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
ある研究方向に取り組む前に、同じことをすでに誰がやっているかを確認する。idea を複数の異なる角度に分解してそれぞれ検索し、"近接度マップ"を返し、最も危険な衝突候補を重点的に示す。基盤は実際の検索（scimaster-cli）で、主観的な新規性判断は行わない。 **以下の場合は本スキルを積極的に起動すること**：ユーザーが"このテーマは誰かがやったことがあるか""先を越されないか""この方向にまだ余地はあるか""自分の idea は新しいか""衝突がないか調べるべきか""このアイデアはすでに誰かが発表しているか"と言った場合——ユーザーが"bear-scoop"と言わなくても、意図が**提出や執筆の前に idea の独自性を確認すること**であれば、本スキルを使用する。`-r` flag を付けると直近2年とプレプリントのみを対象とし、先を越されることを懸念する場面に適する。 適用外：既存の主張の支持文献を探す（bear-support を使用）、反対文献を探す（bear-counter を使用）、概念マップ（bear-map を使用）、系譜・進化史の追跡（bear-trace を使用）。
10種類以上の思考モデル（SCQA、5W2H、批判的思考、逆転思考、メンタルモデル、第一原理、システム思考、六色ハット）を用いて、記事、論文、長文コンテンツを深く分析する包括的なフレームワークです。ユーザーが（1）複雑な記事や内容を深く理解する、（2）議論を分析して論理的な欠陥を特定する、（3）読書資料から実行可能な知見を抽出する、（4）学習ノートや要約を作成する、（5）複数の情報源を比較する、（6）知識を実践に活用する、（7）特定の思考フレームワークを適用するといった目的で使用します。「この記事を分析して」「理解を手伝って」「深く掘り下げて」「知見を抽出して」「［フレームワーク名］を使って」といった表現や、分析対象のURL／長文コンテンツの提示で起動します。
あらゆる業種向けの総合的なメール管理とマーケティング。Gmail または Outlook MCP による受信トレイのトリアージ、重要度スコアリング、AI 返信提案。実績のあるコピーフレームワーク（PAS、AIDA、BAB、FAB）を用いたメール作成。送信前の品質レビューでは、件名、コピー、HTML レンダリング、ダークモード対応、コンプライアンスを採点する。SPF/DKIM/DMARC 検証、ブラックリスト確認、一括送信者のコンプライアンス（Google/Yahoo/Microsoft 2024-2026 ルール）を含むドメイン到達性監査。ウェルカムシリーズ、ナーチャリング、再エンゲージメント、カート放棄、購入後フローの自動化シーケンス設計。ローカルビジネス、SaaS、E コマース、クリエイター、代理店向けの業種別テンプレートを備えたメールマーケティング戦略。トリガー："email"、"inbox"、"check email"、"write email"、"compose"、"email audit"、"deliverability"、"SPF"、"DKIM"、"DMARC"、"email sequence"、"welcome series"、"email plan"、"email marketing"、"subject line"、"email review"。
Paul Graham のエッセイ、YC の経験、Twitter の知見に基づくスタートアップと人生のアドバイス。次の場合にこの skill を使用する：(1) スタートアップのアイデアの評価や新しいアイデアの発見 (2) アーリー段階の戦略とユーザー獲得 (3) 成長と生存の意思決定（default alive？）(4) 資金調達と投資家対応 (5) 創業者のリーダーシップとチームビルディング (6) よくあるスタートアップの失敗の回避 (7) キャリアと人生の意思決定。/paul-graham で呼び出すか、スタートアップのアドバイスに関する話題で自動的にトリガーする。
高品質な調査アンケートを設計する。ユーザーが「アンケートを設計」「調査をする」「アンケートを作って」「ユーザーリサーチ」「満足度調査」「NPS アンケート」「市場調査」「要件調査」「アンケート設計」「survey design」と言った場合、または調査目標はあるが構造化されたアンケートがまだない場合にこの Skill を使用する。 次にも該当：ユーザーが既存のアンケートをアップロードして最適化／バイアス確認／設問追加を求めた場合；ユーザーが「このアンケートに問題がないか確認して」と言った場合；A/B テスト用アンケート、フォーカスグループのインタビューガイド、NPS/CSAT/CES 調査の設計が必要な場合；ユーザーが「誘導質問」「二重質問」「アンケートバイアス」などの専門用語に言及した場合。 該当しない：純粋なデータ分析（pm-analytics を使用）、純粋なユーザーインタビュー記録の整理（そのまま整理すればよい）、純粋な製品要件ドキュメント（pm-prd-writer を使用）。
ユーザーが LinkedIn または X（Twitter）とやり取りしたい場合に使用します：アウトリーチ、投稿、オーディエンスインサイト、メッセージのトリアージ、アカウント調査、コメント/リアクション、企業、企業 Page の管理、求人、ブックマーク、連携アカウントの管理、請求の監査、バグ報告、機能リクエスト。トリガーには "search LinkedIn"、"find <name> on LinkedIn"、"look up this tweet"、"my X bookmarks"、"show my home timeline"、"check my messages"、"from:<username>"、"report a bug"、"request a feature"、"send feedback"、"let's get started with social"、"set me up"、"log me in"、"connect my LinkedIn/X"、および明示的な `/social` が含まれます。`social` コマンドライン（npm `@usesocial/cli`）を操作します。LinkedIn や X の HTTP API を直接呼び出さないでください。
