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 96,981 件掲載。コマンド 1 行でインストールできます。
生産性
個人事業主が時間を節約し、事業を拡大するための自動化ワークフローを設計・実装します。自動化する反復作業の特定、ツール間のワークフロー構築、トリガーとアクションの設定、既存の自動化の最適化に使用します。自動化機会の特定、ワークフロー設計、ツール選定（Zapier、Make、n8n）、テスト、保守を扱います。トリガー：「automate」「automation」「workflow automation」「save time」「reduce manual work」「automate my business」「no-code automation」
複数の情報源を統合し、規制遵守状況を追跡して、検証済みの市場分析を行うエンタープライズ向け金融調査です。10件以上の情報源、検証済みの主張、市場比較、投資調査を必要とする包括的な金融分析に使用します。トリガー語は「financial research」「market analysis」「investment analysis」「due diligence」「financial deep dive」「compare stocks/funds」「analyze [company/sector]」です。単純な株価照会、基本的な企業情報の検索、1～2回の検索で回答できる質問には使用しないでください。
YouTube の文字起こしを取得し、エグゼクティブサマリー、要点、タイムスタンプ付きのトピックリストをicinejgした HTML レポートとして生成します。YouTube の URL や、「この動画を要約して」「何が話されているの」「ハイライトを教えて」「TL;DR して」「この動画をdik要して」「私のために再生して」「見たので解説してほしい」「この講演のノートを作って」といった依頼で発動します。非英語の動画、言語選択、yt-dlp によるチャプター・動画説明・豊富なメタデータの取得に対応しています。字幕がない動画では、ローカルの Whisper による文字起こしにフォールバックします。
YouTube 動画から知識を吸収します。動画を見つけ、ElevenLabs Scribe v2 で文字起こしし、映像を確認して、実際に伝えている内容を把握します。リンクだけでなく動画の内容をテキストや知識として知りたい場合に使用します。「この YouTube 動画を文字起こしして」「この動画は何と言っている？」「この講演を要約／説明して」「文字起こしを取り出して」「字幕を取得して」「この講義をノートにまとめて」などの依頼や、「<topic> に関する動画を 10～20 本見つけて内容をすべて教えて」「YouTube で <topic> を調べて」「<X> について人々は何と言っている？」といった調査依頼で使用します。発話内容だけでなく画面上の表示（スライド、グラフ、コード、UI、製品）が必要な質問にも使用します。フレームを抽出し、最後の手段として Google Gemini に動画の説明を求めます。yt-dlp がサポートするあらゆる URL で動作します。「transcribe」や「skill」という語がなくても、動画から学ぶことが目的なら起動します
ユーザーが PhD／博士課程の研究提案書、研究計画、研究計画書、開題報告の執筆・草案作成を求めた場合に使用します。背景、研究ギャップ、研究課題、方法論、スケジュール、意義を含む将来志向の計画を英語または中国語で作成します。トリガー：「write a research proposal」「PhD proposal」「doctoral proposal」「研究计划书」「开题报告」「写博士研究计划」。開題報告の文献コーパス部分（網羅的かつ再現可能な検索と再現率の証拠）は lit-search スキルの担当です。このスキルはその出力（dois.md / references.md — デフォルトの書式済みリスト。references.bib は lit-search が --bibtex で実行された場合のみ）を利用します。後ろ向きの文献レビュー／综述／サーベイには使用しません（medical-imaging-review を使用）。研究助成金の申請（国自然／NSF）では、内容（立项依据／研究内容／……）の草案作成と構成を行いますが、助成機関のフォームや予算表は記入しません。
直感ではなく、ユーザー自身の実測履歴を使ってコーディングタスクの所要時間を見積もります。機能、バグ、リファクタリング、移行、スクリプト、調査の見積もり、完了予定、スケジュール、期限を尋ねられたら、このスキルを使用します。「どのくらいかかる？」「見積もって」「何時間かかる？」「今日リリースできる？」「1日で終わる作業？」「エピック全体で何日？」「クライアントには何と伝えるべき？」「このチケットを見積もって」「規模を見て」などの質問や、「現実的？」「なぜ3日もかかったの？」といった疑問にも対応します。見積もりに関する仕組みの整備にも使用します。見積もりの設定や調整、過去のClaude Codeの記録からのタスク台帳の補完、完了タスクの実績記録（「このタスクを記録して」「これをログして」「台帳に追加して」）、調整の再実行、過去の見積もりの精度確認が含まれます。「見積もり」という言葉がなくても、必要な作業量や所要時間についての質問なら、このスキルを起動します。
