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
インターネットから電子書籍、学術論文、映画、テレビ番組、音楽、ソフトウェア、画像、フォント、講座など、ほぼあらゆるデジタルリソースを検索・ダウンロードします。英語圏と中国語圏のインターネット環境に対応。CLI ツールのワークフロー(yt-dlp、aria2、gallery-dl、spotdl)、リソースサイトのディレクトリ、クラウドドライブ検索エンジン(百度/阿里/夸克网盘搜索)、検索テクニック(Google dorks)を含みます。ユーザーが次のことを求める場合に使用します:(1)URL から動画、音声、メディアをダウンロードする、(2)電子書籍や学術論文を検索・ダウンロードする、(3)ソフトウェアを検索・ダウンロードする、(4)あらゆるデジタルリソースを検索する、(5)ギャラリーやサイトから画像・メディアを一括ダウンロードする、(6)トレントやマグネットリンクをダウンロードする、(7)無料のストック素材(画像、動画、音声、フォント)を探す、(8)中国のクラウドドライブでリソースを検索する、(9)インターネット上のデジタルコンテンツの検索・ダウンロードに関するタスクを行う。
OpenAlex API を通じて 2.5 億件以上の学術文献を直接検索する:クイック検索、重複チェック、論争マップ(アンカー論文)、特定の主張 1 件のフォレンジックな出典特定、年をまたぐ時代区分、さらにデザインで絞り込む検索(研究デザイン、サンプルサイズ、ジャーナル階層)向けの Consensus へのエスカレーション。Ane が公表文献を見つけたい、主張の出典を知りたい、アンカー論文が欲しい、またはある問いがすでに研究されているかを知りたいときに使用。完全な構造化エビデンスレビューには /evidence-synthesis を、COMPLEX 層の Evidence Brief には /researcher を使用。文献管理(/li 経由の Zotero)や Ane 自身のライブラリ(mcp knowledge search)向けではない。
ユーザーが提示した現象について、「異常を見る—プロセスを追う—説明を分解する—条件付きで転移する」の枠組みでメカニズム仮説を生成し、オンラインで現象を照合して主要な因果関係と競合する説明を検証し、証拠が最も支持するメカニズムとその境界を提示する。USE WHEN ユーザーが ljg-mechanism を呼び出す、「メカニズムを探す」「メカニズム研究」「4 ステップの枠組みで一通りやってみる」「この説明をオンラインで検証する」と言う、または現象がどのように起こるかを研究したい場合。NOT FOR 純粋な概念定義、通常の要約、唯一解が存在する操作問題、地図を描くだけの場合。
図、概念マップ、アーキテクチャブループリントを通じて、暗黙の関係、依存関係、構造を明示化するビジュアルマップを作成する。ノードと関係の特定、可視化手法の選択、完全性の検証をガイドする。複雑なシステムにビジュアルドキュメントが必要な場合、コンポーネントの関係と依存関係を整理する場合、階層や分類体系を作成する場合、プロセスフローや決定木を記録する場合、システムアーキテクチャを理解する場合、データリネージや知識構造を可視化する場合、またはユーザーが概念マップ、システム図、依存マッピング、関係の可視化、アーキテクチャブループリントに言及した場合に使用する。
予定、イベント、リソース管理のスケジューリングのための Syncfusion ASP.NET Core Scheduler コンポーネントを実装する。予定管理、リソーススケジューリング、複数のカレンダービュー(日、週、月、タイムライン)、繰り返しイベント、CRUD 操作を備えたカレンダースケジューリングソリューションを作成する場合に使用する。このスキルでは、データバインディング、タイムゾーン対応、イベントテンプレート、タイムスケール設定を扱う。
SLASH-COMMAND-ONLY。ユーザーが文字どおり `/watch-video` スラッシュコマンドを明示的に入力した場合にのみ呼び出す。"watch this video"、"summarize this video"、"take notes on this video" のようなフレーズや、単なる YouTube URL では自動的に起動しない。その場限りの YouTube の質問には、トランスクリプトを直接取得し(YouTube ページまたは yt-dlp)、ざっと目を通す — この重量級パイプラインは実行しない。
