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 99,064 件掲載。コマンド 1 行でインストールできます。
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NLP の論理レベルモデルを用いて問題を分析し解決するフレームワーク。ある困境にはまり出口が見つからないとき、同じレベルで堂々巡りしているとき、または重大な人生の決断をする必要があるときに使用する。6 つのレベルを低い方から高い方へ：環境→行動→能力→BVR（信念／価値観／ルール）→アイデンティティ→精神。中核となる方法：トップダウンで人生を設計し、次元を上げて低次元では解決できない問題を解決する。日常的な操作上の問題（メールの書き方など）には適用しない。主要なトリガーシグナル：「どうすればいいのか」「なぜいつも同じ問題に直面するのか」「どう選べばいいかわからない」「人生の方向性に迷っている」。
openapps.xyz 向けのアプリ（oApp）を構築するためのスキル: ゼロシークレットの原則、すべてのケイパビリティを steward が所有しなければならない理由（「Bounded にできないことは、あなたにもできない」）、未対応のケイパビリティを正直に伝える方法、Bounded がネイティブに提供しないサービス向けの x402 リレー フォールバック、Bounded に欠けているケイパビリティを申請する方法、そしてライフサイクル: プライベートな bounded.page での開発、正確な workload app-id ホストでの完了した Open 公開、oApps の slug、listing、token、Gauntlet に対する明示的な Commence。ユーザーが、アプリを openapps.xyz でローンチする（oapps.fun はそこへリダイレクトされる）、oApp になる、コミュニティ所有 / token ガバナンスになる、あるいは「制作者より長く生きる」と述べた場合は常に使用します。Bounded スキルファミリーの一部であり、仕組みは bounded-backend / bounded-onchain にあります。
scripts/capture.py を介して、TODO、ログ、学び、振り返りを Obsidian のデイリーノートまたはウィークリーノートに追記し、エージェント自身の #agent-todo キューを実行する。TODO の追加、メモ、これを記録、アイデアの捕捉、期限の設定、週次の振り返りの記録、またはエージェントに割り当てられたタスクの一覧表示/クローズ（"看你的 todo"、"干活"、"what's on your todo list"）を求められたときに使用する。ノートの検索（obsidian-search を使用）や独立した長文ノートの作成には使用しない。
Openfort CLI skill — ログイン、ウォレット管理、トランザクション、ポリシー、設定など、すべての openfort コマンドライン操作に使用する。この skill は CLI コマンドのヘルプを提供し、openfort コマンドを直接実行する。埋め込みウォレット（クライアント側）には openfort-embedded-wallet skill を使用する。バックエンドのウォレットサーバー操作には openfort-backend-wallet skill を使用する。トリガー："openfort CLI"、"openfort login"、"openfort accounts"、"openfort transactions"、または任意の openfort コマンドライン操作。
OPSX ワークフロー共有の OpenSpec ワークスペースゲート：プロジェクトルートを特定し、openspec/ を検証し、委任の前に正確なネイティブ OPSX スキルを必須とする。トリガー——「OpenSpec 工程门禁」「OPSX 工程定位」「OpenSpec 原生技能检查」 / OPSX workspace gate, OpenSpec project root, native skill gate。Jira、Git、リトライバインディング、実装オーケストレーションには使用しない。
ユーザーが機械学習と最適化を組み合わせたい、最適化モデルで ML の予測を使用したい、または AI を数理計画法と統合したいときに使用する。ユーザーが「ML と最適化のハイブリッド」「予測してから最適化」「学習拡張最適化」「最適化におけるニューラルネットワーク」「エンドツーエンド学習」「最適化パラメータのための ML」に言及した場合にも使用する。純粋な最適化については optimization-modeling を参照。純粋な ML については ml-supply-chain を参照。
ユーザーが注文フルフィルメント業務を設計・最適化したい、ピック・パック・シップのプロセスを改善したい、またはフルフィルメントコストを削減したいときに使用する。ユーザーが "order processing"、"pick-pack-ship"、"picking strategy"、"packing operations"、"shipping optimization"、"wave planning"、"batch picking"、"fulfillment center operations" に言及したときにも使用する。倉庫レイアウトについては warehouse-design を参照。ピッカーのルーティングについては picker-routing-optimization を参照。
PDF 文書を物理的なスキャナーでスキャンしたかのように見せる。グレースケール変換、ガウスノイズ、わずかな回転、ぼかし、エッジシャドウ、ランダムオフセットといったリアルな効果を適用する。任意で、元の PDF（またはユーザー提供の画像）から実際の手書き署名を抽出し、特定ページの電子署名を置き換える。次の場合に使用する：PDF をスキャンしたように見せたい、PDF にスキャンした外観を与えたい、電子署名を実物/手書きの署名に置き換えたい、スキャンを偽装したい、文書にスキャン効果を加えたい、文書を印刷してスキャンしたように見せたいとき。
ユーザーの SiYuan（思源笔记）保管庫の個人ノート作成規範 — 配置ルーティングとタグ付けの規約であり、操作レイヤーではない。ユーザーが SiYuan でノートの作成、検索、変更を求めたとき、または siyuan-note MCP ツールを通じてユーザーの個人ノートを操作しようとするときに常に使用する — ユーザーが明示的に「規範」と言わなくても。新しいノートがどこに属するか（map.md）、どのタグを適用するか（tag.md）、変更する前に既存のノートをどう特定するかを示す。"新建笔记/记一下/存到笔记"、"找一下我的笔记/那篇笔记在哪"、"改一下这篇笔记"、"siyuan"、"思源"、"notebook" といったリクエスト、または個人の SiYuan ノートに対するあらゆるノート操作でトリガーする。
人を行動に駆り立てるピッチナラティブの作成を得意とする——投資家向けピッチ、営業プレゼン、提携提案、チームを鼓舞するストーリー。ナラティブの構造、感情的共鳴、データの統合、デリバリーを扱う。情報伝達と説得の違いを理解し、記憶に残るナラティブの構築方法を知る。"pitch deck、investor pitch、pitch narrative、sales pitch、presentation story、persuade、pitch structure、compelling story" と言及された場合に使用する。
ユーザーへの記述、コード/ファイル/フォルダー/API/用語の命名、意思決定の説明、作業の要約、概念の説明を行うすべてのターンで常にデフォルトで適用する。すべてのエージェントの文章に対して ASD-STE100 簡易技術英語（承認された平易な語彙、1 つのアイデアに 1 つの語、短い能動文、短い段落）と読みやすい命名を厳格に適用する。ユーザーが plain-language、STE、Simplified Technical English、simpler words、explain simply、less jargon、better names、readable naming と言ったときにも使用。
ユーザーストーリーを複数のテスト可能なタスクに分解します。ユーザーが story、ticket、タスク分解、機能の実装、実装計画、タスク作成、タスクへの分割、ストーリー分解、受け入れ条件、完了の定義、スプリント計画、バックログ、user story、機能分解、ralph、ralph loop、自律実装、.TASK.md、progress.txt、ralph の実行に言及したときに使用します。各タスクは個別に検証可能でなければなりません。注意：Ralph-loop のタスクファイル（.TASK.md）は明示的に要求された場合のみ生成し、通常のストーリー作成時には自動生成しません。
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。