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
webhook または Bot API を介して Slack チャンネルにメッセージやリッチコンテンツを送信します。Block Kit を使って、書式付きのお知らせ、マーケティングレポート、コミュニティの最新情報を作成します。起動フレーズ:「post to slack」「slack message」「slack webhook」「slack notification」「slack announcement」「send to slack」「slack marketing」「slack update」「slack channel」。
Google Workspace API(Gmail、Calendar、Drive、Sheets、Docs、Chat、Meet、Forms、Tasks、Admin SDK)との連携を構築します。OAuth 2.0、サービスアカウント、レート制限、バッチ操作、Cloudflare Workers のパターンを扱います。MCP サーバー、自動化ツール、Google Workspace API との連携の構築や、OAuth エラー、429 レート制限エラー、スコープの問題、API 固有の注意点のトラブルシューティングに使用します。
オフライン検索に対応した X/Twitter の CLI および MCP インターフェース。投稿のアーカイブ、リンクの解決、メンションの監視、スレッドの作成、Articles の公開、同期済みブックマークの検索ができます。起動フレーズ:`search X for`、`archive tweets about`、`show me the X thread for`、`monitor my X mentions`、`post a thread to X`、`use x-twitter`、`run x-twitter-pp-cli`。
必須の前提条件です。Trello MCP ツール(`trelloRead*`、`trelloWrite*`、`trelloSearch`)を呼び出す前に、必ず読み込んでください。各ツールで必要な ARI ID 形式と、共通ルール(現在のユーザーの検索、UTC の日付処理、Inbox とボードの違い、順序に沿った作成、ページネーション、埋め込みフィールドのプレビューと完全な `list_*` レコードの違い)を扱います。省略すると、不正な ID によるエラー、誤った期日やタイムゾーンの結果、データが途中で切れた回答につながります。
求職者向けの履歴書監査・最適化スキル。用途:(1) 履歴書の内容を詳しく監査し、面接通過率に最も影響する問題を特定する。(2) 職務内容中心の表現を成果中心に書き換え、定量的な結果、ビジネス価値、成果物を強調する。(3) 応募先の職務記述に合わせてキーワード、プロジェクトの重点、キャリアの説明を調整する。(4) 修正版の履歴書案とアクションリストを作成する。(5) 必要に応じて短縮した1ページの履歴書を作成する。履歴書の診断、最適化、書き換え、応募前の修正、面接前のセルフチェックなどに適する。キーワード:履歴書の最適化、履歴書の診断、履歴書の書き換え、履歴書のレビュー、キャリア相談、1ページの履歴書。
学術文献の全体像を把握するためのスキルです。デフォルトでは無料の認証不要API(PubMed E-utilitiesとOpenAlex)で論文を検索し、接続時にはConsensus MCPを任意の拡張手段として利用します。PICO(デフォルト)、または代替としてSPIDER/Decomposition/ハイブリッドを用いて戦略的な検索計画を作成し、結果を整形済みのWord(.docx)研究ガイドにまとめます。探索検索の前に、研究課題の具体性、フレームワークのヒント、想定する深さを詳しく確認します。Phase 2後にも必須の確認を行い、検索で予算を消費する前にフレームワーク、サブ領域、深さを確定します。深さ(5/10/20件のクエリ)は設定可能で、網羅性と速度を調整できます。出力は研究者が自信を持って調査を始めるための「出発点」となるガイドであり、完成したレビューではありません。ユーザーが文献調査を始める際(例:「litreview on [topic]」「literature review on [topic]」「I'm starting a literature review on X」「I'm writing a paper on X」「help me research X」「I'm doing research on X」「can you help me research X」)に利用します。手早い一覧を求める単発の論文検索には使用しないでください。その場合は通常のPubMed/OpenAlex(またはConsensus)検索を使います。
学術論文の執筆前計画を4つの構造化されたステップでガイドするスキル。ストーリー設計(課題・チャレンジ・洞察・貢献・優位性)、実験計画(比較+アブレーション)、図の設計(パイプライン+ティーザー)、4週間のタイムライン管理を扱う。執筆前に弱点を見つけるための模擬査読拒否状の作成、広い主張より先に範囲を絞ること、アブレーションを先に設計することなど、意外性のある計画手法も含む。論文執筆前の計画、ストーリーや貢献の設計、実験計画、図のスケッチ作成、執筆タイムラインの設定、計画目的の事前拒否状作成に使用する。実際の執筆(paper-writing)、実験の実行(experiment-pipeline)、完成稿の自己レビュー(paper-review)、研究課題の発見(research-ideation)には使用しない。
