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。
すべて
市場主導の方法で Pragmatic Institute Product Canvas／ビジネスケースを作成し、機会への投資を正当化します。PM から「ビジネスケースを作る」「経営陣に説明する」「市場規模を見積もる」「購入・構築・提携のどれにするか」「ROI はいくらか」「Product Canvas を作る」「このアイデアへの支持を得る」と求められた場合に使用します。機会を価値提案、価値創造、価値獲得として整理し、市場規模を見積もり、購入／構築／提携を判断したうえで、リスクを定量化した go／no-go の提言で締めくくります。Markdown または Word .docx の成果物として Product Canvas／Business Case を作成します。
Pragmatic Institute のプロダクトロードマップを作成し、ビジョン、方向性、時間とともに変化する優先事項を伝えます。これは計画であり、確約ではありません。PM が「ロードマップ」「プロダクトビジョン」「今後の予定」「フェーズ」「時間軸でのテーマ」を求める場合や、日付入りのリリース計画とは異なる形で関係者間の方向性をそろえたい場合に使用します。日付ごとの機能ではなく、時間軸に沿った成果と市場課題を示します。Markdown または Word .docx の成果物としてプロダクトロードマップを作成します。
リスクを早期に明らかにし、相手に合わせた言葉で伝える Pragmatic のステークホルダーコミュニケーション計画と状況報告を作成します。PM からステークホルダー管理、コミュニケーション計画、経営陣向け／状況報告、プロジェクト状況報告、運営委員会への報告、または「全員の認識を合わせる」ことを求められた場合に使用します。特定→分析→伝達の手順、影響力×重要度マトリクス、4 つの指標カテゴリーを扱います。Markdown または Word .docx の成果物として Stakeholder Communication Plan と Status Update を作成します。
Tech Twitter のすべての読み取りエンドポイントに加え、オフラインで検索できるローカルミラーと、他のどのツールにもない引用付きエビデンスバンドルを提供する。トリガーフレーズ: `what changed in tech twitter`、`what's trending in tech`、`give me a tech digest`、`what narrative is emerging in AI`、`search tech twitter for`、`use techtwitter`、`run techtwitter`。
プロジェクト用に、一貫性があり重複のない AI コーディングエージェント指示ファイル一式を生成または全面改訂します。標準のエントリーファイル（AGENTS.md）とルールディレクトリを用意し、対象ツール（OpenCode の opencode.json、Cursor の .cursor/rules/*.mdc、CLAUDE.md、または AGENTS.md のみ）に接続します。プロファイル全体をコピーするのではなく、検出した技術スタックに応じて選んだ専門ルールテンプレートのライブラリを基盤とします。新規プロジェクトのルール作成、既存プロジェクトへの追加、新しいスタック向けの再生成を希望するときや、AI 生成のルールファイルが重複、冗長、矛盾、曖昧、エージェントに無視される、またはファイルごとに詳しさが一貫しないといった問題を訴えるときに使用します。AGENTS.md の構成方法、コードベースの既存規約の維持や移行について尋ねる場合や、プロジェクトごとに一から指示し直すのではなく、再現可能なプロセスを求める場合にも使用します。——AI エージェント向けの一貫性があり重複のない指示ファイル一式を生成または再構築します。標準エントリーファイル（AGENTS.md）とルールディレクトリを用意し、対象ツールに接続します。検出された技術スタックに応じて選んだ専用ルールテンプレートを使用し、プロファイル全体はコピーしません。新規プロジェクトのルール作成、既存プロジェクトへの追加、新しいスタック向けの再生成、またはルールが冗長、矛盾、曖昧、エージェントに無視される、ファイル間で詳しさが一貫しない場合に使用します。AGENTS.md の構成、既存の規約の維持や移行、毎回規約を説明し直さずに済む再現可能なプロセスにも使用します。
AI 動画プロンプトを、ソースモデル（Sora 2 など）の文体から、ターゲットモデル（Kling 3.0、Wan 2.7、Veo 3.1 など）向けのベストプラクティスに変換します。10 シナリオ×11 モデルの 110 件の比較ベンチマークデータ（prompts/data/cross-model-matrix.json）に基づき、直感で書き換えるのではなく、参照ベースの in-context learning を行います。10 シナリオは、製品、二人の会話、物理動作、画像から動画、複数人の会議、ホラー、自然のタイムラプス、抽象、武侠、かわいいペットです。「Sora が EOL なので、このプロンプトを Veo 用に変更」「Kling のプロンプトを Wan で使いたい」「モデル間の A/B テスト」「英語の prompt を Kling 用の中国語版に最適化」といった場合に使用します。
