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 97,501 件掲載。コマンド 1 行でインストールできます。
すべて
【AI らしさの除去】文章を一文ずつ確認し、姿勢、構成、語彙、内容、プライベートドメインでの一斉送信らしさなど、20 項目の機械的な痕跡を検出します。原文の順序でレポートし、デフォルトでは診断のみで修正しません。ユーザーが修正を求めた場合は、各文で何を意図しているのかを一つずつ確認し、本人の言葉で書き直します。ショート動画の台本、モーメンツ投稿、DM、小紅書の投稿、WeChat 公式アカウントの長文に対応します。ユーザーが「AI っぽい？」「機械が書いたように見える？」「この文章は不自然？」「このモーメンツ投稿は一斉送信っぽい？」「AI っぽさをなくして」と言ったときに起動します。｜小爷出品
【アイデアデスク】「ひとつの思いつきを使えるテーマに育てる」段階を担当します。思いつきを気軽に記録し、対話を通じて直感を明確にし、決まった構成で掘り下げた原稿を書きます。誰に向けたテーマか、なぜ注目を集めるか、なぜ収益化できるかを評価し、掘り下げた後はショート動画/モーメンツ/プライベートドメインのトークスクリプトのどれに展開するかを決めます。最終稿を書き終えたらマスター版をアーカイブします。テーマがすでに決まっていて原稿を書く作業は対象外です。ユーザーが「アイデアを記録して」「このアイデアを深めて」「アイデアを整理して」「このテーマはやる価値がある？」「アイデアデスク」と言ったときに使用します。｜小爷出品
【パーソナルブランドのポジショニング】ビジネス上の軸、本人らしさの核心、専門領域の深さ、感情的なつながり、認知の段階、記憶に残る要素、心理的アカウントという 7 つの検証可能な基準で IP のポジショニングを診断します。人物像が成り立つか、プライベートドメインで近い距離の信頼に耐えられるかを判断します。相談モードではユーザー自身のアカウントを確認します。「この人物像の位置づけを見て」「自分の IP をどう位置づける？」「この人物像は成立する？」「アカウントの方向性は合っている？」「転換すべき？」「ターゲットユーザーを分析して」と言ったときに起動します。運営者モードでは他者の位置づけを検討します。「この IP の位置づけを手伝って」「新しい案件を受けたので初期の位置づけを考えて」または明らかに第三者の事業を説明している場合に起動します。｜小爷出品
【ブリッジ】skill または skills/ ディレクトリ全体をシンボリックリンクでローカルにインストール済みの Agent ホスト（共通エントリーポイント ~/.agents/skills、Claude Code、WorkBuddy、Trae などの専用エントリーポイント）に接続し、Grok 用の薄い bridge を生成します。ブリッジ状態の確認と解除も行います。ユーザーが「この skill をブリッジして」「skill を Codex/豆包/WorkBuddy に接続して」「すべての Agent で使えるようにして」「ブリッジできた？」「ブリッジを解除して」と言ったときに使用します。｜小爷出品
【モデル審査】チーム/コミッションモデルの設計を、モデルの分類、コンプライアンス上のレッドラインの自己確認、全体構造と収益分配構造の点検、C 端の健全性、問題のあるモデルの確認という 5 つの観点で審査します。代理店/販売代理/紹介拡大の仕組みが成り立つかを確認し、「不労所得」「低価格から高価格への誘導」「顧客資源の下方移転」といった落とし穴を見抜きます。コンプライアンスについては確認方法のみを提示し、結論は出しません。ユーザーが「このコミッションモデルを見て」「代理店制にすべき？」「このチーム制度は適法？」「利益配分をどう設計する？」「ねずみ講では？」「販売網を設計したい」と言ったときに起動します。｜小爷出品
【WeChat 公式アカウントのレイアウト】Markdown 原稿を、WeChat 公式アカウントの管理画面に直接貼り付けてもレイアウトが崩れない HTML に変換します。15 種類のスタイルを内蔵し、1 種類/おすすめ 6 種類/全 15 種類と一覧ページを生成できます。ユーザーが「WeChat 公式アカウント用に変換して」「公式アカウント向けにレイアウトして」「公式アカウント用 HTML を生成して」「この記事を公式アカウントにどう組む？」「WeChat のレイアウト」と言ったときに起動します。レイアウトのみを扱い、内容は変更しません。｜小爷出品
