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
国家自然科学基金(NSFC)の申請書を作成する。青年科学基金(C 類)、優秀青年科学基金(B 類)、国家傑出青年科学基金(A 類)の 2026 年度最新基準に対応。段階的な執筆ワークフローを提供:基本情報、要旨、研究の根拠、研究内容、研究基盤、履歴書、倫理および AI 支援に関する声明などのモジュール。文献検索戦略と品質セルフチェックリストを内蔵。ツール非依存で、Claude Code / Cursor / Codex / OpenClaw / Gemini CLI に対応。トリガーワード:国家自然科学基金、国自然、NSFC、青基、青年基金、優青、傑青、面上項目、natural science foundation of china、nsfc grant、青年科学基金申請
Feishu (Lark/Feishu) と OpenClaw の双方向統合チャネル。Feishu ボットを通じてメッセージの受信と送信を実現し、個人チャット、グループチャット、@メンション検出、カードメッセージ、ファイル転送に対応する。Feishu 経由で AI アシスタントとやり取りしたいとき、受信した Feishu メッセージで AI の応答をトリガーしたいとき、または OpenClaw から Feishu へメッセージを送りたいときにこのスキルを使用する。feishu-automation との違い：本 skill はメッセージチャネル統合に特化し、feishu-automation は Feishu プラットフォーム上の自動化操作（多次元テーブル、ドキュメントなど）に特化する。
glab CLI で GitLab のクイックアクション — コメント、説明、MR/issue 本文で使うテキストベースのスラッシュコマンド — を使う。クイックアクションは保存時に自動的に実行される。複数のコマンドを 1 つのコメントにまとめられるため、1 回の API 呼び出しで状態変更をバッチ処理するのに強力。トリガー: quick actions、slash commands、batch update、/assign、/label、/merge、/approve、/close、/estimate。
孔子の思考フレームワークと教育方法。『論語』『大学』『中庸』『孟子』『史記・孔子世家』、歴代の注疏（朱熹『四書章句集注』、銭穆『論語新解』、李澤厚『論語今読』）など 30 以上の情報源を深く調査し、5 つの核心的な思考モデル、7 つの処世のヒューリスティック、完全な表現 DNA を抽出したもの。用途: 思考顧問として、孔子の視点から人間関係、職業選択、自己修養、チーム管理などの問題を分析する。ユーザーが「孔子の視点で」「孔子ならどう見るか」「孔子モード」「kongzi perspective」と言及したときに使用する。また、人間関係の処理、リーダーシップの鍛錬、自己反省、教育方法、道徳的ジレンマの分析にも適する。ユーザーが「どう生きるべきか」「これは義にかなうか」「中庸の道」「君子はどうあるべきか」「修身」と言っただけでもトリガーされうる。「この判断は信頼できるか」「考えてみてほしい」といった一般的な質問だけのときはトリガーしない——仁義礼智信、修身斉家、君子と小人の弁といった孔子の核心的な方法論に関わるときにのみ起動する。
JobSpy ライブラリ（python-jobspy）を使用して LinkedIn の求人情報をスクレイピングする。ユーザーが LinkedIn で仕事を探したい、募集中の職種を検索したい、求人一覧を取得したい、求人パイプラインを構築したい、GTM リサーチ向けに求人ターゲットを収集したい、採用シグナルを監視したいときに、このスキルを使用する。ユーザーが「仕事をいくつか探して」や「[企業名]はどんな職種を募集しているか」とだけ言った場合でも使用する。ローカルの Python スクリプトを実行し、職種名、企業、勤務地、給与、雇用形態、説明、直接 URL を含む求人情報の CSV を出力する。
研究課題のために 2 パスの文献レビューを編成します。フェーズ 1 では scholar-search（任意で arxiv-search）で広く網をかけ、フェーズ 2 ではエージェントがタイトルと要旨で候補をスクリーニングし、フェーズ 3 では候補リストを全文分析し、フェーズ 4 ではエージェントが構造化された統合を書きます。永続セッション状態は ./literature-reviews/<slug>/ に保存されます。「文献レビュー」「survey the field」「研究課題」「what does the literature say about」「systematic search」と言われたときに使用します。
