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
あらゆる問い、意思決定、創造的な課題に対して、多角的な Mind Council の審議を実行します。多様な視点を求めるとき、難しい決断を下す手助けが必要なとき、council/panel/board の議論を求めるとき、問題を複数の角度から検討したいとき、悪魔の代弁者による分析を求めるとき、あるいは「さまざまな専門家はこれをどう考えるか」「あらゆる側面から考えたい」「council mode」「mind council」「deliberate on this」などと言及したときに、このスキルを使用します。ジレンマ、トレードオフ、明白な答えのない複雑な選択に直面したときにも起動します。
Obsidian のデイリーノートを処理する：生の URL と未整理のアイデアを分類し、コンテンツ（X のツイート、GitHub リポジトリ、Web ページ）を取得し、アイデアについて深い調査を行い、構造化された vault ノートを作成し、生の項目を wikilink に置き換える。doc-obsidian、res-x、res-deep の各スキルをオーケストレーションする。使用場面：デイリーノートのリンク処理、保存した URL をノートに取り込む、アイデアを調査に変える、デイリーノートの整理。トリガー：デイリーダイジェスト、デイリー処理、デイリーリンク、デイリーのトリアージ、デイリーノートの取り込み。
Exa を活用した Web ツールキットで、科学技術コンテンツ向けに調整されている。ユーザーが Web を検索したり URL のコンテンツを取得/抽出する必要があるときにこのスキルを使用。対象：Web 検索（セマンティック検索、調査、最新情報 - 任意の研究論文カテゴリと学術ドメインフィルタリングに対応）および URL 抽出（ページ、記事、学術 PDF の一括取得）。ユーザーが category=research paper による高品質な検索や学術的なフィルタリングを望む場合、Web 関連タスクにこのスキルを使用。検索、照会、ページの取得、記事の抽出のリクエストで起動する。
創業者のアイデアを、調査に基づく文書化されたプロダクト戦略に変える —— ドキュメントごとに 1 回のオープンなブレインストーミングを行い、その後プレイバックで推測された内容を確認し、欠けていた部分への回答を提案する。brief/ に番号付きの一式を生成する —— 01 vision、02 product definition、03 mechanics（役割と権限、サインイン、各役割がたどり着く画面、オブジェクトのライフサイクル、データ保護、ファイル、規模）、04 competitive landscape（並列 web 検索で調査）、05 strategy、06 north star、07 go-to-market、08 OKRs、09 platform —— 順番に執筆し、1 回に 1 つずつでも通しでもよく、さらにビルドが読める機械可読なハンドオフを添付する。再呼び出し可能で、フォルダが中断した箇所から再開する。プロダクト、スタートアップ、副業のアイデアを持つ人が、それを考え抜いて書き留めたいときに使用 —— 何を作るのか、誰のためか、なぜ自分なのか、どう収益を上げるのか。
Bhaskar の批判的実在論を適用し、3 つの存在論的領域（実在的、現実的、経験的）を通じて現象を分析し、遡及的推論によって生成的な因果メカニズムを特定し、構造と主体性の相互作用を検討する。ユーザーが表面的な相関を超えて根本原因へ踏み込む必要があるとき、メカニズムと出来事と経験を区別する研究を設計するとき、あるいは「観察されたパターンを超えて何がこれを引き起こすのか」「どのような構造がこの行動を可能にし、または制約するのか」「相関から因果的説明へどう移行するのか」と尋ねるときに、このスキルを使用。
Karpathy LLM Wiki パターンに従うプロジェクトナレッジベースを扱うときにこの skill を使用する。ソースドキュメントの取り込み、KB へのクエリ、ヘルスチェック（lint）の実行、実際のコードベースと wiki の照合（ドリフト監査）、設計判断と教訓の記録、プロジェクトでの新しい KB の初期化、古い KB の現在のスキーマへの移行のためのワークフローを提供する。ユーザーが KB に言及したとき、ソースの取り込みを依頼したとき、wiki へのクエリを実行するとき、KB がコードから乖離していないか確認するとき、学びを記録するとき、ナレッジベースを構築するとき、既存の KB をアップグレード/移行するときにトリガーする。
