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 97,905 件掲載。コマンド 1 行でインストールできます。
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ライブの HubSpot、Apollo、Clay の MCP 呼び出しを使って、指定された人物または企業の連絡先を検索、エンリッチ、選定する。qualify_lead を、クレジットを消費する前の重複排除 / ATL-BTL / サプレッションのゲートとして使用する。連絡先カード(メール、電話、LinkedIn、ティア、HubSpot リンク)を返し、架電リスト、Gmail の下書き、シーケンスへの投入にそのまま使える。使用場面:「連絡先情報を探す」「コンタクトハンター」「[Company] で働いているのは誰か」「[Company] の連絡先を探す」「[Company] の [X] の VP を探す」「[Company] の [Name] の連絡先情報を取得する」「連絡先を抽出する」。電話のみの検証(それは phone-verification-waterfall-skill)や大量リストの構築(prospect-enrich-skill)には使用しない。
Contentsquare React Native SDK の統合またはアップグレードに対応。Session Replay、画面トラッキング、トランザクション、分析、マスキング、プライバシーのオプトイン/オプトアウトを扱う。他の作業に先立ち、必ず Contentsquare プロジェクトのヘルスチェックを行う(データソース ID を尋ねるか、Android と iOS の bundle ID を特定し、healthcheck endpoint を呼び出してプロジェクトの状態を報告)。Contentsquare、CSQ、StartConfig、AnalyticsOptions、CSQMask、CSQWebView、@contentsquare/react-native-bridge を扱う場合、または旧 `Contentsquare` API から `CSQ` に移行する場合に使用。
mcp__browser__ ツールでユーザーの Chrome ブラウザを操作する:スナップショット、クリック、入力、バッチのリスト操作、多段階フロー、タブのライフサイクル。タスクが実際のブラウザ状態 — ログイン済みセッション、開いているタブ、表示中の UI(例:「リスト内のすべてのチャットをクリック」「このチェックアウトフォームを入力」「これを自分のブラウザで開いて確認」「引き継いだタブを続ける」)を必要とする場合に使用する。単純な閲覧には web_fetch/web_search を優先する。
単一の Codex、GitHub Copilot、または agent-app のコントロールセッションから、マルチエージェント・マルチセッションのプロジェクト作業を調整するためのコントロールプレーンワークフロー。ユーザーがエージェントのオーケストレーション、ワーカーセッションの作成や誘導、ワークフロー的な取り組みの実行、監査・調査・移行の展開、並行実装ストリームの調整、他のプロジェクトセッションの監視、またはこのコントロールセッションパターンと Claude Code の動的ワークフローの比較を求めるたびに、このスキルを使用します。このスキルは、現在のセッションが永続的なプロジェクトセッションを生成でき、それらのセッションがさらに独自のサブエージェントを生成して 2 段階のオーケストレーション階層を形成する場合に特に適しています。
Laravel HTTP コントローラーの Pest フィーチャーテストを、web/session と API/JSON フロー向けの再現可能なパターンで記述する。コントローラー中心のフィーチャーテスト(特に tests/Feature/Http/Controllers/** 配下)、CRUD アクション行列、ネストされたルートバインディングの確認、認可の結果(403 と 404)、バリデーションデータセット、永続化のアサーションで有効になる。コントローラー中心のフィーチャーテストでは pest-testing より優先される。
ユーザーがホームページ、ランディングページ、料金ページ、機能ページ、会社概要ページ、製品ページなど、あらゆるページのマーケティングコピーを書いたり、書き直したり、改善したりしたいときに使用します。「コピーを書いて」「このコピーを改善して」「このページを書き直して」「マーケティングコピー」「見出しを考えて」「CTA の文言」「価値提案」「タグライン」「ヒーローセクションのコピー」「このコピーは弱い」「AI っぽい」「AI の粗製濫造」「人間らしくして」「製品の説明を手伝って」などの依頼にも対応します。「X ではなく Y」といった種明かし、「X も Y も Z もない」という列挙、余分なカンマ節を末尾に加えた文など、AI らしい表現は草案に使いません。メールのコピーは emails、ポップアップのコピーは popups、既存コピーの編集は copy-editing、コピーの基盤となるオファー(特典、保証、価値の訴求)は offers を参照します。主張には裏付けが必要です。主張を採用しない場合は、採用に必要な証拠を示します。まず入力が空のブリーフ、実際の文体、部分的な修正のいずれかを判断し、必要な箇所だけ変更します。
