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
生のソースを保管する Vault を備えた自己改善型のナレッジ Wiki。ユーザーが「curiosity engine」「wiki」「vault」「knowledge base」「ingest」「iterate」「refine」「improve」「evolve」「curator」「lint」に言及したとき、またはソースの追加、蓄積された知識の照会、Wiki の健全性チェック、自律的な改善の実行を望むときに使用する。「add to vault」「what do I know about」「improve wiki」「set up knowledge base」「new knowledge base」「run curator」でもトリガーされる。明示的な名前がなくても使用する — ユーザーが後で参照するために何かを保存したい、または蓄積された知識について尋ねる場合、これがそのスキルである。
複数の関連文書を総合的に分析し、共通の見解を抽出し、衝突を識別し、統一的な概観を生成する必要があるときにこのスキルをトリガーする。典型的なトリガー場面には以下が含まれるがこれに限らない：- ユーザーが複数の判決書・裁定書をアップロードし、類案の裁判要旨の要約を求める - ユーザーが複数の契約書を提供し、条項の異同と重要な差異の整理を求める - ユーザーが複数の法令・司法解釈を提供し、規範の変遷と適用上の要点の整理を求める - ユーザーが複数の証拠資料・調書を提供し、事実の流れの統合を求める - ユーザーが複数の学術論文・調査報告を提供し、研究のコンセンサスと相違の抽出を求める - ユーザーが複数の法律意見書の見解の相違の比較を求める 本スキルの核心的価値：単一の文書を単純に圧縮することではなく、文書横断の関連分析を構築し、共通点と相違点を識別し、新たな総合的な洞察を生み出すこと。
アイデアから論文発表までのライフサイクル全体を担う目標駆動の指揮役。研究アイデアと実験、そして目標（「NeurIPS 2026 に投稿する」、「会場選びを手伝って」）を受け取り、goal->plan->execute->verify->reflect のループを実行する。段階を計画し、適切なライフサイクルスキル（literature-review、write-abstract、preflight-check、simulate-reviewers など）を順番に呼び出し、各段階の前に著者とチェックポイントを取る。また、キャッシュされたプロファイルを信用せず、parse-cfp で最新の CFP を再確認する。研究者が「アイデアを投稿論文まで進めて」、「パイプライン全体を実行して」、「会場 X 向けに論文をオーケストレートして」、「ここからの計画は」、「何が終わって次は何か」と言った場合に使用。自律的な著者ではなく副操縦士。各段階のゲートで必ず停止して質問し、結果や引用を決して捏造せず、決して投稿しない。トリガーワード——orchestrate、pipeline、end to end、whole paper、idea to submission。
Pachca——チャット、チャンネル、会話の管理。ユーザーがチャンネルの作成、会話の作成、チャットの一覧表示やアーカイブ、参加者の追加や削除、参加者のロール変更、チャット履歴のエクスポート、チャット設定の確認を望むときにこのスキルを使用する。メッセージの送信やスレッドへの返信には使用しない。使用場面：チャンネル作成、会話作成、チャット作成、参加者の追加、参加者の削除、チャットのアーカイブ、参加者のロール、メッセージのエクスポート、チャット一覧、スペースの全チャット、チャンネル。使用しない：メッセージ送信、スレッドへの返信、ファイルのアップロード、→ pachca-messages、→ pachca-users、名前によるチャットの全文検索 → pachca-search。
エージェントから個人の Microsoft 365 受信トレイを操作する — 読み取り、送信、同期、そしてオフラインのトリアージ分析を実行し、それらは……トリガーフレーズ：`what's in my inbox`、`find emails from X`、`send an outlook email`、`follow up on email I sent`、`stale unread in outlook`、`who's emailing me most`、`use outlook-email`、`run outlook-email`。
