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 99,448 件掲載。コマンド 1 行でインストールできます。
すべて
ユーザーが最適発注量を計算したい、EOQ モデルで総在庫コストを最小化したい、または経済的ロットサイズを求めたいときに使用する。ユーザーが「EOQ」「Wilson の公式」「経済的ロットサイズ」「発注量最適化」「生産バッチサイズ」「数量割引」「EPQ」（経済的生産量）、「バックオーダーモデル」「発注点計算」に言及した場合にも使用する。多段階システムについては multi-echelon-inventory を参照。確率モデルについては stochastic-inventory-models を参照。
agent-browser を Chrome DevTools Protocol 経由で使用して、Electron デスクトップアプリ（VS Code、Slack、Discord、Figma、Notion、Spotify など）を自動化します。ユーザーが Electron アプリとやり取りする、デスクトップアプリを自動化する、実行中のアプリに接続する、ネイティブアプリを制御する、または Electron アプリケーションをテストする必要があるときに使用します。トリガーには "automate Slack app"、"control VS Code"、"interact with Discord app"、"test this Electron app"、"connect to desktop app"、またはネイティブ Electron アプリケーションの自動化を必要とするあらゆるタスクが含まれます。
React を用いた Electron アプリ開発を AI エージェントに導く。セキュリティパターン、型安全な IPC、React 統合、コード署名を含むパッケージング、テストを扱う。キーワード：electron、electron-vite、electron-forge、contextBridge、IPC、security、react、packaging、code signing、notarization、playwright、desktop app。React/TypeScript で安全な Electron アプリを構築する場合（IPC、パッケージング、テスト）に使用。
ElevenLabs のマルチスピーカー対話生成 - inference.sh コマンドラインで、1 つの音声ファイルに異なる声の会話を作成します。機能：複数声の対話、スクリプトベースの生成、声の演出、会話音声。用途：ポッドキャスト、オーディオブック、解説、チュートリアル、キャラクターの対話、動画スクリプト。トリガー：elevenlabs dialogue、eleven labs dialogue、multi speaker、conversation audio、dialogue generation、text to dialogue、multi voice、voice acting、podcast dialogue、character voices、script to audio、elevenlabs conversation、two speakers
ElevenLabs の自動吹き替え - inference.sh コマンドラインで音声/動画を 29 言語に翻訳して吹き替え、話者の声を保持します。機能：話者の自動検出、声を保持した翻訳、動画の吹き替え、音声のローカライズ。用途：コンテンツのローカライズ、動画翻訳、多言語コンテンツ、国際配信。トリガー：dubbing、dub video、translate audio、video translation、audio translation、localize content、elevenlabs dubbing、eleven labs dub、multilingual dub、voice translation、auto dub、language dub、content localization
ElevenLabs の AI 音楽生成 — inference.sh CLI 経由でテキストプロンプトからオリジナル楽曲を作成する。機能: テキストtoミュージック、最大 10 分のカスタム長、ジャンル/ムード/楽器の制御、ロイヤリティフリーの商用利用。用途: BGM、サウンドトラック、ジングル、ポッドキャスト、映像スコア、ゲームオーディオ。トリガー: elevenlabs music、eleven labs music、ai music、generate music、music generation、compose music、ai composer、create song、soundtrack、background music、jingle、elevenlabs compose、music ai。
inference.sh CLI 経由で ElevenLabs を使い、テキストの説明から AI 効果音を生成します。機能：テキストから効果音への変換、カスタム長、ロイヤリティフリーの音声。用途：動画制作、ゲーム音声、ポッドキャスト、映画、プレゼンテーション、ソーシャルメディア。トリガー：sound effects、sfx、sound generation、ai sound effects、generate sound、foley、audio effects、sound design、text to sound、elevenlabs sound、eleven labs sfx、ambient sound、cinematic sound、game sound effects。
