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 98,639 件掲載。コマンド 1 行でインストールできます。
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Ditto の合成リサーチプラットフォーム（30 万以上の AI ペルソナ、実際のフォーカスグループとの重複率 92%）を使用して、顧客リサーチ、製品検証、価格テスト、競合分析、市場調査を実施する。募集、調査設計、質問、インサイト抽出、共有リンク生成という完全なワークフローをカバーする。クイック質問、無料枠の利用、Zeitgeist 調査、メディア添付、自然言語による調査リクエストも扱う。ユーザーが Ditto、合成リサーチ、ペルソナ調査、顧客検証に言及したときに使用する。
python-docx と AppleScript を用いた macOS 向けのエキスパート Word 文書デザインエージェント。高いデザイン品質を備えた魅力的でプロフェッショナルな文書を作成・編集する。使用場面：(1) python-docx で新しい Word 文書をゼロから作成する、(2) 既存の .docx ファイルを編集または再設計する、(3) カスタムデザイン（表紙ページ、スタイル付き表、コールアウトカード、プルクォート、サイドバー、KPI パネル）を備えた文書を構築する、(4) AppleScript IPC 経由で文書をライブ編集する（テキスト、フォント、段落、検索/置換、フィールド、目次）、(5) macOS 上で AppleScript 経由でフィールドや目次を更新し、または PDF にエクスポートする、(6) 文書の表紙とコンテンツ用の AI 画像を生成する、(7) デザインのベストプラクティスを踏まえた python-docx コード生成を必要とするあらゆるタスク。
コストや需要が時間とともに変化するロットサイズ問題を解いたり、非定常な在庫システムを扱ったり、時間とともに変化するパラメータでの補充を最適化したいときに使用します。また、ユーザーが「time-varying lot sizing」「finite horizon lot sizing」「dynamic EOQ」「price changes over time」「seasonal lot sizing」「Wagner-Whitin with time-varying costs」「rolling horizon planning」に言及したときにも使用します。定常システムについては economic-order-quantity または lot-sizing-problems を参照してください。確率的需要については stochastic-inventory-models を参照してください。
ローカルの科学的な CSV、TXT、XLS、XLSX データを分析し、公開を意識したグラフと中国の科学向けパレットを提案し、再現可能な計画を確定し、物理的な Windows 10/11 x64 上で呼び出し可能なローカル Origin/OriginPro インストールを通じて編集可能な図を自動生成する。初心者向けの「ファイルを入れるだけで描画」という要望、XPS、XRD、XAS、PL/TRPL、DSC、NMR、FTIR/IR、UV-Vis、電気化学、医療/AI エビデンス、分布、関係、エラーバー、棒、積み上げ、円、Sankey、レーダー、ヒートマップ、または検証済みの 3D ワークフロー、プロジェクトローカルの Python セットアップ、パレット選択、OPJU/PNG/PDF/TIF の検証に使用する。macOS、Linux、WSL、Wine/CrossOver、Parallels、その他の VM では使用しないこと。Origin のインストールや変更、参照画像の再配布、検証されていない Origin 経路の主張にも使用しないこと。
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 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 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
プレミアムサイト向けのコンバージョン最適化と UX 戦略。以下の場合に使用：コンバージョン率最適化（CRO）、サインアップフロー、チェックアウト最適化、料金ページ、CTA、ヘッドライン、コピーライティング、A/B テスト、リード獲得、カート放棄、オンボーディング、リテンション、ソーシャルプルーフ、 testimonial、トラストシグナル、緊急性、希少性、成長、バイラルループ、ナビゲーションパターン、フォームバリデーション、トースト通知、エラー処理、空の状態、またはビジネス成果に影響する設計判断を行う必要がある場合。このスキルは設計上の選択の背後にある「why」を提供する。視覚的階層については elite-design-core を参照。フォーム実装時のフォーカス管理と aria パターンには elite-accessibility を読み込む。
EmailBison の送信ワークフローを ColdIQ マーケットプレイスへ移行する。ColdIQ は EmailBison を再販していないため、このスキルはキャンペーン／リード／シーケンス／返信の操作を ColdIQ が再販する Instantly（または Lemlist）のエンドポイントにルーティングし、セマンティクスが異なる箇所を明示する。EmailBison のキャンペーンを ColdIQ マーケットプレイスへ移植するとき、リードをロードするとき、キャンペーンを作成するとき、以前の EmailBison 構成の返信分析を取得するときに使用する。トリガー：「EmailBison」「migrate EmailBison」「load campaign into EmailBison」「send via EmailBison」「campaign analytics」。ネイティブな Instantly の作業（instantly-api を使用）、Lemlist 中心の作業、コピーライティング（cold-email-copy 参照）、エンリッチメント（contact-enrichment 参照）には使用しない。
