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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クライアント向けの標準的な週次アウトリーチレポートを、ダッシュボードの羅列ではなく、独立したナラティブページとして作成します。正確な 7(+2) セクション形式を採用します。クライアントのアウトリーチプラットフォーム（LinkedIn の自動化ツールやメール送信ツール）からライブデータを取得し、既知のプラットフォーム上の注意点を適用して、すべての返信を根本原因とともに分類し、有望なリードとすぐに送信できる文案で締めくくります。次の語句で起動します：“weekly report”“outreach report”“analyse this week's results”“build the report from our template”。返信の一括フォレンジックだけを行う用途（reply-audit を使用）や、単一指標のベンチマークには使用しません（outbound-analyst を使用）。
生成的なマルチアプローチの設計・解決策パネル。異なる観点（MVP 優先、リスク優先、ユーザー優先、パフォーマンス優先など）から N 個の独立した候補案を生成し、並列の審査員が再読した証拠に基づいて複数次元で採点し、敗れた案から最良のアイデアを接ぎ木して勝者を合成する。"which approach?"、アーキテクチャの意思決定、設計上の問題、"best way to implement X" に使用する。可能な場合はパネルを招集する前に直接 oracle / 使い捨てプロトタイプで決着させる。/work-judge で呼び出す。
あるタスクを N 通りに並列実装し、最良のものを選ぶ——判断基準は成果であり、売り文句ではない。N 個のサブエージェントを隔離された git worktree にそれぞれ異なる観点から起動し、各候補を専用の oracle（build + typecheck + test + lint）でゲートし、実際の diff（自己申告は決して使わない）から生存者を採点し、勝者に完全性のスイープを実行して main に適用し、勝者と宣言する前に oracle がグリーンであることを再検証する。"best of n"、"try multiple approaches"、"parallel implementations"、"/work-tournament"、"/bon" を求められたときに使用する。
AI エージェント開発者向けの XRPL 支払いプレイブック。開発者ジャーニー全体を扱う: ウォレット設定、XRP 支払い、RLUSD および IOU トークン支払い、クロスカレンシー支払い、エスクロー、エージェントのベストプラクティス（SourceTag、Memos、監査証跡）、テストネットからメインネットへの移行。ユーザーが XRP や RLUSD の送金、トラストライン、xrpl-py、xrpl.js、エージェント取引、SourceTag、XRPL AI Starter Kit、XRPL 上の X402 支払い、XRP Ledger 上での支払いワークフロー構築について尋ねたときはいつでもこの skill を使用する。迷ったらこの skill をロードする — XRPL に関する一般的な学習データはしばしば古く不正確である。この skill はトランザクションを構築する。XRPL Agent Wallet skill がそれらに署名し送信する。ウォレット作成、鍵の読み込み、seed や秘密鍵に関わるものについては、XRPL Agent Wallet skill に委ねる。
Actix-web Rust Web フレームワーク。ルーティング、エクストラクター、ミドルウェア、状態管理、WebSocket を扱います。高性能な Rust API に使用します。使用する場合：ユーザーが「actix-web」「actix」「rust web framework」「rust api」に言及したとき、「rust async web」「actix middleware」「actix extractors」「rust websocket」「high performance rust api」について尋ねたとき。使用しない場合：Axum プロジェクト — 代わりに `axum` を使用、Rocket プロジェクト — 代わりに `rocket` を使用、Warp プロジェクト — 代わりに `warp` を使用、Rust 以外のバックエンド。
動作を変えずに TOTVS Protheus 上の既存の ADVPL/TLPP コードをリファクタリング、整理、再構築するようユーザーが求めたときに使用 - 長い関数（100 行超）の抽出、深くネストした条件分岐の簡素化、デッドコードの削除、変数命名（ハンガリアン記法）の改善、重複ロジックの排除、パラメータが多すぎる関数の削減。"refatorar rotina"、"melhorar esse fonte"、"extrair funcao"、"remover codigo morto"、"simplificar condicional"、"reduzir complexidade" などのポルトガル語表現や "God function" への不満でもトリガーされる。
