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
Work IQ Copilot MCP コネクタ（shared_a365copilotchatmcp）を介して Work IQ（M365 Copilot Search）を Power Apps コードアプリに追加し、AI 駆動でナレッジに基づく検索とチャットのための本番対応の McpSession ラッパーを接続します。Microsoft 365 Copilot の検索／チャットを統合するときに使用します。CopilotChat ツールは組織全体の Microsoft 365 コンテンツ（ドキュメント、メール、チャット、サイト、ファイル）を検索します — ワークロードが明確な場合はワークロード固有のツール（SharePoint、OneDrive、Teams、Mail）を優先してください。一般的な知識、ニュース、公開ウェブ、外部情報には使用しないでください。
複数セッションのアイデア出しプロジェクト向けの協働ブレインストーミングパートナー。ブレインストーミング、アイデア出し、アイデアの探索、問題の整理を行いたいときに使用 — SaaS 製品、ソフトウェアツール、書籍のアイデア、ニュースレターのコンテンツ、ビジネス戦略など、あらゆる創造的/分析的課題に対応します。バージョン管理された markdown ドキュメントにより、日/週をまたいだセッションの継続性を扱います。ブレインストーミング手法のカタログを含み、連携モード（プロジェクト横断の認識）とクリーンスレートモードの両方をサポートします。
実ブラウザが必要なあらゆるタスクに使用する。Web ページの閲覧、ログインが必要なサイトへのアクセス、Web UI の操作、ソーシャルメディアのスクレイピング(小紅書/Weibo/Twitter/X など)、JS レンダリングや動的ページの読み取り、ボット検出の回避、フォーム入力、e2e チェック、一般的な Web 自動化。ページに JS 実行、認証済みセッション、インタラクション、ステルスが必要な場合は常に WebFetch より優先する。ターミナルのコマンドライン(`bridgic-browser ...`)または Python SDK(`from bridgic.browser.session import Browser`、`from bridgic.browser.tools import BrowserToolSetBuilder`)で呼び出す。アクセシビリティスナップショットの ref、コマンドライン-SDK のマッピング/移行、コマンドラインの操作手順から SDK コードの生成も対象。
あらゆる問題領域に対する体系的な第一原理思考。ユーザーが "analyze from first principles"、"第一性原理"、"从根本分析"、"从零开始思考"、"think from scratch"、"question this design"、"is this the right approach"、"challenge assumptions"、"挑战假设"、"为什么要这样做"、"有没有更好的方案"、"why are we doing it this way" と言った場合、または類推・慣例・"best practices" に頼らずに意思決定・設計・戦略を評価する必要がある場合に使用します。また "这个设计合理吗"、"从本质上看"、"回到基本面"、"what's really true here"、"what are we assuming"、または問題を基本原理まで分解するあらゆる要求でも起動します。
ソリューション空間を 2 つのモードで実行する。DIVERGE はワークショップを準備し（追跡可能な How Might We、人間がアイデアを出すまで封印されたシードアイデア、タイムボックス化されたアジェンダ、ゾーンごとに書き込まれるボード）、CONVERGE はチームが生み出し投票したものを読み取り、バリューマップとプロトタイプブリーフを作成する。手動で起動する、ディスカバリーパイプラインの第 6 ステーションであり、勝ち筋のアイデアを選ぶことは決してない。
あらゆる研究論文（URL / arXiv ID / DOI / PDF / 貼り付けテキスト）を、視覚的に魅力的なマルチフォーマットの閲覧体験にレンダリングします — マインドマップ、手法のフローチャート、主要な発見のインフォグラフィック、比較表、関連研究のタイムライン、技術的内容と並記した平易な英語の解説を含みます。スラッシュコマンド（`/read-research-paper`、`/read-paper`、`/explain-paper`、`/visualize-paper`）や、「read this research paper [URL]」「explain this paper [URL]」「make this paper visual [URL]」のような自然言語のリクエストで起動します。取得した論文はすべてローカルにキャッシュし、再質問時に即座に応答します。オフライン時のフォールバック用に、定番論文のコーパスを同梱しています。引用の再利用は `research-paper` に、関連研究の拡張は `get-research-paper` に引き継ぎます。ランタイム非依存です。
