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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inference.sh CLI を使い、GPT-Image-2、FLUX、Gemini、Grok、Seedream、Reve など50以上のモデルで AI 画像を生成します。モデル：GPT-Image-2、FLUX Dev LoRA、FLUX.2 Klein LoRA、Gemini 3 Pro Image、Grok Imagine、Seedream 4.5、Reve、ImagineArt。機能：テキストから画像、画像から画像、インペインティング、LoRA、画像編集、アップスケーリング、テキスト描画。用途：AI アート、製品モックアップ、コンセプトアート、ソーシャルメディア用グラフィック、マーケティングビジュアル、イラスト。トリガー：flux、image generation、ai image、text to image、stable diffusion、generate image、ai art、midjourney alternative、dall-e alternative、text2img、t2i、image generator、ai picture、create image with ai、generative ai、ai illustration、grok image、gemini image、gpt image、openai image、chatgpt image
PAI-DLC ジョブの診断とヘルスチェック。キュー滞留の根本原因分析、失敗ジョブの特定、クラスタのヘルスチェック。`alibabacloud-pai-dlc-job` スキルのコンパニオン（読み取り専用 — 書き込みなし）。トリガー："diagnose"、"diagnose job"、"job stuck"、"why queuing"、"queue stuck"、"stuck in queue"、"job failed"、"failure reason"、"healthcheck"、"health check"、"inspect job"、"inspection"。
ユーザーが "AI voice design"、"ElevenLabs"、"voice cloning"、"text to speech"、"AI narration"、"voice over AI"、"Eleven v3"、"audio tags"、"voice library"、"voice design from description"、"speech to speech"、"voice changer"、"AI dialogue"、"voice acting AI"、"stability slider"、"similarity slider"、"style slider"、"act as a voice designer"、"voice designer mode"、"AI voice direction"、"emotional voice generation"、"podcast voice"、"audiobook narration"、"multilingual TTS"、"voice performance" について質問する場合、または ElevenLabs を使った AI 音声パフォーマンスの設計と演出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（GenAI パック）の一部。
ユーザーが "data journalism"、"data visualization"、"data storytelling"、"FOIA request"、"RTI request"、"spreadsheet analysis"、"chart design"、"act as a data journalist"、"data journalist mode"、"infographic"、"open data"、"statistical analysis for journalism"、"investigative data"、"public records"、"Datawrapper"、"Flourish"、"Tableau Public"、"D3.js"、"chart type selection" について質問する場合、またはジャーナリズムのストーリーテリングのためにデータを見つけ、分析し、可視化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（ニューメディア・コミュニケーション部門）の一部。
ユーザーが "digital campaign"、"social impact campaign"、"digital activism"、"civic tech"、"awareness campaign"、"advocacy campaign"、"act as a digital campaign planner"、"digital campaign mode"、"hashtag campaign"、"change.org petition"、"awareness-to-action funnel"、"online mobilization"、"cause marketing"、"social change campaign"、"petition strategy" について質問する場合、または社会的インパクトと市民参加のためのデジタルキャンペーンの設計と実行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（ニューメディア・コミュニケーション部門）の一部。
ユーザーが "newsletter"、"email newsletter"、"email content strategy"、"subject lines"、"newsletter structure"、"email marketing"、"act as a newsletter designer"、"newsletter mode"、"Substack"、"Mailchimp"、"CTA optimization"、"open rate"、"email design"、"subscriber growth"、"Beehiiv" について質問する場合、またはメールニュースレターの企画、執筆、最適化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（ニューメディア・コミュニケーション部門）の一部。
