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
タスクの未知事項を整理する四象限のウォークをユーザーに案内します。まず既知の既知を列挙し、次に既知の未知、未知の既知、未知の未知を段階的に整理して、最後に完全な四象限マップをユーザーに提示します。依頼が曖昧または不十分な場合、コードベースや領域に不慣れな場合、ユーザーが「見れば分かる」場合、移植前に参照実装の理解が必要な場合、構築中に計画からの逸脱を記録する必要がある場合、またはマージ前に完成した変更への合意や理解の確認が必要な場合に使用します。[write-spec](../write-spec/SKILL.md) と連携し、タスクを分割する前に四象限を整理して不明瞭さを解消し、完成したマップを仕様に反映します。
Feishu/Lark のあらゆる操作に対応する Agent（メッセージ／ドキュメント／多次元テーブル／カレンダー／タスク／ユーザー）。スキル選択ルール：- 通常のテキストメッセージを送信 → このスキル（msg send）- リッチテキスト／カードを送信 → feishu-post / feishu-card - 勤怠を確認 → feishu-attendance - その他すべての Feishu 操作 → このスキル。トリガー語（いずれかに一致すると呼び出し）：Feishu を送信、宛先にメッセージを送信、グループメッセージを確認、Feishu に返信、Feishu メッセージを検索、グループチャットを一覧表示、Feishu ドキュメントを作成、Feishu ドキュメントを読む、多次元テーブルを確認、bitable レコードを追加、テーブルを更新、Feishu カレンダー、予定を確認、予定を追加、Feishu タスク、タスクを作成、タスクを完了、Feishu ユーザーを確認、連絡先を検索、open_id を取得
MindOSはユーザーのローカルナレッジアシスタントであり、セッションやエージェントをまたいで共有されるナレッジベースです。意思決定の記録、議事録、SOP、トラブルシューティングの知見、アーキテクチャの選定、調査結果、設定を保存します。対象はmindRootナレッジベース内のタスクに限ります。コードリポジトリ、プロジェクトソースコード、KB外のパスの変更には使用しません。主な概念：スペース、指示（INSTRUCTION.md）、スキル（SKILL.md）。ノートには指示やスキルを含めることができます。使用する場面：あらゆる内容の保存や記録、過去のノートやコンテキストの検索、ファイルの更新や編集、ファイル構造の整理や再構成、SOPやワークフローの実行、会話中の意思決定の記録、経験の振り返りや要約、表やCSVデータへの追記、エージェント間でのコンテキスト引き継ぎ、教訓の抽出、関連文書の同期、以前に話し合った内容の確認、過去の決定の照会、テンプレートやSOPの検索、会議用コンテキストの準備、受信箱へのすばやい保存、受信箱の整理、ナレッジの健全性チェック、知識の衝突や矛盾の検出、古い内容の検索。トリガーフレーズ：「覚えておいて」「ノートを検索して」「ナレッジベースを更新して」「ファイルを整理して」「ワークフローを実行して」「ナレッジベースに保存して」「記録して」「ノートを整理して」「振り返り」「教訓をまとめて」「文書を同期して」「以前の記録を確認して」「関連するノートはある？」「以前何を書いた？」「これを保存して」「要約して保存して」「別のエージェントに引き継いで」「表に追記して」「受信箱に入れて」「受信箱を整理して」「ナレッジの健全性をチェックして」「知識の衝突を検出して」。能動的な対応—ユーザーがMindOSに言及するのを待たない：（1）ユーザーの質問から過去の記録（以前の決定、議論、議事録）が存在する可能性がうかがえる場合は、ナレッジベースに明示的な言及がなくても、まずMindOSを検索します。（2）価値のある作業（バグ修正、意思決定、経験の要約、アーキテクチャの選定、会議の終了など）が完了したら、後で参照できるようMindOSへの保存を積極的に提案します。（3）長時間または複数のテーマにわたる会話の後は、重要な決定とコンテキストの永続化を提案します。
曖昧な作業を、適切な見積もり期間を選び、確度と不確実性を明示し、数値が約束として扱われる前に探索と納品を分けた、誠実な見積もり資料にまとめます。ユーザーがストーリーポイント、Tシャツサイズ見積もり、プランニングポーカーの準備、予測に適した表現、分割かスパイクかの判断、または開発ワークフロー、Web／フルスタック、製品／運用、マーケティング／GTM、ゲーム業務にまたがる見積もりを必要とする場合に使用します。タスクの分解は `task-planning`、日々の調整は `standup-meeting`、ふりかえりによるプロセス改善は `sprint-retrospective` に振り分けます。
Claude Code、Codex、Kimi Code、Kiro、OMP、Pi の過去のセッション履歴を検索・照会します。受動的な使用：ユーザーが「X をどう直したっけ」「前回何をしたっけ」「あのセッションを探して」や「上次怎么修的」「之前的 session」「历史记录」と尋ねた場合。能動的な使用：ユーザーが文脈を把握していない過去の作業に言及した場合、編集履歴が複雑なファイルを変更する前、「继续之前的」または「continue where we left off」と言われた場合、過去の判断を把握すると現在の回答が改善される場合。記憶：ユーザーが「记住这个」「remember this」「写入记忆」「save this conclusion」と言った場合、または検索結果に保存する価値のある結論が含まれると判断した場合。