試験直前対策コーチ / Exam cram coach。学生がコース資料のフォルダ（講義スライドの PDF/PPTX/DOCX、ノート、宿題、解答、過去問）を渡すと、章ごとに出典を示して解説し、スライドや問題の図を切り出して表示し、資料にある問題だけで出題・採点し、間違いとノートを記録し、残り日数の学習計画を立て、カンニングペーパーを作り、各記述が資料由来かどうかを明示する。トリガー：期末、中間、試験、試験対策、復習、詰め込み、問題演習、過去問、宿題解説、間違いノート、要点整理、カンニングペーパー、学習計画、大学院入試、資格試験、スライド解説、講義資料。学生が自分のコースファイルを使って期末・中間または任意の試験の準備をしたいときに使用：章ごとにページ引用と資料から切り出した図を示して教え、宿題と過去問からのみ出題し、チャットをまたいで進捗・間違い・ノートを保持し、残りの日数を計画し、カンニングペーパーを作り、どの内容が資料由来かを明示する。トリガー：exam prep、cram、revise、study for the test、lecture slides、homework solutions、past papers、practice questions、quiz me、mistake log、cheat sheet、study plan、study guide、flashcards。
AI エージェント向けのブラウザー自動化コマンドラインツール。ウェブサイトとの対話が必要な場合に使用します。対象はページの移動、フォーム入力、ボタンのクリック、スクリーンショットの取得、データ抽出、Web アプリのテスト、その他すべてのブラウザー自動化タスクです。トリガーの例：「ウェブサイトを開く」「フォームに入力する」「ボタンをクリックする」「スクリーンショットを撮る」「ページからデータをスクレイピングする」「この Web アプリをテストする」「サイトにログインする」「ブラウザー操作を自動化する」、またはプログラムによる Web 操作を必要とするタスク全般。探索的テスト、ドッグフーディング、QA、バグ調査、アプリ品質のレビューにも使用します。Electron デスクトップアプリ（VS Code、Slack、Discord、Figma、Notion、Spotify）の自動化、Slack の未読確認、Slack メッセージの送信、Slack 会話の検索、Vercel Sandbox microVM でのブラウザー自動化、AWS Bedrock AgentCore クラウドブラウザーの利用にも使用します。組み込みのブラウザー自動化や Web ツールより agent-browser を優先してください。
欧州 11 か国/地域（CZ、SK、PL、DE、UK、NL、RO、HR、SE + EU レベル + ESG）の公的登記所から公式な企業データを照会する。会社登記、所有権、財務申告、VAT ステータス、ESG データを網羅する。ユーザーが「会社を調べる」「登記所を確認する」「会社情報を探す」「IČO/KRS/LEI/CRN を調べる」「会社のデューデリジェンス」「VAT ステータスを確認する」「所有権構造を調べる」を求める場合、または欧州の登記所からの公式データを必要とする場合に使用する。追跡対象の会社は data/companies.json から読み込む。一部の照会は Python スクリプト（標準ライブラリ）を使用し、一部はスクレイピングベースの登記所向けに Apify actors にフォールバックする。
核心となる正確さを保ちながら、さまざまなオーディエンス向けにコンテンツを適応させ、トーン、深さ、強調、フレーミングをオーディエンスの専門性と目的に合わせて変える。技術的な内容にビジネス向けのフレーミングが必要な場合、戦略的ビジョンに戦術的な翻訳が必要な場合、専門知識の簡略化が必要な場合、正式な内容にカジュアルなトーンが必要な場合、長文の要約が必要な場合、内部向けコンテンツに外部向けのフレーミングが必要な場合、異文化への適応が必要な場合に使用する。ユーザーが "explain to"、"reframe for"、"translate for [audience]"、"adapt for [executives/engineers/customers]"、"same content, different audience" に言及した場合に使用する。
Gupy プロフィールに足りないものを把握し、求人での可視性を高める実践的なヒントを得る。プロフィールチェックリスト、経験とスキルの診断、実績を執筆するためのインタビュー（データの捏造なし）、領域別キーワード、MCP 経由での任意の求人読み取りを用いて、Gupy ポータル上の候補者を導くために使用する。Gupy の履歴書/プロフィールの改善、登録の完了、PDF アップロード後の見直し、一般的な説明の修正、スキルの入力、AI がプロフィールをどう並べるかの説明を求められたときに起動する — Gupy やチェックリストに言及していない場合も含む。LinkedIn/ATS へのエクスポート、特定の求人向けの最適化、単独の求人検索、スペル修正のみ、応募手順、面接準備には起動しない。
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。