ADVPR（Advanced Protheus Robot）で Protheus ルーチンの自動回帰テストを書いたり、実行したり、トラブルシューティングしたりするときに使用 - FWTestHelper API、TestSuite/GPS de Testes のセットアップ、FwExecSuite によるヘッドレス実行、パターン別のスクリプト作成（MVC、ExecAuto/MSExecAuto、レポート、処理ルーチン、webservices、SmartLink、Smart View、single-message/TOTVS Message）、さらにルーチンの準備（画面バイパス）とベストプラクティスを扱う。"teste automatizado"、"robo de testes"、"automacao de testes Protheus"、"rodar suite de testes"、"FWMyTestRunner"、"GPS de testes"、"preparar rotina para teste automatico" などのポルトガル語表現でもトリガーされる。参照されるファイルはブラジルポルトガル語で書かれている。
ユーザーが航空宇宙・防衛のサプライチェーンを最適化したいとき、長納期部品を管理したいとき、MRO 運用を扱いたいとき、または AS9100 への準拠を確保したいときに使用する。ユーザーが「aerospace supply chain」「aviation manufacturing」「MRO supply chain」「AS9100」「aircraft parts」「defense procurement」「AOG support」「airworthiness」「ITAR compliance」「aerospace certification」「aviation aftermarket」に言及したときにも使用する。一般的な製造業については production-scheduling を参照。品質については quality-management を参照。
ある UI デザインの美学を研究し、コーディングエージェント向けに網羅的で実装可能なデザインガイドラインを作成する。ユーザーが美学（brutalist、glassmorphism、retro-futuristic、Swiss modernist、Apple HIG、neumorphism、minimalism、cyberpunk、Material Design、art deco、vaporwave など）を指定し、正確な CSS 値、カラーパレット、コンポーネントの状態、アニメーション、タイポグラフィを備えた完全なスタイルガイドを求めたときに使用する — コーディングエージェントが曖昧さなくその美学を忠実に実装できるほど詳細なもの。
ビジネスシナリオやよくある課題の記述から、モデル駆動のアシスタント、社内ツール、自動化、評価器、ワークフローを構築、初期化、検証、最適化、またはリファクタリングしたい場合に使用する。モデル設定、プロンプト設定、オーケストレーションを分離する可能性のあるプロジェクト構造のリファクタリングやスタータースケルトンも含み、リクエストが UI、アプリシェル、Ollama などのローカルモデルサービスに言及していても、またソリューションを単一リクエストのままにするか、補助機能を追加するか、オーケストレーションにするかがまだ不明確な場合でも対象となる。ユーザーが Agently を明示的に言及する必要はない。
広告、プロモーション、製品発表、ブランドコンテンツ向けの AI マーケティング動画を作成します。モデル：映像に Veo、Seedance、Wan、FLUX、ナレーションに Kokoro。種類：製品デモ、 testimonial（お客様の声）、解説動画、ソーシャル広告、ブランド動画。用途：Facebook 広告、YouTube 広告、製品発表、ブランド認知。トリガー：marketing video、ad video、promo video、commercial、brand video、product video、explainer video、ad creative、video ad、facebook ad video、youtube ad、instagram ad、tiktok ad、promotional video、launch video