原稿や助成金申請に対して、構造化されたチェックリストベースの単一査読者レポートを作成する——方法論、統計的妥当性、報告基準への準拠（CONSORT 2025、SPIRIT 2025、STROBE、PRISMA 2020、ARRIVE 2.0）、再現性、倫理を評価し、査読者の機密性と AI 利用ルールを尊重しつつ、建設的で優先順位付けされたフィードバックを提示する。正式な査読レポートの作成、ジャーナルや助成金の査読依頼への対応、投稿前の査読基準に基づく原稿の自己点検を行うときに使用。主張/エビデンスの質の評価には alterlab-scientific-thinking、複数査読者による模擬パネルの判定には alterlab-paper-reviewer、定量的ルーブリック採点には alterlab-scholar-eval、査読に応じた論文修正には alterlab-paper-writer を推奨。AlterLab Academic Skills スイートの一部。
一文または一段落を受け取り、それに反対する実際の学術文献を探します。反対の結論、境界条件、代替説明、方法論への批判、再現失敗を含みます。脅威の大きさで順位付けし、各論文について「この主張をどう脅かすか」と「どう応答するか」を一行で示します。実際に検索（scimaster-cli）し、反例を捏造しません。**以下の場合は積極的にこのスキルを使用してください**：ユーザーが「査読者に先回りしたい」「この結論の反例を探したい」「この分野に論争があるか知りたい」「反対の研究を探したい」「この論点を攻撃したい」「結論の確かさを確認したい」「反対意見を知りたい」と望む場合。「bear-counter」と言っていなくても、**主張に反対する学術的証拠を探すこと**が目的なら使用します。bear-support と bear-counter は併用が最も効果的です。同じ文章に両方を実行すると、賛否の両面を確認できます。対象外：支持文献の検索（bear-support）、テーマの重複調査（bear-scoop）、概念マップ（bear-map）、変遷史の追跡（bear-trace）。
研究アイデアを受け取り、類似研究の検出、研究の空白領域における支持文献の検索、想定される課題の検索を順に行い、立案前のエビデンス状況を包括的なレポートにまとめます。類似研究のリスク、空白領域にある文献の裏付け、事前に検討すべき重要な課題を示します。実際に検索（scimaster-cli）し、引用を捏造しません。**以下の場合は積極的にこのスキルを使用してください**：ユーザーが「研究計画の提出前に評価したい」「このアイデアに取り組む価値があるか知りたい」「立案前に包括的な文献調査をしたい」「この研究分野を評価したい」と望む場合。「bear-propose」と言っていなくても、**研究分野に正式に取り組む前の総合評価**が目的なら使用します。対象外：類似研究の確認のみ（bear-scoop）、支持文献のみ（bear-support）、反対文献のみ（bear-counter）、概念マップ（bear-map）、変遷史の追跡（bear-trace）。
ある主張について、支持する文献と反対する文献の両方を検索し、包括的なレポートに証拠状況をまとめます。支持側の最も強い証拠、反対側の最も深刻な課題、支持はあるが反対のない観点、反対はあるが支持のない観点を示します。実際に検索（scimaster-cli）し、引用を捏造しません。**以下の場合は積極的にこのスキルを使用してください**：ユーザーが「賛否両方を見たい」「この主張はどれほど確かか」「論点を包括的に評価してほしい」「両方の立場を調べてほしい」と望む場合。「bear-review」と言っていなくても、**ある主張のエビデンス状況を包括的に分析すること**が目的なら使用します。対象外：支持文献のみ（bear-support）、反対文献のみ（bear-counter）、テーマの重複調査（bear-scoop）、概念マップ（bear-map）、変遷史の追跡（bear-trace）。
一文または一段落を受け取り、それを支持する実際の学術文献を探します。各論文について、その主張をどう裏付けるかを一行で説明します。実際に検索（scimaster-cli）し、記憶から引用を捏造しません。見つからなければ、その旨を伝えます。**以下の場合は積極的にこのスキルを使用してください**：ユーザーが主張の「根拠を強めたい」「批判に耐えられるようにしたい」「文献の裏付けを加えたい」「論文をいくつか探したい」と望む場合、「この主張に関する研究はあるか」「この結論を調べてほしい」と尋ねる場合、または「査読者に引用がないと言われないか」と懸念する場合。「bear-support」や「文献を探して」と言っていなくても、**主張を裏付ける学術的根拠を探すこと**が目的なら使用します。対象外：反対文献の検索（bear-counter）、テーマの重複調査（bear-scoop）、概念マップ（bear-map）、変遷史の追跡（bear-trace）。
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。