inference.sh CLI 経由で ElevenLabs の音声テキスト化を利用。Scribe モデルと強制アラインメントに対応。モデル：Scribe v1/v2（98%+ の精度、90+ 言語）。機能：文字起こし、話者分離、音声イベントのタグ付け、単語レベルのタイムスタンプ、強制アラインメント、字幕生成。用途：会議の文字起こし、字幕、ポッドキャストの文字起こし、リップシンクのタイミング、カラオケ。トリガー：elevenlabs stt、elevenlabs transcription、scribe、elevenlabs speech to text、forced alignment、word alignment、subtitle timing、diarization、speaker identification、audio event detection、eleven labs transcribe
inference.sh CLI 経由で ElevenLabs のテキスト読み上げを利用。22+ のプレミアムボイス、多言語対応、音声チューニングを備える。モデル：eleven_multilingual_v2（最高品質）、eleven_turbo_v2_5（低遅延）、eleven_flash_v2_5（超高速）。機能：テキスト読み上げ、ボイス選択、安定性/スタイル制御、32 言語。用途：ナレーション、オーディオブック、動画ナレーション、ポッドキャスト、アクセシビリティ、IVR。トリガー：elevenlabs、eleven labs、elevenlabs tts、premium tts、professional voice、ai voice、high quality tts、multilingual tts、eleven labs voice、voice generation、natural speech、realistic voice、voice over、speech synthesis
ElevenLabs ボイスチェンジャー - inference.sh CLI 経由で、音声内容と感情を保ったまま任意の声を別の声に変換する。モデル：eleven_multilingual_sts_v2（70+ 言語）、eleven_english_sts_v2。機能：音声変換（speech-to-speech）、声の変換、訛りの変更、声の偽装。用途：コンテンツ制作、声優演技、プライバシー、吹き替え、キャラクターボイス。トリガー：voice changer、speech to speech、voice transformation、change voice、voice swap、voice conversion、voice disguise、eleven labs voice changer、elevenlabs sts、transform voice、ai voice changer、voice modifier
ElevenLabs ボイスアイソレーター — inference.sh CLI で音声から背景ノイズを除去しボーカルを分離する。機能: ノイズ除去、音声抽出、オーディオクリーンアップ、背景除去。用途: ポッドキャストのクリーンアップ、インタビュー音声、音楽のボーカル、ノイズの多い録音、音声修復。トリガー: voice isolator、noise removal、background removal、isolate voice、clean audio、remove background noise、audio cleanup、voice extraction、elevenlabs isolator、eleven labs noise、vocal isolation、denoise、audio restoration、voice separation
Elon Musk の思考フレームワークを使ってあらゆる質問に答えます。ユーザーが "think like Elon"、"how would Musk see this"、"Elon-style thinking"、"first-principles analysis"、"answer like Elon" などと言った場合、またはテクノロジー、スタートアップ、物理学、製造、宇宙、AI、エネルギー、人類の未来、企業経営、製品設計、人口、文明の存続など、Elon Musk 流の深い思考が有用なテーマを議論する場合に、この skill をトリガーします。ユーザーが単に "what would Elon think about this" や "break this down from first principles" と尋ねただけでも、この skill をトリガーする必要があります。この skill は Eric Jorgenson による『The Book of Elon』に基づき、Elon Musk の公開発言からその核心的な思考フレームワークと哲学を抽出したものです。
レイアウトパターン、件名の公式、配信到達性のルールを備えたメールマーケティングのデザイン。ウェルカムシーケンス、プロモーションメール、トランザクションメールのテンプレート、モバイル最適化を扱います。用途：メールマーケティング、ニュースレターのデザイン、ドリップキャンペーン、メールテンプレート、トランザクションメール。トリガー：email design、email template、email marketing、newsletter design、email layout、email campaign、drip campaign、welcome email、promotional email、transactional email、email subject line、email header image、email banner。
