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 99,951 件掲載。コマンド 1 行でインストールできます。
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このスキルに付属するヘブライ語ツールモジュールについて説明します。プロンプト上部のボタンで、直前の英語の返信をヘブライ語に翻訳したり、その逆を行ったり、ヘブライ語の行を右揃えと左揃えに切り替えたりできます。ユーザーがボタンの機能、翻訳の仕組みや料金、ヘブライ語の配置理由、無効化や削除方法を尋ねたときに使用します。トリガー：「Translate to Hebrew button」、「Hebrew tools」、「⇄ Left button」、「כפתור תרגום」、「יישור לימין」、「העברית לא מיושרת」、「המוד של העברית」。チャットでユーザーが提供した文章の翻訳には使用しません。その場合は文章を翻訳してください。
Помощь человеку на месте по самому Искрону: как что-то сделать в продукте и что делать, когда не получается. Триггеры: «как сделать в Искроне», «как пригласить в граф», «где это», «как подключить агента», «в Искроне не получается», «Искрон не работает», ругань на продукт, help. Шаг — вместе с человеком и объяснение, как сделать самому; ответ — из поверхности, текстов поставки и его данных, не из памяти модели. Жалоб не записывает.
新しい OINOA クライアントがチームを設定できるよう、チャット内で一つずつ案内します。各従業員の Telegram、個別の AI サブスクリプション（Claude）、メール、1С、CRM などのサービス、従業員に連絡できる人、業務グループ、専門家への相談先を扱います。「help me set up」「с чего начать」「помоги настроить」「как подключить」「что ещё настроить」「подключи Claude / 1С / почту / CRM」「как пустить бухгалтеров」「как добавить в группу」の場合に使います。また、採用したばかりでまだ何も接続していないクライアントには、こちらから提案します。
iOS 27.3 / macOS 27.3 / visionOS 27.3 の Siri モデルにアプリを対応させます。App Intents をまだ使用していないアプリも対象です。用途：@AppIntent(.tool) / ToolIntent（@AppIntent(.tool, schema:) を含む）でインテントをツールとして Siri に公開する、@AppEntity(.generable) / GenerableEntity でモデルがパラメーター値を記述できるようにする、@Property description: で Siri 向けにエンティティのプロパティを説明し visibility: .internal で非表示にする、アプリのタスクに関するコンテキストを Siri に与える SKILL.md ファイルを含む Skills.skillsbundle を追加する、sirimetadataanalyzer（Siri Metadata Analyzer）を実行して検出結果を修正する、これらのマクロによるビルドエラーを解決する、Siri モデルが読み取るタイトルや説明を設定する。「アプリを Siri に対応させたい」、「Siri AI」、「Apple Intelligence」についての問い合わせにも使用します。Siri によるアプリの使用方法をテストする場合は siri-evaluations を使用します。一般的な App Intents の実践には app-intents-specialist を使用します。その他の iOS 26 / 27 App Intents API には app-intents-whats-new-27 を使用します。
Frappe/ERPNextの顧客サポートチケットに対応します。報告された問題やエラーをトリアージし、サンドボックスで安全に実行できるSystem Consoleのコードスニペットでサイトデータを依頼し、コードパスを追跡して、安全なブランチ／コミットの流れで修正します。ユーザーが顧客から報告された問題、症状、エラーログを貼り付ける、チケット番号を示して確認を求める、顧客サイトからデータを取得するコードを求める場合に使用します。例：「顧客が在庫台帳が一致しないと言っている」「このチケットを見て」「チケット78690を確認して」「サイトでXを確認するスクリプトを書いて」、顧客／エージェントの会話やトレースバックの貼り付けなど。最新のやり取りのコンテキスト更新にも使用します。例：「顧客の最新の返信を確認して」「チケットに新しい返信はある？」「スレッドを更新して」
「动」悉万物——ひとまとまりの内容を動く解説図に変換（1行のインライン SVGで、WeChat公式アカウントにそのまま貼り付け可能。PNG / GIF / MP4 にもエクスポート可能）。図の種類は35種：プロセス系13種（アニメーションフローチャート、シーケンス図、状態機械、データパイプライン、階層ドリルダウン、閉ループのフライホイール、競争レース、タイムライン、ファネル、マインドマップ、棒・折れ線による成長、ネットワーク拡散、ビフォーアフター比較）＋データ・構造系18種（ドーナツチャート、四象限、ガントチャート、サンキー図、Gitブランチ図、ユーザージャーニー、カンバン、レーダーチャート、ベン図、ピラミッド、ER図、ツリーマップ、ワッフルチャート、デジタルダッシュボード、ヒートマップ、比較表、大きなステップ表示、エコシステム軌道）＋階層・立体系4種（階層型状態機械、アイソメトリック積層、傾斜グラフ、バブルチャート）。スタイルは27種（スイスグリッド、キャンディテック図、Excalidraw ホワイトボード風手描き、エンジニアリング青写真、ターミナルのグリーンスクリーン、ダークナイトプロダクト、ネオンナイト、ピクセルアーケード、雑誌エディトリアル、国際ポスター、網点新聞、雑誌ポーセリンブルー、残り火、ネオブルータリズム、ステッカー、バウハウス、孔版印刷、弁当グリッド、ラベンダー、フィールドマニュアル、黒板チョーク、横罫ノート、水墨と朱印、クラフト紙、植物園、色鉛筆スケッチ、レシート）。どの図にも、下部に動く小物を一列追加可能。アスペクト比は5種：3:4（WeChat公式アカウントのデフォルト）、9:16、1:1、4:3、16:9。技術系・非技術系の話題に対応。トリガーフレーズ：动态图、动图解释、动态流程图、动态 SVG、动态解析图、会动的图、让这张图动起来、mermaid 动起来、动悉万物、「动」悉万物、excalidraw 风动图、手绘动图、动态饼图、动态甘特图、动态桑基图、动态数据图、层级状态机、等距图、坡度图、气泡图。
Otimiza qualquer landing page ou aplicação web (React, Vite, Next.js, HTML) para atingir nota máxima (98-100) no Google Lighthouse 13 em Performance, Accessibility, Best Practices, SEO e Agentic Browsing, aplicando técnicas avançadas de SEO, AEO (Answer Engine Optimization) e GEO (Generative Engine Optimization para ChatGPT, Perplexity, Claude e Gemini). Use quando o usuário pedir para melhorar SEO, AEO, GEO, ser encontrado por IAs/buscadores, criar llms.txt/ard.json ou bater nota 100 no Google Lighthouse.
参照画像、画面、動画に合うよう、長時間の自律的な反復が必要な大規模なビジュアル制作には Cook Loop を使用します。コードで作る 3D ワールド（three.js、WebGL、シェーダー）、コードレンダリングの映像、ローンチ動画やモーション動画、ゲーム、参照に並べても見劣りしない洗練された UI に適しています。特に、ユーザーが不在の間に何時間、何日も実行する場合に有効です。ユーザーが /cook または $cook と入力する、「cook」「go cook」「let it cook」「iterate until it matches」「match the references」「99%」「99.9%」「9/10 minimum」「at least 8h」と言う、または参照画像を添付してコードでの再現を求めると起動します。最初に一度だけ要件を確認し、その後、構築、静止画確認、コンテキストなしの批評、数値基準に基づく修正を繰り返します。ユーザーの承認があるまで最終レンダリングを保留します。
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。