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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 98,873 件掲載。コマンド 1 行でインストールできます。
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ユーザーが実際に読む製品の変更履歴とリリースノート。分類、ユーザー向けの言葉遣い、ビジュアル、配布を扱う。用途：リリースノート、変更履歴、製品アップデート、機能のお知らせ、バージョン管理。トリガー：changelog、release notes、product update、version notes、what's new、feature announcement、product changelog、update log、release announcement、version release、product release、ship notes
個人事業のビジネス向けに、受注につながる提案書と見積もりを作成する。見込み客向けの提案書の作成、営業文書の構成、プロジェクト範囲の価格設定、提案の受注率改善に使用。提案書の構成、スコープ定義、価格の提示、反論の先回り、説得力のある提案の心理学を扱う。トリガー："write a proposal"、"proposal template"、"sales proposal"、"quote for client"、"how to structure a proposal"、"proposal writing"、"win more proposals"、"client proposal"。
ユーザーが Protheus のレコードロックとデッドロックを理解、診断、防止する必要があるときに使用——RecLock/MsUnlock/SoftLock/LockByName のセマンティクス、BeginTran/EndTran のトランザクションスコープ、ロックリークとデッドロックの診断（TopMemoStatus、MonitorActiveLocks、DBAccess monitor、SQL Server/PostgreSQL/Oracle のロッククエリ）、防止パターン（BEGIN SEQUENCE/RECOVER、ロック順序）を網羅。"registro travado"、"trava de registro"、"deadlock"、"erro de lock"、"travamento no Protheus"、"quem esta travando o registro"、"RecLock nao libera" のようなポルトガル語の表現でもトリガーされる。
ビジュアルスタイルプリセット付きの、Markdown から WeChat 公式アカウント（公众号）へのプロフェッショナルな公開ツール。ユーザーが次のいずれかを望むときは常にこのスキルを使用する：WeChat への記事公開、公众号の下書き作成、ブログ記事や技術チュートリアルの WeChat 向け整形、Markdown へのビジュアルスタイル適用、あるいは「发布到微信」「推送到公众号」「微信文章」「publish to WeChat」「WeChat draft」「公众号推文」「wechat article」「微信公众号」といった発言。ユーザーが「公開」と明言していなくても、Markdown を WeChat 用のスタイル付き HTML 文書に変換したい場合にもトリガーする。翻訳/転載のリクエストでもトリガーする：「全文翻译」「转载」「translate and publish」「repost」、または元記事が英語でユーザーがそれを WeChat に公開したい場合。さらに「视频号」「短视频」「竖屏视频」「生成视频」「video」「short video」「WeChat Channels」でもトリガーする。このスキルは認証情報、画像アップロード、13 種類のスタイルプリセット（3 コア + 7 拡張 + 無制限のカスタム）、カバーの自動生成、全文翻訳、下書き作成をエンドツーエンドで処理する。
inference.sh の Python SDK — AI アプリの実行、エージェントの構築、すべてのモデルとの統合。パッケージ：inferencesh（pip install inferencesh）。同期/非同期、ストリーミング、ファイルアップロードに対応。テンプレートまたはアドホックなパターンでエージェントを構築でき、ツールビルダー API、スキル、人間による承認を備えます。用途：Python 統合、AI アプリ、エージェント開発、RAG パイプライン、自動化。トリガー：python sdk、inferencesh、pip install、python api、python client、async inference、python agent、tool builder python、programmatic ai、python integration、sdk python。
Quarto と Beamer の一致を検査する対抗的 QA。批評エージェントが Quarto の HTML レンダリングを Beamer の PDF ベンチマークと比較して内容・見た目の一致を確認し、修正エージェントが修正を適用する。APPROVED になるか、連続 2 ラウンドで新しい問題が出なくなるまでループする（フォールバック上限 5 ラウンド）。ユーザーが "qa the quarto"、"check parity"、"does the html match the pdf?"、"quarto matches beamer?" と言ったとき、または translate-to-quarto の実行後に使用する。レンダリング済みの `.qmd` と `.pdf` ベンチマークの両方が必要。
定量分析、または既存の JPG/PNG、HTML、PDF を Quant Buddy の共有可能なライブページまたはリアルタイムダッシュボードとして公開し、作成、更新、再利用、検収、公開リンクでの受け渡しに対応する。個別銘柄プロファイル、バリュエーションと財務、指数の変動、マルチファクタースクリーニング、コモディティ日報、テンプレート、共有シェル、カードなどのページに適する。ユーザーが QuantBuddy ライブページの URL を提示して解釈を求めた場合にも使用する。/quant-buddy-view、/qbv、qbv または QBV が明示的に呼び出され、かつリクエストが純粋な相談、コード保守、ドキュメント解説でない場合は、既定で共有可能なライブページのタスクとして扱う。A 株の名称、略称、コードで一意に識別できる入力、または単一銘柄の総合分析の簡単な依頼（「贵州茅台」「600519」「分析一下贵州茅台」など）はいずれも既定で個別銘柄クイックページを要求したものとみなす。まず QBS で検証し完全な個別銘柄分析を返信した後、同じラウンドで new_asset_page を実行し、ユーザーが「ページを生成」と補足する必要はない。WebAgent ホストが金融に関する質問を Q&A とライブページの両方で統一的に納品することを求める場合、単発の相場、騰落率、バリュエーション、概念の説明、口語的な近況の質問も、QBS の初回回答後に本スキルへ引き継ぐ。そのようなホストの取り決めがない場合、単発の質問は QBS が回答する。振り返り、モニタリング、作図、バックテスト、K ラインなどの操作は引き続き既定でライブページの意図があるものとする。ウェブページを明示的に不要とする場合やテキストのみの返信を求める場合はページを作成しない。