【セルフメディア初心者のスタート】プライベートドメイン/ショート動画を始める人向けの SOP です。「まず成功体験を得る」「知人からの流入で始める」「最初の 100～200 人の顧客は練習コストと捉える」「新人向け特典で移行を設計する」という検証可能な基準を使い、未着手または始めたばかりで成果のない人に、実行可能な開始順序を示します。「まず仕組みを整える」「十分に学んでから始める」といった自己満足の準備を防ぎます。ユーザーが「初心者だけど、どう始めればいい？」「業界に入ったばかりで最初に何をする？」「初心者向けスタート SOP」「アカウントをどう立ち上げる？」「最初の顧客はどこから？」「売り込みっぽくならないモーメンツ投稿の方法は？」と言ったときに起動します。｜小爷出品
【チーム運営レビュー】運営者の視点から、立ち上げ段階との適合度、組織規模の臨界値、生産性の危険ライン、利益分配の実行とチームの士気、現場での検証という5つの観点でレビューする。チーム構築、生産性設計、立ち上げのペースが実際の事業段階に合っているかを確認し、「チームが大きければ強い」「GMV が見栄えすれば利益が出ている」「人間関係だけでチームをうまく管理できる」といった誤った兆候を排除する。ユーザーが「チーム構築が適切か見て」「歩合をどう設定する？」「チームを拡大すべき？」「立ち上げのペースは速すぎる？」「生産性に問題はある？」「なぜチームに人が定着しない？」と言ったときに起動。｜小爷出品
【ベンチマーク選定】ベンチマークとなるアカウントや事業から、本当に模倣する価値のある対象を選ぶ。まず収益性、規模の適合性、アカウントの健全性という3つの必須基準を確認し、次に表紙画像・タイトル・コピーなどの表面的な要素ではなく、事業構造（人・商品・場、価格設定、顧客獲得と転換、提供とリピート購入）を模倣しているかを検証する。最後に実行可能なチェックリストに分解し、「自分に合うか」を言い訳にしない。ユーザーがベンチマーク探し、誰を手本にすべきか、アカウントを模倣する価値があるか、模倣方法、アカウントの事業分析を求めたときに起動。｜小爷出品
【市場領域別の戦略】業界、平均客単価、現状を入力すると、その市場でどの認知段階から売上が生まれるか、コンテンツの3つの機能の配分、商品階層、トラフィックをプライベートチャネルに誘導する方法、成約場所、コンプライアンス上の危険ライン、再利用可能なアカウント構成を提示する。8つの市場テンプレートを内蔵（減量・体重管理、中医学の養生用精油、ファッション・日用消費財、ソーシャルコマースの直販化と代理店制度の再編、少人数制の知識講座、ウェルネス分野のプライベートチャネル直販、留学など意思決定コストの高い非標準サービス、英語入門など購入者と利用者が異なる教育）。その他の市場は汎用分析を行い、仮説に🔴を付ける。ユーザーが自分の市場での集客方法、業界の攻め方、自分の客単価に合うコンテンツ、減量・養生・ファッション・ソーシャルコマースの直販化・知識講座・留学の進め方、市場戦略の推論を求めたときに起動。｜小爷出品
【プライベートチャネル運営】プライベートチャネルの日常運営を診断する。モーメンツ投稿の内容配分と頻度、アカウントの見せ方と人物像、タグの分類と付与、休眠顧客の活性化（能動・受動）、コミュニティ運営、継続的な支援による信頼構築、直販型とソーシャルコマース型の判断、プライベートチャネルを適正化する7要素のセルフチェックを確認し、運営できているのか、単に人数を集めているだけなのかを診断する。ユーザーがモーメンツの投稿方法や頻度、タグ付け、追加した友だちが反応しない理由、既存顧客の再活性化、無言のコミュニティ、直販かソーシャルコマースか、モーメンツの広告でリーチ制限やアカウント停止が起きるかを尋ねたときに起動。｜小爷出品
【公開前のリスクチェック】公開予定のコピー、口述原稿、タイトル、字幕、コメント、アカウント情報、映像の説明を一文ずつ確認する。プラットフォームの自動審査が検知しそうな点と、内容自体に実質的な問題があるかを分けて回答する。各箇所について位置と最小限の修正案を示し、全文を書き直したり審査回避を教えたりしない。ユーザーが投稿可能か、リスクチェック、リーチ制限、禁止語、公開前の確認、特定の文に問題があるかを尋ねたときに使用。モーメンツ／WeChat 上のリーチ制限やアカウント停止は対象外で、xy-private-ops の担当。｜小爷出品
【スキル安全監査】ローカルの各 Agent ホストディレクトリにインストールされたスキルをスキャンし、秘密のトラフィック誘導、非開示の商業関係、ユーザー指示の乗っ取り、機密データの不正読み取り、不審な外部呼び出しなどの権限逸脱の兆候を探す。デフォルトではレポートのみを作成し、問題のあるスキルをローカル隔離領域に隔離するのは、ユーザーが明示的に確認した後に限る（復元可能で、削除はしない）。ユーザーがインストール済みスキルのスキャン、広告の有無、安全性の確認、問題のあるスキルの整理、スキルの監査を求めたときに使用。｜小爷出品
