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
通常はターミナルから取得した内容を整理・再フォーマットし、Slack、Notion、Twitter/X、LinkedIn、メール、GitHub、またはプレーンテキストに貼り付ける際に使用します。ANSIコード、罫線文字、ターミナルプロンプトの残骸を削除し、貼り付け先に応じた形式を適用します。デフォルトの入力はシステムクリップボードで、出力はクリップボードへのコピーとチャットプレビューの両方です。「/paste」「/paste [destination]」「X用に整理して」「Slack/Notion/Twitter/LinkedIn/email/GitHub用に整形」「Markdownとして表示」「貼り付け可能な形式に」「書式を削除」「そのままコピーできるように」などで起動します。デフォルトの貼り付け先はプレーンテキストです。シークレット（APIキー、トークン、.envの値）もスキャンし、機密情報をコピーする前に警告します。
最も分かりやすい形式を選び、統一された説明スタイルを適用します。平易な文章、ASD-STE100を手本にした制限英語、図、インタラクティブなHTMLページ、ナレーション付き解説動画から選びます。「ELI5」「plain English」「re-pitch that」「stop using jargon」「explain it in STE100」「draw me a diagram of how this works」「make an interactive explainer」「make a 3b1b style video on X」と依頼された場合に使用します。
BizOpsリード、COO、またはプロセス改善の担当者が、BPMN形式でエンドツーエンドの業務プロセス（調達、従業員のオンボーディング、インシデントの引き継ぎ、顧客のオンボーディング、保険金請求の査定）を文書化し、段階ごとのサイクルタイムを測定し、作業時間の大半が待機か処理のどちらに費やされているかを明らかにし、処理時間と総経過時間の差を定量化する際に使用します。Lean / Six Sigma / Theory-of-Constraintsの原則と、Python標準ライブラリのみを使う決定論的なツールを組み合わせ、プロセスマップ、重要度順のボトルネック一覧（深刻度と根本原因の仮説を含む）、サイクルタイム分析（P50、P90、付加価値比率、Littleの法則によるスループット）を作成します。営業パイプライン、システム信頼性（SLO）、戦略的OKRの業務とは異なり、社内運用向けの戦術的なプロセス文書化を対象とします
WeChat公式アカウントの記事を取得・解析します。WeChatの記事リンクからタイトル、著者、アカウント名、本文、画像、メタデータを抽出します。ユーザーがWeChat記事のリンク（mp.weixin.qq.com/s/...）を提示し、記事の閲覧、抽出、ダウンロード、変換を希望する場合に使用します。WeChat記事の取得・ダウンロード、記事のテキストやメタデータの抽出、Markdownへの変換、画像付きでのローカル保存などに対応します。キーワード：WeChat公式アカウント、記事取得、記事スクレイピング、記事ダウンロード
Google TakeoutからエクスポートしたGeminiの会話履歴を分析します。ユーザーがGemini takeout、Gemini export、Gemini history、Gemini conversation analysis、Google Takeout ZIPの分析に言及する場合や、takeout ZIPをプロジェクトにドラッグした場合に使用します。「Geminiのデータを分析して」「Geminiと何を話したか」などの質問や、Geminiのチャットログからインサイトを抽出したい場合にも使用します。
質問、アイデア、意思決定を 5 人の AI アドバイザーによる協議にかけます。各自が独立して分析し、匿名で相互レビューしたうえで、最終的な判断をまとめます。Karpathy の LLM Council の手法に基づいています。必須トリガー：“council this”“run the council”“war room this”“pressure-test this”“stress-test this”“debate this”。強いトリガー（実際の意思決定やトレードオフと組み合わせて使用）：“should I X or Y”“which option”“what would you do”“is this the right move”“validate this”“get multiple perspectives”“I can't decide”“I'm torn between”。単純なはい／いいえの質問、事実の検索、意味のあるトレードオフを伴わない軽い “should I” では起動しないでください（例：“should I use markdown” は協議の対象ではありません）。重要な実際の意思決定に複数の選択肢があり、さまざまな視点から検証してほしいことが文脈から読み取れる場合は起動してください。
旅行計画をエンドツーエンドで支援します。ユーザーの制約を集め、参考となる旅程を作成し、大众点评 + 小红书 で場所や飲食店の情報を調査した後、インタラクティブでモバイルファーストな地図ページ（Leaflet + タイムライン）を生成し、必要に応じて Vercel にデプロイします。旅行の計画、旅程の作成、大众点评／小红书でのレストラン調査、旅行マップページの作成を依頼された場合や、「行程规划」「行程地图」「trip map」「plan my trip」「做个行程」と言われた場合に使用します。スクリーンショットや行きたい場所リストなどの断片的な入力から、ナビゲーションリンク、小红书リンク、支払い情報、予約ボタンを含むデプロイ可能な参考マップまで、全工程を扱います。
