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 96,981 件掲載。コマンド 1 行でインストールできます。
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ローカル Markdown ナレッジベース（"vault"）を構築して照会する。2 つの機能 -- (1) 生ファイル（PDF、Word/docx、PowerPoint/pptx、Excel/xlsx、csv/tsv、画像、html、md/txt、json/yaml/コード、音声/動画）を検索しやすい frontmatter 付きのクリーンな Markdown に変換する。ローカル優先（pandoc / python-pptx / openpyxl / pymupdf4llm / whisper）で、クラウド OCR（MinerU）はフォールバックとしてのみ使用。(2) 得られた vault に対して検索規律をもって質問に答える -- カバレッジを自己監視し、欠落/損失のあるコンテンツを指摘し、コンテンツマップ（MOC）を提案する。トリガー："build/sync my local knowledge base"、"convert these files to markdown for AI"、"整理我的资料库"、"把文件转成 md 给 AI 读"、"本地知识库"、"读我的本地 vault 回答"、"这个主题我的资料里怎么说"。対象外：単発のウェブリサーチ、または 1 つのドキュメントで直接読めるファイル。
lytシリーズのEC商品詳細ページ生成スキルです。ユーザーがこのスキルを呼び出し、商品画像、パッケージ画像、仕様画像、商品資料、競合の商品詳細ページ、またはビジュアル参考画像をアップロードした場合、商品詳細ページの情報構成、スローガン、画面ごとのコピー、ビジュアルブリーフ、画像生成プロンプトをゼロから作成します。ツールが利用可能な場合は、各画面の画像と全体のロング画像も生成します。最初の情報収集では、スローガンを使用しない、既存のコピーを提供する、Agent に生成させる、のいずれかをユーザーに選んでもらいます。画像から確認できる事実とユーザーが確認した情報のみを使用し、見た目から機能、素材、効果、仕様、認証、レビュー、販売数を創作しません。TikTok Shop や越境ECの商品詳細ページ向けです。既存ページの診断、商品の事業性判断、単一の参考画像からのプロンプト推定、競合のメイン画像の一括要約には使用しません。呼び出し方法：/lyt-detail-page、/详情页生成、「商品画像から詳細ページを生成」「商品詳細ページをゼロから作って」「このページを参考に自分の商品詳細ページを作って」
lyt シリーズの EC 画像向けに、画像プロンプトの逆算と製品の差し替えを行うスキルです。ユーザーがこのスキルを明示的に呼び出し、商品画像、商品メイン画像、広告画像、商品シーン画像、訴求点のインフォグラフィック、商品 3D レンダリング画像をアップロードした場合に、参照画像に見える被写体、構図、シーン、照明、素材、色、商業的表現を基に、実行可能な画像生成プロンプトを再構成します。ユーザーは自分の商品画像もアップロードでき、その外観、構造、パッケージ、ブランド情報を使って参照商品の部分を置き換え、新しいプロンプトにまとめられます。目標のスタイルが指定されていない場合は、まずスタイルを尋ねます。指定済みならそのまま生成します。単一の商業ビジュアルのプロンプト再構成と商品差し替えのみを扱います。商品詳細ページ全体の生成、商品ページのコンバージョン診断、競合のメイン画像の共通点をまとめること、画像の直接生成は行わず、元のプロンプト、モデル、seed、隠しパラメーターを復元できるとも主張しません。トリガー：/lyt-image-prompt、/图片提示词、/反推提示词、「根据这张图反推提示词」「把这张商品图拆成提示词」「把我的产品合并到这个提示词里」「用我的产品替换参考图产品」
lyt シリーズのEC商品ショート動画撮影スクリプト用スキル。ユーザーが具体的な商品、商品画像、商品リンク、商品情報、確認済みの訴求ポイント、または既存の商品コピーを用意しており、そのまま撮影できる TikTok Shop や越境 EC 向けショート動画スクリプト、絵コンテ、UGC スクリプト、デモ／比較／レビュー／シーン別スクリプト、広告クリエイティブ、インフルエンサーへのサンプル提供用スクリプトを求める場合に使用します。既存の商品コピーを撮影可能な絵コンテに整理したり、対象市場の言語版と中国語への逆翻訳を作成したりすることもできます。ゼロからの商品選定、商品の実現可能性の判断、公開済み動画の指標分析、動画の直接生成や編集、商品以外の個人 IP コンテンツには使用しません。トリガー：/lyt-video-script、/产品视频脚本、/拍摄脚本、/商品短视频脚本、「这个产品怎么拍」「根据这个产品写一份脚本」
Taylored Systems 向けの製造デモナレッジベース。現場の暗黙知をどのように取り込み、検索可能にするかを示す。ユーザーが製造デモを希望する場合、見込み顧客へのデモを行う場合、CNC のセットアップ、機械のエラーコード、品質検査、起動手順、トラブルシューティング、安全について質問する場合、または 'manufacturing demo'、'show me an example'、'how does it work'、'Taylored Systems demo' と言う場合に使用する。
Python の LangGraph でステートフルな AI エージェントとエージェント型ワークフローを構築する。LLM とツールのループを伴うツール使用型エージェント、分岐ワークフロー、会話メモリ、human-in-the-loop による監督、本番監視を扱う。使用場面 - (1) ツールを使用しタスク完了までループするエージェントの構築、(2) 条件分岐を伴うマルチステップワークフローの作成、(3) checkpointer によるターンをまたいだ永続化/メモリの追加、(4) interrupt() による人間の承認の実装、(5) time-travel や LangSmith によるデバッグ。StateGraph、ノード、エッジ、add_conditional_edges、MessagesState、thread_id、Command オブジェクト、ToolMessage の処理を扱う。例としてチャットボット、電卓エージェント、構造化ワークフローが含まれる。
