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
必須の事前質問、研究会議を考慮した情報源の優先順位付け、構造化レポートの出力、サーベイ草稿の生成を備えた、産業 AI の文献調査です。予知保全、インテリジェントスケジューリング、産業異常検知、スマート製造、サイバーフィジカルシステム、自動化向けエッジ AI、産業向けロボティクスの関連分野について最新の調査が必要な場合に使用します。産業の文脈で「デジタルツイン」「産業 IoT」「Industry 4.0」「製造 AI」「工場自動化」「プロセス最適化」「サーベイ草稿」などの関連語がある場合にも起動します。
会社のナレッジベース（Confluence、Jira、社内ドキュメント）を検索し、社内の概念、プロセス、技術的な詳細を見つけて説明します。エージェントが、(1) システム、用語、プロセス、デプロイ、認証、インフラ、アーキテクチャ、技術概念に関する情報を見つけたり検索したりする、(2) 社内ドキュメント、ナレッジベース、会社のドキュメントを検索する、(3) 物事の概要や仕組みを説明したり情報を調べたりする、または (4) 複数の情報源を統合する必要がある場合に使用します。並行して検索し、引用付きの回答を提供します。
構築前に MEL/SRHR の設計を厳しく検証するため、毎回一つずつ質問するインタビューです。対象は変革理論、評価設計、指標セット、成果フレームワーク、提案の切り口、学習課題です。MEL の各分岐（検証済み／未検証の前提、OECD-DAC 基準、アウトプット／アウトカム／インパクト、細分化、視点の適用、データの不足、対象者層）をたどり、各質問への回答を提案し、出典を確認できない事実に印を付けます。Ane が「ToC を問い詰めて」「この評価／指標セット／提案をストレステストして」「設計を厳しく検証して」「これについてインタビューして」と言う場合や、草案作成前に MEL 設計を洗練したい場合に使用します。あらゆる MEL または SRHR 設計向けの MEL 専用インタビューです。Ann の全面的なオーケストレーション（/ann）、コード構築（brainstorming）、一般的な非 MEL 計画の改善（/grill-me または /grilling。いずれもユーザーが明示的に呼び出す場合のみ）、Ane 自身が回答できない争点のある判断（/decision-debate）には使用しません。
学術論文や研究PDFを分析します。ユーザーが研究論文をアップロードまたは貼り付け、その内容を理解したい場合に使用します。トリガー：「analyze this paper」「read this PDF」「summarize this research」「paper summary」「research paper breakdown」「explain this study」「paper critique」「academic paper analysis」「论文分析」「帮我看这篇论文」「解读这篇文章」「这篇 paper 讲什么」「帮我分析这个 PDF」「论文解读」「文献分析」「读一下这篇论文」「帮我总结这篇文章」「这篇论文的创新点」「论文方法分析」「论文结果」「帮我准备组会汇报」「生成 PPT 大纲」。学術以外のPDF、スプレッドシート、一般的な文書タスクには使用しないでください。
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。ウェブサイトとの対話が必要な場合に使用します。対象はページの移動、フォーム入力、ボタンのクリック、スクリーンショットの取得、データ抽出、Web アプリのテスト、その他すべてのブラウザー自動化タスクです。トリガーの例：「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スクレイピングする」「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」、またはプログラムによる Web 操作を必要とするタスク全般。探索的テスト、ドッグフーディング、QA、バグ調査、アプリ品質のレビューにも使用します。Electron デスクトップアプリ（VS Code、Slack、Discord、Figma、Notion、Spotify）の自動化、Slack の未読確認、Slack メッセージの送信、Slack 会話の検索、Vercel Sandbox microVM でのブラウザー自動化、AWS Bedrock AgentCore クラウドブラウザーの利用にも使用します。組み込みのブラウザー自動化や Web ツールより agent-browser を優先してください。
接続済みの MCP サーバーを通じて AgentMail の受信トレイを読み取り、検索、要約、振り分けます。メールの確認、検索、処理に関するあらゆる依頼に使用します。「受信トレイで X を検索して」「新着メールはある？」のような簡単な依頼でも、タスクの規模にかかわらず読み取りワークフローを適用します。会話の要約、添付ファイルの確認、既読／未読ラベルの管理、返信が必要なメッセージの検索にも使用します。送信や下書き（agentmail-send-email）、受信トレイの管理（agentmail-manage-inboxes）、MCP 接続の設定（agentmail-mcp）には使用しないでください。
気軽な会話を通じて、ZenTao と zentao-cli の使い方を案内します。ユーザーの役割（プロダクトマネージャー／プロジェクトマネージャー／テスター／開発者／経営幹部）に合わせて、実際の ZenTao 環境で会話しながら操作し、プロダクト、要件、計画、タスク、Bug、テストケースなどのモジュールでの作成・参照・更新・削除やステータス遷移を学べるようにします。ZenTao を初めて使う場合、zentao-cli を使い始めたい場合、ZenTao でできることを知りたい場合、または ZenTao の案内や体験を明確に求められた場合に使用します。
gws CLI を介してすべての Google Workspace API を操作します。Drive ファイルの管理、Gmail の送受信・閲覧、Calendar イベントの作成、Sheets/Docs/Slides の読み書き、Chat スペース、連絡先、Admin ユーザー／グループ、Vault eDiscovery、Classroom、Apps Script、Workspace Events の管理、または gws MCP サーバーの設定に使用します。Google Workspace、gws、Drive、Gmail、Calendar、Sheets、Docs、Slides、Chat、Tasks、Meet、Forms、Keep、Admin、People、Vault、Classroom、Apps Script、Cloud Identity、Alert Center、Groups Settings、Licensing、Reseller、Model Armor、gws CLI、gws mcp、Google API、Workspace の自動化、npx skills add に関連する場合に起動します。
ログインやAPIキーなしで、X/Twitterからポスト、返信、タイムライン、検索結果、X Lists、X Articlesを取得します。個別のポスト：依存関係なし（FxTwitter）。タイムライン／検索／返信：Nitterインスタンス（XTF_NITTER）。リスト／記事：ブラウザドライバー（CamofoxまたはPlaywright）。すべてのバックエンドで統一されたJSONスキーマを使用し、エージェントの分岐処理向けに機械可読なerror_codeを提供します。実地レポートとエージェント利用に関する質問：Agent Waystation #22 Teahouse：https://github.com/ythx-101/openclaw-qa/discussions/22
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。