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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 99,448 件掲載。コマンド 1 行でインストールできます。
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Douyin／Hongguo のヒット短編ドラマ向け、工業化脚本制作スーパーシステム v4.9.1。純粋な脚本エンジン（全ジャンル向け公開汎用版、制作連携なし）。主な機能：必要に応じて動的にマウントするマトリクス（8 つの対話モード、Context の肥大化を防ぐためコアファイルのみマウント）、感情契約ユニットチェーンの往復法、40 ジャンルの全体マップ（男性向け 12／女性向け 14／中性 14）、6 種の基本フック（中核の切り札を不可逆に奪う型を含む）と 5 つのクリフハンガー公式、A~I の 9 種の逆転手法のローテーションマトリクスとホット／コールド台帳の階層化、3 段階の長さ（標準 90~120 秒／本文 480~850 字、長尺 150~195 秒／820~1400 字、マンガドラマ 60~90 秒／330~620 字）、1 話 15 秒の切り替えにおける 4 拍進行表（引き込みと状況提示→正面衝突→札を明かして逆転→余波のフック）、強い映像を支える 3 つの視覚アンカー（2~4 文ごとに強い視覚描写 △ を挿入、E24 は会話だけの間延びを防止／E26 は無意味な微動作を防止）、平易な言葉で同じ拍に直接伝えるルールと緩急の原則（証拠と結論を同時に明示／設定用語は同じ文中で平易に言い換え、E25 は謎めいた隠語を防止）、似せるが模倣しない三層の再構成法（表層と禁止語を剥がす→ドラマの公式を抽出→別次元の装いに置き換える）、尺換算アンカー（目標速度 4.5 字/秒で執筆し、誇大な尺表示を防ぐため最低 4.5 字/秒で検証）、15 秒枠あたり <=95 字の制作側チェック、動作段落 <=40 字のソフト制約、セリフ／動作の黄金比 25%~70%、最初の 3 話のビートカード、ペイウォールの 4 変種、話をまたぐ連続性台帳、ウェブ小説の脚色パイプライン、人物バイブル、ドラマ技法レイヤー、独白・ナレーションの制御規程、表情フレーズの形式（映像語｜口調語）、レビュー・修復用問題カード、保護用反例集、広電 16 号令のコンプライアンス上の禁止事項 11 項目、段階別脚本機械チェック（E1~E26）と全編台帳チェック（S1~S8）。短編ドラマやアウトラインの執筆、企画立案、引きの調整、話ごとの構成、長尺版の執筆、脚本ドクター、ブラッシュアップ、内面独白、ナレーション、オフボイス、超高速短編ドラマ、コンプライアンス審査、連続執筆で使用します。
B2B サービス代理店向けに、既存の企業属性アカウントベース（CSV、Google Sheet、Notion DB、CRM エクスポート）を対象にシグナル調査を実行します。この ICP で探すシグナルを決め、最も低コストの情報源からアカウントごとに検出し、見つかった各シグナルの証拠 URL と日付を記録します。アカウントをスコアリングして熱度別に分類し、期限切れのシグナルには再スキャンのフラグを付け、情報源ごとの実際のシグナル検出状況を示すカバレッジレポートと、情報を補完したリストを返します。ユーザーが「знайди сигнали по базі」「прогони базу на сигнали」「ресерч сигналів」「signal research」「у нас є список компаній — хто зараз гарячий」「перескануй базу, сигнали вигоріли」「which accounts have a live trigger right now」「enrich this list with signals」と言う場合や、企業リストを渡して最初に連絡すべき相手を尋ねる場合に使用します。既存のベースが必要です。このスキルはリストを作成せず（data-research、niche-data-finder を使用）、シグナルライブラリも作成しません（`resources/signals-catalog.md` にあります）。アウトリーチ文案の作成も行いません。
rolecard 自動化を実装またはレビューする前に、SillyTavern、Tavern Helper / JS-Slash-Runner、STScript、マクロ、プロンプトインジェクション、worldbook、EJS、MVU、ランタイムライブラリの正確な機能を確認する。タスクが関数シグネチャ、イベントペイロード、スラッシュコマンドの文法、変数スコープ、メッセージフロア操作、生成オプション、ランタイムシンボルのプロバイダー、Git/CDN ローダー、バージョンに敏感な拡張機能に依存するときに使用する。
インストールや信頼の前に Agent Skill（またはスキルのリポジトリ／プラグイン）の安全性を監査する。ユーザーがスキル、プラグイン、またはそのスクリプトが安全かを吟味・レビュー・監査・確認したい場合、"is this skill safe to install" と尋ねた場合、評価のためにスキルのリポジトリ／URL を貼り付けた場合、GitHub、npx skills、プラグインマーケットプレイスからサードパーティ製スキルをインストールしようとしている場合に使用。静的解析のみを実行し（対象を決して実行しない）、ネットワーク送信、プロセス実行、シークレットアクセス、動的コード、ファイルシステムへの書き込み、難読化、npm のインストール時スクリプト、MCP サーバー宣言、スキルツリー外へのシンボリックリンク、同梱バイナリ、不透明な推論ブロックを含む記録されたエージェントのトランスクリプト、SKILL.md に隠されたプロンプトインジェクション命令を報告し、コードが自動実行・呼び出し時・オンデマンドのいずれで動くかによって階層化する。
AI コーディングエージェント向けスキルの検索、発見、インストール、削除、更新、レビュー、重複排除、一覧表示、移動、最適化、反復。ユーザーが "find a skill for X"、"install skill"、"remove skill"、"update skills"、"list skills"、"deduplicate skills"、"why are two skills shown"、"choose the canonical skill"、"check for skill conflicts"、"review skill quality"、"move skill"、"check for updates"、"optimise skill"、"audit skill edits"、"trigger test skill"、"transfer skill across agents" を求めた場合に使用。重複のないインストールの事前チェックと SkillOpt スタイルのトレーニングループを含む。スキルをゼロから作成する場合は使用しない（代わりに /skill-creator を使用）。
