告」「汇总工作」「生成工作总结」と言ったときにトリガーされる。技術的な変更履歴、開発者向けのコミット要約、プロジェクト引き継ぎ資料、コードレビューレポートの生成には使用しない。

生産性38
A
agent-browser
agent-browser
countbot-ai / countbot

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です。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撮影、データ抽出、Webアプリのテストなど、ウェブサイトとのやり取りが必要な場合に使用します。「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取得する」「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」などの依頼や、プログラムによるウェブ操作が必要なタスクで起動します。

エージェントワークフロー37
A
agent-carnet
agent-carnet
yamadashy / repomix

ユーザーがノートの保存、想起、検索、整理を求めた場合にこの skill を使用。トリガー:'remember this'、'save this'、'note this'、'what did we discuss about...'、'check the notebook'、'find in carnet'。セッションをまたいで残す価値のある発見を得た場合にも積極的に使用。

エージェントワークフロー37
A
android-bridge
android-bridge
briqt / android-bridge

ADB を介して接続済みの Android スマートフォンを操作します。タップ、スワイプ、入力、アクセシビリティツリーによる画面の読み取り、人間やビジョンモデル向けのスクリーンショット撮影、shell コマンドの実行に対応します。ユーザーが Android デバイスを操作したい場合、スマートフォンのタスクを自動化したい場合、画面の内容や端末の状態を確認したい場合、アプリを開く、UI を移動するなど、モバイルデバイスの操作を希望する場合に使用します。Android デバイスの操作または android-bridge のトラブルシューティングに使用します。スマートフォンや画面への一般的な言及だけでは対象になりません。テキストのみのモデルとビジョン対応モデルの両方で動作します。

生産性37
A
ask-someone-else
ask-someone-else
dyrits / skills

ユーザーが完全には答えられない意思決定を、他の人が記入するアンケートに変換する。答えを握っているのが別の人である場合や、ユーザーが質問を送付したり会議に持参したりしたい場合に使用。

生産性37
A
assistente-compras-ifood
assistente-compras-ifood
fabianocruz / assistente-compras-ifood

iFood Mercado やその他のオンラインスーパー(Prezunic、Carrefour、Extra など)向けのインテリジェントな買い物アシスタント。ユーザーが次のことを望むときは常にこの skill を使用する: カートの作成、スーパーマーケットの買い物リスト作成、店舗間の価格比較、週ごとの食事計画、過去の購入の繰り返し、買い物予算の管理、商品の代替候補の取得、状況別リストの作成(朝食、弁当、バーベキュー、掃除)、またはオンラインでの食料品購入に関連するあらゆるタスク。ユーザーが "compras"、"supermercado"、"mercado"、"carrinho"、"lista de compras"、"iFood"、"Prezunic"、"receitas da semana"、"marmita"、"orçamento semanal"、"produto mais barato" に言及した場合や、過去の購入の繰り返し/再利用を求めた場合にも発動する。この skill はブラウザ自動化(Chrome)と買い物インテリジェンスを組み合わせる — ブランドの好み、食事制限、価格履歴、スマートな代替提案。

生産性37
A
atlassian
atlassian
hjewkes / agent-skills

Atlassian Cloud 向けの Jira と Confluence の統合。ユーザーが issue の検索、sprint の管理、Confluence ドキュメントの閲覧、ページの作成/更新、epic や backlog の操作、または任意の Atlassian ワークフローを必要とするときに使用する。トリガーには "jira"、"confluence"、"sprint"、"backlog"、"ticket"、"issue"、"epic"、または Atlassian コンテンツへの言及が含まれる。

生産性37
B
biomni
biomni
jackspace / claudeskillz

ゲノミクス、創薬、分子生物学、臨床分析にわたる複雑な研究タスクを実行する自律型生物医学 AI エージェントフレームワークです。CRISPR スクリーニングの設計、シングルセル RNA-seq 分析、ADMET 予測、GWAS 解釈、希少疾患の診断、実験プロトコルの最適化など、多段階の生物医学研究に使用します。LLM の推論、コード実行、統合された生物医学データベースを活用します。

データ・データベース37
B
biorxiv-database
biorxiv-database
jackspace / claudeskillz

bioRxiv プレプリントサーバー向けの効率的なデータベース検索ツールです。キーワード、著者、期間、カテゴリで生命科学のプレプリントを検索したり、論文のメタデータ取得、PDF のダウンロード、文献レビューを行ったりする際に使用します。

生産性37
B
board
board
43college / 43-agent-skills

プロジェクトボード生成 — 論理的なアウトラインと口述の整理に基づき、任意のプロジェクトの HTML ボードを作成する。トリガー場面:创建项目看板、做个看板、项目板、看板生成、board。

