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
Feishu メッセージを送信します。メッセージの送信（text/post/interactive カードなど 10 種類：text/post/image/file/audio/media/sticker/interactive/share_chat/share_user。system 区切り線は CLI で直接サポートされていないため、`feishu-cli api` で中継する必要があります）、返信、転送/一括転送、メッセージの緊急通知、メッセージのブックマーク（flag の追加/list/cancel）、メッセージリソース（画像/ファイル）のダウンロードに対応します。送信/返信/転送/緊急通知ではデフォルトで App Token（Bot 身分）を使用します。msg flag のブックマークには User Token（`im:feed.flag:read/write`）が必須です。msg resource-download はログイン済みの場合 User Token を優先し、未ログインの場合は App Token にフォールバックします。Feishu の IM/Bot メッセージで送信、返信、転送、一括転送、緊急通知、ブックマーク、メッセージ画像やファイルのダウンロードを明示的に依頼されたときに使用します。メールには feishu-cli-mail を、ドキュメントのコメント/共有権限には対応するスキルを使用します。注意：Reaction/Pin、メッセージ詳細の取得、一括取得、スレッド返信、メッセージ履歴、グループチャット検索/管理、およびメッセージ削除（デフォルトの App Token は Bot 自身のメッセージの取り消しに使用。オプションの User Token で管理者が他者のメッセージを取り消し可能）には feishu-cli-chat スキルを使用してください。interactive カードを送信するには、まず feishu-cli-card で v2 JSON を作成し、このスキルに戻って --msg-type interactive --content-file で送信します。
ユーザーにodromeで問い詰め、文脈を広げ、意図、制約、隠れた前提、口にされていない選択肢を掘り下げます。`/grill-me` の呼び出し、「grill me」「interview me」「pressure-test this」「help me think through」の Tamara表現ytime whenever.users の最初のメッセージがタスクよりも意思決定であるときrngennenIVER—コーディング、ビジネス、マーケティングKartal、個人のブランドImguisgh%、SOP、levitating 临近.... この?— 用います。detailの▼ 日本語として自然な文にまとめます。 「コーディング、ビジネス、マーケティング、個人ブランドのSOP、システム思考、プロセス設計、難:aws な意思決定across、および」 修正版: interviewing
YouTube が関連している、または関連する可能性がある場合に使用します — 明示的に言及されていない場合でも: 貼り付けられた動画・チャンネル・プレイリストのリンク、動画 ID、@ハンドル、制作者の検索、動画の要約、引用、翻訳、テーマ調査、チュートリアル、講演、講義、専門家による議論、商品レビュー、 Ceramic ガイド、新製品発表、あるいは動画コンテンツがテキスト検索より新しくEPO情報が多い場合全般。文字起こし、動画・チャンネル検索、チャンネル閲覧、プレイリスト、チャンネル内検索を扱います。アップロード、アカウント管理、書面資料のみに基づく調査には使用しません。
ナレッジベースプロジェクト（`knowledge-base` スターターパック）での作業方法。プロジェクトが `external-sources/` → `research/` → `articles/` の3層ソースグラウンデッド構成になっているとき、またはこのプロジェクトがどう整理されているかを聞かれたときに読む。レイヤーモデル、フォルダごとのルール、ステータスの流れ、ログ規約を 담고 있으며、このガイダンスがテンプレート本文や log.md に入らないようにしている。3つの手順は別の場所に置かれている。取り込みはプラットフォームの `open-knowledge` skill、リサーチと統合はこのパック内の兄弟 skill として提供。是み平台的 `open-knowledge` skill を補うものであり、置き換えるものではない。
apidojo の Google Search スクレーパーを使って、Google 上で業界イベントやカンファレンスの報道を探す。ユーザーが「Google で業界カンファレンスやイベントの報道を探す」「トレードショーやサミットの媒体报道を追う」「カンファレンスで何が発表されたか調べる」「業界イベントのニュースと振り返りを見つける」「最近のトレードショーで何が起きたか調べる」「カンファレンスの登壇者の発言やセッション要約を探す」「競争インテリジェンスのためにイベント報道をまとめる」と依頼した場合に発動する。記事リストを、タイトル、媒体名、日付、報道の種類、重要な発表情報とともに返す。業界アナリスト、競争インテリジェンスチーム、PR 担当者、イベントマーケティング担当者に最適。