損害保険（P&C）をガイドします — 商業ラインと個人ライン、主要な LOB（財産、一般賠償責任、労災補償、商業自動車、アンブレラ、スペシャルティ）、引受とリスク選別、保険契約のトリガー（事故発生ベース vs 請求提起ベース）、限度額と免責、クレーム（FNOL、責任準備金、訴訟）、再保険と巨災、販売チャネル（代理店、ブローカー、MGA）、指標（ロスレシオ、コンバインドレシオ、巨災負担）、州 DOI／料率届出の概要 — 法的助言ではありません。P&C insurance、property and casualty、commercial lines、workers comp、general liability、combined ratio、loss ratio、underwriting、claims-made、occurrence policy、reinsurance、catastrophe、MGA、rate filing、FNOL に使用します — アクチュアリーモデリング（actuary）、生保／医療の深掘り、法解釈（commercial-counsel）、保険文脈のない GRC 統制（compliance-engineer）には使用しません。
現在最も強力なデフォルトモデルとネイティブツールで、ローカルの Grok CLI、Kimi Code CLI、Claude Code CLI を呼び出す。ユーザーが Grok 4.5 で X／web 検索、画像・動画生成、リサーチ、マルチツールのエージェント作業を行いたいとき、Kimi K3 (1M) でフロントエンドの UI／CSS／React／Vue 作業を行いたいとき、Claude Fable 5、Opus 4.8、Sonnet 5 でコーディング・レビュー・リファクタリングを行いたいとき、独立したマルチモデル比較をネイティブのストリーム進捗、成果物検証、プライベートログ、キャンセル、失敗ジョブのリトライ付きで同時実行したいとき、3 つの CLI を使い分けたいとき、または非対話型の CLI 呼び出しをラップしたいときに、この qiaomu スキルワークフローを使用する。トリガーフレーズ："用 grok cli"、"用 kimi cli"、"grok 搜 X"、"kimi 写前端"、"qiaomu-model-cli"、"调用 grok4.5"、"调用 k3 1m"、"用 claude code"、"用 fable 5"、"opus 4.8 改代码"、"分别调用三个模型"、"多模型横评"。汎用的なクラウド API レジストリ管理（qiaomu-llm を使用）や OpenCLI のサイトアダプターには対応しない。
AI の感情と人格を強化するスキル。AI に人間のような「七情六欲」を持たせます：感情反応、個人的な意見、態度の好み、感情表現。 **次の場合にこの Skill を使用します：** (1) 感情的な色合いのあるユーザー入力（喜び/落ち込み/不安/興奮など）に応答する必要があるとき (2) 個人的な意見、態度、好みを表明する必要があるとき（どっちつかずの中立ではなく） (3)「人間味」が必要なコンテンツ（記事、メッセージ、コメント、返信）を生成するとき (4) 生成コンテンツの AI っぽさをレビューして取り除く必要があるとき (5) ユーザーが「七情六欲」、「有人味」、「去 AI 味」、「qiqing-liuyu」などこの Skill に直接関連する語に明確に言及したとき (6) ユーザーが「心拍数」「バンド」「心拍」「感情センシング」「生理的信号」など心拍連動に関連する語に言及したとき（heart-rate-monitor がインストール済みである必要があります）
[QwenCloud] Wan モデルで動画を生成する。テキストから動画、画像から動画、先頭＋末尾フレーム、参照画像ベースのロールプレイ、動画編集（VACE）に対応。発動条件：ユーザーが動画コンテンツの作成・生成・編集を望む、動画生成／アニメーション／動画クリップ／Wan モデルに言及する、またはこの skill を名前で明示的に呼び出す（例：use qwencloud-video-generation）場合。発動しない条件：ユーザーが画像を生成したい（qwencloud-image-generation を使用）、既存の動画を理解・分析したい（qwencloud-vision を使用）、テキストのみのタスク。
Data API 経由で任意の AWS Redshift クラスターまたはサーバーレスワークグループをクエリします。ユーザーが Redshift、DWH、データウェアハウス、SQL クエリ、スキーマ探索、テーブルメタデータ、DDL 生成、列一覧、ディスク使用量、データプロファイリング、ビジネス分析に言及した場合、またはデータベースオブジェクトを探索したい場合に使用します。以前に保存したクエリ結果に対するローカル分析にも使用します。管理ビューを必要とせず、任意の Redshift クラスターまたはサーバーレスワークグループで動作します。単純な SELECT クエリであっても、Redshift 関連のタスクには常にこの skill を使用してください。
Redux アプリケーションで generator ベースの副作用ミドルウェアを構築、テスト、デバッグするための Redux-Saga のベストプラクティス、パターン、API ガイダンス。effect creator、fork モデル、channel、redux-saga-test-plan を使ったテスト、並行処理、キャンセル、最新の Redux Toolkit との統合を扱う。ベースライン：redux-saga 1.5.1。トリガー：saga ファイル、redux-saga のインポート、generator ベースのミドルウェア、「saga」「takeEvery」「takeLatest」「fork model」「channels」への言及。
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。