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
ユニバーサルなコンテンツ取得ツール — 任意の URL を取得し、構造化された Markdown を返す。X/Twitter、WeChat、Xiaohongshu、YouTube、GitHub、LinuxDo/IDCFlare/Discourse、Feishu/Lark、KDocs、FlowUs、Youdao Note、Zhihu、Bilibili（字幕の文字起こし付き）、Xiaoyuzhou ポッドキャスト、Ximalaya ポッドキャスト、Telegram、HackerNews、Medium、Reddit、Weibo、Douyin、Zsxq（Knowledge Planet）、RSS、300+ のペイウォール付きニュースサイト、および任意の Web ページに対応する。ユーザーが URL を提示し、その内容を抽出したいときに使用する。
山行資本の投資認知と方法論のナレッジベース。山行の投資ロジック thesis フレームワーク、投資 MEMO / Tablet の作成基準、業界分析とデューデリジェンスの方法論の参照、または Kevin、宇超、思行 などの通称を具体的なチームメンバーに解決して Feishu の氏名と user_id を取得する必要があるときにこの skill を読み込む。山行内部メンバーの通称解決と user_id 検索には必ずこの skill を使い、汎用の連絡先ツールは使わない。THESIS & RISK のループ、三視点の論証、MEMO 十問、チーム名簿を網羅する。プロジェクトデータは hike-lightyear、人材は hike-seek、被投企業の運営データレポートは hike-portfolio-report を使う。
山行資本の光年 Lightyear 投資案件管理システムの CLI。ユーザーが案件データベースの照会、案件一覧の取得、ステージ/業界/バリュエーション/象限 quadrant による絞り込み、投資後ステージと投資パイプラインの確認、システム統計の取得を必要とするとき、または Lightyear、光年、案件登録、案件会、投決会、クロージング、象限 などの語に言及したときにこの skill を読み込む。lightyear_cli を提供し、案件データの照会と多次元の絞り込みを可能にする。人材には hike-seek、被投企業の運営レポートには hike-portfolio-report、投資 MEMO/投決 MEMO の基準には hike-knowledge を使う。
山行智探システム CLI。人材ネットワーク：人材の検索・追加、人材データベースの検索、分野・会社・担当者による絞り込み、自分の担当人材や評価・再訪待ちの人材の確認、人材の評価、面談記録の確認・追加、人材と光年プロジェクトの関連付けに使用します。会議：自分の会議一覧、議事録（MEMO）とフィードバック状況の確認、会議フィードバックの提出、議事録の作成・確定、参加者の追加、事後登録の会議作成に使用します。プロジェクト会議・交流会の議事録、フィードバック、参加者など、智探の会議業務にはすべてこの skill を使用します。Lark のカレンダー予定や会議室予約など、Lark 固有の操作のみ lark 系列の skill の対象です。財務報告データ：調査待ちの財務報告タスクの確認や、財務報告一式（財務指標／メディア分析／株価チャート）の JSON を智探にアップロードするときに使用します。財務報告書自体の生成・抽出には hike-earnings-core / hike-earnings-media / hike-earnings-chart を使用します。智探、seek、人材ネットワーク、人材データベース、talent、面談、プロジェクト会議、交流会、会議、議事録、会議フィードバック、調査待ち財務報告、財務報告一式、財務データのアップロードなどの語が出たら、この skill を読み込みます。投資プロジェクトの検索には hike-lightyear、投資 MEMO／投資決定 MEMO の基準には hike-knowledge を使用します。
老子の思考フレームワークと処世哲学。《道徳経》八十一章、《史記・老子韓非列伝》、河上公注、王弼注、陳鼓応《老子今注今訳》、劉笑敢《老子古今》など 20 以上の出典に基づく深い調査から、5 つの核心思考モデル、7 つの処世ヒューリスティック、完全な表現 DNA を抽出。用途：思考アドバイザーとして、老子の視点からシステム設計、リーダーシップ、人生の取捨選択、直感に反する意思決定などの問題を分析する。ユーザーが「老子の視点で」「老子ならどう見るか」「老子モード」「laozi perspective」と言及したときに使用。また、システム的思考、逆転思考、リーダーシップの鍛錬、減算戦略、柔軟な対応、流れに乗ることにも適する。ユーザーが「無為而治」「道法自然」「上善水の如し」「退いて進む」「大道至簡」と言っただけでも発動できる。ユーザーが「この判断は大丈夫か」「考えをまとめてほしい」など一般的な質問をしただけの場合には発動しない——システム思考、直感に反する知恵、柔弱が剛強に勝つこと、無為而治など老子の核心的方法論に関わるときにのみ起動する。
BrightData 経由で LinkedIn の求人情報を検索・取得する。ユーザーが次のことを望むときに使用する：(1) キーワード、場所、リモート種別、掲載日で LinkedIn の求人を検索する（例：'find remote software engineering jobs posted this month'）、(2) URL または数値のジョブ ID で特定の求人を取得する（例：'show me job 4358573391'）、(3) 履歴書の調整、ギャップ分析、比較のために求人情報を分析する。