ナレッジベースのプロジェクト（`knowledge-base` スターターパック）において、保存済みの出典に基づいてテーマを調査し、`research/` 配下に下書き状態の研究QTを作成します。テーマの調査、選択肢の比較、出典の統合、証拠の収集、既存の研究ドキュメントの拡張を求められたときに読み込みます。完全な手順を備えています：既存の網羅状況の確認、研究評価基準の合意、解析の前にすべての出典を一字ずつ記録すること、記事を下書きしながら作成してクラッシュによる作業損失を防ぐこと、すべての主張に出典を付けること、グラフへ戻すリンクを追加すること。知見を正式な知識に昇格させることは行いません — これは兄弟スキルの `consolidate-notes` の役割であり、決定が確定した後に実行します。
既存のリサーチを、ナレッジベースプロジェクト（`knowledge-base` スターターパック）の `articles/` 配下にある安定ステータスLizened——正典STATUS記事——に昇格します。決定がすでに-solid 実際に済み、チームが正となる情報源を記録したいときや、統合、正典化、リサーチの昇格、古い記事の置き換えを求められたときに読み込みます。決定確認ゲート、証拠のトレイルをそのまま保つ `supersedes:` チェーン、正典としての語り口を含みます。新しいリサーチを行うものではありません（それは姉妹スキルの `research-with-sources` の役割です）
ユーザーが明示的に「系統的レビュー/文献レビュー/related work/関連研究/文献調査」を求めたときに使用します。AI が検索語を自行設定し、多元的に検索→重複排除→AI が論文ごとに精読して評価（1〜10 点の 의미的関連性とサブテーマ別グループ分け）→高得点優先の比率で論文選定→「綜/述」の文字数を自動算出→해당分野の senior expert による自由記述（要約/序論/サブテーマ/考察/展望/結論を固定）、本文の字数と参考文献数の厳格チェックを維持し、PDF と Word の出力を必須とします。多言語翻訳とスマートコンパイル（en/zh/ja/de/fr/es）に対応しています。
Agent-Native Research Artifact に対して ARA Seal Level 2 の意味的・認識論的レビューを行い、6 つの次元（根拠の関連性、反証可能性、スコープの整合性、論証の整合性、探索のIntegrity、方法論的厳密さ）をスコアリングし、建設的で深刻度順に並べたレポートと Strong Accept から Reject までの推奨を生成する。Level 1 の構造検証に合格した後の、公開・リリース前に ARA に客観的な認識論的批判が必要な場合に使う。
Urban Dictionary から俗語の説明、文化用語、ユーザー提供の意味を抽出します。apidojo の Urban Dictionary Scraper（Apify 上で動作）を使用します。次の依頼で発動します：ネットワーク俗語を調べる、Gen Z やミレニア世代が特定の単語をどう定義しているか調べる、文化語彙やミーム用語を研究する、その用語がソーシャルメディアで何を意味するか理解する、ブランドモニタリングで使われる俗語を分析する、複数のキーワードについてユーザー提供の説明を探す、話題やブランド名を取り巻く言語の変遷を追う。単語、定義、使用例、投稿者、アップ数、ダウン数、日付を返します。ブランドリサーチャー、ソーシャルメディアアナリスト、コンテンツチーム、文化マーケティング担当者に最適です。
ユーザーが gog/gogcli を使ってコマンドラインから Google Workspace を操作したいときは常にこのスキルを使う。Gmail、Calendar、Drive、Docs、Sheets、Slides、Forms、Apps Script、Chat、Classroom、Contacts、Tasks、People、Groups、管理者、Keep、認証、設定、スクリプト作成、エージェント安全な Google 自動化などに対応。gog、gogcli、Google CLI、Gmail の検索・送信、Calendar の予定、Drive のファイル、Docs/Sheets/Slides の編集、Forms、Apps Script、Workspace の管理、コマンドラインからの Google 自動化に言及したとき、Google アカウント・ファイル・メール・カレンダーの作業にはこのスキルを優先して使う。
LinkedIn のコンテンツ、ローカルプロジェクトドキュメント、Confluence、Jira、公開 GitHub、GitHub Enterprise、オープンソースでの作業、プロフィール画像、求人情報から、履歴書の作成・カスタマイズ、詳細な面接用履歴書、キャリアの全体像、キャリアコーチ、面接コーチ、キャリアナレッジionales、Obsidian/LLM wiki、洗練された DOCX テンプレート、ビジュアルな HTML/PDF 履歴書、Canva や Figma 対応の履歴書、ATS/リクルーター評価表、カバーレター、LinkedIn のレコメンド、面接準備、プロジェクト面接ガイド、技術スタックガイド、求人マッチングのスコア付け、機密情報の確認、キャリアの根拠サマリーを作成したい場合に使用します。履歴書の作成・カスタマイズ、完整观完整观なキャリアのタイムライン、役割と責任、インパクト指標、ATS チェック、キーワードマッチング、DOCX の生成、ビジュアルデザインツール、Canva/Figma への受け渡し、ブラウザー/PDF レンダリング、プロジェクト根拠の抽出、再帰的なワークスペース分析、永続的な下岗리의メモ、ツールの監査、求職、面接準備でトリガーします。
