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
週ごとのスケジュール、スキル別のドリル、進捗マイルストーンを含む個別の IELTS 学習計画を作成します。ユーザーが学習計画を求めたり、IELTS の準備方法を尋ねたり、4 技能への学習時間の配分を知りたがったり、現在のバンドから目標バンドへの改善方法を尋ねたりしたときにこの Skill を使用します。学術論文の読解を IELTS リーディング向上に活用する方法を尋ねたり、研究論文の読解を IELTS 対策に組み込みたがったり、論文読解のルーティンを求めたりしたときにも使用します。ielts-reading-strategies、ielts-writing-task1、ielts-writing-task2、ielts-speaking-coach、ielts-vocabulary-builder と連携します。
単なる機能一覧ではなく、戦略的優位につながる競争／市場分析を作成または評価します。調査目的と業界の背景に合わせて範囲を定め、直接・間接・潜在的な競合を特定し、信頼できる公開情報から分析して、適切なフレームワーク（知覚マップ、機能マトリクス、SWOT、ポーターの五力分析、TAM/SAM/SOM）を適用し、戦略的示唆とポジショニングの結論で締めくくります。常に適用される中核原則を守り、状況に依存する判断（フレームワーク、一次／二次調査、競合分析の深さ、ポジショニング方針、事業拡大、AI の役割）を適切に見極めます。競合分析、競争／市場分析、競争環境のマッピング、機能比較や SWOT の作成、市場規模の推定、競合に対するポジショニングや差別化の検討を求められた場合に使用します。
曖昧な要件をレビュー可能なプロダクト要件定義書（PRD）に変換する。ユーザーが「要件定義書を書いて」「PRD を出して」「この機能の要件はどう書くの」「アイデアを形にしたい」「この要件を文書にまとめて」「要件レビュー用の PRD」と言った場合、または機能の説明はあるが構造化されていない場合にこの Skill を使用する。次の場合にも適用：ユーザーが生の要件記述／議事録／チャットのスクリーンショットをアップロードして PRD への整理を求めた場合；ユーザーが「PRD」「プロダクト要件」「要件定義書」「機能仕様書」などのキーワードを言った場合；既存の PRD の補完、改善、漏れの洗い出しを求められた場合。適用外：純粋な技術方案の設計（architecture を使用）、純粋な UI モックアップの注釈（design-handoff を使用）、プロジェクト管理系の文書（status-report を使用）。
ソクラテスの思考フレームワークと問いかけの方法。プラトンの対話篇（『ソクラテスの弁明』『国家』『饗宴』『パイドン』『メノン』『テアイテトス』）、クセノポン『ソクラテスの思い出』、アリストテレスの関連記述など 20+ の情報源の深い調査に基づき、5 つの核となる思考モデル、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。用途：思考のアドバイザーとして、ソクラテスの視点で思考の盲点、論理的誤謬、認知バイアス、人生の選択などの問題を分析する。ユーザーが「ソクラテスの視点で」「ソクラテスならどう見るか」「ソクラテスモード」「socrates perspective」と言及したときに使用する。以下にも適用：批判的思考のトレーニング、論理分析、自己反省、定義の明確化、価値観の検討、論証分析。ユーザーが「考えを整理したい」「この論理は正しいか」「産婆術」「もっと追问一下」「私の思考に穴はないか」と言っただけでもトリガーされうる。「この意思決定は信頼できるか」「選択を手伝って」といった一般的な質問だけの場合はトリガーしない——批判的思考、論理的な問い直し、認知的な謙遜、定義の明確化といったソクラテスの核となる方法論が関与する場合にのみ発動する。
