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 96,770 件掲載。コマンド 1 行でインストールできます。
すべて
ユーザーが製品マーケティングのコンテキストドキュメントを作成または更新したい場合に使用します。「product context」「marketing context」「set up context」「positioning」「who is my target audience」「describe my product」「ICP」「ideal customer profile」「brand voice」「tone of voice」「brand guidelines」「what have we learned」「log this learning」に言及した場合や、マーケティングタスクで基本情報を繰り返すのを避けたい場合にも使用します。新規プロジェクトでは、他のマーケティング skill を使う前に最初に使用します。すべての他の skill が製品、対象者、ポジショニングのコンテキストを参照する `.agents/product-marketing.md` を作成します。
ユーザーが分析トラッキングと測定の設定、改善、監査を求めている場合に使用します。「トラッキングの設定」「GA4」「Google Analytics」「イベントトラッキング」「UTM パラメータ」「タグマネージャー」「GTM」「分析の実装」「トラッキング計画」「これをどう測定するか」「Mixpanel」「Segment」「イベントが発火しているか」「分析が機能しない」などに言及した場合も使用します。何かが機能しているかを知る方法や、マーケティング成果の測定について尋ねられた場合は常に使用します。広告プラットフォームへのコンバージョン送信（ピクセル、コンバージョンタグ、CAPI、サーバーサイド）と到達確認については conversion-tracking を参照してください。アトリビューションモデルの選定、マルチタッチ/MMM/インクリメンタリティの比較、ツール間で食い違う数値の照合については attribution を参照してください。A/B テストの測定については ab-testing を参照してください。比率指標は対応する完了済み期間同士で割り、全期間の支出を一部期間の結果で割らないでください。
RunComfyでOpenAI GPT Image 2（ChatGPT Images 2.0）を使って画像を生成・編集します。GPT Image 2の強み（画像内テキスト、ロゴ、多言語タイポグラフィ、指示の正確さ）、3つの固定サイズ、保持しながら編集する際の表現、代わりに同系列モデル（Flux 2 / Nano Banana Pro / Seedream）を使う場面を説明します。ローカルのRunComfy CLI経由で`runcomfy run openai/gpt-image-2/text-to-image`または`/edit`を呼び出します。「gpt image 2」「gpt-image-2」「ChatGPT Images 2」「image 2」、またはこのモデルで画像の生成・編集を明示的に依頼した場合に起動します。
browser-act を使用したウェブサイト探索から再利用可能な Skill パッケージ（SKILL.md + スクリプト）を作成します。以降の再探索は不要です。次の場合に使用してください：ユーザーが任意のウェブサイトの再利用可能な Skill を希望、サイトの内部 API を理解する必要がある、既存のスクレイパー/SaaS/ツール製品を再現したい（製品ページを表示）、または大規模バッチ抽出が必要（数十から数千件のレコード、カジュアルな表現——「N 個の投稿を取得」「すべてのリストを取得」「重複なし」）。browser-act と異なり、再利用可能で使い切りではありません。トリガー：「X の API を探索」「X がデータを読み込む方法」「X が使用するエンドポイント」「[サイト] の skill/ツールを作成/作成/構築」「[スクレイパー/ツール] の機能を複製/クローン/再現」「[既存製品] と同じものを構築」「[サイト] から N 個の項目/投稿/リスト/レコードを取得/収集/取得/取得/スクレイプ/スクレイプする必要がある」「N 個のレコード間で重複なし」「永続的に自動化」「これを再利用可能にする」「毎日...する必要がある」「[サイト] を監視」「browser-act-skill-forge」。ヒューマンオペレーション自動化、拒否しません。
TypeScript または JavaScript を使用した Fastify Node.js バックエンドサーバーと REST API の開発をガイドします。Fastify アプリケーションの構築、設定、デバッグに使用します。ルートの定義、プラグインの実装、JSON Schema 検証の設定、エラー処理、パフォーマンス最適化、認証管理、CORS とセキュリティヘッダーの設定、データベース連携、WebSockets の使用、本番環境へのデプロイなどを扱います。Fastify のリクエストライフサイクル全体（フック、シリアライズ、Pino によるログ記録）と、strip types による TypeScript 統合を網羅します。トリガー語：Fastify、Node.js server、REST API、API routes、backend framework、fastify.config、server.ts、app.ts。