受け入れテストを終了します。start-acceptance が残した未処理の docs/acceptances/ATTENTION.<feature>.md 候補ファイルを探し、それぞれを docs/acceptances/ATTENTION.md と比較します。未掲載の候補ごとに、体系的な問題かどうかをユーザーに一つずつ確認し、移動前に正確な文言をユーザーと確定してから、機能別ファイルを整理します。受け入れセッションでは省略したため、最初にプロジェクトの全テストスイート、lint、typecheck を一度実行します。ユーザーが受け入れの終了を伝えた場合、受け入れ時の学びの昇格やレビューを依頼した場合、または /end-acceptance [feature] を実行した場合に使用します。学びを独自の表現に書き換えて昇格することはありません。
Microsoft Entra のワークロード ID — マネージド ID、サービスプリンシパル、ワークロード ID フェデレーションに関するガイダンス。システム割り当てとユーザー割り当てのマネージド ID、シークレットを排除するフェデレーション資格情報（GitHub Actions、Azure DevOps、Kubernetes、その他の OIDC 発行者）、Workload Identities Premium（ワークロード向け条件付きアクセス、リスク検出、ライフサイクルレビュー）、資格情報の衛生管理（フェデレーションが機能する箇所ではクライアントシークレットを使わない）、最小権限の RBAC、Defender for Cloud / Microsoft Entra Permissions Management との連携を扱う。WHEN：マネージド ID、システム割り当て ID、ユーザー割り当て ID、サービスプリンシパルの強化、ワークロード ID フェデレーション、GitHub OIDC から Azure へ、Azure DevOps OIDC、AKS ワークロード ID、クライアントシークレットの廃止、フェデレーション資格情報、Workload Identities Premium、ワークロード向け条件付きアクセス、非人間 ID ガバナンス、NHI、アプリ登録の強化。DO NOT USE ユーザー／人間の ID（entra-id を使用）、クラウド間のアクセス許可の検出（entra-permissions-management を使用）、エンドツーエンドの NHI ガバナンス（agent-identity-governance を使用）。
あらゆる AI 生成の成果物 — 可視化、コード、ドキュメント、会話、その他あらゆるスキル出力 — の品質を評価する。3 つのフェーズで動作する：(1) 成果物の種類に合わせた評価スペックを生成する、(2) そのスペックに照らして包括的な評価を実行する、(3) /visualize スキルを使って美しい可視化レポートを作成する。あらゆるスキルが出力を生成した後に使用するか、/evaluate <file-or-context> で直接呼び出す。評価可能：HTML 可視化、コードプロジェクト、ドキュメント、エージェントの会話、スライドデッキ、ダッシュボード、または品質の次元を持つあらゆる成果物。
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。
CLI から Fabric IQ Ontology（プレビュー）アイテムを作成・進化させます — エンティティタイプ、プロパティ（時系列を含む）、リレーションシップタイプを定義し、OneLake レイクハウステーブル（静的 + 時系列）または Eventhouse / KQL データベーステーブル（時系列のみ）にバインドします。Fabric アイテム定義 REST API（Create Item / Update Item Definition）と `InlineBase64` パーツを使用します。Fabric Ontology アイテムの作成、エンティティタイプ・プロパティ・キーの追加や変更、時系列プロパティとバインディングの追加、エンティティタイプの lakehouse または Eventhouse テーブルへのバインド、リレーションシップタイプとコンテキスト化の追加、ソースからの ontology デプロイのスクリプト化に使用します。トリガー："create fabric ontology"、"add ontology entity type"、"bind entity type to lakehouse"、"bind entity type to eventhouse"、"ontology timeseries binding"、"add ontology relationship type"、"ontology contextualization"、"fabric iq ontology authoring"、"update ontology definition"
CLI から Fabric IQ Ontology（プレビュー）アイテムを探索（読み取り専用）し、エージェントがデータをクエリする前のグラウンディングを行います。ontology が公開する内容 — エンティティタイプ、キー、リレーションシップ、および各概念を lakehouse または Eventhouse ソースにマッピングするバインディング — を探索・記述・要約し、基盤となるデータクエリをデータソースごとに対応する消費スキル（eventhouse-consumption-cli、spark-consumption-cli、sqldw-consumption-cli）にルーティングします。Get Item Definition による読み取り専用の検出。ontology への書き込みや変更は行いません。ontology の探索や要約、スキーマとデータリネージの記述、エージェントのグラウンディングコンテキストの構築、ソースレコードに対する ontology ベースのクエリの実行に使用します。トリガー："query fabric ontology"、"explore fabric ontology"、"list ontology entities"、"enumerate ontology entity types"、"describe ontology"、"ontology grounding context"、"ground query with ontology"、"query ontology entity data"、"fabric iq ontology consumption"、"ontology-backed query"、"ontology entity bindings"
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。