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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 100,928 件掲載。コマンド 1 行でインストールできます。
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A 株投資プレゼンテーション向けの PowerPoint テンプレートを作成する。本スキルは元の ppt-template-creator スキルを中国のビジネスプレゼンテーション基準と企業ブランディングに適合させたものである。トリガー：「A股PPT模板」「投资PPT模板」「create ppt template China」「presentation template」「制作PPT模板」「build template for [purpose]」。
A 株の投資分析およびピッチ資料向けの汎用 PowerPoint 作成スキル。iFind MCP（Tier-1）および AkShare MCP（Tier-2 フォールバック）ツールのライブデータを使用し、任意の A 株企業向けにプロフェッショナルな路演PPT / 投資分析PPT を作成する。企業固有の数値はすべてパラメータ化されており、ハードコードしない。トリガー：「A股PPT制作」「投资PPT」「制作PPT」「路演PPT」「pitch deck」「PowerPoint [company/ticker]」、または中国株のスライド作成のあらゆる依頼。呼び出し時は `generate_a_share_ppt` スクリプトに --company と --ticker 引数を渡して使用する。
確立されたパターンと慣行に従って中国専用の新しい金融スキルを作成する。本メタスキルを使用して、iFind MCP（Tier-1）および AkShare MCP（Tier-2 フォールバック）と連携し、CAS 会計基準に従い、中国市場向けにワークフローを適合させた新しい china-* スキルをスキャフォールドする。トリガー：「创建中国skill」「新建A股skill」「create china skill」「new china-skill」「制作skill」、または新しい china-* スキルを作成するとき。
ユーザーのリクエストや要件が曖昧で、反復的な質問を通じて実行可能にする必要がある場合にこのスキルを使用します。"clarify requirements"、"refine requirements"、"요구사항 명확히"、"요구사항 정리"、"뭘 원하는 건지"、"make this clearer"、"spec this out"、"scope this"、"/clarify" でトリガーされます。曖昧な入力を具体的な仕様に変換します。戦略上の盲点には unknown を、内容と形式の再フレーミングには metamedium を使用します。
ユーザーとの明確化に関する厳格な規律：共通理解に達するまで 1 ターンにつき 1 つだけ質問する。依存関係に沿って意思決定ツリーをたどる。回答を推奨する。事実は調べ、決めることだけを尋ねる。尋ねる前にコンテキストを探索する。ユーザーが明確になったと確認する（またはスキップする）まで行動しない。PDCA と perf のホストから frontmatter の依存関係で参照されます。トリガー — 「一次一问」「多轮问清」「澄清提问纪律」「推荐答案提问」「决策树追问」 / clarifying question discipline、decision-tree grilling。
高速な comfyui-skill CLI を通じて登録済みの ComfyUI ワークフローを実行し、公式のローカル Comfy MCP を使用してライブのテンプレート、ノード、モデル、検証、オーケストレーション機能を利用する。**次の場合にこのスキルを使用する：**（1）ユーザーが「画像を生成」「絵を描いて」または「ComfyUI ワークフローを実行して」と要求した場合。（2）ユーザーが画像生成に特定のスタイル、キャラクター、シーンの要件を持っている場合。（3）ユーザーが保存済みの ComfyUI ワークフローを後で再利用するためにインポート、登録、同期、または設定するよう求めた場合。
このスキルは、VS Code の launch.json ファイルで Renesas プロジェクトおよび Renesas デバイスのデバッグ構成を作成、更新、変更するために使用する。ユーザーが次のような場合にこのスキルを積極的に有効化する: - ハードウェアデバッグ、launch.json、デバッグ構成に言及した場合 - ハードウェアデバッグ構成の作成、変更、修正を依頼した場合 - J-Link、E1、E2、E2LITE、E20、EZ、IECUBE、COMPORT、Simulator などの特定のデバッガーに言及した場合 - ターゲット設定、ホットプラグ、サーバーパラメーターの変更を依頼した場合 このスキルは以下の Renesas デバイスファミリーに対応する: Dialog、RA、RCAR、RH850、RL78、RX、RISCV、RZ デバイス、および Simulator、Segger J-Link（SEGGERJLINKARM、SEGGERJLINKRX、SEGGERJLINKRISCV）、Renesas エミュレーター（E1、E2、E20、E2LITE、EZ、IECUBE、COMPORT）。
