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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協働的な対話を通じて、粗いアイデアを構造化された検証済みのアイデア文書に変換する。コンテキストを探索し、一度に 1 つずつ明確化の質問を投げかけ、実現可能性の評価を伴う代替アプローチを提案し、要件定義に進める文書を生成する。使用場面：ideation、brainstorm、new idea、explore an idea、I want to build、what if we、let's think about、propose approaches、evaluate this idea、idea document、アイデア出し、案出し、ブレスト、アイデアを整理、検討したい。
ユーザーが IFRS、国際財務報告基準、IFRS 15 の収益、IFRS 16 のリース、IFRS 9 の金融商品、IFRS 10 の連結、IAS 36 の減損、IFRS 13 の公正価値、IFRS の開示注記、IFRS の認識、IFRS の初度適用、IFRS と GAAP の比較について尋ねた場合に、このスキルを使用します。IFRS 財務報告の適用と説明を支援します—基準ごとの認識と測定、表示と開示（IAS 1、IFRS 7）、公正価値ヒエラルキー、継続企業と重要性、重要な判断と見積り、初度適用（IFRS 1）、連結と企業結合、現地 GAAP のコンバージェンスの文脈、監査対応の注記開示構造。米国 GAAP のみの ASC の詳細解説（高レベルの差異のみ言及）、税務法務の助言、法的実体のストラクチャリング、外部監査の完全な実施（auditor）、ERP の設定（senior-software-engineer）、報告基準の視点を欠く管理会計には使用しません。
ノート管理とナレッジベース操作をサポートする統合 IMA OpenAPI スキル。ユーザーがナレッジベース、資料庫、ノート、メモ、記録に言及した場合、またはファイルのアップロード、ナレッジベースへの Web ページ追加、ナレッジベース内容の検索、ノートの検索／閲覧／作成／編集を希望する場合にこの skill を使用する。ユーザーが「ナレッジベース」や「ノート」と明言していなくても、ナレッジベースへのファイルアップロード、Web ページの保存、知識検索、個人文書の読み書き（「これメモしておいて」「ナレッジベースに XX があるか検索して」など）を意図する場合も、この skill をトリガーする。
最新のドキュメントを使って、Apify Impit のブラウザ偽装 HTTP クライアントを構築、レビュー、デバッグ、設定、計画する。対象は impit 0.14（npm 0.14.x、PyPI 0.14.x）、Impit.fetch、ImpitOptions、TLS/HTTP フィンガープリンティング、JA4、chrome151 を含む Chrome/Firefox/OkHttp/iOS のフィンガープリント、HTTP/3、ストリーム形式のリクエストボディ、プロキシ、cookieJar、tough-cookie、ignoreTlsErrors、Node/Python/Rust バインディング、Crawlee ImpitHttpClient、およびボット検出が非ブラウザの TLS フィンガープリントを遮断する際の got-scraping や通常の fetch/axios の置き換え。
Jira チケットの作業を開始する際に、完全なコンテキストが必要なときに使用する — 要約だけでなく、添付ファイル（スクリーンショット、モックアップ）、コメント（通常ここに再現手順がある）、リンクされた issue、カスタムフィールドも含む。`acli jira workitem view` が返す説明が `image-20260427-021811.png` のようなメディア参照だけで、バグの内容が分からないときに使用する。AI エージェントが要約からバグを推測しようとしているとき、または自分で取得できるスクリーンショットをユーザーに貼り付けてもらおうとしているときに使用する。Jira REST API に対する認証済み curl が 401、403、406 を返すときに使用する。
適切なモデル変種（DDM、FCFE、FCFF）と設定可能な成長段階を用いて割引キャッシュフロー評価を実行する。年度ごとのキャッシュフロー予測、ターミナルバリュー、エクイティブリッジ（負債の控除、現金の加算、オプション価値の控除）、1 株当たりの本源的価値、感度分析を生成する。企業を本源的価値で評価する場合、DCF モデルを構築する場合、適正価値を推定する場合、またはユーザーが DCF、割引キャッシュフロー、本源的価値、ターミナルバリュー、フリーキャッシュフロー評価に言及した場合に使用する。
