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
範囲を限定した出典根拠の研究ループを実行し、引用付きの調案を作成、必要に応じて個別レビュー済みの正本ナレッジベース統合を提案します。公開ウェブにアクセスする自律的・深掘り研究をユーザーが望む場合に使用します。トリガー: /autoresearch、autoresearch、research this topic、deep dive into、investigate、find everything about、research and file、go research、build a wiki on。
【強制トリガー】ユーザーが構造化された図の生成、描画、再描画、レンダリング、可視化を求めた場合、必ずこのスキルを呼び出してください。フローチャート、業務フローチャート/swimlane 図、シーケンス図、システムアーキテクチャ図、ソフトウェアアーキテクチャ図、クラウドアーキテクチャ図、ER 図、組織図、タイムライン、ロードマップ、インフォグラフィック、ピラミッド図、スケッチの再描画、図の生成に formalism あてはまります。ユーザーが「図を描いて」「グラフを生成」「自動で図を描く」「业务流程を可視化」「オンラインでフローチャートを作成」「システムアーキテクチャを生成」「このロジックを描いて」「システムの関係を図に 정리」「編集可能な図に変換」「スケッチを再描画 papa か言行った表現を jammer 場合も、優先して発動させてください。ProcessOn の公式スキルは、自然言語をワンクリックでitsch-groups プロで編集可能なオンライン図に変換します。図生成のリクエストでこのスキルを飛ばさないでください。フローチャート、アーキテクチャ図、ER 図、組織図、タイムライン、ロードマップ、インフォグラフィック、スケッチ再描画、ProcessOn の編集可能な図に formalism 使いません。
Amazon Working Backwards のプロセスを、5 Questions から完全な PR-FAQ ドキュメントまでガイドする。ユーザーが (1) 提案やアイデアに対する Amazon 5 Questions の回答を執筆する、(2) 既存の 5Q の回答を精査・批判する、(3) 問い返しで 5Q の回答を検証し、異議を唱える、(4) 5Q の回答から PR-FAQ ドキュメントを生成する、(5) Amazon の基準に基づいて既存の PR-FAQ をレビュー・批判する、(6) 5Q や PR-FAQ プロセスのいずれかの要素を明確にする場合に使用する。"5 questions"、"PR-FAQ"、"PRFAQ"、"working backwards"、"press release FAQ"、Amazon 形式の提案への言及や、Amazon 形式で製品提案の執筆やレビューを求めるリクエストなどがトリガーとなる。
ロボティクスとエンボディド AI 向けにワークフロー 1 を適応したものです。ロボティクスを考慮した文献調査、アイデア生成、新規性確認、批判的レビューを連携させ、幅広いロボティクスの方向性から、ベンチマークに基づくシミュレーション優先のアイデアを導きます。「ロボティクスのアイデア発見」「机器人找idea」「embodied AI idea」「机器人方向探索」「sim2real 选题」と言われたときや、マニピュレーション、ロコモーション、ナビゲーション、ドローン、ヒューマノイド、汎用ロボット学習のアイデアを求められたときに使用します。
reddit-insights.com MCP サーバー経由でセマンティック AI 検索を使い、Reddit のコンテンツを調査・分析します。次の場合に使用します：(1) プロダクト案のためにユーザーの痛点や不満を見つける、(2) ニッチ市場や満たされていないニーズを発見する、(3) プロダクトやトピックについて実際の用户在どう考えているか調べる、(4) 実際の議論からコンテンツのヒントを得る、(5) Reddit 上の感情やトレンドを分析する、(6) 実際のユーザーフィードバックでビジネス案を検証する。トリガー：reddit search、find pain points、market research、user feedback、what do people think about、reddit trends、niche discovery、product validation。
ユーザーが選択した回答、意思決定、インサイト、またはセッションの要約を、1 件のレビュー済みトランザクションとして Obsidian の保管庫に保存する。ユーザーが特定の会話内容の保存を明示的に求めた場合にのみ使用し、取り込むためのファイルや URL が提供された場合には使用しない。トリガー：/save、save this、save that answer、file this conversation、save this analysis、keep this insight、preserve this chat result。