X/Twitter（Grok 経由）と Reddit API を使用してソーシャルメディアを検索・監視します。用途： - キーワードまたはハッシュタグで X/Twitter の投稿を検索 - 条件で X/Twitter ユーザーを検索 - ユーザーの最近の投稿を取得 - Reddit の投稿とディスカッションを検索 - Reddit スレッドのコメントを取得 - ソーシャルメディアの監視とリサーチ トリガー： - "twitter"、"X"、"tweets"、"posts on X" - "reddit"、"subreddit"、"reddit discussion" - "what are people saying"、"social media"、"sentiment" - "trending"、"viral"、"popular posts" - "user's posts"、"timeline"、"recent activity" x402.fetch を Grok（X）と Reddit のエンドポイントに使用します。すべてのエンドポイントは 1 回の呼び出しあたり $0.02 です。重要：エンドポイントのパスを推測しないでください。すべてのパスは https://enrichx402.com/api/{provider}/{action} のパターンに従います。以下のクイックリファレンス表にある正確な URL を使用するか、先に x402.discover_api_endpoints を呼び出してください。
Instagram、LinkedIn、Twitter/X 向けの複数スライドのカルーセルデザイン。レイアウト規則とフックを扱う。スライド構成、テキストの階層、スワイプの心理、プラットフォーム固有の仕様を網羅。用途：カルーセル投稿、Instagram カルーセル、LinkedIn カルーセル、スライド投稿、教育コンテンツ。トリガー：carousel、instagram carousel、linkedin carousel、slide post、carousel design、swipe post、multi-image post、carousel template、educational carousel、carousel content、instagram slides、linkedin slides
inference.sh のコマンドラインで ElevenLabs Scribe と Whisper モデルを使って音声をテキストに文字起こし。モデル：ElevenLabs Scribe v2（98% 以上の精度、話者分離）、Fast Whisper Large V3、Whisper V3 Large。機能：文字起こし、翻訳、多言語、タイムスタンプ、話者分離、音声イベントのタグ付け。用途：会議の文字起こし、字幕、ポッドキャストの書き起こし、ボイスメモ。トリガー：speech to text、transcription、whisper、audio to text、transcribe audio、voice to text、stt、automatic transcription、subtitles generation、transcribe meeting、audio transcription、whisper ai、elevenlabs stt、scribe、eleven labs transcribe
SQL Server データベースのパフォーマンスを診断し最適化する。遅い T-SQL クエリの診断、インデックスのチューニング、実行プランの読み取り、パラメータスニッフィングの修正、バッチ操作の最適化、トランザクションログの肥大化の削減、ロックとブロッキングのトラブルシューティング、tempdb の構成、または以前は高速だったクエリが遅くなった場合に使用。高スループットの INSERT/UPDATE/DELETE 操作の記述、最小ログ記録の実装、カバリングインデックスの設計、待機統計の分析にも使用。
UI/UX プロジェクトで、`ui-ux-pro-max` がデザインインテリジェンスを生成した後、Figma/コード実装の前に、Google Stitch または Stitch MCP/API ワークフローを使って迅速な AI UI 探索を行う場合に使用する skill。この skill は、UX、SEO/LLM、ブランド、アクセシビリティ、Pro Max の制約を Stitch 用プロンプトに変換し、Stitch の出力を評価し、Figma/コードの引き継ぎを準備し、シークレットを露出せずに Stitch API/MCP の設定を確認し、Stitch が相反する信頼できる情報源になるのを防ぐ。
不確実な需要を持つ在庫システムのモデル化、安全在庫水準の最適化、(s,S) または (Q,r) 方策の実装、不確実性下でのサービス水準の分析を行いたい場合に使用。ユーザーが "stochastic inventory"、"probabilistic inventory"、"(Q,r) policy"、"(s,S) policy"、"base stock policy"、"safety stock optimization"、"service level constraints"、"lead time demand distribution"、"fill rate calculation"、"inventory with demand uncertainty" に言及した場合にも使用。決定論的モデルについては economic-order-quantity または lot-sizing-problems を参照。単一期間の不確実性については newsvendor-problem を参照。
ユーザーが不確実性下での最適化、確率的制約の処理、または確率計画問題の求解を望むときに使用する。ユーザーが「stochastic optimization」「chance constraints」「two-stage stochastic programming」「scenario-based optimization」「robust optimization under uncertainty」「stochastic demand」「uncertainty modeling」「probabilistic optimization」に言及したときにも使用する。決定論的最適化については optimization-modeling を参照。ロバスト最適化については metaheuristic-optimization を参照。
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。