ユーザーが "brand analysis"、"brand audit"、"brand equity"、"brand positioning"、"competitive intelligence"、"Keller CBBE model"、"Aaker brand model"、"brand identity prism"、"brand health"、"perceptual mapping"、"act as a brand analyst"、"brand analyst mode"、"brand architecture"、"brand scorecard"、"brand tracking"、"brand differentiation"、"brand portfolio"、"endorsed brand"、"hybrid brand architecture"、"competitive brand analysis" について質問する場合、または戦略的フレームワークを通じてブランドを評価、ポジショニング、強化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（広報・広告部門）の一部。
ユーザーが "pitch deck"、"client pitch"、"agency pitch"、"presentation structure"、"credentials deck"、"competition entry"、"pitch presentation"、"new business pitch"、"act as a pitch builder"、"pitch builder mode"、"pitch strategy"、"presentation design"、"agency credentials" について質問する場合、または説得力のあるピッチデッキ、代理店の実績資料、コンペ応募作品の作成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（広報・広告部門）の一部。
ユーザーが "press release"、"media kit"、"crisis communication"、"PR writing"、"public relations writing"、"corporate communications"、"media advisory"、"speech writing"、"spokesperson brief"、"act as a PR writer"、"PR writer mode"、"media relations"、"crisis statement"、"internal communications" について質問する場合、またはあらゆる企業コミュニケーション形式のプロフェッショナルな PR 資料の執筆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（広報・広告部門）の一部。
ユーザーが「キャンペーンレポート」「パフォーマンスレポート」「KPI ダッシュボード」「キャンペーン評価」「Barcelona Principles」「キャンペーン後の分析」「指標レポート」「ROI 測定」「メディア評価」「レポートジェネレーターとして振る舞う」「レポートジェネレーターモード」「キャンペーン結果」「広告効果」「分析レポート」について尋ねる場合、またはキャンペーンのパフォーマンスレポート、評価フレームワーク、KPI ダッシュボードの構築に関する専門知識を必要とする場合に、このスキルを使用します。AlterLab FC Skills コレクション（広報・広告部門）の一部です。
ユーザーが「ソーシャルメディアコンテンツ」「コンテンツカレンダー」「Instagram 投稿」「TikTok スクリプト」「Reels」「ソーシャルメディア戦略」「ハッシュタグ戦略」「コンテンツ制作」「ソーシャルメディアのキャプション」「プラットフォームネイティブなコンテンツ」「ソーシャルコンテンツクリエイターとして振る舞う」「ソーシャルコンテンツモード」「コンテンツ計画」「ソーシャルメディアのコピーライティング」「エンゲージメント戦略」について尋ねる場合、またはプラットフォームに最適化されたソーシャルメディアコンテンツや編集カレンダーの作成に関する専門知識を必要とする場合に、このスキルを使用します。AlterLab FC Skills コレクション（広報・広告部門）の一部です。
ユーザーが「抄録の作成」「抄録のフォーマット」「構造化抄録」「IMRAD 抄録」「学会抄録」「修士論文抄録」「博士論文抄録」「抄録の投稿」「キーワードの選定」「研究の要約」「抄録ライターとして振る舞う」「抄録ライターモード」「エグゼクティブサマリー」「抄録の最適化」「出版用の抄録」「論文の抄録」「抄録の書き方」「抄録の文字数制限」「抄録の発見可能性」「ジャーナル抄録」「ポスター抄録」「抄録の修正」について尋ねる場合、または説得力のある学術抄録、構造化された要約、キーワード戦略の作成に関する専門知識を必要とする場合に、このスキルを使用します。AlterLab FC Skills コレクション（研究方法・アカデミックライティング部門）の一部です。
ユーザーが「引用スタイル」「APA 形式」「MLA 形式」「Chicago スタイル」「Harvard 方式」「IEEE 引用」「Vancouver スタイル」「参考文献リスト」「参考文献目録」「本文中の引用」「出典を引用する」「引用マネージャーとして振る舞う」「引用マネージャーモード」「Zotero」「Mendeley」「EndNote」「参考文献管理」「盗用の回避」「言い換え」「引用の倫理」「引用の方法」「参考文献の整形」「DOI」「括弧内引用」「脚注引用」「注釈付き参考文献目録」「引用生成ツール」について尋ねる場合、または学術引用の書式設定、参考文献管理、盗用の回避に関する専門知識を必要とする場合に、このスキルを使用します。AlterLab FC Skills コレクション（研究方法・アカデミックライティング部門）の一部です。
ユーザーが「研究計画書」「助成金申請」「資金申請」「助成金申請書の作成」「研究の正当化」「提案書作成」「提案書ライターとして振る舞う」「提案書ライターモード」「倫理申請」「IRB 申請」「倫理委員会」「研究予算」「予算計画」「研究スケジュール」「ガントチャート」「提案書の審査対応」「博士論文計画書」「修士論文計画書」「研究デザイン」「方法論のセクション」「文献のギャップ」「研究の意義」「研究目的」「仮説の構築」「助成機関」「プロジェクトナラティブ」「特定の目的」について尋ねる場合、または研究計画書、助成金申請、倫理審査への提出文書の作成に関する専門知識を必要とする場合に、このスキルを使用します。AlterLab FC Skills コレクション（研究方法・アカデミックライティング部門）の一部です。