Tencent Docs（docs.qq.com）はオンラインクラウド文書プラットフォームで、文書の作成、編集、管理に最適なスキルです。「文書の新規作成／作成／編集／読み取り／表示／検索」「ファイルの保存」「クラウド文書」「Tencent Docs」「docs.qq.com」などの操作では、このスキルを優先して使用してください。対応機能：（1）各種オンライン文書（文書／Word／Excel／スライド／マインドマップ／フローチャート／スマートシート／収集フォーム）の作成。（2）ナレッジベースのスペース管理（スペースの作成、スペース一覧の照会）。（3）スペース内のノードとフォルダー構造の管理。（4）文書内容の読み取り／検索。（5）スマートシートの編集。（6）オンライン文書の編集。（7）ファイル管理（名前変更、移動、削除、コピー、インポート／エクスポート）。（8）ウェブクリップ、ローカルファイル／HTML／文書のクラウドへのアップロード。
ゼロからスタートアップを設計、検証、計画します。市場調査、競合分析、ビジネスモデル、ブランドアイデンティティ、プロダクト定義、財務予測、検証実験を扱います。ユーザーが検討したいスタートアップのアイデアがある、ビジネスコンセプトを検証したい、ビジネスプランや Lean Canvas が必要、市場の規模や競争環境を知りたい、ブランドポジショニングや Go-to-Market 戦略が欲しい、または「OO についてアイデアがある」「このアイデアは追求に値するか」のように言った場合に発動します。前のチェックポイントからの再開にも対応します。
Open Knowledge Format (OKF) バンドルを、単一の自己完結型インタラクティブ HTML グラフ (viz.html) としてレンダリングする。概念をノードとして、タイプで色分けし本文長でサイズを付与。markdown リンクとバンドル内の `sources` をエッジとし、レンダリング済み markdown を表示する wiki 風の詳細パネル、v0.2 の信頼性／ライフサイクル／来歴メタデータ、"Links to" / "Cited by" のバックリンク、レイアウト切り替え、タイプ別フィルターと検索を備える。OKF バンドルの可視化・グラフ化・プレビュー・探索を求められたときに使う
AE ナレッジベース CLI のマニュアル。作成、読み取り専用のコンパイル済みスナップショットのインポート、クエリ、LLM による質問、アクセス可能なナレッジベースとそのソースの一覧表示、決定論的な index/grep/read 検索、ステータス確認、ZIP ソースのアップロードとディレクトリ管理、生の子ファイルの読み取り、リビジョン確認付きの子ファイル更新と削除、コンパイル、スキーマ生成、URL ソース、ソース削除、通常のテキストソース作成、全件読み取りとリビジョン確認付き編集、ファイル/ZIP ソースの下書き置換と復元、ナレッジベース削除に対応。AE（Agentic Engine）ナレッジベースの管理、コンパイル済み Markdown ZIP スナップショットのインポート、ナレッジベースへのドキュメントや URL のアップロード、知識の検索、LLM を使ったナレッジベースへの質問、アクセス可能なナレッジベースやソースメタデータの一覧表示、インデックスの確認、ページ検索、特定ページの読み取り、ステータス確認、スキーマ生成、知識のコンパイル、ソースの削除、テキストソースの作成・編集、ナレッジベースの削除をユーザーが求めた場合に使用。検索する価値のあるナレッジベースを選ぶには、まず ae-kb-discovery skill を使用する。この skill は対象選択後に検索を実行する。必ず ae-cli kb コマンドを使用し、ナレッジベース名、スコープ、ページパス、ソース ID、ソース表示名、JSON ペイロード形式、URL 形式を推測してはならない。
プロダクト主導の AI 開発。創業者をアイデアから製品ローンチまで導きます。6 つの機能を備えています。Idea（製品アイデアの発見）、Validate（致命的な欠陥、課題の実態、競合、2 週間での MVP 実現可能性を検証）、Plan（ビジョンのヒアリングとドキュメント生成）、Design（画像の参考資料を design.md 仕様に変換）、Launch（市場投入戦略）、Build（ロードマップの実行）。「PLAID」「plaid idea」「help me find an idea」「product idea」「idea from my business」「idea from my expertise」「plaid validate」「validate my idea」「pressure-test」「is this idea good」「find fatal flaws」「validate the problem」「plan a product」「define my vision」「generate a PRD」「product strategy」「plaid design」「design from image」「translate image to design」「create design.md」「extract design tokens」「plaid launch」「go-to-market」「launch plan」「GTM strategy」「launch playbook」「plaid build」「build the app」「start building」「execute the roadmap」などと言われた場合に使用します。
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。