Pachca — タスクとリマインダー：作成、一覧、更新、完了、削除。ユーザーがタスクやリマインダーを作成したい、タスク一覧を表示したい、タスクを完了にする、タスクを更新する、タスクのカスタムフィールドを管理する、または締め切りを設定したい場合にこのスキルを使用する。毎週のリマインダーや連続リマインダーにも対応。メッセージ送信やチャット管理には使用しない。使用タイミング：создать задачу、список задач、напоминание、поставить напоминание、создать напоминание、обновить задачу、выполнить задачу、удалить задачу、дедлайн、кастомные поля задач、еженедельное напоминание、серия напоминаний。対象外：отправить сообщение、управление чатом。
研究論文、arXiv/DOI リンク、研究テーマを学術スライド——ジャーナルクラブ / ラボミーティング（組会報告）、学位審査（答弁スライド）、学会 / ジョブトーク（学術報告）——にしたいとき、または論文を共有して「スライドを作る / PPT にする / この論文を解説する」と求められたときに使用。特に数式、数値、図、引用を正確かつ編集可能に保つ必要がある場合に適する。学術的根拠のないマーケティング / ピッチ資料、論文自体の執筆、様式化されたビジュアル / 画像スライド（それらには paper-slide-deck を使用）には適さない。このスキルにはポスターやグラント申請ピッチのワークフローは存在しない。
ユーザーが YouTube の字幕、動画検索、チャンネル閲覧、再生リストの抽出、コンテンツ監視を必要とするときに使用する。トリガーフレーズ: 'get the transcript for'、'search YouTube for'、'what are the latest videos on'、'list this playlist'、'monitor this channel'、または YouTube URL、video ID、@handle を含むあらゆるリクエスト。動画や音声ファイルのダウンロード、YouTube のエンゲージメントデータ（いいね、コメント）、非公開／年齢制限付き動画には使用しない。
学術研究の全工程をカバーする総合スキルスイート：論文読解（ストーリーテリング形式で論文を読み・解説する）、アイデア創出（研究方向のブレインストーミング）、実験設計（実験・アブレーション・ベースラインの計画）、証明執筆（数学的証明、LaTeX 定理）、論文執筆（草稿から NeurIPS/ICLR/ACL などのトップ会議向け camera-ready まで）、論文レビュー（採点付きの構造化 4 ステップレビュー）、教授フィット分析（指導教員の評価、cold email、面接戦略）。トリガーキーワード：read paper, brainstorm, experiment design, prove, write paper, review, professor fit, advisor, cold email, LaTeX, research, NeurIPS, ICLR, ACL, arXiv, 讀論文, 寫論文, 審稿, 實驗設計, 數學證明, 研究方向, 教授分析, 選指導教授。
今日の論文、または過去 N 日／1週間の論文を推薦し、発見、レビュー、重要論文のノート作成を実行します。英語のトリガー：「recommend papers」「daily papers」「papers from the past week」。毎日の論文推薦を一言で依頼する入口です。ユーザーが「今日の論文を推薦して」「過去3日間の論文を推薦して」「過去1週間の論文を推薦して」「最近3日間の論文」「今週の論文を見せて」と言った場合に使用します。内部で論文の取得、推薦の生成、重要論文のノート作成を自動的に連携し、ユーザーが手動で分ける必要はありません。
台湾の法律問題における必須の入口 — 中華民国の法規、判例、憲法解釈、訴訟手続、またはいかなる法的数値（裁判費用、執行費用、手数料、過料、賠償上限、法定期間、時効、区分の閾値）を含む質問では、まず本スキルを実行する。トリガーフレーズには「いくら払うのか」「裁判費用」「訴訟費用」「訴えるのにいくらかかるか」「時効はどれくらいか」「何年以内に提起するか」「いくらの罰金か」「条文はどう規定しているか」が含まれる。たとえ一つの条文を確認するだけに見える質問であっても、また taiwan-legal-db と dr-lawbot ツールを直接呼び出せる場合であっても、本スキルを飛ばして独自に検索してはならない — 本スキルが定める委任下位法規の逆引きと数値の回帰検算は、母法の条文を照会するだけでは見えてこない必要な手順である（実測：民事訴訟法 77-13 のみを調べると裁判費用を 3000 元と回答するが、実際は 4100 元）。内容はクエリのルーティング、二重トラックの並行検索、引用の検証とトラストゲートを網羅し、完了後に後続分析への紹介メニューを提供する。
時間軸（H1/H2/H3）にわたって施策へのベットを規模評価し順序付け、リスクプロファイル（コア/隣接/変革型）をバランスさせ、規律あるリソース配分のために明確な撤退/拡大基準を設定する戦略的ポートフォリオロードマップを作成する。時間軸をまたいで複数の施策を管理する、ポートフォリオ全体でリスクとリターンをバランスさせる、依存関係のあるベットを規模評価し順序付ける、実験の撤退/拡大基準を設定する、イノベーションの種類をまたいでリソースを配分する際、またはユーザーがポートフォリオ計画、ロードマップの時間軸、ベッティングフレームワーク、施策の優先順位付け、イノベーションポートフォリオ、時間軸をまたいだリソース配分に言及した場合に使用する。
圧倒されるほど大量のバックログを、2x2 の effort-vs-impact マトリクス上にマッピングして明確で実行可能な優先順位に変換し、quick wins（高インパクト・低工数）、big bets、time sinks、fill-ins を特定する。バックログの順位付け、最初に何をすべきかの決定、機能ロードマップの優先順位付け、バグや技術的負債のトリアージ、施策間のリソース配分、ローンハンギングフルーツの特定、戦略的選択肢の評価の際、またはユーザーが優先順位付け、quick wins、effort-impact マトリクス、高インパクト低工数、big bets、「まず何をすべきか？」に言及した場合に使用する。
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。