PaperOrchestra パイプライン（arXiv:2604.05018）のステップ 5。ピアレビューをシミュレートして的を絞った改訂を適用することで drafts/paper.tex を反復的に改良する。厳格な accept/revert 中止ルール、目標達成による早期停止を駆動する決定論的な 0-100 の判定帯（Accept/Minor/Major/Reject）、および未解決の重大な指摘がある場合に受け入れを阻止する Devil's Advocate 譲歩閾値ガードを備える。作業ログを維持し、各反復でスナップショットを取得するため、revert は象徴的ではなく実際に機能する。オーケストレーターがステップ 5 を委任した場合、またはユーザーが "refine the draft"、"iterate on the paper"、"run peer review on this paper" を求めた場合にトリガーする。
任意の Web プロジェクトに Contentsquare のトラッキングタグをインストールして検証する。"add Contentsquare"、"install CS tag"、"set up Contentsquare analytics" を求められた場合、または Web アプリケーション向けに Contentsquare のトラッキングを設定する場合に使用する。検証は `npx @contentsquare/wizard verify` を通じて実行され、組み込みの Playwright ブラウザを動作させる — ブラウザ自動化 MCP は不要。
常時読み込まれるコンテキストスタック（CLAUDE.md、AGENTS.md、自動メモリーの MEMORY.md、ブートストラップでレンダリングされる ID ファイル（SOUL.md、USER.md、ACCESS_POLICY.md、HEARTBEAT.md）、またはハーネス相当ファイル）のトークン衛生監査を行います。冗長性、矛盾、古い内容、圧縮候補、スキル抽出候補を見つけ、トークン削減量順のアクションリストをリスク分類付きで作成します。レポートのみ：このスキルは監査対象ファイルを編集しません。ブートストラップでレンダリングされるファイルへの提案は、レンダリング結果ではなく、インタビュー回答バンク／テンプレートを対象とします。評価には `gbrain eval cross-modal` を使用します（デフォルトは低コストモデル1つ。完全なマルチモデルパネルは明示的なオプトインが必要）。
David Ogilvy の説得力ある明快さ、Ann Handley の会話的な温かさ、現代のグロースマーケターのコンバージョンサイエンスを組み合わせた世界クラスのコピーライティングの専門知識。コピーライティングは、ブランドの声が人を動かす言葉になる場所である。優れたコピーは伝えるだけでなく、説得し、つながり、コンバージョンを生む。最高のコピーライターは、すべての言葉に意味があり、機能よりベネフィットが勝り、巧妙さより明快さが勝り、読者の問題だけが出発点として重要であることを理解している。"copywriting, write copy, headlines, taglines, email copy, ad copy, landing page copy, product copy, UX writing, CTAs, value proposition, microcopy, sales copy, conversion copy, writing, copy, headlines, conversion, persuasion, messaging, UX-writing, emails" が言及されたときに使用する。
影響の大きいアーキテクチャ、技術、製品に関する意思決定をめぐり、複数のアドバイザーによる討論を進行します。3～5 人の領域別アーキタイプのサブエージェント（pragmatic-engineer、architect-advisor、security-advocate、product-mind、devils-advocate、the-thinker）を招集し、冒頭陳述、対立点、立場の変化、総括の各段階を進めます。異論も残したうえで、リスクを記録した実行可能な提案を提示します。トレードオフの評価、PRD や技術仕様のストレステスト、複数の有力な選択肢があるジレンマの解決、または多様な専門家の視点が必要な意思決定に使用します。単純な yes／no の質問、事実確認、トレードオフのない創造的なブレインストーミング、単一の専門家の視点で十分なタスクには使用しないでください。
ECC（everything-claude-code）の配布リストを精査する。2 つのモードがある： (A) 既存リストのスリム化：distribution.yaml.enabled とファーストパーティ ai-dev-skills の重複性と品質を分析し、enabled_remove の提案を出力する； (B) 新規項目の導入評価：ecc-catalog.yaml と前回更新の範囲に基づき、ECC 上流で新たに追加された skill を紹介し、適用シナリオを分析し、enabled に加えるべきか提案する。 Use when: (1) ECC の配布リストをスリム化すべきか評価する、(2) ECC 上流で skill が新たに追加された後に導入するか決める、 (3) エンドユーザー向けに ecc-profile.yaml starter を生成したい、(4) 四半期 / 半年ごとの定期レビューを行う。 これらのニーズを中国語または英語で出した場合に適用。
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。