生産性37
C
case-brief
case-brief
cslawyer1985 / claude-for-legal-zh

好みの形式でケースブリーフを作成する。トレーニングモードでは、学生はブリーフを書く前に判示事項を述べる必要がある。ユーザーが「[ケース]を要約」「[ケース]の判示事項は何か」「ケースブリーフ」と言ったとき、またはケース本文を貼り付けたときに使用。

生産性37
C
case-radar
case-radar
yunshu0909 / yunshu_skillshub

ケースレーダー。新しいもの(新しいツール/概念/エコシステム)が与えられたとき、エコシステムを一通りスキャンして面白い実例を探す。重点は GitHub のホームページではなく「本物」(スクリーンショット/ソースコード/デモ)を捉えることで、閲覧可能な HTML のケース集を出力する。ユーザーが「看看大家用 X 做了什么」「扫一下 X 生态」「市面上 X 有什么新玩法」「给我看 X 的真物案例」「/case-radar」と言ったときにトリガーする。適さない用途:① すでに明確な目標がある深掘り調査(利用可能な調査ツールで直接調べる)② 記事の執筆/PRD の作成(writing-assistant / prd-test-writer を使う)③ HTML が不要な単なる知識欲求(直接聞けばよい)。

生産性37
C
circuit-resource-analysis
circuit-resource-analysis
petekp / claude-code-setup

提供されたリソースを Circuit の視点で分析する。ユーザーが記事、貼り付けた会話、X スレッド、ワークフロー例、GitHub リポジトリ、ローカルコードベース、製品ページ、論文、その他の外部リファレンスを提供または提示し、そこから Circuit が何を学べるか、可能な Circuit フローを示唆するか、Circuit が現在そのワークフローをサポートできるか、どのような製品やブロックの変更が必要か、またはその分析を Circuit の ideas や flow backlog に追加すべきかを尋ねたときに使用する。

生産性37
C
cron
cron
hkuds / nanobot

リマインダーと定期タスクをスケジュール

生産性37
C
customer-research
customer-research
w95 / awesome-claude-corporate-skills

ドキュメント、ナレッジベース、接続されたソースを横断検索して顧客の質問をリサーチし、信頼度スコア付きの回答を統合します。顧客が調査すべき質問をしたとき、顧客の状況の背景を構築するとき、またはアカウントのコンテキストが必要なときに使用します。

生産性37
D
data-backup
data-backup
delphine-l / claude_global

スキル連携を備えたスマートな自動バックアップシステム。プロジェクト種別(ノートブック、データファイル、HackMD ドキュメント)を検出し、バックアップ前に適切なクリーンアップを適用する。毎日のローリングバックアップ、圧縮されたマイルストーン、CHANGELOG の追跡。

データ・データベース37
D
deepwork-tracker
deepwork-tracker
adunne09 / deepwork-tracker

ディープワークのセッションをローカルで記録し(start/stop/status)、共有用に GitHub のコントリビューショングラフ風の 1 日あたり分数ヒートマップを生成する(例: Telegram 経由)。ユーザーが「start deep work」「stop deep work」「am I in a session?」「show my deep work graph」などと言ったとき、またはディープワークの履歴の確認を求めたときに使用する。

生産性37
D
define-north-star
define-north-star
nesnilnehc / ai-cortex

ユーザーに提供される中核的価値を表す、最も重要な単一の指標を定義する。根拠を伴うノーススターメトリクス、任意の補助指標、アンチパターンの例を作成し、docs に永続化する。

生産性37
D
define-strategic-pillars
define-strategic-pillars
nesnilnehc / ai-cortex

ビジョンとノーススターから 3〜5 個の戦略的支柱(高レベルのテーマ)を導き出し、戦略目標とロードマップを構成・方向づける。戦略的支柱のドキュメントを作成し、docs に永続化する。

生産性37
D
denario
denario
jackspace / claudeskillz

データ分析から論文発表までの研究ワークフローを自動化する、科学研究支援用マルチエージェント AI システムです。データセットからの研究アイデア生成、研究方法の策定、計算実験の実行、文献検索、出版可能な LaTeX 形式の論文生成に使用します。エージェントオーケストレーションをカスタマイズできる、エンドツーエンドの研究パイプラインに対応します。

生産性37
D
discernment
discernment
borkweb / skills

ユーザーが識別、較正、または高リスクの判断チェックを求めたときに、ある判断や主張の根拠、不確実性、失敗条件を評価する。

生産性37
D
dojo-lulu-cheng
dojo-lulu-cheng
philipjoubert / dojo-public

厳選された専門家1名によるカスタムパネル。ユーザーが「ask dojo」と言う、Cheng の名前を挙げる、または担当分野について尋ねる場合に使用します。登録済み:Lulu Cheng(広報・コミュニケーション、ポジショニング、キャリア)。