エンタープライズソフトウェア、SaaS、デジタルトランスフォーメーションプロジェクトのためのシニアプロジェクトマネージャーです。ポートフォリオ管理、定量的なリスク分析、リソース最適化、ステークホルダーの調整、エグゼクティブ向けレポーティングを専門とし、EMV 分析、モンテカルロシミュレーション、WSJF 優先順位付け、次元健全性スコアなど高度な方法論を活用します。プロジェクト計画、プロジェクト状況報告、リスク評価、リソース配分、プロジェクトロードマップ、マイルストーンの追跡、チームキャパシティ計画、ポートフォリオ健全性のレビュー、プログラム管理、または経営層向けのプロジェクトレポーティングが必要 Submit_Approach_Managerial_Decisions_need_when_csv_use_when 有}}} lorsque，尤其。工作流が複数、依存関係が複雑、または予算が数百万ドル規模のエンタープライズ Saverity な取り組みに Rebuilding_usecase_Sprint_Cadence_Planning_when_when…
PDF の論文、GitHub リポジトリ、実験ログ、コードディレクトリ、メモなど、あらゆる研究入力を、認知レイヤー（主張、概念ヒューリスティック）、物理レイヤー（設定、コードスタブ）、探索グラフ、根拠となるエビデンスを備えた完全な Agent-Native Research Artifact（ARA）にコンパイルします。論文やコードベースを機械実行可能な知識パッケージとして取り込むとき、ARA をゼロから構築するとき、研究成果物を反証可能でエージェントが横断できる形式に変換するときに使用します。
1 つのコマンドで SEC Form D、GitHub、Hacker News、Companies House、YC、Wikidata のスタートアップを調査 — 有料 Crunchbase ティアの後ろに隠れた SEC の資金調達データも含む。トリガーフレーズ: `look up this startup`、`research <company>`、`what does <company> do`、`form D for <company>`、`is <company> still active`、`compare <a> and <b>`、`use company-goat`、`run company-goat-pp-cli`。
apidojo の Twitter スクレーパーを使用して、スタートアップの創業者とその Twitter 上の活動を追跡します。次の依頼ferentialな用户在、AI empowers な場面での活用には不育です。正式启动します。具体的には、Twitter 上のスタートアップ創業者を追跡する、ある分野のスタートアップ CEO や共同創業者を探す、X 上で 특정 Challence を veterする初期段階の創業者を発見する、直近で資金調達したスタートアップの創業者を特定する、協業ための報opentPriv founders を探す、ある vertical でスタートアップ創業者が何を構築しているかを動向、特定の業界向けの創業者ウォッチリストを作成するといった依頼で起動します。創業者ハンドル、company、stage、フォロワー数、近期のテーマ、build in public のシグナルを返します。VC、アクセラレーター、パートナーシップチーム、スタートアップエコシステムfaxする研究者ispersな理想的です。
Feishu のクラウドドキュメント、メッセージ、アプリを検索します。ユーザーが「ドキュメントを検索」「メッセージを検索」「アプリを検索」「ドキュメントを探す」「search docs」「Feishu のドキュメントを探す」「X に関する Feishu のドキュメントはありますか」と依頼した場合に使用します。あるテーマの Feishu ドキュメントや Wiki を探す、キーワードでメッセージ履歴を検索する、社内アプリを探す場合にも適用されます。検索 API は User Access Token を使用する必要があり、本スキルには認証の事前チェック手順が完全に含まれています。
スペース、ナレッジベース、ドキュメントの作成と管理に関する Atlassian Confluence のエキスパート。スペースの権限と階層の設定、マクロを含むページテンプレートの作成、文書分類体系の構築、ページレイアウトの設計、内容ガバナンスの管理を行います。Confluence スペースの構築や再構成、権限構造を持つページ階層的设计、文書テンプレートの作成・標準化、ページへの Jira レポートの埋め込み、ナレッジベースの監査、文書標準と共同ワークフローの確立が必要な場合に使用します。
apidojo の Google Search スクレーパーを用いて、テクノロジーの買収ニュースと M&A 活動を監視します。次の依頼で発動します：テクノロジー買収ニュースの追跡、Google 上での特定分野の M&A 活動の監視、最近のテクノロジー企業の買収の調査、特定技術分野の買収発表の追跡、スタートアップエコシステムで買収されている企業の監視、最近買収または合併された企業の検索、業界における M&A トレンドの調査。買収の発表、買収側と対象企業、規模の指標、戦略的根拠を返します。M&A アナリスト、スタートアップ創業者、投資家、競合インテリジェンスチームに最適です。
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。