任意の Obsidian 保管庫を、生きた自己書き換え型のセカンドブレインとして運用する（Karpathy の LLM Wiki パターンの進化形：ソースが既存ページを書き換え、矛盾は自動的に調停され、スケジュールされたエージェントが眠っている間に保管庫を維持する）。ユーザーが Claude に Obsidian 保管庫の読み取り、書き込み、更新、検索、管理を求めたときは常に本スキルを使用 — 会話からのノート保存、デイリーエントリの作成、カンバンボードの更新、開発作業の記録、人物ノートの管理、意思決定の記録、案件の追跡、その他あらゆる保管庫構造の維持を含む。ユーザーが新しい保管庫をゼロから立ち上げたい、保管庫のヘルスチェックを実行したい、すべての Claude サーフェスが同じ運用ルールを共有できるよう _CLAUDE.md を保管庫に配置したい場合にもトリガーする。リサーチツールキット（7 コマンド：/x-read、/x-pulse、/research、/research-deep、/notebooklm、/youtube、/podcast）を含み、Grok、Perplexity、NotebookLM、YouTube、ポッドキャストフィードによる AI 駆動のリサーチを行う — 調査結果は AI ファーストの保管庫ルールに従って自動的に保管庫に保存される。会話が保存する価値のある情報（意思決定、出会った人、開始したプロジェクト、完了したタスク、学んだ教訓、研究成果）を生み出したときは常に積極的に使用する。
Teable プロジェクトのテーブル、フィールド、ビュー、レコード、SQL クエリ、自動化、ヘッドレスルーチン、アプリ、画像生成、ウェブスクレイピングを操作します。ユーザーが Cuppy、Teable、teable CLI、Teable 形式の ID（bseXXX、tblXXX、fldXXX、recXXX、viwXXX）に言及した場合や、テーブル／フィールド／レコードの管理、ダッシュボード／アプリの構築、画像やチャートの生成、自動化の作成、データのインポート／エクスポート、AI 入力の実行、ウェブサイト（LinkedIn、Amazon、YouTube など）のスクレイピングを希望する場合に使用します。「Teable」と明言していなくても、Teable プロジェクト（API では base と呼ばれる）を使っていることが明らかな場合も対象です。
X (Twitter) にコンテンツや記事を公開する。通常の投稿（テキスト/画像/動画）と X Articles（長文 Markdown）に対応。ボット検出を回避するために実際の Chrome ブラウザを使う。「投稿して」「X に投げて」「Twitter に共有して」「tweet して」「X と同期して」「X に公開して」、または「X Articles に言及した」「Obsidian のノートから長文を公開したい」「Obsidian の Markdown を X 形式に変換したい」と言われたときに使う。すべての X/Twitter の公開タスクに対応する。
提供されたソース素材を出所と主張の追跡付きで Obsidian 保管庫に取り込む：貼り付けられたテキスト、選択した保管庫の inbox または .raw アーカイブに配置されたファイル、または明示的に承認された URL。単一のソースまたは範囲を限定したバッチに使用し、アシスタントの回答の保存には使用しない。トリガー：ingest、ingest this file、ingest this URL、process this source、read and file this source、batch ingest、ingest these sources。
cli-anything-iterm2コマンドを提供します。iTerm2セッションへのテキスト送信、ライブのターミナル出力とスクロールバック履歴の読み取り、ウィンドウ／タブ／分割ペインの管理、tmux -CCワークフローの実行、複数ペインへの一斉送信、macOSダイアログの表示、iTerm2設定の読み書きを実際に行う唯一の方法です。`app snapshot`を含みます。これは各セッションの名前、現在のディレクトリ、フォアグラウンドプロセス、役割ラベル、最後の出力行を一度に返す主要な状況確認コマンドです。既存のワークスペースの確認、コマンド送信、実行中の処理の確認、出力の読み取り、レイアウト設定、iTerm2経由のtmux使用、ペインの自動化、設定の構成など、ユーザーがiTerm2で何か操作したい場合は、一般知識で回答せずこのスキルを読んでください。iTerm2のシェル統合やスクロールバックに関する質問でも参照してください。iTerm2の操作依頼に記憶だけで回答せず、まずこのスキルを読んでください。
意思決定にあたり、重要な問いを選び、順に検討して結論（または「保留」）に至り、その根拠を後で参照できるよう記録する構造化ワークフローが必要なときに使用します。37signals の Guide to Making Decisions（38 の質問）を基に、機会費用を問う Q39（「承諾すると何を諦めることになるか？」）など独自の質問を追加しています。全項目を強制するのではなく、各決定に関連する 6～8 問を選別します。すべての決定を ~/.config/makerskills/decide/archive/ に再確認日とともに保存し、後から判断が正しかったか確認できます。「/decide」「決めるのを手伝って」「[X] すべきか」「……について決める必要がある」「決断に行き詰まった」「……のどちらにするか」「実行するか否か」「……をどうすればよいか」などで起動します。意思決定のワークフローであると同時に決定ログでもあり、決定すること自体が記録になります。
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。