CORS 設定と HTTP セキュリティヘッダー。CORS ミドルウェア、プリフライトリクエスト、Content-Security-Policy、CSRF 対策、Helmet.js、安全な Cookie 設定。使用場面:ユーザーが "CORS"、"cross-origin"、"CSP"、"Content-Security-Policy"、"CSRF"、"security headers"、"Helmet"、"preflight"、"Access-Control" に言及する場合。使用しない場面:認証トークン——`jwt` または `oauth2` を使用、暗号化——`cryptography` を使用
Craft CMS 5 テンプレート向けの Twig コーディング標準と規約。Craft CMS プロジェクトで .twig ファイルを作成、編集、レビューする際は、軽微な変更であっても必ずこのスキルを読み込んでください。対象:変数名(camelCase、略語なし)、null の処理(?? 演算子、empty-coalesce プラグインと ??? の併用)、空白制御({%- によるトリミングを使用し、{%- minify -%} は使用しない)、include の分離(必ず 'only' を使用)、Craft Twig ヘルパー({% tag %}、tag()、attr()、|attr フィルター、|parseAttr、|append、svg())、props とクラスのコレクションに対する collect()、.implode()、コンポーネントファイルの ========= 区切りコメントヘッダー、よくある落とし穴(snake_case、マクロをコンポーネントとして使うこと、色のハードコード)。
Python と python-pptx を使って PowerPoint プレゼンテーション(PPTX)を作成する。タイムライン、グラフ、図解、スライドレイアウト、カスタムカラー、図形、コネクタ、テキスト書式、スライド切り替えを扱う。WPS の互換性の落とし穴も把握している。ユーザーが次のことを求めたときに使用する:PPT/PPTX ファイルの生成、プレゼンテーションの作成、スライドデッキの作成、タイムラインの描画、データのスライド化、PowerPoint へのエクスポート。また、ユーザーが「做成 PPT」「生成幻灯片」「做个演示文稿」「做个 pptx」と言った場合にも使用する。
二次元キャラクターのスキル蒸留器。キャラクター名+作品名を入力すると、ローカルでコア資料を検索→クロス検証→行動を蒸留→実行可能・追跡可能・更新可能なキャラクター Skill を生成する。トリガーワード:「XX の skill を生成」「XX を蒸留」「XX キャラを作る」「XX を skill にする」「XX を作る」「/csp」。曖昧な要望でも発動:「ツンデレキャラと話したい」「ヤンデレのおすすめはある」「XX 作品のキャラを作って」。Python に依存;コアサイトは優先的にローカルスクリプトを使用し、Web 検索 skill / MCP / WebFetch は補強と失敗時のフォールバックとしてのみ使用する。
边淬火の汎用マルチメンターブレインストーミングツール。ユーザーが今は前に進められない現実の問題、判断、アイデアを持ち込んだとき、まずこのラウンドで必要な認知機能を判断し、同ラウンド内では入力が隔離され、知識ソースに実質的な差異がある高密度のメンターを複数招いて思考可能な空間を広げる。メンターは視点、概念、問い、警告、モデル、経験を提供し、最終的な判断は依然としてユーザーが形成する。「ブレインストーミングしよう」「円卓を開こう」「誰か数人と話そう」「いろいろな人に見てもらおう」「淬火ブレインストーム」に適用する。同ラウンドのメンター同士は互いに見えず、以降のラウンドでは既定でそれ以前のメンターの全文とユーザーの応答を読める。ユーザーが主に学習、診断、ロジックの連結、意思決定、実行を必要としている場合は横取りしない。
辺淬火の問題粉砕ツール。問い続けることで質問者自身の unknown unknown を引き出し、大きくて手がかりのない問題(またはもつれた問題の塊)を粉砕し、論理的で解決可能かつ依存順序のある一連の新しい問いに再構成する。 サブ問題はユーザー自身の口から出たものでなければならない — AI は問いかけと整理だけを行い、代わりに粉砕はしない。 粉砕した結果何も残らない(偽の問題が解消される)という結末も受け入れる。これも成功とみなす。 トリガー:/cuihuo-questioning、「この問題を粉砕して」「この問題は大きすぎる」「どこから手をつけていいかわからない」「問題を分解して」「私に問い続けて」
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。
