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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 98,639 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「ブランドセーフティの除外リストを作成」「公開前にプレースメント / トピック / コンテンツの除外を設定」「ネットワークとオーディエンスの除外を追加」「監査担当者向けに A1 ブランドセーフティの証拠を準備」などと依頼したときに使用します。プレースメント / ネットワークの除外リスト、コンテンツ適合性とセンシティブトピックのブロックリスト、オーディエンス / 除外オーディエンスのセット、および審査ゲート用の A1 ブランド / プレースメントセーフティ証拠ファイル一式を作成します。ターゲットとするオーディエンスの構築には使用せず、audience-segment-builder を使用してください。RQS の計算や A1 判定の発行には使用せず、ad-account-auditor を使用してください。ブランド安全/排除位置/否定受众列表
ユーザーが「ポジショニングを整理する」「競合する代替案を挙げる」「ローンチの足がかりとなるセグメントを選ぶ」と依頼した場合に使用します。Dunford 式のポジショニングキャンバスを作成します。競合する代替案（スプレッドシートや現状維持を含む）、独自の属性（検証可能なもの、またはクレーム台帳に回すもの）、価値テーマ（属性→利点→価値の連鎖）、対応可能性／課題の深刻度／到達可能性で評価したターゲットとなる足がかりセグメント、一文の独自性ステートメントをまとめます。メッセージハウスの唯一の上流情報源であり、正規エンティティプロフィールのエンティティシグナルの情報源です。メッセージハウスやチャネル別ローンチ文案には使用せず、message-house-builder を使用してください。オーディエンス／ペルソナのプロフィール作成自体には使用せず、audience-mapper を使用してください。SEO キーワードのポジショニングには使用せず、keyword-research を使用してください。ポジショニングキャンバス／競合する代替案／独自の価値／足がかりセグメント
あらゆる分野のエージェント型ハーネスの設計、MVP ブループリントの作成、監査、トラブルシューティング、リファクタリング、説明にこのスキルを使用します。OpenAI、Anthropic、OpenAI 互換 API に対応するプロバイダー中立のエージェントアーキテクチャを扱います。エージェントループ、ツール設計、記録の出所、インタラクティブな提示、ユーザーメモリーのライフサイクル、環境適応型ツール、推測的ツール実行、遅延バインド機能、権限、システムプロンプト、計画、目標、常時稼働エージェントと永続ランタイム、適応型エージェントチーム、コンテキスト圧縮、メモリー、スキル、MCP／外部コネクター、公開ボード通信、リアルタイム音声エージェント、ハードウェアエージェントとボードへのデプロイ、自己改善型の再帰ハーネス、プログラム可能なコンテキスト、継続的な改善、オブザーバビリティ、評価、プロンプトキャッシュ、エージェントが理解できる環境、フィードバックループ、安全性を扱います。
inference.sh CLI 経由で ElevenLabs、Diffrythm、Tencent Song Generation を使って AI 音楽と楽曲を生成する。モデル：ElevenLabs Music（最大 10 分、商用ライセンス）、Diffrythm（高速な楽曲生成）、Tencent Song Generation（ボーカル付きのフル楽曲）。機能：テキストから音楽、楽曲生成、インストゥルメンタル、歌詞から楽曲、サウンドトラック作成。用途：BGM、ソーシャルメディアコンテンツ、ゲームサウンドトラック、ポッドキャスト、ロイヤリティフリー音楽。トリガー：music generation、ai music、generate song、ai composer、text to music、song generator、create music with ai、suno alternative、udio alternative、ai song、ai soundtrack、generate soundtrack、ai jingle、music ai、beat generator、elevenlabs music、eleven labs music
ユーザーが「運用するソーシャルチャネルを選ぶ」「X プラットフォームと小红书のどちらにすべきか」「オーガニックソーシャルのチャネル構成を計画する」と依頼した場合に使用します。オーディエンスと目標を優先したチャネル構成を作成し、機能／アクセスマトリクス、投稿頻度と予算の現実性チェック、明示された ECHO 運用プロファイル、境界ルーティング、提案状態のレジストリイベントを含めます。正規チャネル情報の記録には使用せず、channel-registry を使用してください。ソーシャルメディアチャネルの選定／チャネル構成の計画／プラットフォーム機能マトリクス／オーガニックソーシャル
