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
質的アプローチと量的アプローチを組み合わせるための混合研究法のデザインと統合戦略。収束デザイン、説明的逐次デザイン、探索的逐次デザイン、埋め込み型、変革的、多段階デザインを計画するとき、マージ・接続・埋め込みによって多様なデータソースを統合するとき、ジョイントディスプレイやメタ推論を構築するとき、混合研究法特有の質基準を評価するときに使用する。Creswell & Plano Clark の枠組み、記法システム、統合用ソフトウェアツールを扱う。単一系統の質的コーディング（テーマ分析、グラウンデッドセオリー、飽和、コーダー間信頼性）には alterlab-qualitative-methods を、質問票/リッカート/尺度検証の仕組みには alterlab-survey-design を使用する。AlterLab Academic Skills スイートの一部。
公開されている X（旧 Twitter）の投稿、スレッド、X Articles、プロフィール、フォロワー、フォロー中、検索結果を Markdown または JSON で読み取る。X アカウントも API key も不要。使用場面：URL が x.com、twitter.com、t.co を指すとき。ユーザーが tweet、X の投稿、スレッド、X プロフィールに言及したとき。アカウントの最近の投稿やつながりが必要なとき。X の検索結果を構造化データとして必要なとき。読み取り専用：投稿、返信、フォローは一切行わず、保護されたアカウント、ダイレクトメッセージ、Lists も読み取らない。
まとまりのない思考の書き出しを、情報を一切失わず、構造化された実行可能なシステムに整理します。ユーザーが「これを記録して」「思いつきを書き出す」「考えがたくさんある」「頭の中を整理したい」など、雑多なアイデア、タスク、考え、計画を整理したい意図を示した場合に使用します。正確な表現がなくても、混在したアイデアを含む長く構造化されていない文章を貼り付けたり口述したりした場合も対象です。事前の聞き取りはせず、すぐに行動へ移せる設計です。出力は 4 セクション（プロジェクト／アイデア、タスク、関連性、支援できること）で構成し、指示を促す質問で締めくくります。項目がタスクかプロジェクトか本当に曖昧な場合に限り、整理中に確認質問を最大 1 つ行います。
A 株のポートフォリオ保有銘柄とウォッチリスト銘柄の投資テーゼを維持・更新する。主要なデータポイント、カタリスト、マイルストーン、テーゼの妥当性を継続的に追跡する。オリジナルの thesis-tracker スキルを中国市場の慣行に合わせて改変したもの。"A股持仓逻辑跟踪"、"投资逻辑更新"、"thesis check China"、"update thesis for [company]"、"is my thesis still intact"、"A股持仓复盘" でトリガーする。
取得済みの論文をレビューし、根拠に基づく推薦と読む優先順位を作成します。英語のトリガー：「review fetched papers」「generate paper recommendations」。これはパイプラインの第2段階です。论文点评（3段階パイプラインの第2段階）。拡充済みの論文データを読み、ノートライブラリをスキャンし、評価を含む推薦コメントを作成して、推薦ファイルを Obsidian に保存し、history を更新します。git の自動化は既定で無効です。トリガー：「论文点评」「跑一下论文点评」。
（macOS、schedule-manager が必要）ユーザーが個人の日記やデイリージャーナルを書きたい場合にこのスキルを使用する——今日の出来事の記録、日記の作成、今日あったことのログ、個人的な振り返りの記録など、あらゆるリクエストを含む。帮我写日记、写日记、记录今天、今天的日记、"write my diary"、"daily log" などのフレーズでは直ちに呼び出す。このスキルは完全なジャーナリングセッションを導く。Reminders からの今日のタスクの確認、振り返りのためのガイド付き質問、エントリの作成、フォローアップ計画のスケジュール設定。diary-note（クイック追加）や weekly-report（業務サマリー）とは異なる。
Claude Code / OpenClaw 向けの完全な Feishu（Lark）Skills コレクション。ドキュメント管理、メッセージング、スプレッドシート、Bitable、インタラクティブカード、Bot ブリッジ、グループ横断メモリ、休暇申請をカバーする 10 の skill を含む。飞书 Skills 全集，含文档管理、消息发送、表格操作、多维表格、卡片消息、 Bot 桥接、跨群记忆、请假审批等 10 个 Skill，附完整配置教程。 トリガー：feishu, 飞书, lark, feishu doc, feishu message, feishu sheet, feishu bitable, feishu card, feishu bridge, feishu bot
理解を偽装させない、認知科学に基づく AI チューター。完全な教育ループ（説明→例→確認→評価→練習）、FSRS 間隔反復による概念レベルの習得度追跡、学習プロファイル診断、ヒントなしのクイズを実装する。ソース資料（PDF、ドキュメント、コード、URL）を読み込んで特定の内容から教えることも、AI の知識から教えることもできる。ユーザーが /learn、「X を教えて」、「クイズを出して」、「自分の概念を復習して」、「何を勉強すべき」、「知識をテストして」、「学習ダッシュボード」、「X をどれだけ知っているか」と言ったとき、またはあらゆるトピックを体系的に学びたいときに本スキルを使用する。「勉強しよう」、「〇〇をドリルして」、「復習期限のものは何か」、進捗追跡付きの構造化学習の依頼、または（単に読むだけでなく）トピックを実際に理解したいというあらゆる文脈でもトリガーされる。
複雑な問題を、階層が明確で重複がなく漏れのない構造フレームワークに分解する。乱雑な情報を整理する必要がある場合、他者にわかりやすく伝える場合、問題を網羅的に分析する場合に適する。散らかった要素が山積みで全体像を描けないとき、または他者に構造化した報告を行う必要があるときにこの skill を使用する。すでに高度に構造化された問題や、直感による判断が必要な迅速な意思決定の場面には適さない。主なトリガー信号："情報が多すぎて整理できない"、"どう言えばはっきり伝わるか"、"漏れはないか"、"この問題の分解を手伝って"。
WeChat のローカルデジタル資産ライブラリ。macOS および実機検証済みの Windows 環境でローカルの全件解析に対応し、全ライブラリの収集、認証・復号、チャット履歴の読み取り／検索／エクスポート、モーメンツとお気に入り本文の解析が可能です。Mac では増分更新と見落とし／返信待ちの確認にも対応します。既定は微信1で、微信2は明示的な指定が必要です。Windows ではローカル収集に windows、オフラインのチャット検索に snapshot を使用し、モーメンツ／お気に入りにはパッケージ内の純関数ワークフローを再利用します。Mac の設定やワークフローは起動しません。最新のチャットが必要な場合は、該当するソースを先に更新してください。古い記録を対象データの代わりに使うことはできません。Windows のバージョンと機能範囲については、ローカル収集リファレンスを参照してください。
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。