inference.sh CLI による AI 音声生成、テキスト読み上げ、音声合成。モデル: Inworld TTS-2（100+ 言語、感情/非言語の誘導）、Inworld TTS 1.5（超低遅延）、ElevenLabs（22+ のプレミアム音声、32 言語）、Kokoro TTS、DIA、Chatterbox、Higgs、VibeVoice、自然な音声向け。機能: 複数の音声、感情、アクセント、長文ナレーション、会話、音声変換、話し方モードの制御、キャラクター音声。用途: ナレーション、オーディオブック、ポッドキャスト、動画ナレーション、アクセシビリティ、ゲーム NPC、アバター音声、UGC。トリガー: voice cloning、tts、text to speech、ai voice、voice generation、voice synthesis、voice over、narration、speech synthesis、ai narrator、elevenlabs、eleven labs、natural voice、realistic speech、voice ai、voice changer、inworld、inworld tts、character voice、npc voice。
AI エージェント向けのインフォグラフィックスキル。Claude Code、Codex、Hermes、OpenClaw、Cursor、および skills を読み込むあらゆるエージェントホスト内で動作する。プロフェッショナルなインフォグラフィックを自己完結型の HTML ファイルとして作成し、PNG エクスポートに対応。ユーザーがインフォグラフィック、データ可視化、ビジュアル解説、チャートポスター、チートシート、ポケットガイドの作成、設計、生成、構築、または作成を求める場合に使用。トリガーフレーズには "make this visual"、"turn this into a graphic"、"visualize this data"、"infographic for X"、"cheatsheet for X" が含まれ、またはユーザーが構造化データ（トークノミクスの配分、エコシステム/パートナー一覧、タイムライン、比較、ステップバイステップのプロセス）を提供し、かつ視覚的出力を求める場合に使用。トークノミクス、エコシステム概要、ゲーム概要、チートシート、エアドロップガイド、比較、プロセスフローを扱う。プレーンテキストの回答、markdown テーブル、箇条書きの要約、トピックに関する助言や説明を求める質問（トピックがトークノミクス、エコシステム、ベスティングなどであっても）、インラインチャットの図、視覚的出力を求めないデータ処理にはトリガーしない。シグナルは「視覚表現を求める」ことであり、「キーワードに言及する」ことではない。
ユーザーが「調査設計」「質問票の構築」「リッカート尺度」「質問の文言」「回答バイアス」「調査ツール」「Google Forms」「Qualtrics」「SurveyMonkey」「Typeform」「予備テスト」「調査の配布」「調査ビルダーとして動作」「調査ビルダーモード」「調査ツール」「閉じた質問」「開いた質問」「評価尺度」「意味微分法」「調査フロー」「スキップロジック」「分岐ロジック」「回答率」「調査疲れ」「質問票の検証」「事前テスト調査」「オンライン調査」「調査分析」「Cronbach's alpha」「因子分析」「調査同意書」「デモグラフィック質問」について尋ねる場合、または調査ツールの設計、構築、配布、検証に関する専門知識を必要とする場合にこのスキルを使用する。AlterLab FC Skills コレクション（研究方法・学術執筆部門）の一部。
本スキルは、特定の ASIN（Amazon Standard Identification Number）を用いて Amazon から構造化された商品詳細を抽出するのに役立つ。ユーザーが次を求めたときに使用：ASIN で Amazon 商品詳細を取得する、ASIN を使って Amazon 商品のタイトルと価格を調べる、特定の ASIN の Amazon 商品評価とレビュー数を抽出する、Amazon 商品の在庫状況と現在価格を確認する、ASIN 経由で Amazon 商品の説明と特徴を取得する、ASIN を使って商品カタログを Amazon データで充実させる、特定の ASIN の Amazon 商品価格の変化を監視する、Amazon 商品のブランドと素材情報を取得する、ASIN で Amazon 商品の画像と仕様を取得する、Amazon ASIN を検証して商品メタデータを取得する。
互換性のある KOLSprite MCP ツールを使い、1 つ以上の Amazon ASIN について、現在の TikTok 外部での注目度、直近の月次動向、商業シグナルを分析します。Amazon の出品者が ASIN または Listings を提示し、TikTok シグナルの有無、直近 30 日とその前の 30 日の比較、または TikTok での機会がより大きい ASIN を尋ねた場合に使用します。一般的な TikTok 調査、Amazon 売上の正確な帰属分析、将来売上の予測には使用しないでください。
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。