ユーザーが「Product Hunt／Hacker News でローンチ」「コミュニティやディレクトリへのローンチ投稿を準備」「ローンチ投稿の波を計画」と依頼した場合に使用します。プラットフォーム別の投稿パッケージを作成します。Product Hunt のタグライン／ギャラリー／最初のコメントの骨子、事実に基づく Show HN のタイトルと本文、セルフプロモーション規則表付きの subreddit 別投稿、段階別のディレクトリ投稿、中文コミュニティを含む地域別チャネルマトリックスが含まれます。さらに、プラットフォームの禁止事項チェック（投票を依頼したり、投票の組織化を行ったりしない）と、ローンチ登録簿向けの T-0 投稿状況欄も作成します。有料の拡散には使用せず、content-amplifier を使用。クリエイターチャネルには使用せず、campaign-planner を使用。ローンチ計測データの読み取りには使用せず、launch-monitor を使用。ローンチ期間外の継続的なコミュニティ活動やローンチ前の karma 蓄積には使用せず、participation-warmup-planner を使用します。コミュニティローンチ／PH 投稿パッケージ／Show HN／ディレクトリ投稿波／プラットフォームの禁止事項／中国語チャネル
ユーザーが「ダイレクト流入の本当の流入元を特定」「ダークソーシャルを測定」「『どこで当社を知りましたか』欄を追加」「クリックデータなしでソーシャル経由の登録を示す」と依頼した場合に使用します。自社の共有面における共有リンク／UTM の整備仕様、既存のフォーム項目と置き換える自己申告型アトリビューション項目（まず自由記述、後からコード化）の設計、GA4 のダイレクト流入の内訳分析（ディープ URL への直接アクセス、モバイルアプリの偏り、非公開共有との相関）を作成します。すべての導出値に Estimated／代理値と明記し、GSC と Wikipedia のページビューからブランド検索リフトの代理指標を算出します。これは ECHO O2 の基盤となる、定義済みのダークソーシャル手法です。有料チャネルのアトリビューション照合（プラットフォーム申告のコンバージョンと分析上のコンバージョン）には使用せず、attribution-reconciler を使用します。ダークソーシャルのアトリビューション／ダイレクト流入の内訳／自己申告型流入元項目／共有リンク UTM
inference.sh 向けの JavaScript/TypeScript SDK — AI アプリの実行、エージェントの構築、すべてのモデルとの統合。パッケージ：@inferencesh/sdk（npm install）。完全な TypeScript サポート、ストリーミング、ファイルアップロード。テンプレートまたはアドホックなパターンでエージェントを構築、ツールビルダー API、スキル、人間による承認。用途：JavaScript 統合、TypeScript、Node.js、React、Next.js、フロントエンドアプリ。トリガー：javascript sdk、typescript sdk、npm install、node.js api、js client、react ai、next.js ai、frontend sdk、@inferencesh/sdk、typescript agent、browser sdk、js integration
inference.sh の Python SDK — AI アプリの実行、エージェントの構築、すべてのモデルとの統合。パッケージ：inferencesh（pip install inferencesh）。同期/非同期、ストリーミング、ファイルアップロードに対応。テンプレートまたはアドホックなパターンでエージェントを構築でき、ツールビルダー API、スキル、人間による承認を備えます。用途：Python 統合、AI アプリ、エージェント開発、RAG パイプライン、自動化。トリガー：python sdk、inferencesh、pip install、python api、python client、async inference、python agent、tool builder python、programmatic ai、python integration、sdk python。
クローン用にアプリのデザインシステムを再構築します。カラーの役割、文字サイズのスケール、スペーシング、角丸、シャドウ、各コンポーネントとその状態をデザイントークンとコンポーネント仕様にまとめます。対象のロゴ、アイコン、イラスト、ライセンス付きフォントの代わりにオリジナル素材を使用します。WCAG コントラストチェッカーを含みます。「デザインを合わせて」「デザインシステムを再構築して」「色とフォントを調べて」「X のようにして」「クローン用のデザイントークンを作って」と言われたとき、または /replica-architect の後に使用します。