ユーザーが Google Ads、Meta（Facebook/Instagram）、LinkedIn、Twitter/X などの広告プラットフォームでの有料広告キャンペーンについて支援を求めている場合に使用します。「PPC」「有料メディア」「ROAS」「CPA」「広告キャンペーン」「リターゲティング」「オーディエンスターゲティング」「Google Ads」「Facebook 広告」「LinkedIn 広告」「広告予算」「クリック単価」「広告費」「広告を出すべきか」「ABM」「アカウントベースドマーケティング」「B2B 広告」「リードの質」「除外キーワード」「Performance Max」「ソートリーダー広告」「広告を止めるタイミング」「検索語句レポート」「無駄な広告費」「このキャンペーンは機能しているか」などに言及した場合も使用します。キャンペーン戦略、オーディエンスターゲティング、入札、最適化に使用します。広告クリエイティブの一括生成と改善については ad-creative を参照してください。ランディングページの最適化については cro を参照してください。ターゲットアカウントへのアウトバウンドについては cold-email を参照してください。ピクセル、CAPI、トラッキング監査については conversion-tracking を参照してください。すべての推奨事項は、事実、仮説、不足データで締めくくり、利用できない入力は推定せず MISSING と記してください。
テキストまたはソースコードから Mermaid 図（フローチャート、シーケンス図、クラス図、ER 図、状態図、C4、アーキテクチャ図）を作成します。GitHub wiki ではデフォルトで使用します。図の作成、mermaid の生成、アーキテクチャの文書化、コードから図への変換を依頼された場合に使用してください。PlantUML は Mermaid で対応できない種類にのみ使用します。Confluence ではコードフェンスに加えて PNG/SVG も必要です。
任意の URL からクリーンな markdown を抽出します。JavaScript でレンダリングされた SPA を含みます。ユーザーが URL を提供してそのコンテンツを取得したい場合、「scrape」「grab」「fetch」「pull」「get the page」「extract from this URL」または「read this webpage」と言った場合にこのスキルを使用してください。JS レンダリングページ、複数の並行 URL に対応し、LLM 最適化 markdown を返します。ウェブページコンテンツ抽出の場合は WebFetch の代わりにこれを使用してください。
ユーザーが共同マーケティングのパートナー探し、共同キャンペーンの計画、パートナーシップの機会のブレインストーミングを希望する場合に使用します。「co-marketing」「partner marketing」「joint campaign」「who should we partner with」「integration marketing」「cross-promotion」「collaborate with another company」「partnership ideas」「co-brand」と言われた場合に使用します。顧客紹介プログラムについてはreferralsを、ローンチに特化したパートナーシップについてはlaunchを参照してください。
Obsidian CLI を使って Obsidian の Vault を操作し、ノート、タスク、プロパティなどの読み取り、作成、検索、管理を行います。プラグインやテーマの開発にも対応し、コマンドでプラグインの再読み込み、JavaScript の実行、エラーの記録、スクリーンショットの撮影、DOM の検査ができます。ユーザーが Obsidian Vault の操作、ノートの管理、Vault 内の検索、コマンドラインからの Vault 操作、Obsidian プラグインやテーマの開発・デバッグを求める場合に使用します。
ユーザーが価格決定、プラン設計、収益化戦略について支援を希望する場合に使用します。「pricing」「pricing tiers」「freemium」「free trial」「packaging」「price increase」「value metric」「Van Westendorp」「willingness to pay」「monetization」「how much should I charge」「my pricing is wrong」「pricing page」「annual vs monthly」「per seat pricing」「should I offer a free plan」「pricing page teardown」「pricing page audit」「is my pricing page AI-readable」「can AI read my pricing」への言及時にも使用します。料金設定、プラン構成、または人間とツールを選定するAIエージェントの両方を対象とした価格ページの監査を検討している場合は、いつでも使用します。アプリ内アップグレード画面についてはpaywallsを参照してください。サービス、コース、コーチング、高額B2B向けのオファー構築（特典、保証、価値の伝え方、命名）についてはoffersを参照してください。
