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。
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ユーザーがコンテンツ戦略を計画したい、どのコンテンツを作るか決めたい、どのトピックを扱うか整理したいときに使用する。ユーザーが「content strategy」「what should I write about」「content ideas」「content planning」「editorial calendar」「content marketing」「content roadmap」「what content should I create」「content pillars」「I don't know what to write」「what should I post today」に言及したときにも使用する。World Code 統合済み — あなたの Bridge、コンテンツレイヤー、オーディエンスはすでに定義されている。個別の記事の執筆については boring-copywriting を参照。ソーシャルメディアコンテンツについては boring-social-content を参照。
AI エージェント向けの BOSS Zhipin(BOSS直聘)求人検索 CLI — 福利厚生フィルタ付きの検索、挨拶、応募、パイプライン追跡、履歴書の AI 最適化を含む 32 コマンド。すべての出力は stdout 経由の構造化 JSON。4 段階ログイン:Cookie → CDP → QR httpx → patchright。トリガー:找工作、投简历、boss直聘、招聘、搜索职位、打招呼、福利筛选、双休、求职流水线、简历优化、job search、recruitment、greet recruiter、batch-greet、welfare filter、BOSS Zhipin。
ブランド関連作業の入口です。URLだけからサイトをクロールし、リンク先のソーシャルメディアやプレス情報もたどって既存のブランド素材を収集し、変更の必要度を診断して適切な手順に振り分け、他のデザイン Skill が参照するブランドコンテキスト文書を取得または作成します。あらゆるデザインプロジェクトの開始時や、ユーザーが「ブランドコンテキスト」「ブランドの設定」「ブランドガイドライン」「ビジュアルアイデンティティ」「リブランド」「ブランド刷新」「自社ブランドについて」などに言及した場合、または色、書体、ビジュアルの方向性を毎回説明する手間をなくしたい場合に使用します。`.agents/brand.md` を作成・管理します。
bstack — Broomva Stack。20 個の不可分なプリミティブ(P1-P20)と 30 個の厳選スキルにより、エージェント駆動のワークスペースを自己運用システムに変える。各プリミティブは特定の失敗モード(セッション健忘、破壊的操作、不可視の作業、ダーティツリーのドリフト、コンテキストの腐敗、実体のない儀式的フレーズ、単一モデルのエコーチェンバー)を一つずつ塞ぐ。標準の運用モードは broomva/autonomous(プロンプトなしで全ての反射を発火する)。使用場面:(1) 新しいエージェント駆動ワークスペースの初期構築、(2) 'bstack doctor' によるプリミティブ準拠の検証、(3) 'bstack repair' による欠落したガバナンス/hooks/ポリシーの修復、(4) 'bstack status' によるインストール済みスキルと欠落スキルの一覧表示、(5) 'bstack validate' によるスキル frontmatter の健全性検証、(6) 'bstack revamp' による完全な再構成。対象外:インシデントやチケットの重大度ラベル——'P1 障害' や P2 バグはプリミティブ P1 や P2 ではない;アプリやフレームワークの足場作り(ここでの bootstrap はガバナンスのメタレイヤーであり、Next.js や Cargo のテンプレートではない);bstack 自身のスクリプト、テスト、ドキュメントの編集(bstack 製品に対する通常のリポジトリ作業であり、その呼び出しではない);または、別のスキルを指示するリクエスト内で bstack が単に言及されているだけの場合。トリガー:'bstack'、'broomva stack'、'bootstrap project'、'install all skills'、'P1' から 'P20'、'agent harness'、'self-operating workspace'。
一貫したレイアウトとfrontmatterで、製品仕様のMarkdown(PRD、FRD、TRD、ユーザーストーリー、UI仕様(フロー、画面構成、表示状態))を作成・修正します。ユーザーがこのスキルを名前で指定(`/building-product-specifications`、`$building-product-specifications`、または「building-product-specifications」)するか、指定されたdocsルート内の仕様ファイル(`@docs/prd.md`、`@docs/features/checkout/frd.md`)を参照した場合にのみ使用します。コード実装は行いません。
ChatLab がまだ対応していないローカルチャットエクスポートを、検証済みの ChatLab JSONL または JSON に変換する。ソースファイルの構造を分析し、ローカルの Node.js または Python 変換スクリプトを作成して実行し、インポート前にレコード数を確認する。ChatLab が CSV、HTML、TXT、XML、SQLite/データベース、ベンダー独自の JSON/JSONL、圧縮アーカイブなどのチャットエクスポートを認識できない場合、またはユーザーが Agent に未知のチャット形式への対応を求めた場合に使用する。
6つの健全性基準に基づき、すべてのアクティブ顧客アカウントを緑/黄/赤で評価し、健全性の一覧表と赤判定向けのアクションプランを出力します。1社の顧客を失う影響が大きいB2Bサービス企業(代理店、アウトソーシング、コンサルティング)向けです。ユーザーが「оцінка здоров'я клієнтів」「client health check」「health scoring」「хто з клієнтів у зоні ризику」「churn risk review」「проскор акаунти」と言う場合、またはアクティブ顧客のリストを提示してリスクのある顧客を尋ねる場合に使用します。新規リードの評価には使用せず(lead scoringを使用)、アップセル機会のマッピングにも使用しません(upsell-mapperを使用)。
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。
