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
過去 30 日間に，某トピックについて人々が実際に何と言っているかを Reddit、X / Twitter、YouTube、Hacker News、dev.to、Medium などの公開議論プラットフォーム横断で調査します。API は不要で、WebSearch にプラットフォーム別の site 演算子と新しさのフィルタを組み合わせます。DISCOURSE.md（構造化されたブリーフ）と、ライターがそのまま使える JSON 出力を生成します。権威ある情報源に重点を置く blog-researcher を、新しさとエンゲージメントの視点で補完します。ユーザーが「blog discourse」「discourse research」「what are people saying about」「research what people are saying」「voice of customer」「social listening」「30-day research」「trend research」「what's the discussion on」「real-time research」「practitioner discourse」「/blog discourse」と言ったときに使用します。
Google NotebookLM のノートブックを照会し、ユーザーがアップロードした文書から出典に基づく引用付きの回答を取得する。ノートブックライブラリを管理し、Google 認証を処理し、スマートディスカバリーをサポートする。/blog notebooklm で単独実行でき、blog-write と blog-researcher からは Tier 1 のリサーチデータ用に内部的に利用できる。未設定の場合は適切にフォールバックする。ユーザーが "notebooklm"、"notebook"、"query notebook"、"ask notebook"、"notebook research"、"source grounded research"、"document query"、"notebook library" と言ったときに使用する。
この Claude Code または Codex セッションを Telegram、Discord、Feishu/Lark、QQ、WeChat、DingTalk にブリッジし、ユーザーがスマートフォンから Claude とチャットできるようにする。用途：claude-to-im ブリッジデーモンのセットアップ、起動、停止、診断；Claude の返信をメッセージアプリに転送；"claude-to-im"、"bridge"、"消息推送"、"消息转发"、"桥接"、"连上飞书"、"手机上看claude"、"启动后台服务"、"诊断"、"查看日志"、"配置"、"切到微信继续聊" などのフレーズ。サブコマンド：setup、start、stop、status、logs、handoff、reconfigure、doctor。使用しない：単体の bot 構築、webhook 連携、IM プラットフォーム SDK でのコーディング——それらは通常のプログラミングタスクである。
Nimble API を通じてライブウェブを検索し、競合他社を監視して構造化されたインテリジェンスブリーフィングを作成します。ニュース、製品リリース、採用シグナル、資金調達について並行して検索し、過去の調査結果と比較して新たな情報のみを強調します。ユーザーが競合他社、競合インテリジェンス、あるいはライバル企業が何をしているかを尋ねたときにこのスキルを使用します。一般的なトリガー：「私の競合は何をしているか」「競合の更新」「競合のニュース」「競争環境」「市場インテリジェンス」「[企業] の新情報」「[企業] を追跡」「競合ブリーフィング」「誰が動いているか」「競合分析」「[企業] に案件を奪われた」「battlecard」。取締役会や戦略会議の前に、ユーザーが競合の文脈を求める場合にも使用します。ライブウェブデータには Nimble CLI（nimble search、nimble extract）が必要です。単一企業の詳細調査（company-deep-dive を使用）、参加者を伴う会議準備（meeting-prep を使用）、業務以外のクエリには使用しないでください。
通常の Web 検索を上回る高速なリサーチ — 具体的な検索の前に何が存在するかを把握し（Landscape Scan）、数日/数週間以内の最新リリースを捉え（Recency Pulse + 上流のサプライチェーン）、並列クエリを実行して多角的に網羅する。日常的なリサーチや最新情報の質問に適する。ユーザーがリサーチ、比較、「X の最新情報は？」を求めた場合に使用する。仮説検証、COMPASS 監査、Red Team、完全なレポートを要する高リスクの意思決定には → 代わりに /deep-research-pro を使用する。