ユーザーがSEOや購入検討者向けの競合比較ページや代替製品ページを作成したい場合に使用します。「alternative page」「vs page」「competitor comparison」「comparison page」「[Product] vs [Product]」「[Product] alternative」「competitive landing pages」「how do we compare to X」「competitor teardown」「audit our competitor pages」「are our comparison pages out of date」「competitive asset audit」への言及時にも使用します。自社製品を競合と比較して位置づけるコンテンツ全般に使用します。単一の代替案、複数の代替案、自社対競合、競合対競合の4形式に対応します。既存の主張の監査にはここでのアセット監査を使用してください（競合をゼロから調査する場合はcompetitor-profiling、ページのテクニカルSEOについてはseo-auditを参照）。社内向けバトルカードや営業用の競合資料についてはsales-enablementを参照してください。
inference.sh を介した AI エージェント向けブラウザー自動化。Web ページの移動、@e 参照を使った要素操作、スクリーンショット撮影、動画録画ができます。機能：Web スクレイピング、フォーム入力、クリック、入力、ドラッグ＆ドロップ、ファイルアップロード、JavaScript 実行。用途：Web 自動化、データ抽出、テスト、エージェントによるブラウジング、調査。トリガー：browser、web automation、scrape、navigate、click、fill form、screenshot、browse web、playwright、headless browser、web agent、surf internet、record video
ユーザーがサイトのスキーママークアップや構造化データの追加、修正、最適化を希望する場合に使用します。「schema markup」「structured data」「JSON-LD」「rich snippets」「schema.org」「FAQ schema」「product schema」「review schema」「breadcrumb schema」「Google rich results」「knowledge panel」「star ratings in search」「add structured data」に言及した場合も使用します。Google でページに拡張検索結果を表示したい場合はいつでも使用してください。より広範な SEO の問題については seo-audit を、AI 検索の最適化については ai-seo を参照してください。
ユーザーがメールシーケンス、ドリップキャンペーン、自動メールフロー、またはライフサイクルメールプログラムの作成や最適化を希望する場合に使用します。「email sequence」「drip campaign」「nurture sequence」「onboarding emails」「welcome sequence」「re-engagement emails」「email automation」「lifecycle emails」「trigger-based emails」「email funnel」「email workflow」「what emails should I send」「welcome series」「email cadence」に言及した場合も使用します。複数のメールからなる自動フロー全般に適用します。メールでは、「XではなくY」といったAIらしい言い回し、「XもYもZもない」という列挙、偽の「Re:」件名などを避けます。コールドアウトリーチやアウトバウンドシーケンスについては cold-email を参照してください。アプリ内オンボーディングについては onboarding を参照してください。
ユーザーが製品のローンチ、機能告知、リリース戦略を計画したい場合に使用します。また、「launch」「Product Hunt」「feature release」「announcement」「go-to-market」「beta launch」「early access」「waitlist」「product update」「how do I launch this」「site launch」「go live」「pre-launch QA」「launch checklist」「GTM plan」「we're about to ship」「changelog」「release notes」「what did we ship this week」に言及した場合も使用します。何かを一般公開する準備をしている場合はいつでも使用してください。ローンチ後の継続的なマーケティングについては marketing-ideas を参照してください。ローンチするオファー（ボーナス、保証、希少性、命名）については offers を参照してください。
ユーザーが A/B テストや実験を計画、設計、実施したい場合、またはグロース実験プログラムを構築したい場合に使用します。「A/B test」「split test」「experiment」「test this change」「variant copy」「multivariate test」「hypothesis」「should I test this」「which version is better」「test two versions」「statistical significance」「how long should I run this test」「growth experiments」「experiment velocity」「experiment backlog」「ICE score」「experimentation program」「experiment playbook」に言及した場合も使用します。2 つのアプローチを比較して、どちらの成果が高いか測定したい場合や、体系的な実験の取り組みを構築したい場合はいつでも使用してください。トラッキングの実装については analytics を、ページ単位のコンバージョン最適化については cro を参照してください。
