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 97,222 件掲載。コマンド 1 行でインストールできます。
生産性
Linkly AI がインデックス化したユーザーのドキュメント(ローカルファイルとリンク済みクラウドライブラリ)を横断して検索、閲覧、読解し、メモを取ります。「search my documents」「find files about a topic」「read a local document」「what's in this folder」「list the files in that library」「browse document outlines」「list knowledge libraries」「save this as a note」「list my notes」などの依頼や、保存コンテンツ(PDF、Markdown、Excel、CSV、DOCX、TXT、PPTX、DOC、RTF、EPUB、HTML、画像、音声、動画)の検索、一覧表示、読解、メモに関するタスクで使用してください。「linkly not working」「cloud library」「搜索我的文档」「查找文件」「这个文件夹里有什么」「列出文件」「知识库搜索」「云端知识库」「记笔记」「我的笔记」「连接不上」「故障排查」でも起動します。CLI または MCP ツールを通じて、全文検索、コンテナ列挙、構造化アウトライン、ページ単位の読解、ローカルでのメモ作成を提供します。Linkly AI アプリ自体の使い方(「how do I add a folder」「connect ChatGPT」「怎么用 Linkly」)にも回答します。
Zotero ローカル API と REST API(Web API v3)を連携するスキルです。DOI による文献の一括インポート、コレクション管理、アイテムの検索・一覧表示に対応します。REST API 経由で、コレクションの作成、アイテムの CRUD、タグ管理、添付ファイルのアップロード、グループライブラリの操作も行えます。次の場合に使用します:(1) DOI リストから Zotero に文献を登録する、(2) Zotero のコレクション一覧やアイテム一覧を取得する、(3) BibTeX/RIS データを Zotero にインポートする、(4) CrossRef API で文献の DOI を検索する、(5) REST API でコレクションを作成し、アイテムを追加してタグを管理する、(6) グループライブラリを操作する。トリガー:「zotero」「文献登録」「DOI インポート」「コレクション」「論文追加」「文献管理」。
自然言語の説明からExcalidraw図を生成します。Excalidrawで開ける.excalidraw JSONファイルを出力します。「create a diagram」「make a flowchart」「visualize a process」「draw a system architecture」「create a mind map」「generate an Excalidraw file」「draw an ER diagram」「create a sequence diagram」「make a class diagram」と依頼された場合に使用します。フローチャート、関係図、マインドマップ、アーキテクチャ図、DFD、スイムレーン図、クラス図、シーケンス図、ER図に対応します。設定済みの場合はアイコンライブラリ(AWS、GCPなど)を使用できます。コードアーキテクチャの分析(architecture skillsを使用)、Mermaid図のレンダリング(mermaid-studioを使用)、非視覚的なドキュメント(docs-writerを使用)には使用しないでください。
カンファレンスの理論ではなく、実際に機能するOKR設計です。意思決定を促す成果の記述、適切な対象を測る主要な結果、採点の規律、四半期途中の再調整、そして常に100%となる低めに設定したOKR、常に30%となる意欲的なOKR、四半期ごとの説明責任を伴う真に野心的なストレッチOKRの違いを扱います。OKR設計、設定、主要な結果の設計、採点、四半期途中の再調整、OKRのカスケード、成果とアウトプットの違い、四半期計画、目標設定で発動します。チームのOKRが常に達成されても学びがない場合、非現実的な設定で意欲を損なっている場合、またはOKR用語だけが残り実践が形骸化している場合にも発動します。
現在の会話で得られた技術的な知見を、すばやく手間なく wiki の _raw/ ステージング領域に記録します。ユーザーが「/wiki-quick-chat-capture」「quick capture」「capture this finding」「save this bug fix」「capture this gotcha」「drop this to raw」「quick save to wiki」と言った場合、または完全な wiki-ingest を実行せずにセッション中の見落としやすい発見を記録したい場合に使用します。トピックのまとまりごとに 60 秒以内で _raw/ ファイルを 1 つ作成します。サブエージェント、QMD の更新、マニフェストへの書き込みは不要です。後で /wiki-ingest または /data-ingest を実行し、raw ファイルを正式な wiki ページに昇格させます。
受信トレイを読み込み、重要度と緊急度(アイゼンハワー・マトリックス)で各メールを分類し、返信の要否を判断して、ユーザーの文体で返信を下書きする AI メールトリアージです。メールのトリアージ、受信トレイの処理、返信が必要なメールの確認、返信の下書き、メールの優先順位付け、受信トレイの確認、メールワークフローの自動化を依頼された場合に使用します。「対応が必要なメールは?」「受信トレイをゼロにしたい」「未読メールを処理して」「返信を下書きして」「受信トレイの急ぎのメールは?」「メールの内容を把握したい」などの発言でも起動します。
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。