マーケティング・グロース37
D
dual-timezone-skill
dual-timezone-skill
breverdbidder / life-os

FL/IL の時間変換、安息日の考慮、祈りの時間への配慮、タイムゾーンに適したスケジューリングを扱う。

生産性37
E
elon-musk
elon-musk
alpoxdev / hypercore

問題をハード制約、慣例、未知の要素に分解し、基本原理から選択肢を再設計する。構造化された複数ファイルの分析を .hypercore/elon-musk/[topic-slug]/ 配下にフェーズ追跡付きで保存する。現在の回答が業界のデフォルトをそのまま写したように感じられるときに使用する。

生産性37
E
email
email
countbot-ai / countbot

QQ または 163 メールボックスでメールを送受信する。通常のメールの送信、添付ファイル付きメールの送信、メールの受信、新着メールの確認をサポートする。ユーザーがメールの送信、メールの閲覧、新着メールの確認を求めたときに使用する。

生産性37
E
experiment-trace-summarizer
experiment-trace-summarizer
jurgendn / agent-skills

雑然としたログ、notebook、実行メタデータ、中途半端な結論を、次のアクションを伴う明確なリサーチアップデートに変換する。集中的な実験の後、実験ノート、引き継ぎ、週次アップデート、中断した作業の再開、または実行履歴を散在する印象ではなく意思決定に変える必要があるときに使用する。

データ・データベース37
F
fact-checker
fact-checker
kirkluokun / awesome-a-stock-openclawskills

Gemini のマルチエージェント構成で Markdown 文書を一文ずつファクトチェックする。Phase1 では gemini-2.0-flash で文を分割し、分類(事実/主観)し、主張を抽出する。Phase2 では gemini-2.5-flash + Google Search で各データポイントを一文ずつ検証する。ユーザーが記事のデータの正確性の検証、文書内の事実主張の確認、レポート内の数値・日付・政策引用が正しいかのチェックを求めたときに起動する。

ドキュメント37
F
feishu-file

ローカルファイルを Feishu のチャットに送信する。任意のファイル種別を Feishu のファイルメッセージとしてアップロードして送信できる。

生産性37
F
file-organizer
file-organizer
89jobrien / steve

以下によってコンピューター上のファイルとフォルダーをインテリジェントに整理する:

生産性37
F
file-organizer
file-organizer
akira82-ai / file-organizer

AI セマンティック分析に基づくインテリジェントなファイル整理スキルで、ファイルの内容に応じて Johnny Decimal 分類を動的に作成する。ユーザーが次の内容に言及したときにトリガーする:"整理文件"、"分类文件"、"组织下载"、"文件归档"、"文件太多了"、"下载文件夹很乱"、"文件乱七八糟"、"把文件按类别整理"、"自动分类文件"、"清理下载文件夹"、"整理文档"、"文件管理"、"文件分类整理"、または分類のためにファイルをあるディレクトリから別のディレクトリへ移動する必要があると言及したとき。主な機能:AI がファイル名のセマンティクスを分析し、分類を動的に生成する。Johnny Decimal 番号システム(XX.YY 形式)を使用する。重複ファイルを自動検出する(MD5 アルゴリズム)。ユーザーが分類計画を確認した後に実行する。

生産性37
F
file-organizer
file-organizer
prat011 / awesome-llm-skills

コンテキストを理解し、重複を見つけ、より良い構造を提案し、クリーンアップ作業を自動化する_ROLE_COMPUTER_ 电脑内のファイルとフォルダを自由に整理する。認知負荷を減らし、手作業なしでデジタルワークスペースを整洁に保つ。

生産性37
G
gemini-deep-research

Gemini Deep Research Agent を使って複雑で長時間の調査タスクを実行する。複数ソースの統合、競合分析、市場調査、または体系的なウェブ検索と分析が有効な包括的な技術調査を必要とするトピックの調査を依頼されたときに使用。

生産性37
G
google-patents

Google Patents データベースで特許を検索し、特許調査、侵害リスクの確認、競合 IP 分析に用いる。ユーザーが次に言及した場合に使用する:专利、patent、侵权、infringement、知识产权、IP、外观设计、design patent、专利检索、patent search、专利风险、patent risk、专利分析、patent analysis、专利布局、patent portfolio、有没有专利、会不会侵权、能不能卖、FTO、freedom to operate、规避设计、专利壁垒、技术壁垒、权利要求、claims、专利详情、发明人、inventor、受让人、assignee、专利号、patent number、说明书、description、技术领域、背景技术、发明内容、具体实施方式、PDF

生産性37
G
google-workspace
google-workspace
krishagel / geoffrey

複数のアカウントにまたがるメール、カレンダー、ファイル、コミュニケーションを管理するための統合 Google Workspace 連携

生産性37
9,456 件中 9121–9180 件

MCP は初めてですか?

プロトコルの概要から最初のサーバーの導入まで、よくある疑問にまとめて答えます。

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。