書籍を読み、構造化されたノートを抽出するときに使用します。対応形式:PDF、EPUB、MOBI、markdown、.txt、貼り付けたテキスト、公有作品のURL。章立てがある場合は章ごと、ない場合は50ページ単位で読み、章ごとにTL;DR、主要概念、引用、アクション項目、フレームワークを抽出します。second-brain raw/にhighlights-ファイルとして保存することもできます。4つのモードがあります。notes(デフォルト、章ごと)、summary(全体のTL;DRと3~5個の要点)、quotes(引用ハイライトのみ)、study(ノートとQ&Aの間隔反復学習準備)。「/read-book」「この本を読んで」「このPDFからノートを抽出」「この本の内容は?」「この電子書籍を要約」「引用を抜き出して」などで起動します。watch-videoと同系列で、同じコンテンツ消費パターンの別メディア版です。
MEL/SRHR の問いを一度で素早くスコーピングします。必要な視点、その視点同士が衝突する箇所、完全なオーケストレーションに進む価値があるかを整理し、引用や調査結果ではなくトリアージ判定で締めくくります。Ane が本格的な実行にトークンを費やす前に、問い、提案の切り口、学習上の問い、評価の枠組みをスコープ設定またはトリアージしたい場合に使用します。Ane へのインタビュー(/grill-mel)でも、成果物や出典付きの根拠(/ann、/researcher、/evidence-synthesis)でも、複数 Agent による討論(/decision-debate)でもありません。
曖昧な機能要望、バグのまとまり、ロードマップ項目、リリース作業、プレイテストの発見事項を、適切な計画パケットの選択、探索と実行の切り分け、阻害要因・依存関係・次のアクションの明確化を通じて、実行可能な計画にまとめます。バックログ整理、機能分割、スプリントやマイルストーンの準備、リリース計画、開発ワークフロー、Web/フルスタック、プロダクト/運用、マーケティング/GTM、ゲーム開発におけるロードマップから実行計画への変換に利用します。廃止された `sprint-plan` 名も引き継ぎます。ベロシティと稼働可能時間に基づくスプリント容量、Definition-of-Readyに沿ったストーリー選定、依存関係とクリティカルパスの整理、スプリント目標、計画の要約に対応します。規模見積もりは `task-estimation`、課題状態の管理は `triage`、計画レビューは `plannotator`、日次同期は `standup-meeting`、振り返りは `sprint-retrospective`、計画前のコンセプト整理は `bmad`、`bmad-idea`、`bmad-gds` に振り分けます。
「inbox-setup」スキルで作成したナレッジベースを使って、受信トレイのトリアージを一通り実行します。初期確認は軽量に設計されており(ほとんどの場合、質問を省略してナレッジベースのデフォルト設定で実行)、通常の頻度から外れた呼び出しや、分類をスキップする意図が含まれる場合に限り、確認の質問を最大 2 つ行います。最近のメールを検索し、ユーザーの分類体系に沿って分類し、新しい送信者を調査して、推奨事項を作成し、返信を下書きします(送信は絶対にしません)。ユーザーの希望する形式でレポートを提供し、得られた知見でナレッジベースを更新します。定期実行(1 日 1~3 回)またはオンデマンド実行向けです。「受信トレイを整理して」「メールを確認して」「メールを処理して」など、受信トレイの処理を希望する場合に使用します。事前に inbox-setup スキルを実行しておく必要があります。
Docs、Sheets、Slides、Drive、Gmail、Calendar、Forms、Chat、Admin SDK にまたがる Google Workspace 操作を計画・実行します。まず適切な手段(Apps Script、直接 REST API、管理者専用 API)を選択します。Workspace ワークフローの自動化、Workspace ファイルの編集・作成、Gmail の送信、カレンダーイベントの登録、Forms/Sheets の処理、Drive の共有管理、Workspace 管理タスクに使用します。スプレッドシート、ドキュメント、共有ドライブ、受信トレイのワークフロー、承認フロー、ドメインユーザーの変更だけに言及している場合にも使用します。次の語句で起動します:Google Doc、Google Sheet、spreadsheet、Slides、Drive folder、Gmail、calendar event、Forms、Apps Script、Admin SDK、shared drive、Google Chat、workspace automation、domain user、send email、approval flow。
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。
