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
定義ではなく体験を通じて、概念や原理を教えたり、見解を検証したりします。まず学習者の理解度に合った状況を提示して選択してもらい、公平な意外性によって理解の抜けを明らかにします。構造化してから名前を付け、転移場面を用いて繰り返し再確認します。ユーザーが「/ljg-teach」を呼び出す、「状況を通して教えて」「先に答えを言わないで」「事例を通じて学ばせて」と言う場合や、選択とフィードバックを通じて概念や見解を理解したい場合に使用します。定義の直接的な質問（ljg-is/ljg-word を使用）、八次元の概念分析（ljg-learn を使用）、テキストの伴読（ljg-read を使用）には使用しません。
Slack 上の Employee Service（ITSM）向け「Set Up Self Service for Employees on Slack」/「Slack for Employee Service」チェックリストを設定します。従業員側を対象とし、Slack for Employee Service の組織設定、Employee Slack Notifications 権限セットの割り当て、従業員ポータル（Digital Experience サイト）の有効化・選択、Slack と Preferred Digital Experience Site の接続を扱います。「Slack for Employee Service の設定」「Employee Slack Notifications 権限セットの割り当て」「Slack 従業員サービスのユーザーアクセス管理」「Slack の優先 Digital Experience サイトの選択」「Slack で従業員向けセルフサービスを設定」、または Slack ITSM Go ページの IT Service / Employee Service 側のチェックリスト完了依頼に使用します。Microsoft Teams 版（service-itsm-teams-itservice-configure）や、ITSM 通知設定のオン・オフには使用しないでください。
履歴書と求人票の適合度を分析するツールです。履歴書（PDF/DOCX/テキスト）と対象求人票（テキスト/画像/URL）をアップロードすると、多角的なスコア、適合ランク（A/B/C）、主なギャップの分析、具体的な改善案を出力します。resume match、resume analysis、job fit、resume review、resume scoring などのキーワードに反応します。履歴書と求人票の両方が提供された場合も自動的に起動します。「適合度分析」と明示されていなくても、両方が提供され、適性や応募の可否、ギャップについて尋ねられた場合は起動します。
ユーザーが Heptabase に言及するか、app.heptabase.com の URL／ディープリンクを共有した場合は、ローカルの heptabase CLI を使用します。ノート、ジャーナル、タグ、プロパティの読み取りと編集、チャット、メッセージ、ファイルの読み取り、ローカル画像のノートへのインポートを行えます。また、実行中のデスクトップアプリを通じて、セクション、接続、マインドマップ、lint、模式図のスクリーンショットなど、ホワイトボードの構造やレイアウトを操作します。AI Tutor の目標、コース、レッスンも閲覧できます。ユーザーから依頼がない限り、エージェントブラウザーで Heptabase のリンクを開かないでください。
トピックの直近の出来事を簡潔にまとめ、X（Twitter）の投稿のみから世論を整理します。最新の一貫した話題を優先する適応型の対象期間を使用します。例外として、対象の特定のためにウェブ検索を最大1回行えます。ユーザーが /whathappened を実行した場合、または何が起きたか、現在の状況、XやTwitterでの反応、人物・製品・発表・イベントに関するX上の世論を尋ねた場合に使用します。Grok Build専用（ネイティブXツールが必要）。中立的な分析者の口調で回答します。v1では発見モードはありません。
Jira CLI（`jira`）のインストール・認証ガイドと、メンテナーが作成するJira課題一覧ワークフローが必要な場合に使用します。エージェントはJira課題やJQLの生出力を直接取り込まず、分析または@014-agile-user-storyへの引き継ぎの前に、Jiraプロジェクトのメンテナー／運用担当者にサニタイズ済みの課題概要を作成するよう求めます。jira issue list、Jira課題の一覧表示、Jira JQL課題クエリ、Jira CLI課題ワークフローなどの依頼で起動します。Plinth Toolkitの一部
Nylas CLI を使って、ターミナルからメール、カレンダー、連絡先、Notetaker を管理します。ユーザーが Nylas CLI コマンド、nylas init、nylas email、nylas calendar、nylas contacts、nylas auth、nylas agent、agent accounts、nylas mcp、nylas notetaker、nylas otp、nylas tui、nylas air、nylas audit、nylas doctor、またはターミナルベースのメール／カレンダー管理について尋ねた場合に使用します。Nylas API SDK の統合には使用しないでください。
矛盾分析法：複雑な問題を複数の対立要素に分解し、他の矛盾を規定する主要矛盾とその主要側面を特定し、対立的か非対立的かを判断して、それに応じた対処法を選びます。問題が複雑に絡み合う、複数の要因が互いに制約する、優先順位が不明、根本原因が不明、修正が何度も失敗する、トレードオフを説明しにくい場合に起動します。直接実行するタスクや、ユーザーがすでに解決策を決めている場合は起動しません。英語：矛盾分析。複雑に絡み合った問題を対立要素に分解し、主要矛盾とその主導側面を特定して、対立的か非対立的かを分類し、それに応じた対応を選びます。優先順位が不明、根本原因が不明、失敗が繰り返される、またはトレードオフを説明しにくい場合に起動します。直接実行や、ユーザーがすでに解決策を選んでいる場合は対象外です。
議事録を分析してアクション項目を見つけ、割り当てられた作業の Jira タスクを作成します。エージェントが次の作業を行う場合に使用します。(1) 議事録から Jira タスクやチケットを作成する、(2) 議事録や Confluence ページからアクション項目を抽出・検索する、(3) 議事録から割り当てられたタスクを解析する、(4) 議事録を分析してチームメンバー向けのタスクを生成する。担当者を特定し、アカウント ID を検索して、適切なコンテキストを含むタスクを作成します。
あらゆる会議録音ツールの議事録を brain ページに取り込み、参加者情報を補完し、エンティティ情報を反映して、タイムラインを統合します。統一パイプライン：ソースを標準のトランスクリプト記録に正規化し、複数会議の録音を分割し、証拠に基づいて話者を特定し、ページを作成し、意外な主張をすべて整合性チェック（トランスクリプト + brain + 妥当性）に通し、各エンティティの情報を補完してから、内容と順序の検証チェックリストを実行します。enrich スキルがすべてのエンティティを処理し、順序検証（PASS またはユーザーによる明示的な免除）を含むチェックリストに合格するまで、会議の取り込みは完了しません。
収集した論文から、多段階パイプラインで構造化された文献調査レポートを生成します。アウトライン生成（クエリタイプに適応）→ 調査レポートの草稿 → セクションごとの展開 → まとめセクションの調整 → 最終構成。分類体系に基づく手法分析、LaTeX による形式化、比較表、豊富な引用を含む調査レベルの出力を作成します。文献レビュー、研究調査、分野の概説、複数論文の体系的な統合に使用します。論文の検索には使用せず（paper-navigator を使用）、研究アイデアの生成には使用せず（research-ideation を使用）、論文の Related Work セクションの執筆には使用しないでください（paper-writing を使用）。
vault のファイリング方法を読み込むか設定し、Generic、LYT、PARA、Zettelkasten に沿って、作成予定のナレッジの保存先を提案します。wiki mode、methodology mode、what is my vault mode、set vault mode、switch to PARA、use LYT、Zettelkasten setup、change mode、configure mode、methodology routing に使用します。このスキルはコンテンツの保存やノートの移行を行いません。
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。