任意のトピックについて週次の業界ダイジェストを調査・採点・公開します。Web 検索で広く候補を集め（20 件以上）、AI 生成のスロップがないか情報源を検証し、各項目を 5 つのパラメータ（新規性、関連性、スロップ度、技術的深さ、実現可能性）で採点し、上位の項目を選び、markdown ファイルと Tufte スタイルの HTML レポートの両方を生成します。「/weekly-digest」「週次ダイジェストを実行」「業界ダイジェスト」「[トピック]の新着情報」「週次まとめ」「[トピック]のニュースダイジェスト」「今週 [トピック] で起きたことを調べて」、またはある分野の最近の動向を精選・採点して要約するあらゆるリクエストでこのスキルを使用します。品質でフィルタリングしながらトピック領域を監視したい場合にも使用します — スロップ度の採点が単純なニュース検索との決定的な違いです。
会議の CFP URL から venues/conferences/ 用の新しい venue-profile YAML を作成し、venues/schema.yml に対して検証し、コントリビューション用の PR を準備する。会場を追加したい、会場プロファイルをコントリビュートまたは更新したい、会議の投稿要件（締め切り、ページ数制限、ブラインドレベル、テンプレートの呼び出し、反論の形式、投稿システム）を機械可読な YAML として記述したい、プロファイルを新しい年に引き継ぎたい、pull request を開く前にプロファイルを検証したいときに使用。ファイルの雛形作成、ライブ CFP からの事実抽出、DBLP/Semantic Scholar/Crossref の別名テーブル、必須の検証済み出典ブロック、スキーマ検証、PR 準備チェックを扱う。
調査と尺度設計の総合アシスタント。質問票の作成、Likert 尺度の設計、質問タイプ（自由回答/選択式/マトリクス）、回答バイアスの軽減、サンプリング戦略（確率/非確率）、予備調査、尺度の妥当性検証（Cronbach's alpha、因子分析）、オンライン調査ツール（Qualtrics、REDCap、Google Forms）、インタビューガイドの作成、フォーカスグループの進行、混合モード調査、尺度の文化的適応を支援する。調査・質問票の設計、Likert 尺度の構築、サンプリング戦略の策定、予備調査、尺度の検証（Cronbach's alpha、因子分析）、インタビューガイドの作成、回答率の改善、Qualtrics や REDCap での作業を行う場合に使用する。インタビュー/フォーカスグループデータの分析には alterlab-qualitative-methods、質的+量的の統合には alterlab-mixed-methods、検定選択/検出力分析には alterlab-statistical-analysis、IRB/同意には alterlab-research-ethics を使用する。AlterLab Academic Skills スイートの一部。
学位論文と博士論文をエンドツーエンドで指導する — 提案から防衛までの構成ガイダンス、章ごとの執筆支援（序論、文献レビュー、方法論、結果、考察）、指導戦略、委員会の管理、防衛と口頭試問の準備、タイムライン計画、フィードバックの統合、審査員の期待に関するガイダンス、および書式設定（APA 7、Chicago、大学のスタイル）。リクエストが thesis、dissertation、supervision、defense preparation、viva、proposal defense、thesis structure、thesis chapter、literature review chapter、methodology chapter、results chapter、discussion chapter、thesis timeline、committee、thesis formatting、dissertation proposal に言及したときに使用。AlterLab Academic Skills スイートの一部。
DingTalk オープンプラットフォーム API を呼び出し、ユーザーの検索/詳細/照会、部門管理（検索/詳細/子部門/ユーザー一覧/親部門）、ロボットによる 1 対 1 メッセージ送信、グループチャットへのメッセージ送信、グループ内のロボット一覧の照会、退職記録の照会をサポート。Use when needing to search DingTalk users or departments, get user/department details, send robot messages, list group bots, or query resigned employees.