会議の Call for Papers（CFP）URL を、機械的に検証可能な要件カードに解析する——タイムゾーン付きの締め切り（AoE か現地時間か）、参考文献を含む/含まないトラック別のページ数制限、シングル/ダブル/トリプルブラインドのレベル、正確な LaTeX テンプレートの呼び出し方、LLM/AI 利用ポリシー、rebuttal 形式、投稿システム（OpenReview、CMT、EasyChair、HotCRP、PCS）——を venues/schema.yml に準拠した年付きバージョンの venue-profile YAML として出力する。ユーザーが CFP や著者向け指示の URL を共有したとき、ある会議の投稿要件、締め切り、ページ数制限、匿名性のルールを尋ねたとき、または新しい投稿サイクルに向けて venues/conferences/ 配下の会議プロファイルを作成・更新したいときに使用する。
Airtable ベースのプロダクト運用ワークフローを構築・実行する——ロードマップ管理、顧客フィードバックの統合、リリース調整、OKR のカスケード、スプリント計画、リリース追跡。ユーザーがプロダクトの作業を追跡したい、機能リクエストを管理したい、ロードマップを作りたい、フィードバック収集ポータルを構築したい、施策の優先順位づけをしたい、リリースチェックリストを実行したい、チーム横断で OKR を揃えたい場合に使用。組織規模（個人創業者、小規模チーム、中規模プロダクト組織、エンタープライズのプロダクトポートフォリオ）と既存ツール（Jira / Linear / Productboard / Aha 連携、Salesforce / Zendesk / Gong からのフィードバック取り込み）に適応する。純粋な Airtable ワークスペースとしても、Vercel 上でブランド化されたカスタム UI を Airtable が支える構成（公開ポータル向け）としても構築できる。まずスコープの質問をする。フレームワークを押し付けない。部門横断のプロダクト運用に焦点を当てる。
Bloom の 2-Sigma mastery learning を用いた 1 対 1 のパーソナル AI アシスタント。苏格拉底的問いかけ、適応的なペース、豊かなビジュアル出力（HTML ダッシュボード、Excalidraw の概念マップ、生成画像）で、あらゆるトピックをユーザーにguidedする。ユーザーが何かを学びたい、あるテーマを勉強したい、概念を理解したい、、歌ictures を依頼した、または「教えて」「学びたい」「X を段階的に説明して」「理解させて Shui Children's _to とzyninvoke した、または /sigma を Dollar patent にnda 場合に使用する。トリガー: learn、study、teach、tutor、understand、master、explain step by step。
複数のソースからの情報を一貫した洞察に統合し、類推推論を用いて領域をまたいで知識を転移します。文献レビューの実施、ステークホルダーのフィードバックの統合、対立する見解の調和、ソース横断的なパターンの特定、説明的な類推（"X は Y のようなもの"）の作成、領域横断的な転移による創造的な解決策の探索、類推が成立するかどうか（表層と深層）の検証に使用します。ユーザーが "synthesize"、"combine sources"、"analogy"、"similar to"、"transfer from"、"integrate findings" に言及したときに使用します。
ユーザーが "what's trending"、"social sentiment"、"summarize X discussion about"、"analyze X conversation about"、"research topic on X" と尋ねたときに、xAI Grok による AI 駆動の X/Twitter リサーチにこのスキルを使用する。生のツイートではなく、分析付きの AI 要約を返す。生のツイートデータが必要な場合は、x-user-timeline、x-tweet-search、x-tweet-fetch を使用する。XAI_API_KEY が必要。
インターネットを使用します: 検索、閲覧、Twitter/X、Reddit、YouTube、GitHub、Bilibili、XiaoHongShu (小红书)、Douyin (抖音)、WeChat Articles (微信公众号)、LinkedIn、Boss直聘、RSS、Exa web search、および任意の Web ページなど、13 以上のプラットフォームでの操作ができます。用途: (1) ユーザーがこれらのプラットフォームでの検索・閲覧を求める場合、(2) 対応プラットフォームの URL を共有した場合、(3) Web 検索、オンラインでの情報検索、 старость小小的テーマの調査を求める場合、(4) 対応プラットフォームへの投稿、コメント、 操作を求める場合、(5) プラットフォームチャネルの設定・構築を求める場合。トリガー: "搜推特"、"搜小红书"、"看视频"、"搜一下"、"上网搜"、"帮我查"、"全网搜索"、"search twitter"、"read tweet"、"youtube transcript"、"search reddit"、"read this link"、"看这个链接"、"B站"、"bilibili"、"抖音视频"、"微信文章"、"公众号"、"LinkedIn"、"GitHub issue"、"RSS"、"search online"、"web search"、"find information"、"research"、"帮我配"、"configure twitter"、"configure proxy"、"帮我安装".