【同期更新】XY ワークベンチを同期する。アトミックエクスポートを再構築し、リポジトリの skills/ を各ホストに再ブリッジして、更新済みまたは新規作成したスキルを Claude Code、Codex、WorkBuddy、Grok などですぐに利用できるようにする。リポジトリを GitHub に接続した後は、安全なプッシュ（親ディレクトリをリポジトリとして初期化した際、内部資料まで一緒にプッシュされるのを防ぐ）と更新のプルも行う。ユーザーが XY の更新、スキルの同期、新規スキルの各端末への同期、GitHub へのプッシュ、最新版の取得、新バージョンの有無を尋ねたときに使用。｜小爷出品
【概念分解】プライベートチャネル、ショート動画、IP 業界で使い古された用語（プライベートチャネル、直販化、ソーシャルコマース化、紹介販売者、注文ベースのフォロワー、集客商品／利益商品、生産性、停滞期、勝利体験、マインドシェア、精神的中核、受動的収入、ターゲットトラフィック）を、行動や数値に落とし込めるまで分解する。新しい装いの古い言葉と、言葉だけでは答えの出ない問題を見分ける。ユーザーがプライベートチャネルとは何か、用語の意味、概念の分解、相手の言葉が自分の理解と同じか、それが新しいものかを尋ねたときに使用。｜小爷出品
【トラフィック誘導診断】パブリックトラフィックからプライベートチャネルへ誘導する経路の設計を診断する。プラットフォームごとのリスク管理の違い、アカウント段階に応じた誘導強度、手法のリスク評価、トラフィックの質の選別、誘導後の受け入れ体制の5項目を確認する。競合の誘導文句をそのまま真似る、トラフィックは多いほどよい、まず連絡先を集めればよい、といった安易な設計を排除する。ショート動画アカウントの立ち上げとコールドスタートも扱う（新規アカウントにトラフィックがない、タグ付けがずれている場合はこちら）。ユーザーが新規アカウントの集客、アカウント立ち上げ、誘導方法の適否、誘導経路の設計、WeChat への誘導、誘導のリスクや強度、パブリックからプライベートへの移行方法を尋ねたときに起動。｜小爷出品
【ナレッジベース】顧客記録、商品一覧、モーメンツ素材、講座の逐語原稿、代理店ポリシーの旧版、ライブ配信の振り返りなど、ユーザーのローカルフォルダーを、AI が安定して検索・格納し、バージョンを判別できるナレッジベースに変える。資料がなければ最小限の構成を作り、資料があれば案内に徹する「ナレッジベースガイド」を生成する。その後、新資料の格納、回答の検索、最新版の特定、点検、整理を行う。ユーザーがナレッジベースの構築、AI にファイルを理解させること、資料の追加、検索、最新版の確認、更新、ガイドの短縮を求めたときに起動。トリガー：/xy-vault、/知识库。｜小爷出品
【マルチプラットフォーム Agent ワークベンチ構築】プロジェクトを、Claude Code / Codex / Grok / 汎用 Agents（~/.agents/skills）で一貫して使え、長期保守できる Agent ワークベンチに整理する。ルールファイル（CLAUDE.md / AGENTS.md）の確認、スキルの信頼できる原本の特定、命名の統一、ブリッジの生成、項目ごとの検証を行う。ユーザーが Codex や Claude Code への移行、Grok 対応、AGENTS.md の統一、乱雑な Agent ワークベンチや分散したスキルの整理、Claude・Codex・豆包の連携を求めたときに使用。｜小爷出品
Turso の yield インジェクションや合成障害インジェクションの仕組みを扱い、安全に再開可能なステートマシンの境界を実現するときに使用する。YieldInjector、FailureInjector、YieldPointMarker、inject_transition_yield!、inject_io_yield!、inject_transition_failure!、CommitYieldPoint、CheckpointYieldPoint、CursorYieldPoint、決定論的なインターリーブテスト、中断された statement/commit テスト、並行シミュレータの yield プランを含む。
Zeabur 上で専用 Kubernetes クラスタ（Linode LKE または AWS EKS）をスケーリングする際に使用します — ノードプールの一覧表示、ノード数の変更、ノードプールの追加/削除。ユーザーが「scale my cluster」「add nodes」「remove nodes」「resize node pool」「加節點」「擴容」「縮容」と言ったときに使用します。新しいサーバーのレンタル（zeabur-server-rent を使用）や、単一 VM の専用サーバー（ノードプールを持たない）には使用しないでください。
