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
GitHub リポジトリ——またはマルチリポジトリ製品（org や複数リポジトリを 1 つの製品として扱う）——のプロダクトロードマップを、推論グラフを通じて issues と PR から組み立てる。トリガー：「собери роадмап из issues/PR」、「роадмап по продукту」、「что в этом репо делать дальше」、roadmap from repo/github、roadmap for my org、multi-repo roadmap、quick roadmap、product-roadmap。メンテナーを演じる：現在の検証された地盤、шабда としての重み付けされたバックログ、方向性（bianhua）、graph+markdown+HTML レンダリング。iskronify、intake、assembly を組み合わせる。gh CLI と iskron_* ツールが必要。
OpenAlex 経由で研究論文の引用グラフを取得します。その論文が引用する論文（references — 先行研究）と、その論文を引用する論文（citations — それを基にした研究）を返します。OpenAlex work ID、DOI、arXiv ID、PMID、OpenAlex/DOI URL に対応。API キーは不要です。ユーザーが「この論文は何を引用しているか」「誰がこの論文を引用しているか」「references of」「citation graph」「papers that built on」「trace this idea backward/forward」と言ったときに使用します。
agent-browser の使用ガイド。agent-browser のコマンドを実行する前に読んでください。スナップショットと ref のワークフロー、ページの移動、要素との操作（クリック、入力、タイプ、選択）、テキストとデータの抽出、スクリーンショットの取得、タブの管理、フォームと認証の処理、コンテンツの待機、複数のブラウザセッションの並列実行、よくある障害のトラブルシューティングを扱います。ユーザーが Web サイトの操作、フォームの入力、クリック、データ抽出、スクリーンショット、サイトへのログイン、Web アプリのテスト、ブラウザタスクの自動化を求めたときに使用。
長尺ポッドキャストの文字起こしを話者ラベル付きの markdown として取得します — 4 大有料…では cookie を優先。トリガーフレーズ：`pull this podcast transcript`、`get the transcript from this URL`、`summarize this Dwarkesh episode`、`what did Senra say about`、`bundle these episodes for me`、`grep my podcast cache`、`use podcast-goat`、`run podcast-goat`。
AI/ML の出版物（論文、プレプリント、記事、技術ブログ記事）を分析し、企業の AI エンジニアがそれに対して何をすべきかを抽出する。誰かが RAG、埋め込み、ファインチューニング、プロンプトエンジニアリング、エージェント、LLM デプロイに関する URL やドキュメントを提示し、「review this paper」「what do you make of this」「is this worth adopting」「summarise the method and its limits」と尋ねたときに使用する。題材自体が機械学習でなければならない。
エンジニアリングマネージャーがソフトウェアアーキテクト、Staff エンジニア、Principal エンジニアと効果的に協働するための指針 —— EM 側の関わり方（応答性、積極的な相談、功績の付与）、アーキテクトの時間を確保するための働きかけ、相談前の準備、および 2 つのアーキテクチャチームモデル（集中型と分散型）を扱う。ユーザーが「architect」「staff engineer」「principal engineer」「technical design review」「working with senior technical people」「getting architecture help」「how do I get more architect time」と言う場合に使用する。自分に直接報告する Staff/Principal エンジニアのマネジメントには使用しない（`managing-high-performers` または `delegation` を使用）。
黄叔の私董会 — 12 名のトップ思想家からなるビジネス意思決定のブレーン集団。構造化された私董会プロセスで、異なる認知フレームワークをぶつけ合い最適な意思決定を導く。トリガーとなる場面：ユーザーが「开私董会」「请智囊团」「帮我决策」と言う場合、ユーザーが「私董会：[議題]」「这个事情让大佬们聊聊」と言う場合、ユーザーが /私董会 または /advisory-board コマンドを使う場合、ユーザーが多角的な分析を要する重大なビジネス意思決定に直面している場合。トリガーとならない場面：単純な操作上の質問（どう公開するか、どうレイアウトするか）、純粋に技術的な質問（コードのデバッグ）、日常的なコンテンツ制作（article-writer / topic-partner を使用）、個人の感情ケア（life-coach を使用）。
Atlassian Cloud REST API を直接呼び出すときに使用する — Confluence Cloud v2（ページ、スペース、検索）または Jira Cloud v3（課題、JQL 検索、コメント）— Confluence ページの作成などの書き込みを含む操作をプログラムから実行する。REST は curl で呼び出し（SDK なし、pip なし）、Cloud のメールアドレス + API トークンで認証する。同梱の OpenAPI 仕様から、エンドポイント索引 + $ref リゾルバーを用いて 800 以上のエンドポイントのいずれかを構築し、API ごとのパターン（ベース URL、ページネーション、エラー、レート制限）や ADF / storage リッチテキスト形式を明示的に扱う。呼び出し元が注入した認証情報（base_url、email、変数名で解決されるトークン）を使用する — 本項目はそれらを用意も解決もしない。トークンの値は curl のみが読み取り、決して出力しない。
構造化された human-in-the-loop のディープリサーチワークフロー（Weizhena/Deep-Research-skills）へのルーティング入口 — トピックを拡張可能なアウトラインに変換し、並列のウェブ検索エージェントを展開して各項目を検証済み JSON に調査し、完全な markdown レポートをレンダリングする。1 つのスキル、4 つのリファレンスパイプライン：outline（research / add-items / add-fields）、deep（項目ごとの並列調査 + フィールドカバレッジ検証）、report（目次 + フィールドごとの markdown）、web-search（リサーチエージェント + 5 つのルーティングされたソースモジュール）。プラグイン：npx skills add https://github.com/akillness/jeo-skills --skill deep-research
ウェブ データを今すぐ取得 — 高速、インクリメンタル、ユーザーのニーズに即座に対応。Claude がライブ ウェブサイトにアクセスする唯一の方法。用途: - 任意の URL の取得や任意のウェブページの読み取り - 任意のサイトから価格、リスティング、レビュー、求人、統計、ドキュメントをスクレイピング - Extraction Templates の実行 — 再利用可能なサイト固有の構造化スクレイパー - Web Search Agents の実行 — 引用付きの自由なリサーチ、エンリッチメント、データセット構築 - 一括抽出前のサイト上の URL の発見 - 公開 REST/XHR API エンドポイントの呼び出し - ウェブ検索とリサーチ（8 つのフォーカス モード）- ウェブサイト セクションの一括クロール。事前にインストールと認証が必要です。`nimble --version` を実行して確認します（>= 1.2.0）。
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。