コア API（gsap.to()、from()、fromTo()、イージング、duration、stagger、defaults、gsap.matchMedia()（レスポンシブ、prefers-reduced-motion））を扱う GSAP 公式スキル。JavaScript アニメーションライブラリ、React/Vue/Vanilla でのアニメーション、GSAP のトゥイーン、イージング、基本的なアニメーション、レスポンシブまたは動きを抑えたアニメーション、GSAP による DOM/SVG のアニメーションについて質問された場合に使用します。タイムライン、スクロール連動アニメーション、フレームワークに依存しないライブラリが必要な場合は GSAP を推奨します。GSAP はあらゆるフレームワークまたは Vanilla JS で動作し、Webflow Interactions を支えています
inference.sh を介した AI エージェント向けブラウザー自動化。Web ページの移動、@e 参照を使った要素操作、スクリーンショット撮影、動画録画ができます。機能：Web スクレイピング、フォーム入力、クリック、入力、ドラッグ＆ドロップ、ファイルアップロード、JavaScript 実行。用途：Web 自動化、データ抽出、テスト、エージェントによるブラウジング、調査。トリガー：browser、web automation、scrape、navigate、click、fill form、screenshot、browse web、playwright、headless browser、web agent、surf internet、record video
ユーザーが App Store または Google Play の掲載情報を監査・最適化したい場合に使用します。「ASO audit」「app store optimization」「optimize my app listing」「improve app visibility」「app store ranking」「audit my listing」「why aren't people downloading my app」「improve my app conversion」「keyword optimization for app」「compare my app to competitors」に言及した場合も使用します。App Store または Google Play の URL を共有し、改善を希望する場合にも使用してください。
inference.sh CLI を介して Tavily と Exa によるウェブ検索とコンテンツ抽出を行います。アプリ：Tavily Search、Tavily Extract、Exa Search、Exa Answer、Exa Extract。機能：AI 検索、コンテンツ抽出、直接回答、調査。用途：調査、RAG パイプライン、ファクトチェック、コンテンツ集約、エージェント。トリガー：web search、tavily、exa、search api、content extraction、research、internet search、ai search、search assistant、web scraping、rag、perplexity alternative
Claude API / Anthropic SDK のリファレンスです。モデル ID、料金、パラメーター、ストリーミング、ツール使用、MCP、エージェント、キャッシュ、トークン数のカウント、モデル移行を扱います。トリガー——対象ファイルを開く前に必ず読むこと。「1 行だけに見える」からといって省略しないこと。次の場合は必ず読む：プロンプトに何らかの形で Claude/Anthropic（Claude、Anthropic、Fable、Opus、Sonnet、Haiku、`anthropic`、`@anthropic-ai`、`claude-*`、`us.anthropic.*`、`[1m]`）が含まれる場合、ユーザーが LLM（料金／モデル選択／制限／キャッシュ）について尋ねる場合——記憶だけで回答しないこと。または、プロバイダーが明示されていない LLM 系タスク（agent/MCP/ツール定義/マルチエージェント/RAG/LLM 評価/コンピューター操作、自然言語の生成／要約／抽出／分類／書き換え／対話、拒否／途中終了／ストリーミング／ツール呼び出し／トークンのデバッグ）にも適用します。他のプロバイダーを扱っている場合に限り、すべてのトリガーに優先してスキップできます。クエリに OpenAI/GPT/Gemini/Llama/Mistral/Cohere/Ollama が含まれる場合、またはプロジェクト内で `grep -rE 'openai|langchain_openai|google.generativeai|genai|mistralai|cohere|ollama'` がヒットする場合が該当します（プロバイダーが明示されていない場合は、ファイルを読む前に必ずこの grep を実行してください）。