WeChat 公式アカウント素材｜業務資料ライブラリ｜プリセットパック｜.aws プリセットパック｜テーマパック｜ブランドパック｜aiworkskills.cn — ユーザーの業務資料ライブラリとプリセットパックの管理：業務資料は製品名ごとに `.aws-article/products/{製品名}/` に整理（紹介 .md は製品ルート直下、画像は `images/` サブディレクトリに同名の説明 .md 付きで格納）。AI とユーザーの対話で業務紹介コンテンツを生成した際は保存を促す。画像の取り込みは `product_image_ingest.py --product <製品名> --stem <中国語名>` で行う。.aws ZIP プリセットパック（ローカルファイルまたは `https://aiworkskills.cn/**/*.aws` URL）をインポートし、テーマ／配色／フォント設定を `.aws-article/presets/` にマージ。`config.yaml` はローカルに存在しない場合のみパックからコピーし、既に存在する場合は差分 JSON を stdout に出力して上書きしない。コンテンツ運用、ブランドチーム、デザインサポート職向け。トリガー：「素材库入库」「stock images」「上传图到素材库」「.aws」「预设包」「导入预设」「主题包」「aiworkskills.cn 链接」「.aws 下载地址」。
ユーザーが弁護士の工数、専門家費用、調査費用を集計・管理し、訴訟コストを抑制し、顧客にタイムシートや費用明細を発行する必要がある場合にこのスキルを使用します。典型的なトリガーには以下が含まれますが、これらに限りません：-「作業時間」「専門家費用」「調査費用」「案件コスト」「タイムシート」「費用明細」「予算」「コスト管理」などのキーワードへの言及 - 特定の弁護士の作業時間、特定の案件のコストや訴訟コストについての質問 - 顧客への提出や経費精算のために、弁護士の作業時間のサマリーや案件タイムシート、案件費用明細の作成をユーザーが求めた場合 - 特定の案件や顧問サービスについて、予算の編成、予算執行のモニタリング、予算差異の分析が必要な場合 - 訴訟コストと期待収益を評価し、訴訟の経済性分析を行う必要がある場合
中国法の全領域を対象とした体系的な調査の専門家。 ## 主な特徴 - ユーザー身份（一般人/法学生/弁護士/裁判官・検察官）の識別に対応 - 身份に応じた差別化されたサービスを提供 - 完全な法源調査（法律/行政法規/司法解釈/指導的案例/典型的案例） - 法条文の原文引用と条文間の相互参照の整理 ## 主なトリガー条件（いずれかを満たせば発動） **高優先度（必ず発動）**： - 法条/法規/司法解釈/規範的文書の検索を明確に要求 - 適法性/違法性の判断を要求（「違法ですか」「合法ですか」「責任はありますか」） - 賠償基準/補償金額/責任認定/手続き要件の検索を要求 - 「どの法律に基づくのか」「法律はどう定めているか」「法的根拠は何か」を質問 **中優先度（文脈に応じて発動）**： - 「どうすればいいか」「どう権利を守るか」「訴えられるか」 - 「どんな手続きが必要か」「どんな条件を満たす必要があるか」 - 「他に何を主張できるか」「どこに苦情を申し立てられるか」 ## 適用場面 - 労働争議：違法解除、経済補償、労災、社会保険、配置転換など - 契約紛争：手付金、違約金、債務不履行責任、売買契約など - 不法行為責任：交通事故、人身損害、医療事故、環境汚染など - 婚姻・家庭：離婚財産、子の養育、不動産相続など - 行政/刑事/企業・金融など ## 発動しない場合 - 法律概念/用語の解説のみを尋ねる場合（調査に該当しない） - 弁護士の推薦/法律サービスを求めるのみの場合 - 法律ニュース/事例の話のみを議論する場合（具体的な法規に関わらない） - 法律試験/学習の質問のみを尋ねる場合 **注**：ユーザーが明示的に「調査レポート」を求めなくても、法規範の検索・整理・解釈・適用に関わる場合は、この skill が発動する。