Firecrawl を使って企業が公開している連絡先を探します。ユーザーが企業名を挙げた場合も、業種や場所で説明した場合も対象です。企業の公式サイトから、報道・メディア、営業、提携、サポートの窓口、共用の業務用電話番号、公式問い合わせフォームを取得します。問い合わせページは変更されるため、企業への連絡方法や、公開済みの業務用メールアドレス、電話番号、報道・営業・サポート・提携先の連絡先を求められた場合に使用します。連絡先は記憶ではなくページから取得してください。個人を指定した詳細情報の検索には使用せず（firecrawl-lead-research を使用）、連絡を取る相手探しにも使用しません（firecrawl-lead-gen を使用）。
研究論文向けに順位付けされた投稿先の候補リストを作成する。ユーザーがどこに投稿すべきか、どの会議やジャーナルを狙うべきか、投稿先の選定、トラックの選択を尋ねたとき、または CORE rank、h5-index、採択率、CCF 区分、投稿締め切りに言及したときに使用する。論文のトピックと貢献の種類（手法、システム、データセット、demo、vision、産業、サーベイ）を、トピック適合度、トラック適合度、権威のシグナル、機械可読な venues/ プロファイルから算出した締め切りの近さで採点した投稿先とトラックの組に対応付ける——ユーザーがそれらに依拠する前に、締め切りとページ数制限を各会議の最新の CFP に照らして再確認することを必須とする。
チャットスレッド、リサーチセッション、作業ドキュメントを構造化された wiki ページに蒸留し、現在の知識の状態を記録する。ユーザーが /wiki-crystallize、'save this to my wiki'、'capture what we've worked out'、'write this up as a wiki page'、'update my wiki from this conversation'、'we've covered a lot'、'before I close this chat'、'let's wrap up this thread' と言った場合は常にこのスキルを使用する。会話で重要な内容が扱われ、知見を記録することで今後のセッションの指針になる場合、コンテキストが重くなり知見が失われる恐れがある場合、またはユーザーが作業セッションの終了を示唆した場合は、'wiki' と言わなくても積極的に使用する。チャットは足場であり、wiki ページが成果物である。セッションのまとめが求められているか判断に迷う場合は、このスキルを使用する。ファイルシステムの読み書き権限が必要。
Atlassian CLI（acli）のリファレンスガイド。Jira Cloud との連携や Atlassian 組織の管理に使うコマンドラインツールです。ユーザーが Jira 操作（作業項目の作成、編集、検索、ステータス遷移、プロジェクト、ボード、スプリント、フィルター、ダッシュボードの管理）、Atlassian 組織の管理（ユーザー、認証の管理）、または端末からの Atlassian ワークフロー自動化を行う場合に使用します。jira workitem（作成、編集、検索、割り当て、ステータス遷移、コメント、複製、リンク、アーカイブ）、jira project（作成、一覧表示、更新、アーカイブ）、jira board/sprint、jira filter/dashboard、管理者によるユーザー管理、rovodev（Rovo Dev AI エージェント）など、すべての acli コマンドを扱います。認証済みの acli バイナリがシステムにインストールされている必要があります。
画面＋音声を構造化された作業に変換します。ユーザーが話しながら画面を録画し（製品のデモ、閲覧、アイデアの検討など）、録画を項目に整理します。再現手順、フレーム、疑わしいコードを含むバグ／改善点、着想の背景を添えたアイデア、メモ、ToDoをまとめ、ローカルページで確認できるようにしてから、エクスポート（Feishu/Lark Bitable、CSV/Markdown、GitHub Issues…）または修正を開始します。画面を使いながら口述でフィードバック、QA、アイデアを記録したいとき、そのような動画を渡されたとき、または Blurt アプリの録画を処理したいときに使用します。トリガー："blurt"、"/blurt"、"开始口喷"、"口喷鸡"、"开始录"、"录屏提 bug"、"录一下我的想法"、"record feedback"、"turn this recording into issues"、"处理我录的视频"、"process my recordings"。
社内ビジネスコミュニケーションに標準化されたフォーマットを適用する。ステータスレポート、社内ニュースレター、FAQ、経営層向けアップデートに使用。企業コミュニケーションの一貫性が求められる場合は積極的に使用する。例：- ユーザー：「今週の 3P アップデートを書いて」 -> Progress/Plans/Problems テンプレートを使用 - ユーザー：「全社アナウンスのドラフトを作成して」 -> ニュースレター形式を使用 - ユーザー：「新プロジェクトの FAQ を作成して」 -> 社内 FAQ ガイドラインを使用
ユーザーが特定の企業について尋ねたときはいつでも本スキルを使用する。トリガー：「tell me about [company]」「research [company]」「what does [company] do」「who is [company]」「look up [company]」「company deep dive」「due diligence on [company]」「background on [company]」「dig into [company]」「analyze [company]」、または投資・提携・営業のために企業を評価する場合。記憶から答えるのではなく必ず本スキルを使用すること — 学習データにないリアルタイムのウェブデータ（資金調達、経営陣の交代、製品発表、ニュース）を取得する。有名企業であっても使用する。資金調達、経営陣、製品・技術、市場での位置づけ、ニュース、戦略的見通しを日付と URL 付きで網羅した出典明記の 360° レポートを作成する。複数企業の競合モニタリング（competitor-intel を使用）や参加者を伴う会議準備（meeting-prep を使用）には使用しない。
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。