ユーザーが「従業員アドボカシープログラムを設計」「創業者主導の共有を設定」「チーム向け共有キットを作成」と依頼した場合に使用します。参加者の自発的なオプトイン（デフォルト）または、強制性と真正性のリスクを明示したトップダウンの割り当てという 2 つのモードで、アドボカシープログラムの設計図を作成します。channel-registry の提案イベントとして提出する任意参加名簿の仕様、個人ごとの差異を必須とする共有キット、時間をずらした人間による投稿枠と不正な連携へのガードレール（同一内容の一斉再共有やエンゲージメントリングを禁止）、FTC と《互联网广告管理办法》に準拠した個人別の実質的関係性の開示文、Slack／Teams での配布仕様を含みます。有料クリエイターキャンペーンには使用せず、campaign-planner を使用します。従業員アドボカシー／創業者の発信共有／社内共有計画／開示コンプライアンス
Dynatrace における 3 つのソースにまたがるネットワークフロー分析：OneAgent フロー（`default_network_flows` Grail バケット内のホスト/プロセス/Pod からピアへの接続）、NetFlow/IPFIX/sFlow（OpenTelemetry Collector 経由）、クラウドフローログ（AWS VPC / Transit Gateway。Azure と GCP は計画中）。エンティティ間のトラフィック解析、帯域幅による上位トラフィックの発信元特定、通信依存関係の把握、接続の健全性調査（リセット、タイムアウト、再送、RTT）、ピアの監視対象エンティティへの解決に使用します。各質問は適切なソースにルーティングされ、ソース固有の DQL はリファレンスファイルにあります。トリガー：「network flows」「top talkers」「traffic between hosts」「connection resets」「TCP retransmissions」「RTT」「pod connections」「network dependencies」「NetFlow」「IPFIX」「sFlow」「VPC flow logs」「cloud network traffic」。ホストの NIC スループットやパケットドロップ（dt-obs-hosts を使用）、サービスのリクエストレートやレイテンシ（dt-obs-services を使用）、合成/稼働時間監視（dt-obs-ext-monitors を使用）には使用しないでください。
ユーザーが「メールをパーソナライズ」「マージタグ／動的コンテンツを追加」「セグメントごとの条件ブロックを設定」「名前や製品レコメンドのフィールドに安全なフォールバックを設定」と依頼した場合に使用します。タグごとのフォールバックを含むマージタグマップ、セグメント別のバリエーションを含む条件ブロックルール、フォールバックの安全性監査、表示可能な内容に対する PII ガードを作成し、SEND E（エンゲージメント／パーソナライズ）次元に情報を提供します。セグメントの作成には使用せず、list-segment-builder を使用してください。基本コピーの作成には使用せず、email-creative-builder を使用してください。EQS の採点や拒否判定には使用せず、email-quality-auditor を使用してください。邮件个性化/合并标签/条件内容块/兜底默认值
ユーザーが「永続的なブランドメッセージ階層を作成する」「規範の基盤となるブランドメッセージハウスを構築する」「ブランド全体のメインナラティブ、3 つの柱、タグラインを定義する」と依頼した場合に使用します。永続的なブランドメッセージシステム（メインナラティブ、3 つの価値の柱、ペルソナごとの根拠（各項目に Measured / User-provided / ''[needs source]'' のラベルを付与）、タグライン／一文の紹介）を作成し、narrative-registry の規範の基盤とし、各ローンチ向けメッセージハウスの源流とします。単一ローンチのメッセージハウスや PR-FAQ には使用せず、message-house-builder を使用してください。主張の判定には使用せず、offer-claims-registry を使用してください。変革ナラティブの展開自体には使用せず、strategic-narrative-designer を使用してください。ブランドメッセージハウス／メインナラティブ／3 つの柱／タグライン／永続的なナラティブ canon
ユーザーが「ソーシャル投稿カレンダーを作る」「チャネルごとの週間枠とキューの深さを決める」「エバーグリーン投稿の再利用サイクルを計画する」と依頼した場合に使用します。常時運用するブランドカレンダーを作成します。hero/hub/help のバランスを取った柱の配分と give:ask の目標（すべて Estimated の初期ヒューリスティックとして示し、自社の分析データに合わせて調整するもの。採点ルールではありません）、チャネルごとの定期枠とキューの深さ、一括作成ワークフロー、鮮度の再確認を含むエバーグリーン再利用サイクル、trend-spotter の go/skip 判定を反映したリアルタイム／トレンド投稿用の意図的な空き枠、最初のコメント／公開順の運用を含みます。投稿頻度の取り決めは channel registry に記録し、social-quality-auditor の公開前モードで SHIP 判定を得るまで、いかなる一括投稿もキューに入れません。既存素材の再利用や有料拡大カレンダーには使用せず、content-amplifier を使用してください。ソーシャル投稿計画／コンテンツカレンダー／柱の配分／エバーグリーン再利用