joelclaw email コマンドラインで Joel のメール受信トレイをトリアージする。スキャン、分類、ノイズのアーカイブ、対応が必要な項目の抽出、返信の下書きを行う。使用場面：'check my email'、'scan inbox'、'triage email'、'what needs a reply'、'clean up inbox'、'archive junk'、'email summary'、'anything important in email'、またはメール受信トレイの確認や整理に関するあらゆるリクエスト。
capabilities を削除し、seccomp プロファイルを適用し、AppArmor または SELinux の下で実行されるコンテナからの脱出に対応します。残存 capabilities の列挙、seccomp フィルターの分析、単一 capability を利用した脱出、cgroup release agent、ファイルシステムのマウント、ランタイム CVE の悪用を扱います。コンテナに --privileged フラグがないものの悪用可能な capabilities が残っている場合、seccomp または LSM が標準的な脱出経路をブロックする場合、gVisor や Kata サンドボックスを対象とする場合、強化されたコンテナ環境に残る攻撃対象領域を調査する場合に使用します。
生物の進化のロジック（遺伝的変異＋自然選択）で不確実性に対応し、MVP 立ち上げ→市場フィードバックによる選別→変異による革新→優位性の蓄積というサイクルで製品やチームを反復改善する。目標が不明確、環境変化が速い、事前に計画できない場面に適する。目標と道筋が明確な確実性の高いプロジェクトには適さない（計画のほうが効率的）。計画と進化は陰陽の補完関係：計画＝陽（効率）、進化＝陰（不確実性への対応）。主なトリガー信号："ユーザーが何を求めているか分からない"、"市場の変化が速すぎる"、"計画が変化に追いつかない"、"まず走らせてから考える"。
解説動画の制作ガイド：スクリプト作成、ナレーション、ビジュアル、編集・組み立て。スクリプトの公式、テンポのルール、シーン設計、複数ツールのパイプラインを扱います。用途：製品デモ、仕組み解説動画、オンボーディング動画、ソーシャル向け解説。トリガー：explainer video、how to make explainer、product video、demo video、video production、video script、animated explainer、product demo video、tutorial video、onboarding video、walkthrough video、video pipeline。
ユーザーが施設配置問題を解きたいとき、施設の配置を最適化したいとき、倉庫や工場の最適な立地を決定したいときに使用する。ユーザーが「FLP」「p-median problem」「uncapacitated facility location」「capacitated facility location」「UFLP」「CFLP」「warehouse placement」「site selection optimization」「facility siting」「location-allocation problem」に言及したときにも使用する。ハブネットワークについては hub-location-problem を参照。配送センターについては distribution-center-network を参照。
core/ui2-components 配下の Vue コンポーネントの技術ドキュメントを生成し、Feishu ナレッジベースとローカルの markdown ファイルに同期します。コンポーネントドキュメントの新規作成と更新に対応し、Props、Slots、Events、Methods などの API 情報を含みます。Feishu では lark-table 形式、ローカルでは標準 markdown 形式を使用します。ユーザーが「コンポーネントドキュメント」「ui2 ドキュメント」「Feishu 同期」に言及した場合、または特定のコンポーネント名を指定した場合にトリガーされます。
公式の Remote MCP サービスと Open API を通じて、Feishu/Lark のクラウドドキュメントの読み書き、メッセージの送信/検索、カレンダー/会議の管理、bitable（多次元テーブル）の操作、グループチャットの管理を行う。Claude Code、Cursor、Codex、OpenCode、OpenClaw などの AI コーディングエージェントで動作する。ユーザーが Feishu、Lark、クラウドドキュメント、ドキュメントの読み取り/検索/作成、メッセージング、メッセージ送信、会議、カレンダー、bitable、多次元テーブル、多维表格、日历、会议、グループ作成、创建群に言及した場合、または Feishu/Lark ドキュメントの URL を提供した場合にこのスキルをトリガーする。
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。