「OKR の設定」「目標と主要な成果」「四半期 OKR 計画」「目標の整合」「OKR の進捗測定」「OKR による優先事項の絞り込み」を依頼されたときに使用します。チームが最も重要なことに集中し、進捗を継続するリズムを作るのに役立ちます。Andy Grove が Intel で生み出し、John Doerr が Google で広めた OKR フレームワークは、目標の整合、集中、学習サイクルを促します。Christina Wodtke の Radical Focus のアプローチは、シンプルさとよくある落とし穴の回避を重視します。
アイデア創出と実験のサイクルを通じて、永続的な研究メモリを管理します。2 つのストアを維持します。Ideation Memory M_I（実現可能／未成功の方向性）と Experimentation Memory M_E（データ処理、モデルのトレーニング、アーキテクチャ、デバッグに再利用できる戦略）です。3 つの進化メカニズムがあります。IDE（research-ideation の後）、IVE（実験失敗後に、失敗を実装上の問題か根本的な問題かに分類）、ESE（実験成功後に、再利用可能な戦略を抽出）。次の場合に使用します：research-ideation サイクルや実験パイプライン完了後のメモリ更新、手法が失敗した理由の分類（実装上の問題か根本的な失敗か）、過去の知識を必要とする新たな研究サイクルの開始、ユーザーが「メモリを更新」「失敗を分類」「以前うまくいったこと」「研究履歴」「進化」に言及した場合。実験の実行（experiment-pipeline を使用）、実験コードのデバッグ（experiment-craft を使用）、アイデアの生成（research-ideation を使用）には使用しません
対話形式のインタビューを通じて、個人向けの受信トレイ振り分けナレッジベースを構築する一度限りのセットアップスキルです。grill-meの方式（一度に一つ質問し、可能な場合は回答形式を指定し、依存関係に沿って質問し、各質問の理由を説明する）で、メールのパターン、ビジネスの状況、返信スタイル、優先事項を聞き取り、連携する「inbox-triage」スキルを支えるナレッジベースファイルを生成します。inbox-triageを初めて使う前に一度実行してください。ビジネス、価格設定、優先事項に大きな変化があった場合は再実行してください。トリガー：「set up my inbox」、「configure inbox triage」、「set up my email system」、「configure email triage」、「build my email knowledge base」、「initialize email management」、「set up inbox triage」、「onboard email triage」、またはメール振り分けシステムを初めて稼働させたいという同様の表現
x402 経由で AI 電話をかけ、電話番号を購入し、通話の文字起こしを取得します。用途：AI による発信、通話の予約と文字起こしの取得、電話番号の購入と管理、留守番電話へのメッセージ録音、通話の人間への転送、番号が iMessage/FaceTime に対応しているかの確認。トリガー：「call」、「phone call」、「make a call」、「dial」、「buy number」、「phone number」、「get a number」、「voicemail」、「leave a message」、「transcript」、「call recording」、「call summary」、「AI call」、「automated call」、「bland」、「imessage」、「facetime」、「check number」、「lookup number」。stablephone.dev のエンドポイントには必ず `npx agentcash@latest fetch` を使用してください。重要：以下のクイックリファレンス表に記載された正確なエンドポイントパスを使用してください。
ソフトウェア機能、研究ワークフロー、イベント、学習計画など、構造化して分解すると効果的なあらゆる複数ステップのタスクについて、構造化された計画を作成します。サブエージェントの調査結果を対話形式でレビューし、既存の計画を深めることもできます。「これを計画して」「計画を作成して」「技術計画を書いて」「実装を計画して」「どう構築すればよいか」「どのようなアプローチがよいか」「分解して」「旅行を計画して」「学習計画を作成して」とユーザーが言った場合、またはブレインストーミングや要件文書が計画段階に進める状態になった場合は、計画作成に使用します。「計画を深めて」「自分の計画を深めて」「深掘りレビュー」とユーザーが言った場合、または計画に関して「深める」と言及した場合は、計画の深化に使用します。
ターミナルから Digg のニュースサイクル、GitHub フィード、パイプラインイベントを読み取り専用で追跡し、他では見られない順位履歴を表示します。トリガーフレーズ：`what's trending on Digg`、`digg top stories`、`digg github stars`、`digg github recent`、`what climbed the AI news rankings`、`digg leaderboard`、`what got replaced on Digg`、`tail the Digg pipeline`、`use digg`、`run digg-pp-cli`。
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。