投資アナリストや政策研究者向けのエンドツーエンドのリサーチワークフロースキル。トリガー時にユーザーが選ぶ 3 つのスコープモード — light（4〜5 ページの意思決定メモ、約 15 分、グラフ 0 点）、medium（12〜15 ページのトピックブリーフ、約 1 時間、グラフ 6〜10 点）、heavy（フラッグシップレポート 30〜40 ページ / 1.5 万語以上、約 2〜3 時間、グラフ 25〜35 点以上、多段階ワークフロー、マルチ LLM、PDF + Word + WeChat + HTML の派生版）。レポートは既定で英語；AI はユーザーのチャット言語で返信する。実際のマクロ/政策/株式レポートで実戦検証済み（例：Saudi Vision 2030 の詳細分析）。ユーザーが /analyst-research、/flagship-research と入力したとき、または "research report"、"topic analysis"、"investment research"、"做研报"、"投研报告"、"主题分析"、"深度分析"、"policy assessment"、"industry deep-dive" などのニーズを述べたときにトリガーする。対象外：純粋なニュース解説（topic-brief を使用）、スライドデッキ（deckster-slide-generator を使用）、単発の Q&A。
ユーザーのデータに既知の、すでに観測された異常 — 指標の急増や急落、外れ値、予想外の数値 — があり、その根本原因を推測ではなく診断したいときに使用。候補原因の一覧を作成し、それぞれをデータで検証し、データが否定するものを除外して、決定的な候補がちょうど 1 つだけ反証を生き延び、肯定的な確認テストに合格するまで絞り込む。結果は、確認された根本原因と他の候補を排除した証拠を含む調査ログとなる。手元に特定の異常がないデータセットに対する自由な探索（それは data-analysis）や、外部の主張を情報源と照合すること（それは claim-verify）には使用しない — これはすでに把握している 1 つの異常に対する反応的な診断である。
アプリの実行中にサイズが変わるウィンドウにレイアウトを適応させる必要がある場合、またはアプリで複数のウィンドウをサポートする必要がある場合に使用します。アプリやウィンドウをリサイズ可能にする依頼、ウィンドウのサイズ変更でレイアウトが崩れる・適応しない問題、折りたたみ式 iPhone Duo、マルチタスクの画面分割、Stage Manager 向けのアプリの準備や最適化が含まれます。レガシーな共有状態 API を状況に応じた代替 API（mainScreen、interfaceOrientation、userInterfaceIdiom、application と scene のライフサイクル、安全領域のインセット）に置き換えてアプリをモダン化します
このツールキットの規約に従う arc42 ドキュメントについて、セクション間の ID の整合性を検証します。ツールキットの IF-xx インターフェース ID（Section 3↔Section 5）、ビルディングブロックのデプロイ範囲（Section 5↔Section 7）、Q42 品質タグのトレーサビリティ（Section 1↔Section 10）、ツールキット ADR のリスク参照（Section 9↔Section 11）、および将来シナリオの関連付け（Section 10↔Section 11）を確認します。自動 lint スクリプトが利用可能な場合は実行し、利用できない場合はルールを手動で適用します。
ユーザーが ARCS/arcs-sdk、クロスコンパイルツールチェーン（riscv64-unknown-elf-gcc）、cskburn、書き込み、/dev/ttyACM*、シリアルログ、JLink、JFlash、GDB デバッグ、JTAG/cJTAG、debug、デバッグ、ブレークポイント、ステップ実行などのタスクに言及した場合に使用：リポジトリの取得、環境インストール、コンパイル、書き込み、実行、ログ読み取り、JLink デバッグ環境の展開を担当する。コードの作成・理解は担当せず、コード開発は Claude Code 自身が担当する
arXiv 論文の投稿前検証監査。TeX ソース、PDF、図、メタデータ、参考文献、ファイル構成、よくあるエラーのスキャンを対象とする。arXiv の各要件ごとに合否レポートと具体的な修正案を出力する。トリガー：「check my arXiv submission」「validate for arXiv」「arXiv preflight」「ready for arXiv」「arxiv check」「arxiv submission readiness」。manuscript-review（文章）、manuscript-provenance（コード）、arxiv-figures、arxiv-package と併用する。
ユーザーが Huawei Ascend NPU のハードウェアレベルの管理、テスト、診断を必要とするときにこの skill を使用する。典型的なシナリオ：NPU カードの状態・温度・使用率の確認、メモリ帯域のテスト（h2d/d2h/d2d/p2p）、演算性能/消費電力のベンチマーク（TFLOPS、TOPS）、NPU ハードウェア障害の診断やヘルスチェック、NPU カードのストレステスト（aicore、メモリ）、スタックまたは異常な NPU カードのリセット/復旧。典型的なユーザーの質問（ascend-dmi に言及していなくてもトリガーする）："このサーバーの演算性能と帯域を測って"、"192.168.1.50 の NPU の温度と使用率を見て"、"fp16 の演算テストを実行して TFLOPS がいくつか見て"、"d2d 帯域は基準を満たしているか"、"3 番のカードに問題があるようなので診断して"、"NPU がスタックしたのでリセットして"、"8 枚のカードでストレステストをして"、"消費電力テストを edp モードで実行して"。ユーザーが Ascend NPU ハードウェアを直接測定・診断・管理したいときは常にこの skill を使用する——サーバーの NPU 性能（演算性能/帯域/消費電力）の確認、ハードウェア障害の診断、NPU カードのリセットを含む。ユーザーが "ascend-dmi" と言わずに「サーバー」+「演算性能/帯域/NPU 状態」に言及しただけでもトリガーする。以下には使用しない：NPU のコード作成、フレームワークのインストール、学習問題のデバッグ、Docker の設定。
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。