MarTech AI ニュースレターの Charlie Hills による AI Second Brain + Karpathy Wiki のセットアップをユーザーと一緒に進める。AI セカンドブレインの構築、Karpathy wiki、ChatGPT/Claude のエクスポートを Obsidian で整理すること、Claude Code で生きた wiki を構築すること、iMessage Channels の接続、/today、/ideas、/create スラッシュコマンドのインストールに言及したときに使用する。「set up my second brain」「build the Karpathy wiki」「follow Charlie's newsletter setup」「organise my AI conversations」「Obsidian + Claude Code setup」「I exported my ChatGPT data what now」といったフレーズ、または MarTech AI の Karpathy Wiki 号への言及でトリガーする。3 つのステップ(AI Brain、Karpathy Wiki、Channels + スラッシュコマンド)のうち 1 つだけに言及した場合でも使用する。
HTML または Markdown を display.dev URL として公開し、公開、会社限定、非公開のアクセスを設定します。サインアップ、公開物の引き取り、共有、閲覧、範囲を限定した読み取り、正確な編集、コメントのやり取りに対応します。ユーザーが「これを公開」「これを共有」「組織と共有」「オンラインに投稿」「非公開リンクを作成」「[email] と共有」「レポートを公開」「自分の成果物を一覧表示」「成果物を検索」「大きなファイルを公開」「生成した HTML ファイルを公開」「この成果物を読む」「成果物内を検索」「この箇所を変更」「この成果物のコピーを作成」「バージョンを複製」「display.dev アカウントを作成」「この公開物を引き取る」「会社のメールドメインを追加」「メールドメインを移管」「メールドメインのアドオンを変更」「この成果物のコメントを確認」「コメントに返信」「このコメントスレッドを解決」といった依頼をした場合に使用します。リクエストに display.dev の成果物 URL(`*.dsp.so/*`)が含まれる場合も必ず使用します。匿名で公開すると、30 日間のプレビューとブラウザーでの引き取り URL が返されます。
峰哥亡命天涯(周麗峰)の思考フレームワークと表現方法。36 氪の深度インタビュー、騰訊新聞の人物報道 3 本、B 站公式アカウントの動画、Weibo の長文『妙瓦底生死 36 小時』、Wikipedia、20 以上の一次情報源に基づく深度調査から、6 つの核心的なメンタルモデル、8 つの意思決定ヒューリスティック、完全な表現 DNA を抽出した。用途:思考アドバイザーとして、峰哥の視点からコンテンツ制作、ドキュメンタリーの題材選定、インタビュー手法、社会観察などの問題を分析する。ユーザーが「峰哥の視点で」「峰哥ならどう見るか」「峰哥モード」「fengge perspective」に言及したときに使用する。ユーザーが「峰哥の角度で考えて」「もし峰哥ならどう撮るか」「峰哥に切り替えて」と言っただけでもトリガーする。
ユーザーの主な要望がニュース、イベント、上場、ソーシャル/UGC、または市場変動の要因分析である場合にこのスキルを使用する。主に gate-cli news(市場背景の補足情報は任意)。ブリーフィング、イベント解説、explain-market-move による市場変動の要因分析、取引所のお知らせ、UGC X/Reddit/YouTube、センチメントをカバー。トリガー:何が起きた、なぜ暴落、なぜ急騰、市場変動の理由、新規上場、コミュニティの見解。委譲先:gate-info-research(調査優先)、gate-info-web3(オンチェーン)、gate-info-risk(安全性)。v0.7.6+ の news ショートカット(+brief、+event-explain、+community-scan)。0.7.6 未満はレガシーにフォールバック。
44 のプラットフォームにまたがる 66 のソースからトレンドニュースや話題を取得するコマンドラインツール。タイトル、URL、メタデータを含む構造化されたニュース項目を返す。用途: - 中国語圏および海外プラットフォームのトレンド/話題のニュースを取得する - SNS、テック、金融、ニュースサイトの話題を監視する - さらに処理するために構造化されたニュースデータを JSON で取得する - 利用可能なニュースソースを一覧表示する npm install が必要。一部のソースには環境変数(PRODUCTHUNT_API_TOKEN)が必要。一部のソースは Cloudflare によりブロックされる場合がある(linuxdo)。
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。