opcuaserverinfo、opcua、connect、setSecurityModel、証明書信頼関数を使って MATLAB で OPC UA サーバーを検出しクライアント接続を作成する。ネットワーク上の OPC UA サーバーの検出、OPC UA サーバーへの接続、ユーザー名/パスワードまたは証明書による認証、セキュリティモードの構成、証明書信頼エラーの処理、ホスト名不一致の警告の修正、接続失敗や検出結果が空になる問題のトラブルシューティング、OPC UA 証明書（.der または .pem）のコンプライアンス問題の検査に使用。トリガー：opcuaserverinfo、OPC UA discovery、find OPC UA servers、LDS setup、opcua、opc.ua.Client、connect OPC UA、OPC UA client、OPC UA security、OPC UA certificate trust、OPC UA certificate inspection、setSecurityModel、opc.ua.trustServerCertificate、opc.ua.exportClientCertificate、Industrial Communication Toolbox、OPC UA server connection、OPC UA server discovery。
シェルから mc（S3 互換オブジェクトストレージ用の MinIO AIStor コマンドラインクライアント）を操作するときに使用します。エイリアスによるサーバー接続、オブジェクトやバケットの一覧表示・コピー・移動・削除、バージョニング、レプリケーション、ライフサイクル、暗号化、ポリシー、イベント、クラスター管理、AIStor Tables の設定を扱います。エージェントの非対話認証、機械可読な JSON-lines 出力の取得、ALIAS/BUCKET/PREFIX パスの構築、各コマンドの正確なフラグの確認、取り消せない破壊的操作の回避について説明します
AI 個人記憶システムのファイルスキャン振り返り機能。Obsidian 保管庫で今週変更されたファイルをスキャンし（AI_MEMORY ディレクトリを除く）、重要になり得る出来事や意思決定を特定する。使用場面：(1) ユーザーが「ファイルスキャン」「今週のファイルを見る」「ファイルの変更をスキャン」と言ったとき；(2) 週次レビューで L1 記録を補う前；(3) ユーザーが今週の Obsidian での活動を振り返りたいとき。この skill は変更されたファイルを一覧にし、どれを L1 に記録する必要があるかユーザーに尋ね、記録を補助する。
Mermaid 記法を使ってソフトウェアの図を作成するための総合ガイド。ユーザーが図の作成、可視化、ドキュメント化のために支援を必要とする場合に使用する。クラス図（ドメインモデリング、オブジェクト指向設計）、シーケンス図（アプリケーションフロー、API 相互作用、コード実行）、フローチャート（プロセス、アルゴリズム、ユーザージャーニー）、ER 図（データベーススキーマ）、C4 アーキテクチャ図（システムコンテキスト、コンテナ、コンポーネント）、ステート図、git グラフ、円グラフ、ガントチャート、その他のあらゆる図に対応する。「diagram」「visualize」「model」「map out」「show the flow」といったリクエストや、システムアーキテクチャ、データベース設計、コード構造、ユーザー／アプリケーションフローの説明時に発動する。
ホスト側の WeChat DevTools 自動化を使い、CLI の `preview` では現れない GUI 専用のランタイムおよび操作の失敗を調査する。発動条件：ページ遷移、タップ、websocket ベースの DevTools 自動化、または `report.json` や `trace.log` といった実行ディレクトリの証跡を用いて、リポジトリのバグと IDE セッションの問題、ローカルサービスの阻害要因、残る視覚のみの問題を切り分ける必要があるとき。
シナリオベースの DevOps、SRE、クラウド、プラットフォームエンジニアリングの模擬面接を実施し、容赦なく正直な分析と個別の対策プランを作成する。質問はトピック（Kubernetes、AWS、Docker、Terraform、CI/CD、Linux、監視/可観測性、システム設計、ネットワーキング、セキュリティ、混合）、難易度（ジュニア 0〜2 年 / ミドル 2〜5 年 / シニア 5〜8 年 / スタッフ 8 年以上）、目標企業層（TCS/Infosys/Wipro/Capgemini などのサービス系、Razorpay/Zerodha/Swiggy/PhonePe/Atlassian などのプロダクト系、Meta/Apple/Netflix/Google/Amazon/Microsoft などの MANG/FAANG）ごとに構成して出題する。面接官の口調で 1 問ずつ進行し（ヒントなし、面接中の称賛なし）、その後コーチモードに切り替えて、設問ごとの分析、セッション全体のパターン検出、層別の評価、7 日間の対策プランを提示する。次の場合に積極的にトリガーする：/mock-interview、「mock interview」「interview prep」「interview practice」「DevOps interview」「SRE interview」「cloud interview」「Kubernetes interview」「AWS interview」「scenario question」「system design interview」「interview me」「test me」「quiz me on K8s/AWS/etc」「help me prepare for an interview」、またはユーザーが DevOps/SRE/クラウド/プラットフォーム/インフラの面接を控えていると述べた場合。「mock」という語を使っていなくてもよい。トリガーは面接準備の必要性であり、正確な言い回しではない。
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。