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
confluence-cli（NPM パッケージ）を使用して、コマンドラインから Confluence のコンテンツ、ページ、スペースを管理する。ドキュメントのワークフロー、一括コンテンツ操作、ページ移行に最適で、ユーザーがコマンドラインによる Confluence の操作を求めた場合にも適する。"use Confluence CLI"、"create Confluence pages via CLI"、"migrate Confluence content"、"automate documentation workflows" といったリクエスト、またはユーザーが Confluence 操作をスクリプト化したい場合にトリガーされる。
豊富なビジュアルレポートを生成する、包括的な複数ラウンドの調査を実施する。「deep research」「comprehensive analysis」「compare frameworks」「evaluate options」「research the state of X」を求められたとき、または 10 以上の情報源を横断する調査が必要なタスクに使用する。簡単な調べものには使用しない — これは 5〜15 分の深掘り調査で、スクリーンショット、図、表、引用付きの調査結果を備えたブリーフィング品質の成果物を生み出す。
1 回限りのセットアップと定期的なトリアージの両方を 1 つのスキルで処理するメールトリアージシステム。状態を自動検出する：${WORKSPACE}/Email/ にナレッジベースが存在しない場合は、8 セクションのオンボーディングインタビュー（grill-me の規律、1 回に 1 つの質問）を実行して 7 ファイルのパーソナライズされたナレッジベースを構築し、その後すぐにトリアージを実行することを提案する。ナレッジベースがすでに存在する場合は、セットアップをスキップして直接トリアージに進む — 最近のメールを検索し、ユーザーの分類法で分類し、新しい送信者を調査し、TAKE IT/WORTH/PASS/FLAG の推奨を生成し、返信を下書きし（決して送信しない）、レポートを配信し、ナレッジベースを更新する。'update' 引数を付けて使用すると設定を更新できる。セットアップのトリガー：'set up my inbox'、'configure inbox triage'、'set up my email system'、'configure email triage'、'build my email knowledge base'、'initialize email management'。トリアージのトリガー：'triage my inbox'、'inbox triage'、'check my email'、'run email triage'、'process my inbox'、'what's new in my email'、'handle my email'、'email triage'。
任意のテキスト、リンク、ドキュメント、質問を受け取り、「説明して」を本当の学習ループに引き上げます。まず学ぶ価値があるか、どこまで深く学ぶべきかを判断し、次に最小限の検証で真の理解を引き出し、必要に応じて checkpoint HTML を動的に生成します。ユーザーが要約や言い換え、普通の説明ではなく、「理解したい」「マスターしたい」「学習を導いてほしい」「本当に理解できたか検証してほしい」と明らかに望んでいる場合は、積極的に本スキルを使用してください。学習カード、checkpoint ページ、振り返りページ、学習ステータスページをエクスポートしたい場面にも適しています。
教師が既存の K-12 の授業（数学 / ELA / 科学 / 社会科）を教える準備を支援します — 授業の核となる生徒の課題を教師とともに考え、教師専用の短い準備メモを残す準備パートナーです。内面化する、準備する、教える準備をする、授業を理解するという依頼（「明日の授業の準備を手伝って」といった暗黙の依頼を含む）や、別のスキルが授業を構築した直後（本スキルはそれを引き継げます）にトリガーします。授業の構築や改変、採点、ルーブリック、評価フィードバック、クイズや生徒向け教材の生成には使用せず、一文で答えられる単一の事実確認（「これはどの標準？」「この授業はどのくらいの長さ？」）にも使用しません。
Google 検索の AI 概要（AI Overview / AI Mode）をスクレイピングし、キーワードに対するメイン検索の AI 概要の要点を返します。最新のウェブ情報を使った詳細調査、技術的な Q&A、ロングテール商品調査、海外消費者の嗜好分析に適しています。単一ターンの会話のみ対応します。追加質問には、エージェントがコンテキストを要約して新しいリクエストを送信する必要があります。Google AI、AI Overview、AI Mode、Google AI 概要、Google AI 検索、海外の詳細調査、ロングテール商品調査、消費者嗜好分析、ウェブページの要点まとめ、Google AI search、AI Overview、AI Mode、deep research、consumer preference analysis に言及した場合にこのスキルを起動します。「Google AI」と明示されていなくても、「Google 検索と AI を使ったウェブページ要点の要約」が依頼内容であれば起動してください。