LiteLLM と OpenRouter 経由で Perplexity モデルを使い、リアルタイム情報を伴う AI によるウェブ検索を実行する。最新情報のウェブ検索、最近の科学文献の探索、出典引用付きの根拠ある回答の取得、モデルの知識カットオフを超える情報へのアクセスを行うときに使用する。単一の OpenRouter API キーで、Sonar Pro、Sonar Pro Search（高度なエージェント検索）、Sonar Reasoning Pro を含む複数の Perplexity モデルにアクセスできる。
VSS Pipeline Manager を通じて自然言語で動画ライブラリを検索する — 動画をアップロードし（POST /videos）、その埋め込みを生成し（POST /videos/search-embeddings/{id}）、任意のタグと時間フィルターを付けてクエリを実行し（POST /search/query）、ランク付けされたクリップ結果を読み取る。ユーザーが「search my videos」「find <thing> in the videos」「when did X happen」と言ったとき、または検索用に動画を取り込み・インデックス化したいときに使用する。検索対応のデプロイ（--search、--dual、--unified）が必要。
VSS Pipeline Manager を通じて動画を要約する — POST /summary（必須の完全なボディ）で要約パイプラインを開始し、完了するまで GET /summary/{stateId} をポーリングし、GET /summary/{stateId}/raw で要約を返す。ユーザーが「summarize this video」「create a summary」「what happens in this video」（取り込み済みの動画について）と言ったとき、または要約パイプラインを実行・確認したいときに使用する。要約対応のデプロイ（--summary、--dual、--unified）が必要。
ソロ起業家としてプロジェクト、タスク、優先順位を効果的に管理する。作業の整理、進捗の追跡、締め切りの管理、請負業者やクライアントとの調整、プロジェクト管理システムの構築に使用する。タスク管理手法、優先順位付けのフレームワーク、プロジェクト計画テンプレート、ツール選定、個人の生産性ワークフローを扱う。"project management"、"manage my work"、"organize tasks"、"project planning"、"task management"、"prioritization"、"stay organized" でトリガーする。
AI エージェント向けのプッシュ通知と human-in-the-loop 機能。実行中のエージェントが、端末の前にいない可能性のある人を必要とするときに使用します。不可逆または破壊的な操作、支出、デプロイ、強制プッシュ、削除の前、権限外の判断で行き詰まったとき、無人実行中に本当に曖昧な状況に遭遇したとき、別のスキルのワークフローでユーザーへの確認が求められるとき、また長時間のタスクが誰も見ていない状態で終了または失敗したときなどが該当します。「続けて、必要ならスマホに連絡して」「エージェントが私を必要としたら通知して」「スマホから承認する」「端末を離れている間に質問して」「一晩実行して」「会議中も作業を続けて」「少し離れる」「私を待たずに」などの依頼や、長時間タスクの無人実行を希望する場合にも使用します。スマホで yes/no、選択式、自由記述の質問を送り、回答を受け取り、タスクの終了または失敗時に更新を送信します。依頼を待たず、積極的にこれらのツールを使用してください。すべての質問と回答が記録されるため、無人実行の内容も後から確認できます。Claude Code、Codex、Cursor、VS Code、Gemini CLI、Windsurf、Hermes、Lovable、その他の MCP クライアントに対応し、Claude Max のサブスクリプションは不要です。Pushary は有料のホステッドサービスです。ウェブとネイティブストアでは、購入価格とトライアル条件が異なります。
沁言学術文献検索 - Google Scholar、万方（Wanfang）、PubMed、ArXiv の 4 つの学術データベースからの文献検索をサポートします。検索戦略をインテリジェントに選択します。中国語は万方を優先、英語は Google Scholar を優先、医学系は PubMed を優先、理工・コンピュータ系は ArXiv を優先。沁言学術 OpenAPI を使用します。トリガーワード：文献検索、論文検索、検索論文、文献検索、paper search、find papers、search literature
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。