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 97,501 件掲載。コマンド 1 行でインストールできます。
生産性
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
API キー不要で DBLP、Crossref、Semantic Scholar、arXiv の学術文献を検索する。論文を探したい、文献を検索したい、会議の論文集を一覧したい（例：「SIGSPATIAL 2025 の全論文」）、あるトピックの関連研究を調査したい、著者/会議/年で論文を調べたい、DOI や被引用数を取得したい、最近の arXiv プレプリントを確認したい場合に使用する。API 間の会議名の差異（DBLP「conf/gis」vs Semantic Scholar「SIGSPATIAL/GIS」vs Crossref の論文集タイトル）を解決する会議別名テーブルと、マナーを守り、キャッシュ済みで、429 に耐性のある検索スクリプトを同梱する。トリガーワード - find papers、literature search、related work、proceedings、DBLP、Crossref、Semantic Scholar、arXiv、citation count、DOI lookup、venue search。
ユーザーが DOI、arXiv id、論文タイトル、引用情報、DOI のリストを指定して論文 PDF の入手、ダウンロード、取得を求めた場合は常に使用します。「この論文をダウンロード」「[DOI] の PDF を探して」「X に関する [Nature/bioRxiv/arXiv] の論文を見つけて」「オープンアクセス版を入手して」「この記事が必要」などの依頼や、ユーザーが「PDF」や「DOI」を明示していない場合も含め、論文の一括ダウンロード依頼で起動します。Unpaywall → Semantic Scholar → arXiv → PubMed Central → bioRxiv/medRxiv → 出版社への直接アクセス（機関によるオプトイン）で解決し、最後の手段として Sci-Hub ミラーを使用します。
ローカルのエビデンス抽出、同梱の TaShan-PaperChecker ルール、現在の Codex モデルを使用して、学術論文のキー不要の引用監査を実行する。Codex が .docx 論文引用合规、正文引文和参考文献是否匹配、引用真实性、引文与上下文相关性、GB/T 7714 または UCAS の参考文献フォーマットの問題を確認する必要がある場合、またはユーザーが PaperCheck、TaShan-PaperChecker、citation compliance、reference audit、citation authenticity、引文核验 に言及したときに使用。
Julia Galef の Scout Mindset フレームワークを用いて推論から認知バイアスを検出して取り除く。反転テスト、スコープ感度チェック、現状維持バイアステスト、信頼区間監査、完全なバイアス監査を提供する。予測が感情的だと感じられる場合、50/50 で止まっている場合、または予測プロセスを検証する場合に使用する。ユーザーが scout mindset、soldier mindset、bias check、reversal test、scope sensitivity、認知の歪みに言及したときに使用する。
swain-design 成果物のための trove の収集と正規化。ウェブ、ローカルファイル、メディア（動画/音声）からソースを収集し、markdown に正規化して、再利用可能な trove にキャッシュする。spike、ADR、vision、その他構造化された調査を必要とする成果物のためにトピックを調査するときに使用する。古い trove の更新や、新しいソースでの既存 trove の拡張にも使用する。トリガー：「research X」「gather sources for」「compile research on」「search for sources about」「refresh the trove」「find existing research on X」、または swain-design が spike や ADR の調査入力 を必要とするとき。
既存の Искрон グラフに対するセマンティックな作業に使用する：ライフサイクルの閉鎖、矢印への sense の付与、二人の行為者を持つ крий の分割、現象の識別後の再フック —— グラフは構造的には存在するが、セマンティックには不完全である。トリガー：「проткать」、「прошить」、「ткачество」、weave、close lifecycle、fix tensions、leaked/relay-gap/orphan、iskron_orient(lens=\"tensions\") が問題を示す、入力時のテンションスコアが高い。design とは異なる：design は目標から構造を生み出し、weaving は既存の構造を完成させる。