創業者・経営者の問いについて、複数の専門家の視点を得たいときに使用します。顧問団（Jason Fried、Elon Musk、Jeff Bezos、Jensen Huang、Bob Iger、Paul Graham、Naval Ravikant、Sara Blakely、Jason Cohen）をシミュレートします。「値上げすべきか」「最初の従業員を雇うべきか」「資金調達か自己資金か」「このプロジェクトを打ち切るべきか」といった実際の判断を提示すると、明文化されたフレームワークに基づいて意見を出し、相違点を示し、提言をまとめます。「maker council」「board of advisors」「what would Bezos do」「what would Jason Fried say」「channel Naval」「ask the council」や、有名な創業者なら問題にどう取り組むかを考える際にも使用できます。deep-research / watch-video / last30days による任意のライブ調査にも対応します。マーケティングの質問には marketing-skills の marketing-council を使用してください。アーカイブは ~/.config/makerskills/maker-council/archive/ に保存されます。方針を決定するには decide に引き継ぎます。
人や企業を検索、評価し、情報を補完します。職種、企業、所在地、役職レベル、対象層に基づく専門家・候補者・KOL の検索、既知の連絡先へのメール・電話番号・LinkedIn 情報の補完、業界・資金調達・技術スタック・採用活動に関する企業調査、連絡先の検索、採用候補者の発掘、B2B リードリストの作成、個人や組織のウェブ上の背景調査に使用します。ユーザーが「検索」や「情報を補完」と明言しなくても、連絡先の発見、候補者発掘、見込み客開拓、人物・企業の調査、ビジネスインテリジェンスの収集に言及した場合は起動します。
設定可能な直近の期間（デフォルトは 30 日間）にわたり、Reddit、Hacker News、オープンウェブ、および任意で X/Twitter を横断して、あらゆるトピックの最新動向を調査します。検索前の必須ヒアリングで、トピックの具体性、観点（トレンド／感情／課題／機会／比較）、期間、対象プラットフォームを明確にします。引用、エンゲージメント指標、プラットフォーム横断のパターン分析を含む統合ブリーフィングを返します。特定の話題について複数ソースの最新情報を求める場合や、競合調査、トレンド発見、ツール比較、オーディエンスの感情分析に使用します。
SCAMPER（Bob Eberle）は、既存のアイデア、製品、プロセスに 7 つの体系的な変換を適用します：代用、結合、適応、修正／拡大、転用、削除、逆転／再配置。すでに機能するアイデアがあり、その規律あるバリエーションを求める場合に使用します。例：「バリエーションを出して」「これをもとに発想して」「scamper」「何を代用または組み合わせられる？」「この機能をリミックスして」。デバッグ、コードレビュー、実装などの分析作業には使用しないでください。また、白紙からのアイデア出しにも使用しません（既存のアイデアが入力として必要です）。
個人事業主が時間を効果的に管理し、生産性を高めて燃え尽きを防ぐためのスキルです。集中できない、圧倒されている、コンテキストの切り替えが多すぎる、日課を最適化したい場合に使用します。タイムブロッキング、ディープワーク、エネルギー管理、気を散らす要因の排除、持続可能な生産性システムを扱います。「time management」「productivity」「focus」「get more done」「manage my time」「deep work」「avoid burnout」「daily routine」で起動します。
フォルダー内の最近の作業を監査し、今後に向けた自己改善レポートを作成します。過去 1 週間に変更されたファイル、Git のアクティビティ、ファイルタイプの分布、繰り返し発生するタスクのパターンを確認し、コンテキストファイルへの具体的な更新、新しいスキルのアイデア、解消すべきワークフローのギャップ、整理するファイル、変更せず維持すべきうまくいっている点をまとめた 5 セクション構成の weekly-setup-improvements.md を作成します。クロスプラットフォーム対応。/schedule で毎週実行するよう安全にスケジュールできます。使用例：「週次レビュー」「毎週の自己監査」「セットアップを改善」「何を整理すべきか」「新しいスキルを提案」「自己改善ループ」「週次セットアップ改善」、または計画週の開始前。
Google の NotebookLM を操作するブラウザー自動化スキルです。ユーザーが NotebookLM で何らかの操作を希望する場合に使用します（例：「NotebookLM を開く」「[name] ノートブックを確認する」「ノートブックに X について質問する」「[source] を NotebookLM に追加する」「ノートブックから Video Overview を生成する」「NotebookLM Studio を使う」）。ノートブックの閲覧と検索、ソース（URL、テキスト、ファイル、YouTube リンク、合成コンテンツ）の追加、Studio 出力（Audio/Video Overviews、Mind Maps、Briefing Doc/Study Guide/FAQ を含むレポート、Flashcards、Quiz、スライドデッキ、インフォグラフィック）の生成、新規ノートブックの作成に対応します。正確な出力の種類はライブの Studio パネルで確認してください。UI は頻繁に変わります。ブラウザー自動化環境が必要で、利用できない場合は適切に処理します。
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。