joelclaw CLI を通じて joelclaw のイベントバス、ゲートウェイ、可観測性、agent loop 基盤を操作する。用途：イベントの送信、実行の確認、agent loop の起動・監視・キャンセル、失敗した実行のデバッグ、ヘルスチェック、worker の再起動、ステップトレースの確認、サブスクリプションの管理、ゲートウェイ操作、OTEL クエリ、セマンティックリコール。トリガー：'joelclaw'、'イベントを送信'、'inngest を確認'、'loop を開始'、'loop のステータス'、'なぜ失敗したか'、'実行をデバッグ'、'worker を確認'、'worker を再起動'、'実行一覧'、'何が失敗したか'、'購読'、'ゲートウェイ'、'otel'、'リコール'、または Inngest／イベントバス／agent loop に関するあらゆるタスク。
認証用の JSON Web Tokens。トークンの構造、署名、検証を扱う。ステートレス認証に使用する。使用場面：ユーザーが "JWT"、"token authentication"、"access token"、"refresh token" に言及した場合、または "stateless auth"、"token signing"、"token validation" について質問した場合。使用しない場合：セッションベースの認証（session management を使用）、OAuth フロー（oauth2 skill を使用）、NextAuth.js（nextauth skill を使用）
【KWC KS Controller 開発フェーズ Skill】app/ks/controller/ ディレクトリが存在する場合のみ有効化する。KingScript スクリプトコントローラーの .kws メタデータの記述と TypeScript/KingScript コードの実装に専念する。プロジェクト作成、ビルド、デプロイは担当しない（kwc-project-scaffold に委ねる）。KingScript 言語仕様や SDK の使用に関わる場合は、kingscript-code-generator スキルパッケージを参照する。タスクが kd CLI、ビルド、デプロイに関わる場合は、必ず kwc-project-scaffold に切り替える。
`lorisleiva/laravel-actions` パッケージを使ってコードを書き、スキャフォールドし、説明し、リファクタリングする。ユーザーが Laravel Actions、`AsAction`、`php artisan make:action`、action クラス、controller、job、listener、command の action への変換、action を job としてディスパッチすること、action を controller や listener として使うこと、action に対するバリデーション、認可、テスト、モックの追加について言及したときにこのスキルを使用する。
Feishu ドキュメントツールキット：markdown をスタイル付きドキュメントとしてアップロード、既存ページの最適化、markdown としての取得、構造の分析、キーワードハイライトの適用、品質の検証。使用場面：ユーザーが md を feishu にアップロード、feishu ドキュメントの最適化、feishu ページの取得、ドキュメントの分析、キーワードのハイライト、feishu ドキュメントの検証をしたいとき。トリガー：lark-hirono、feishu upload、feishu optimize、feishu fetch、feishu analyze、feishu highlight、feishu verify。
トップジャーナル論文の文献レビュー（Literature Review）執筆ツール。ユーザーが提示した研究テーマ/リサーチクエスチョンに基づき、実在する学術文献を自動で検索し、文献の真正性を確認したうえで、トップジャーナル（AMJ、ASQ、SMJ、MISQ、OS、JCR、JMR など）の執筆基準に沿って文献レビュー部分を執筆します。ファネル型の構造を採用し、文献間のつながり、進展の傾向、研究の空白を重視します。ユーザーが文献レビュー/literature review の執筆が必要と言及した場合、研究テーマ/研究方向/research topic を提示した場合、またはトップジャーナル風のレビュー執筆を求めた場合にトリガーします。注意: この skill は文献レビューの執筆用であり、既存論文を分解する paper-analyzer とは異なります。
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。