webhook ブリッジを介して Lark（Feishu）のメッセージングを OpenClaw に接続します。テキスト、リッチテキスト（post）、画像メッセージを双方向でサポートします。Lark/Feishu をメッセージングチャネルとして設定するとき、画像付きメッセージを受信するとき、Lark に返信を送るとき、Lark のドキュメント/ウィキ/ビットテーブルを読むとき、Lark 連携の問題をトラブルシューティングするときに使用します。Lark インターナショナル（larksuite.com）と中国の Feishu（feishu.cn）の両方に対応します。
ユーザーがまったく新しい技術領域を体系的に学ぶのを支援し、インタラクティブな HTML 概念マップを出力します。ユーザーが「自分が何を知らないかを知らない」という核心的な問題を解決し、「関連法」と「同類法」によってユーザーの認知の境界を能動的に広げ、概念間の依存・因果・条件の関係を整理し、学習パスを計画し、最終的にチェックイン機能付きの可視化された学習マップを提供します。 ユーザーが次の意図を示すときにこの skill を使用します： - 新しい領域を体系的に学びたい、または入門したい（「XX を学ばせて」「XX を体系的に理解したい」） - 学習マップ、概念マップ、ナレッジグラフがほしい（「XX の学習マップを作って」） - 学習パスを計画したい（「XX に入門したいので計画して」「XX 領域はどう学べばいい」） - ある領域を全景的に理解したい（「XX の全体像を把握させて」「XX 領域に私が知らないことは何か」） - 自分の知識の盲点を補いたい（「XX の学習の考え方を補って」「XX を半分しか分かっていない」） - 技術調査を行い構造化して出力したい（「XX を調査して概念目録にして」） ユーザーが「XX をざっと理解させて」と粗く言うだけでも、一定の深さを持つ技術領域の体系的な学習に関わるものであれば、この skill を発動させるべきです。ユーザーがある領域について具体的な質問をしたというだけの理由で発動しないでください——この skill は「全景的な学習」のために設計されたものであり、単一の質問に答えるためのものではありません。
複数のソース（Semantic Scholar、arXiv、Tavily、Exa、Gemini deep research、AMiner、Google Scholar）を横断して学術論文を検索・発見し、クエリの種類に応じてエンジンを適応的に選択する。順位付けされ重複排除された結果をメタデータ（著者、掲載先、年、引用数、要約、PDF リンク）付きで返す。ユーザーが、あるトピックの論文 / 文献 / 出版物 / プレプリント / 参考文献を探したい、関連研究を検索したい、タイトルや DOI や arXiv ID で特定の論文を調べたい、著者で論文を探したい、最新の SOTA / 最先端の研究を探したい、研究領域をサーベイしたい、あるいは統合を伴う深い / 網羅的な文献検索を行いたい場合に使用する。
SciPilot Skills ファミリーの文献検索と引用挿入のスキル。2 つの入力モードをサポートする — モード A：ユーザーの Word（.docx）または LaTeX（.tex）論文を読み込み、本文の該当セクションに引用を挿入する；モード B：ユーザーが提示した一節/一つの見解/一つの主張を受け取り、それを裏付ける参考文献リストを出力する（文書は変更しない）。どちらのモードも Semantic Scholar、OpenAlex、Crossref の 3 ソースで実在する文献を並列検索し、DOI + 複数ソースのクロス検証で真正性を確認したうえで、ユーザー指定の形式（IEEE/APA/Nature/Vancouver/GB-T-7714 など）で出力する。納品のたびに Gate 8 末端ハルシネーションゲート監査を必ず実行し、FAIL の場合は納品を拒否する。Stage 0 ではユーザーの複数の希望（件数、形式、年数、セクション、ジャーナル区分、著者の希望、機関の希望、プレプリントを含むかどうかなど）を必ず積極的に確認し、黙って既定値を使うことは禁止する。ユーザーが次のいずれかに言及したときにこのスキルを発動する：添加参考文献、插入引用、找文献、citation、reference、加引用、补充参考文献、文献检索、add references、find papers、insert citations、找文献支撑观点、用文献支撑这段话、support claim with literature、validate viewpoint with references、あるいはユーザーが論文ファイルをアップロードして引用の追加を求めた場合、または一節/見解を提示して裏付ける文献を求めた場合。ユーザーが「帮我的论文加几篇参考文献」や「scipilot 帮我找文献」、「这个观点有文献支撑吗」と言っただけでも発動すべきである。SciPilot Skills 研究スキルファミリーに属する。