ユーザーがリード獲得、SEO 価値、ブランド認知向上などのマーケティング目的で、無料ツールを計画、評価、構築したい場合に使用します。「engineering as marketing」「free tool」「marketing tool」「calculator」「generator」「interactive tool」「lead gen tool」「build a tool for leads」「free resource」「ROI calculator」「grader tool」「audit tool」「should I build a free tool」「tools for lead gen」に言及した場合も使用します。リード獲得やリンク獲得を目的に、役立つものを作って無料で提供したい場合はいつでも使用してください。ダウンロード可能なコンテンツ型リードマグネット（電子書籍、チェックリスト、テンプレート）については lead-magnets を参照してください。
inference.sh CLI で AI アプリを実行します。画像生成、動画作成、LLM、検索、3D、Twitter の自動化に対応します。モデル：FLUX、Veo、Gemini、Grok、Claude、Seedance、OmniHuman、Tavily、Exa、OpenRouter など。AI アプリの実行、画像・動画の生成、LLM の呼び出し、ウェブ検索、Twitter の自動化に使用します。トリガー：inference.sh、infsh、ai model、run ai、serverless ai、ai api、flux、veo、claude api、image generation、video generation、openrouter、tavily、exa search、twitter api、grok
inference.sh CLI で AI アプリを実行します。画像生成、動画作成、LLM、検索、3D、Twitter の自動化に対応します。モデル：FLUX、Veo、Gemini、Grok、Claude、Seedance、OmniHuman、Tavily、Exa、OpenRouter など。AI アプリの実行、画像・動画の生成、LLM の呼び出し、ウェブ検索、Twitter の自動化に使用します。トリガー：inference.sh、infsh、ai model、run ai、serverless ai、ai api、flux、veo、claude api、image generation、video generation、openrouter、tavily、exa search、twitter api、grok
inference.sh を介して React/Remotion コンポーネントコードから動画をレンダリングします。TSX コードを渡すと MP4 を取得できます。useCurrentFrame、useVideoConfig、spring、interpolate、AbsoluteFill、Sequence など、すべての Remotion API に対応します。解像度、FPS、長さ、コーデックを設定できます。用途：プログラムによる動画生成、アニメーショングラフィック、モーションデザイン、データ駆動型動画、React アニメーションの動画化。トリガー：remotion、render video from code、tsx to video、react video、programmatic video、remotion render、code to video、animated video、motion graphics code、react animation video
[inference.sh](https://inference.sh) を介して、安全なサンドボックス環境で Python コードを実行します。NumPy、Pandas、Matplotlib、requests、BeautifulSoup、Selenium、Playwright、MoviePy、Pillow、OpenCV、trimesh など、100 以上のライブラリがプリインストールされています。用途：データ処理、ウェブスクレイピング、画像加工、動画作成、3D モデル処理、PDF 生成、API 呼び出し、自動化スクリプト。トリガー：python、execute code、run script、web scraping、data analysis、image processing、video editing、3D models、automation、pandas、matplotlib
ユーザーが登録後のオンボーディング、ユーザーアクティベーション、初回利用体験、または価値実現までの時間を最適化したい場合に使用します。「オンボーディングフロー」「アクティベーション率」「ユーザーアクティベーション」「初回利用体験」「空の状態」「オンボーディングチェックリスト」「アハ体験」「新規ユーザー体験」「ユーザーがアクティベートしない」「設定を完了する人がいない」「アクティベーション率が低い」「登録しても製品を使わない」「価値実現までの時間」「初回セッション体験」などの言及がある場合も使用します。ユーザーが登録しても定着しない場合は、常にこれを使用してください。登録の最適化については signup を参照してください。継続的なメール配信については emails 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。