1 つまたは複数のローカル参照動画を、検証可能・生成可能で、Agent との会話内で直接レビューできる元映像、ショットのフレームボード、アセットライブラリ、セグメント単位の生成プランに逆解析する。ユーザーが「この動画を逆解析して」「これらの動画を逆解析して」「この動画をどう再現するか」「動画をプロンプトに分解して」「reverse this video」と言った場合や、動画再現前のショット分析、証拠抽出、逆解析パッケージの監査が必要な場合に使用。動画の直接生成、素材の公開、一般的な編集、字幕の焼き込みには使用しない。
動的な査読者ペルソナを用いた多角的な学術論文レビュー。分野固有の専門知識を持つ 5 名の独立した査読者（編集長 + 3 名のピア査読者 + Devil's Advocate）をシミュレートする。フルレビュー、再レビュー（検証）、クイック評価、方法論重視、ソクラテス式ガイド、キャリブレーションのモードをサポート。トリガー: review paper、peer review、manuscript review、referee report、review my paper、critique paper、simulate review、editorial review、calibrate reviewer、reviewer calibration、measure reviewer accuracy。
アカデミック研究の全パイプラインのオーケストレーター：リサーチ -> 執筆 -> インテグリティチェック -> レビュー -> 修正 -> 再レビュー -> 再修正 -> 最終インテグリティチェック -> 確定。deep-research、academic-paper、academic-paper-reviewer を、必須のインテグリティ検証、2 段階のピアレビュー、再現可能な品質ゲートを備えたシームレスな 10 段階ワークフローに統合する。トリガー：academic pipeline、research to paper、full paper workflow、paper pipeline、end-to-end paper、research-to-publication、complete paper workflow。
UI コードの WCAG 2.1 AA 準拠を詳細に監査します。アクセシビリティレビュー、WCAG 監査、a11y チェック、スクリーンリーダー互換性レビュー、キーボードナビゲーション評価を求められた場合に使用します。「アクセシビリティ」「a11y」「WCAG」「スクリーンリーダー」「キーボードナビゲーション」「色のコントラスト」「ARIA」への言及や、「アクセシブルですか」という質問があった場合も対象です。デザインレビュー担当者による基本的なアクセシビリティチェックを超え、WCAG の各基準を包括的に分析します。
Selenium WebDriver 4+ と Java 21+、axe-core エンジンを使ったアクセシビリティテストツールキット。WCAG 2.2 AA 準拠の検証、ページやコンポーネントの a11y 違反のスキャン、キーボードナビゲーションのテスト、色コントラストの監査、ARIA セマンティクスの確認、アクセシビリティレポートの生成、axe ルールのフィルタリング、スクリーンリーダー問題のデバッグ、POUR 原則（知覚可能、操作可能、理解可能、堅牢）の実装を求められた場合に使用する。
アウトバウンドの見込み顧客として対象企業を1社調査し、意思決定に使えるアカウント資料を作成します。シグナルの一覧、自社ICPとの適合度、意思決定者、リードスコア、リスク、次のアクション、見込み顧客の言語での初回連絡文案をまとめます。「このアカウントを調査して」「[会社]の資料を作成して」「[会社]は自社に合うか」「[会社]の誰に連絡すべきか」「[会社]との商談前の調査」「このアカウントを狙うべきか」「アウトバウンド向けアカウント概要」と依頼された場合や、企業URL・名称を評価のために提示された場合に使用します。これは買い手としての見込み顧客側の調査です。自社の顧客がなぜ購入するのかをベンダー側から調査する場合は、代わりに`customer-intelligence`を使用してください。
タンパク質実験の設計・申請・結果取得に Adaptyv Bio Foundry API と Python SDK を使用する方法。ユーザーが Adaptyv、Foundry API、タンパク質結合アッセイ、タンパク質スクリーニング実験、BLI/SPR アッセイ、熱安定性アッセイに言及した場合、または実験的特性評価のためにタンパク質配列を提出したい場合に使用する。コードが `adaptyv`、`adaptyv_sdk`、`FoundryClient` をインポートする場合、または `foundry-api-public.adaptyvbio.com` を参照する場合も起動する
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。