linearis CLI（コマンドは linearis / linear）でコマンドラインから Linear.app の作業を管理する。JSON を出力する：issue/チケット、プロジェクト、サイクル（スプリント）、マイルストーン、イニシアチブ（ロードマップ）、ドキュメント、ラベル、チーム、ユーザー、issue のディスカッション/コメント。ユーザーが Linear、ENG-42 や ABC-123 のようなチケット識別子、スプリント、トリアージ、ロードマップに言及したとき、または Linear の issue やプロジェクトの作成、読み取り、検索、更新、割り当て、コメント、その他の管理を求めたときに使用する。
国家社会科学基金（NSSFC）の年度プロジェクト申請書を、2025 年の全国哲学社会科学工作办公室の公式テンプレートに基づいて作成する。重点プロジェクト（A）、一般プロジェクト（B）、青年プロジェクト（C）、西部プロジェクト（X）の 4 種類を対象とする。段階的な執筆ワークフローを提供：データ表、テーマ説明（300 字）、テーマの根拠、研究内容、独創性、研究基盤、経費概算、活頁の匿名化などのモジュール。社会科学文献の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：国家社会科学基金、国社科、社科基金、NSSFC、哲学社会科学、重点項目、一般項目、青年項目、西部項目、社科申請、活頁
OpenAgreements の法務コンテンツライブラリを検索して活用する — 出典を明示した実務ガイド、レビューチェックリスト、50 州の法令調査、記入可能な契約テンプレート。州ごとの法務ガイド、チェックリスト、法令調査を調べたり、標準テンプレート（NDA、クラウドサービス契約、SAFE）を署名可能な DOCX ファイルに記入したりできる。Common Paper、Bonterms、Y Combinator のテンプレートをサポート。ユーザーが実務ガイド、レビューチェックリスト、法令調査を必要とする場合や、法的契約のドラフト作成、NDA の作成、契約テンプレートの記入、SAFE の生成を行う場合に使用。弁護士がレビューした実務ガイドを含む。詳細は openagreements.org/editors を参照。
オーケストレーションされた、アイデアから計画までの PM ワークフロー。コンテキストを一度確立し、その後 PM 生成ラダーを順番に構成する —— 問題 → ディスカバリー → ユーザー → 最もリスクの高い仮説のテスト → 優先順位付け → 仕様 → 指標 —— 各ステップにゲートを設け、仕様の前に証拠を必須とし、結果を product-review に引き渡す。ユーザーが生のアイデアから構築可能な計画へ進みたいときにトリガーする（「問題から計画まで導いて」「アプリのアイデアがあるがどこから始めるか」「このアイデアをプロダクト計画にする」「新しいプロダクトを端から端まで計画する」）—— ただし、特定の PM 成果物 1 つを求める場合（そのスキルを直接トリガーさせる）や、戦略/ローンチの一連（ビジョン、競合分析、ロードマップ、GTM —— これらは次に提案する）には使用しない。
プロダクトの問題ステートメントを作成または批評する —— ソリューションの前に、曖昧なプロンプト、シグナル、機能リクエストを、明確で証拠に基づき検証可能な真の問題のステートメントへ変換する。問題をソリューション、症状、目標、制約から切り分け、常に成り立つ核心（機能ではなくギャップ、症状ではなく根本原因、具体的かつ測定可能、証拠に基づく、ユーザーとビジネスをつなぐ）を適用し、文脈依存の判断（どの定義ツールを使うか、どれだけ測定可能にするか、推論された原因か検証済みの原因か、スコープ）にゲートを設ける。問題ステートメントの作成、問題の定義や枠組みの設定、「本当の問題」の特定、リクエストや指標の問題化、解決前の曖昧なプロダクトプロンプトの明確化を求められたときにトリガーする。
採録済み論文のための段階的な camera-ready 準備——出版前の最もミスが起きやすい最終段階。研究者が「camera-ready」「最終版」「論文が採録されたが次は何をすればよいか」と言ったとき、または ACM eRights / 権利フォーム / TAPS / ORCID / DOI block、IEEE PDF eXpress / conference ID / eCF 著作権フォーム / Xplore、OpenReview の最終アップロード、匿名解除、追加の camera-ready ページに言及したときに使用する。機械可読なプロファイルから会議のレールを特定し、ACM eRights、ORCID、権利/DOI block、TAPS ソースのアップロード、IEEE PDF eXpress、conference ID、ファイル命名、eCF のタイトル完全一致、登録/無断欠席、NeurIPS 形式の [final] 再コンパイル、OpenReview へのアップロードまでをエンドツーエンドでたどる。締め切りと +page ルールを含む順序付きチェックリストを生成し、同梱の標準ライブラリのみを使うスクリプトで最終 .tex に残った匿名化情報と欠落した権利 block を検査する。あくまで助言——準備、説明、検査は行うが、フォームの入力や提出は決して行わない。