開発チームは誰も求めていない機能を作り、ユーザーから報告されたバグは何ヶ月も放置される。オペレーションはユーザーを無視するエンジニアリングを責め、エンジニアリングは技術的制約を理解しないオペレーションを責める。この SOP は、統一バックログから 10 日スプリントのリズム、拒否権のルールまで、プロダクト × エンジニアリング × オペレーションの完全な連携フレームワークを提供する。内容：• 二層カンバンシステム（マスターバックログ + 統一タグ付きスプリントボード）• 10 日スプリント標準プロセス（1 日目開発 → 6 日目テスト可能ビルド → 10 日目リリース）• 再現性要件付きの課題テンプレート（3 回報告 = 自動的に重大）• 三者連携ミーティング（デイリースタンドアップ / スプリントプランニング / スプリントレビュー）• リリースに対するオペレーションの拒否権（P0 バグ = リリース阻止）• ユーザーフィードバック → プロダクト反復のクローズドループ（ベータテスト + インタビュー SOP）• 主要指標フレームワーク（獲得 → アクティベーション → リテンション → マネタイズ → リファラル）• 技術的負債の管理（スプリントキャパシティの 20-30% を確保）• すぐに使えるテンプレート：Bug Report、Sprint Planning、Responsibility Matrix。構築の基盤：実際のプロダクト戦略会議 + ベータテストフレームワーク。Supabase のスプリントモデル、Manus/DeepSeek の商業化連携を参照。作者 @WeiYipei。トリガー："product ops" | "engineering operations" | "product development SOP" | "sprint planning" | "iteration management" | "cross-functional alignment" | "product engineering ops" | "dev ops collaboration" | "产研运协同" | "迭代管理" | "产品研发运营" | "プロダクト開発運営" | "제품개발운영"
現在のチャットにファイル、写真、音声、動画を送信する。ユーザーにファイルを届ける必要がある場合は必ず使用すること。対象：画像、自撮り、生成したアート、ドキュメント、音楽、動画、ボイスメッセージ、スクリーンショット、またはユーザーが見たいと求めたあらゆるファイルの送信。トリガー：'send it to me'、'send it over'、'let me see'、'send me'、'show me'、'send photo'、'send file'、任意のファイルパスの共有。テキストに生のファイルパスを貼り付けないこと — ファイルの送信には必ずこのスキルを使用する。
授業計画、生徒向け教材、観察テンプレートを作成する。学年、教科、トピック、標準、時期について教師に確認の質問をする前に、このスキルを読み込む。K-12 の教師が数学、ELA、科学、社会科の授業をゼロから構築する必要があるときに使用 — 学年、教科、トピックがまだ示されていなくてもよい。採点、ルーブリック、評価フィードバック、小テスト、標準の検索には読み込まない — これらは直接回答する。明示的なリクエスト（lesson plan、mini-lesson、unit plan、daily plan）と教師の暗黙の意図でトリガー：「I'm teaching long division to 5th graders」「need to teach photosynthesis tomorrow」。中心となるシグナル：教師が新しい指導コンテンツの作成を必要としている。差別化、段階別、レベル別の教材を求める新しい授業も 1 つの計画リクエストである — このスキルはその教材を授業パッケージ内で生成する。k12-lesson-differentiation も併せて呼び出さないこと。既存の授業の差別化（k12-lesson-differentiation を使用）や文章の書き換えには適用しない。
Personal CRM プロジェクト（`entity-vault` スターターパック、GBrain 互換）での作業方法：人物、会社、会議、概念からなる型付きエンティティの保管庫で、各エンティティは書き換え可能な要約と追記専用のタイムラインを持つドシエである。プロジェクトにこれらのフォルダがある場合、または人物や会社についてのメモを残す、会議を記録する、今後の会議の準備をする、誰かが誰で最後に何を言ったかに答えるよう求められた場合に読む。ドシエの慣習とエンティティ抽出の挙動を担い、そのガイダンスがテンプレート本体やフォルダの説明の中に置かれないようにする。プラットフォームの `open-knowledge` スキルを補完するものであり、置き換えるものではない。
Fireflies の会議機能をすべて網羅し、さらにオフライン検索、会議をまたいだインテリジェンス、他のツールにはないローカルデータベースを提供する……トリガーフレーズ：`find stale action items from meetings`、`search my meeting transcripts for`、`who talked most in recent meetings`、`sync fireflies meetings`、`use fireflies-pp-cli`、`run fireflies`、`what did we discuss with`。
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。