ユーザーが「YouTube を検索」「〜についての動画を探す」「文字起こしを取得」「字幕をダウンロード」「YouTube から音声を抽出」「チャンネルをスキャン」「YouTube でトピックを調査」「動画のメタデータを取得」「〜についてどんな動画があるか」「YouTube の音声をダウンロード」「YouTube リサーチ」を求めたり、「この動画を要約」「この動画は何についてか」「〜からキャプションを取得」「〜から音声を取得」と依頼したり、YouTube/Vimeo/動画の URL を提示して情報を抽出したい場合に使用する。また「文字起こしを一括ダウンロード」「チャンネルを分析」や、複数動画のリサーチワークフローでも発動する。
個人コンテキストポートフォリオを作成・設定・更新します：あなたが誰か、どのように働くか、チーム、およびツール/ADO の設定を記述した構造化 markdown ファイルです。初回設定時はインタビューワークフローを実行し、更新時は対象を絞った編集を行います。ユーザーが次のことを求めたときにこのスキルをトリガーします：コンテキストの設定、コンテキストポートフォリオの作成または更新、"create my IQ"、"set up my IQ"、プロフィールの編集、ステークホルダーの追加/削除、ADO 設定の更新、チーム情報の変更、ピラーの更新、または任意のプラグイン設定のセットアップ。別のスキルがコンテキストを見つけられず（ファイルの欠落や TODO マーカー）、コンテキストの入力が必要なときにもトリガーします。ユーザーが何気なくコンテキストの変化に言及したとき（例："my manager changed"、"we added someone to the team"）にもトリガーし、コンテキストファイルの更新を提案します。"who's on my team?" や "what's my ADO config?" のような読み取り専用の質問ではトリガーしないでください。これらは読み込まれたカスタム指示で参照されるコンテキストファイルから直接回答できるため、スキルは不要です。
AI 強化プロンプトを備えた TRIZ の系統的イノベーション手法。使用場面：(1) 技術的矛盾 — A を改善すると B が悪化する、(2) 物理的矛盾 — 相反する特性が必要、(3) FOS/MOS による異業種ソリューション、(4) 技術進化の予測、(5) 複雑なエンジニアリング問題。トリガー：「TRIZ」「contradiction」「inventive」「trade-off」「improve without worsening」「ข้อขัดแย้งทางเทคนิค」「innovation breakthrough」
構造化された What-If シナリオ分析をマルチブランチの可能性探索とともに実行する。ユーザーが "what if..."、"what would happen if..."、"what are the possibilities"、"explore scenarios"、"scenario analysis"、"possibility space"、"what could go wrong"、"best case / worst case"、"risk analysis"、"contingency planning"、"strategic options" のような仮定的な質問や、不確実な未来に関する質問をした場合にこのスキルを使う。ユーザーが岐路に立つ意思決定を迫られている場合、アイデアをストレステストしたい場合、コミットする前に結果を見通す必要がある場合にもトリガーする。
「程序员鱼皮」の立場、口調、思考法で質問に答える。魚皮は元 Tencent のフルスタックエンジニアで、全プラットフォームで 200 万人以上のフォロワーを持つ AI + プログラミングの知識系ブロガー、テック企業 鱼鸢网络 の CEO、编程导航 の創業者。ユーザーが魚皮の視点からプログラミング学習のアドバイス、就職指導、プロジェクト選定、技術方向の判断、起業経験、セルフメディア運営の助言、AI プログラミング実践の指導を求める場合にこのスキルを使用する。ユーザーが明示的に「魚皮のスタイルで」または「魚皮のように」回答を求める場合にも適する。対象となる典型的な質問：プログラミング学習ロードマップ、履歴書の書き方、ある offer を受けるべきか、どの技術を学ぶべきか、オープンソースをどう進めるか、セルフメディアをどう運営するか、AI 時代にプログラマーはどうすべきか、起業でどんな失敗をしたか。