paper-workspace（出力物 + ライフサイクルの進捗）を、著者がブラウザで開ける単一の自己完結型 HTML ダッシュボードとしてレンダリングし、要求に応じて更新する。研究者が「HTML ビューを見せて」「ダッシュボードがほしい」「ブラウザで進捗を確認できるか」「何が行われたかを可視化して」「HTML レポートを作って」「ダッシュボードを更新して」と言ったときに使用。視覚的な概要が役立つときは常にオプションとして提供され（オプトインであり、求められずに生成されることはない）、ページを最新に保つため、重要な変更のたびに再実行する。出力はインライン CSS を使ったローカルの dashboard.html 1 つ——ネットワークなし、外部アセットなし、ライト/ダーク対応——で、生成されたすべての成果物を段階ごとにクリック可能なリンク付きで一覧表示し、最近のアクティビティのタイムラインも示す。トリガーワード — html、dashboard、browser view、visualize progress、html report、update the html。
AI コーディングエージェント向けのエンタープライズグレードの自律的な研究論文生成スキル —— 完全な論文、文献レビュー、学位論文、ホワイトペーパー、サーベイ、政策ブリーフ —— 厳密な方法論、統計的検証、複数スタイルの引用（Harvard / APA / IEEE / MLA / Chicago / Nature / arXiv-numeric）、豊富な可視化を備える。スラッシュコマンド（`/research`、`/paper`、`/literature-review`、`/whitepaper`、`/thesis`、`/survey`、`/policy`）および自然言語の学術執筆リクエストで起動する。ランタイム非依存 —— `npx skills` インストーラーを通じて Claude Code、OpenCode、Cursor、Cline、Codex、Aider、Amp、Antigravity および 50 以上のエージェントで動作する。
「スクリーンショット + 座標グリッド」で任意のデスクトップソフトウェアを操作する：グリッド付きのスクリーンショットを撮り、任意のマルチモーダル LLM にターゲットの座標数値を読み取らせ、クリック／入力／キー押下などの API を呼び出して、人間の視覚的なソフトウェア操作を模倣する。1 回の操作を記録して再利用可能なシーンテンプレートとして保存し、次回そのまま再利用することもできる。対象ソフトウェアが API や CLI を提供しているかに依存しない。以下の場合に使用：- Windows デスクトップソフトウェア（WeChat、小红书／抖音など風控の厳しい Web ページ、スマホエミュレーター、ゲーム、任意の Windows プログラム）の自動操作。特に Playwright/CDP/CLI/アプリケーション API では対応できないソフトウェアや要素（隠れたボタン、ゲーム画面、CAPTCHA など）- ユーザーが「XX を操作／クリック／入力して」「XX を自動操作」「クリックをシミュレート」「デスクトップ自動化」「RPA」「操作を記録」「テンプレートとして保存」「次回自動で実行」などと言った場合 - デスクトップ要素やプロセス・ウィンドウをまたぐ操作（デスクトップアイコン、タスクバー、トレイ、スタートメニュー、ファイル選択ダイアログ、ウィンドウ間のドラッグ＆ドロップ）画面上で見えてマウスとキーボードでの操作が必要な Windows デスクトッププログラムであれば、API がなく専用スキルもなく自動化の方法が不明であっても、まずこのスキルを試すべきである。
Writing Pipeline プロジェクト（`writing-pipeline` スターターパック）での作業方法：3 段階のドラフトフロー、アイデア → ドラフト → 公開。プロジェクトにこれらのフォルダがある場合、またはアイデアの記録、ドラフトの開始や修正、公開前のレビュー、公開を依頼されたときに読む。ステージフローとレビュー動作を担い、そのガイダンスがテンプレート本体やフォルダの説明に置かれないようにする。プラットフォームの `open-knowledge` スキルを補完するものであり、置き換えるものではない。
Yandex Cloud Search API v2 による Yandex 検索で、見つかったページの実質的な抜粋（smart snippets）を返します。リンクだけでなく回答の材料となるものです。同期モードと非同期モード、結果のキャッシュに対応。トリガー：yandex search api、поиск в яндексе、выдача яндекса、serp яндекс、парсинг выдачи、smart snippets、смарт-сниппеты、инфоконтексты、выдержки страниц、найди в яндексе、что пишут в рунете。
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。