オープンソースの Ray（2.57 に固定）上での LLM ワークロード — ray.serve.llm による OpenAI 互換のサービング（vLLM ベースの LLMConfig + build_openai_app）と、ray.data.llm によるバッチ推論（build_processor）。モデルが生成する古いデフォルト — アーカイブされた ray-llm リポジトリとその YAML 設定、素の Serve deployment 内で手書きした vLLM エンジン、削除された build_llm_processor という名前、非推奨のブール型 stage フラグ、トップレベルの LLMServer/LLMRouter インポート、自由形式のアクセラレータ文字列、LoRA アダプタごとに 1 つの deployment という設計 — を 2.57 のイディオム（stage 設定、手書きの PG ではなく placement_group_config、deployment_config による自動スケーリング、動的な LoRA 多重化、prefix-cache-affinity ルーティング、OpenAI エンドポイントの全体）で修正する。Ray 上で LLM サービングやバッチ推論を書く、レビューする、本番化するときに使用。古典的機械学習の Ray（Train/Tune/Data/Serve/クラスタ）は姉妹の ray skill にある。
アウトリーチ（コールドメール、LinkedIn メッセージ、フォローアップ、複数ステップのシーケンス）を企業、担当者、リスト、またはシグナルに対して作成するときは常にこのスキルを使用します。ユーザーが「outreach」と言わない場合でも使用してください。見込み客やアカウントに連絡する、メッセージを送る、接触を図るあらゆるリクエストはここを経由します。フックの選び方、組織のトーンの合わせ方、シーケンスの形の選択、承認のための事前準備までを扱います。トリガー表現：「reach out to」「draft outreach」「email this company」「message this prospect」「follow up with」「build a sequence」「contact these visitors」。戦略的なアウトリーチの質問（「how should our cold emails sound」「what cadence should we run」）にも使用します。その場合の出力は、シーケンスではなく、組織の保存されたトーンに基づく見解です。
人間が読むプロジェクトの技術テキストを、どこにあっても走査しやすく書く・編集する — README、仕様、設計メモ、計画、レポート、ランブック、変更履歴、プロジェクトメモリなど。docs/ や StrictDoc に限らない。これらの記録を作成・改訂するときは、明示的なスタイル要求を待たずに使用する；说人话、去 AI 味、精简文档、短语分点、PPT 式表达にも適用する。事実、条件、エビデンス、必要な構造を保ちつつ、中国語のフレーズ、リスト、簡潔な比較表を優先する。検出回避やクリエイティブライティングのスキルではない。
release-please が管理するファイル(CHANGELOG.md、package.json、pyproject.toml、Cargo.toml のバージョンフィールド)への手動編集を検出して防止する。Conventional Commits のテンプレートを提供する。チェンジログの編集、バージョンアップ、リリースファイルを扱うとき、またはユーザーが "release"、"changelog"、"version bump"、"conventional commits" に言及したときに使用する。
コードリポジトリの公開準備を対話形式で行う——LICENSE、NOTICE、AUTHORSHIP、README の各セクション、パッケージメタデータ、.gitignore、コミュニティ文書（CONTRIBUTING/CODE_OF_CONDUCT/SECURITY/CHANGELOG）、.github テンプレート（issues/PR/CI/dependabot）、宣伝用の「作者の他の作品」ブロック、状況に応じた EU／ドイツの法規制対応（CRA、AI Act、GDPR、Impressum、製造物責任）。人的な判断、決断、方向性、アートディレクションを管轄に配慮した法的表現で記録する専用のオーサーシップウィザードを含む。新しいリポジトリの公開準備、不足している法務／メタ／コミュニティファイルの追加、AI 支援による作業の AUTHORSHIP 記録の作成、「このリポジトリを GitHub／オープンソース化する準備をして」と依頼されたときに使う。
シニア研究者の同僚のように研究アイデアをブレインストーミングし、ストレステストする。シードとなる問いを明確化する（またはコールドスタートから生成する）多ターンの対話を行い、会話形式でそれを掘り下げ、公刊文献とワーキングペーパーの情報源を横断する並列の詳細な文献スキャンを起動し、問いを敵対的に批評し、2〜3 の代替的な枠組みを生成し、実現可能性を評価し（利用可能な場合は find-data スキルに委任する）、リサーチブリーフを作業ディレクトリに書き出す。ユーザーが研究アイデアのブレインストーミング、研究課題のストレステスト、プロジェクトのワークショップ、新しい論文アイデアの構築、問いの新規性の評価、アイデアを追求する価値があるかの評価、研究の方向性の洗練、またはアイデアがトップジャーナルの基準を満たすかの確認を求めたときにトリガーする。また "brainstorm with me"、"is this novel"、"has anyone done this"、"what should I work on"、"help me think through this idea"、"workshop this question"、"stress-test this"、"poke holes in this"、"new research idea"、"research project idea" といった表現や、ユーザーが半ば形成された問いを述べてフィードバックを求めたときにもトリガーする。分野を問わず使用できるが、実証経済学および隣接する社会科学向けに調整されている。
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。