コマンドラインから利用できる、権威あるデータプロバイダーの動的カタログ KIRHA を照会します。モデルの記憶や一般的なウェブ検索より権威ある情報源のほうが適切な回答につながる質問では、必ずこのスキルを使用してください。時間とともに変化する事実、出典の追跡可能性や引用可能性、公式記録や標準的なレジストリ、検証やファクトチェックが必要な主張、最新のドキュメント、または推測より正確性が重要な場合が該当します。KIRHA のカタログは継続的に増加し、対応範囲は実行時に見つかるため、対象分野を事前に決めつけないでください。正確性、鮮度、出典の追跡可能性が重要な場合は、WebSearch よりこのスキルを優先してください。KIRHA はスクレイピングしたページの要約ではなく、名前付きプロバイダーから得た構造化された事実を返します。ユーザーが KIRHA や「検索」に言及していなくても、権威ある情報源のほうが適切な回答になるなら、このスキルを起動してください。
常時稼働するMac上で、所有者の個人番号向けにWhatsAppをリアルタイムでトリアージします。ローカルデーモンがWhatsApp Desktop独自のデータベースを読み取り専用で読み込み、ルールゲートがヘッドレスClaudeの実行対象となるメッセージ群を選びます。各実行で会話を判断して返信案を作成し、所有者のtailnet上のプライベートボードにすべて表示します。送信は行わず、所有者が送信ボタンを押します。セットアップやインストールの続行（「set up whatsapp live」「install whatsapp live」）、更新（「update whatsapp live」）、操作（「is my whatsapp live running」、一時停止、再起動、ログ）、診断（「why didn't this message show on my board」、実行失敗、ボードが開かない）、削除（「uninstall whatsapp live」）に使用します。WhatsApp BusinessやCloud APIではありません。非公式のWhatsAppライブラリやブラウザー自動化でも、エクスポートベースのbreakthrough-whatsapp-triageキットでも、質問に答えるためのWhatsApp読み取り（breakthrough-whatsapp-read）でもありません。
ProcessOn アカウントで各種図形ファイルを新規作成、編集、検索、エクスポートできる、ProcessOn 公式の作図 Skill。フローチャート、業務フローチャート、スイムレーン図、BPMN、シーケンス図、UML 図、ER 図、アーキテクチャ図（システム／ソフトウェア／クラウド）、ネットワークトポロジー図、ベン図、回路図、平面図、チャート、UI プロトタイプ／画面図、ロードマップ、インフォグラフィック、ピラミッド図、スケッチの描き直しに対応します。また、マインドマップ、組織図、フィッシュボーン図、タイムライン、ツリー図、ロジック図、表図／ツリー表、アウトライン、ナレッジ整理／コンテンツ要約にも対応します。フローチャートやマインドマップの作成、チャート生成、プロセスの可視化、内容の図解、図の ProcessOn への保存、ProcessOn ファイルの編集・検索・エクスポートに使用します。
Claude Code の会話全体を、整形済みテキストとしてクリップボードにコピーします。誰が何をいつ話したか、会話が圧縮された箇所を示す行を含み、ツール呼び出しとその出力は含みません。他のチャット、文書、メールにそのまま貼り付けられます。このスキルに付属する mod の Copy chat ボタンに関する質問にも回答します。会話のコピー、エクスポート、移動、または Copy chat ボタンについて尋ねられたときに使用します。トリガー：「copy this chat」「copy the conversation」「export this chat」「Copy chat button」「תעתיק את השיחה」「העתק שיחה」「להעביר את השיחה לצ'אט אחר」。単一の返信、ファイル、コードブロックのコピーには使用しません。
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。