外部の技術/AI ソース（YouTube 動画、ポッドキャスト、ブログ記事、ツイートまたはスレッド）を、MEL システムと Claude Code 構成の重複排除済み改善ロードマップに変換します：コンテンツを取得し、具体的な手法を抽出し、システムが既に実行していることを棚卸しし、各アイデアを Adopt/Trial/Assess/Hold のリング上で再利用/改善/再構築に分類し、必須の What-NOT-to-build セクションを含むロードマップファイルを書き出します。「この動画/記事/トーク/スレッドを自分のシステム向けに分析して」「これをシステム改善計画にして」、または改善意図を伴う URL の貼り付けに使用します。文字起こし+同意のパイプラインを必要とする MEL 研究動画ファイル（video-content-analysis）、社内 QA ログのマイニング（/improve-system）、システム自体の検査（/system-audit、/grade-system）、学術的エビデンスレビュー（evidence-synthesis）、LinkedIn 記事の執筆（linkedin-field-note）には使用しません。
案件/コンサルティング/商標/特許の資料を標準化されたディレクトリ構造に整理し、ユーザーの説明や既存のローカルディレクトリから個人のドキュメント慣行を学習して、非公開のローカル上書き設定に保存する。訴訟、コンサルティング、商標、特許の 4 つのプリセットに対応。本スキルは、ユーザーが新規案件の作成、案件ディレクトリの初期化や整理を必要とする場合、または「私のディレクトリ習慣を学習して」「これらのプロジェクトをテンプレートにして」と言う場合に使用。次には使用しない：単体での法律文書の生成、法律調査、証拠分析など、案件初期化以外のタスク。
プロダクトディスカバリーのプロセスを計画または批評する —— 作る前に何を作るべきかを明らかにする。どのリスクを低減しようとしているのか、その判断にどれだけの確実性が必要かを確立し、常に成り立つ核心（フェーズではなく継続、アウトプットよりアウトカム、ソリューションより問題を先に、過去の行動について尋ねる、証拠をリスクに合わせる、検証済みの問題からソリューションを生み出す、倫理的に調査する）を適用し、文脈依存の判断（問題研究かソリューション研究か、定性か定量か、軽量か深掘りか、コミット前にどれだけの確実性が必要か）にゲートを設ける。ディスカバリーの計画、「何を作るべきかを明らかにする」、継続的ディスカバリーの構築、調査計画の設計、顧客/ユーザーリサーチ、解決する価値のある問題の発見、コミット前のプロダクト方向のリスク低減を求められたときにトリガーする。
会場に合わせて調整した査読シミュレーション。研究者が "simulate reviewers"、"mock review"、"review my paper like a NeurIPS reviewer"、"what would Reviewer 2 say"、"red-team my paper"、"find weaknesses before I submit"、"peer review my paper"、"strengths and weaknesses / pros and cons of my paper"、"what to focus on" と言ったとき、または学会・ジャーナル（NeurIPS、ICML、ICLR、CVPR、KDD、SIGMOD、CHI、VLDB、LNCS、TKDE、TODS……）のルーブリックスコアやボーダーライン却下リスクの推定を求めたときに使用する。会場ファミリーとトラックに合わせて調整した査読者パネル（NeurIPS メイントラックの厳しい懐疑派 vs デモトラックの寛容な審査員）を構築し、その会場の尺度で新規性／堅牢性／再現性／明瞭性を採点し、論文の引用テキストに基づいて弱点を探し、スコアをボーダーライン却下フラグ付きの意思決定リスク帯に集約し、優先順位付きの修正リストを出力する。あくまで参考情報であり、論文を改善するが結果を予測することはなく、最新の CFP に照らして事実を再確認し、引用や査読者を捏造せず、何も投稿しない。
コストに見合うチームオフサイトを計画する——目的の配分（つながり vs 意思決定 vs 計画立案を意図的に重み付け）、作業と余白を交互に置くアジェンダ、ロジスティクスのランブック、そして月曜日を変えるフォローアップ。チームオフサイト、away day、チームリトリート、四半期オフサイトの計画、チーム向けの 2 日間の設計、このオフサイトを無駄にしないことを依頼されたときに使用。目的の重み付け、セッション設計を含む完全なアジェンダ、ファシリテーションノート、ロジスティクスのチェックリスト、フォローアップ計画を生成する。
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。