コーディングエージェントが新しいものを構築する前に、そのアーキテクチャの意思決定を実際の arXiv の先行研究に基づかせる。実際の HTTP フェッチで arXiv をカテゴリ別に読み込み、見つかった論文に対して並列かつ分離された読み取りを起動し、それらをスコアリング・クラスタリングしたうえで、引用、最初のステップ、避けるべき既知の先行研究の落とし穴を伴う ONE の推奨パスに収束させる。/neuroarxiv のとき、非自明なアーキテクチャ、アルゴリズム、ML/システムの技法、プロトコルを設計する前に、またはユーザーが "has anyone solved this"、"what's the state of the art"、"am I about to rebuild something that already exists" と尋ねたときに使用する。些末な CRUD、グルーコード、閉じた言い回し（"just"、"quick"、"standard"）にはスキップする。完全な事前チェックゲートはスキル本文にある。
会話の途中で実行を一時停止し、詳細モードから一歩引いて、方向性、前提、バイアスを率直に再評価するリフレクションスキルです。ユーザーが「reflect」「take a step back」「step back」「zoom out」「are we missing something」「bigger picture」「sanity check this」「are we on track」「are we overthinking this」「forest for the trees」や、詳細から離れて再評価したい意図を示す表現を使ったときに使用します。戦略的な確認がないまま実装の詳細に深く入り込んだ場合や、ユーザーが行き詰まっている様子を見せた場合も起動します。多くの場合、必要なのは詳細作業の追加ではなく、問題の捉え方のリセットです。意図的に事前質問を最小限にし、先行する文脈が十分なら即座に5次元分析を実行します。再評価に必要な情報が少なすぎる場合に限り、方向を定める確認質問を1つ行います
ユーザーの実際の理解度に応じて説明の深さを動的に調整する適応型ティーチング skill。ユーザーが何かを学びたい、自分のレベルに合った説明を求めている、新しい話題に触れるときに発動する。トリガーワード："教我"、"我想学"、"解释一下"、"我不懂"、"怎么理解"、"什么是"、"帮我理解"、"我是新手"、"入门"、"深入讲讲"、"讲简单点"、"讲深入一点"、"学习"。面接トリガー："来一轮面试"、"面试模式"、"考考我"、"challenge me"、"面试"。ユーザーが知識に関する質問をしたときにも発動でき——まず簡潔な回答を提示し、その後さらに深く知りたいかを主体的に尋ねる。対象外：コードのデバッグ、ファイル操作、プロジェクト管理、純粋な事実確認（学習意図のないリクエスト）。
X API v2 を使用して X/Twitter を検索し、リアルタイムの見解、開発者の議論、製品フィードバック、速報、専門家の意見を収集する。エンゲージメント順の検索、ユーザープロフィール、スレッド取得、ウォッチリスト、結果キャッシュを提供する。使用場面：(1) ユーザーが "x research"、"search x for"、"search twitter for"、"what are people saying about"、"what's twitter saying"、"check x for"、"x search" と言ったとき、(2) あるトピック（ライブラリのリリース、API の変更、製品発表、業界イベント）に関する最近の X の議論が必要なとき、(3) あるトピックについて開発者・専門家・コミュニティがどう考えているかを知りたいとき。対象外：ツイートの投稿やアカウント管理。
A 株企業向けの機関投資家水準のエクイティリサーチ・カバレッジ開始レポート。企業分析、財務モデリング、バリュエーション、チャート作成、最終レポートのとりまとめを扱います。オリジナルの initiating-coverage スキルを中国市場の慣行、CAS 会計基準、AkShare データソースに合わせて改変したものです。"A股首次覆盖"、"首次评级"、"initiate coverage China"、"initiate on [company]"、"A股研究报告"、"start research on [company]" で発動します。
AI エージェント向けの効果的な Web リサーチ規律 — まずルーティングし、その後厳密にリサーチする。Step 0 で、質問が外部 Web 検索を必要とするか、内部のコードベース/ドキュメントから回答できるかを切り分ける。外部の場合、デフォルトモードで 4 つの原則を自動適用する。明示的な「strict/deep research」リクエストでは、7 次元の情報源信頼性評価（CRAAP + E-E-A-T）を実行し、監査可能なレポートを出力する。静的レイヤー（WebSearch/WebFetch/curl）がコンテンツに到達できない場合（ログイン必須 / JS レンダリング / 小红书·公众号 などの反スクレイピング）、web-access skill 経由で実ブラウザー（CDP、ログイン状態を保持）にエスカレートする。トリガー：「web リサーチ」「外部リサーチ」「資料を調べる」「効果的なリサーチ」「厳密なリサーチ」「深掘りリサーチ」「厳密な事実確認」「ログイン状態でのアクセス」「動的ページ」「反スクレイピング」「このライブラリ/フレームワークの使い方」「脆弱性はあるか」「best practice とは」 / web research, look up, investigate, strict research, deep research, fact-check, login-state access, dynamic page, anti-scraping。使用しない場合：ローカルコードベースの検索、リポジトリファイルの閲覧、コードの grep。
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。