ユーザーが「創業者のソーシャルセリング習慣を整える」「ターゲットアカウント向けの日々のエンゲージメント枠を作る」「資金調達／採用のシグナルを営業施策に変える」と依頼した場合に使用します。創業者／営業担当者向けの日次運用枠を作成します。時間を区切った交流枠の仕様（ターゲットアカウントの投稿に実質的な価値を加えるコメントをし、売り込みはしない）、依頼前に接点を温める頻度ルール、social-pulse-monitor の B2B トリガー監視リスト（資金調達／採用／ローンチのシグナル）を利用したトリガー対応施策、LinkedIn SSI を入力診断としてのみ参照する四半期診断（推定値、ベンダー定義であり、目標指標にはしない）を含みます。すべての量的基準は推定値／コミュニティ由来で、実行はすべて人手です。大量 DM、つながりリクエストの自動化、エンゲージメントの自動化は一切行いません（LinkedIn UA §8.2 のレッドライン）。1 対 1 の売り込みと DM の手順は outreach-manager に回します。コールドメールのシーケンスには使用せず、cold-outbound-sequencer を使用してください。ソーシャルセリング／創業者の日次交流枠／関係構築の接触頻度／トリガー施策
inference.sh のコマンドラインで ElevenLabs Scribe と Whisper モデルを使って音声をテキストに文字起こし。モデル：ElevenLabs Scribe v2（98% 以上の精度、話者分離）、Fast Whisper Large V3、Whisper V3 Large。機能：文字起こし、翻訳、多言語、タイムスタンプ、話者分離、音声イベントのタグ付け。用途：会議の文字起こし、字幕、ポッドキャストの書き起こし、ボイスメモ。トリガー：speech to text、transcription、whisper、audio to text、transcribe audio、voice to text、stt、automatic transcription、subtitles generation、transcribe meeting、audio transcription、whisper ai、elevenlabs stt、scribe、eleven labs transcribe
適用されるフレームワーク（ICH Q2(R2) と Q14、USP <1220>/<1225>/<1226>、ICH M10 バイオアナリティカル、CLSI EP、ISO/IEC 17025）のもとで、分析手順のバリデーション、検証および移転を計画・実施・記録する。HPLC、LC-MS/MS、GC、CE、ICP-MS、溶出試験、qNMR、qPCR、NIR、リガンド結合アッセイまたは細胞ベースアッセイで、その手順が意図した目的に適合しているかが問題になるときに使う。トリガーには「method validation」「analytical method validation」「AMV」「validation protocol」「acceptance criteria」「linearity」「reportable range」「accuracy and precision」「repeatability」「intermediate precision」「recovery」「LOD」「LOQ」「detection limit」「quantitation limit」「specificity」「robustness」「method transfer」「method comparison」「Deming」「Passing-Bablok」「Bland-Altman」「equivalence testing」「OOS investigation」「ICH Q2」「Q2(R2)」「Q14」「USP 1225」「ICH M10」「incurred sample reanalysis」「ISR」「CLSI EP」、およびアッセイが機能することを示すためのあらゆるリクエストが含まれる。
コンテンツカレンダーの構築に使用する。戦略とコンテンツピラーから導出した、持続可能で繰り返せる投稿リズムと周期的な構造（どのピラー／形式をどの曜日に、どのプラットフォームで投稿するか）を定義する。「コンテンツカレンダー」「エディトリアルカレンダー」「ソーシャルメディアカレンダー」「投稿スケジュール」「コンテンツプラン」（継続的なもの）、「毎週何を投稿すべきか」「投稿のルーティン／リズム 만들어」とユーザー아가言った場合や、1期間分の投稿ではなく繰り返し使える仕組みがほしい場合に使用する。まず social-strategy、content-pillars、brand-profile を参照し、実際のキャパシティに合わせてリズムを設計する。バケットと名前付きシリーズからなる周期的な骨格を作り、リアクティブ／トレンドコンテンツ用の余地を確保し、规划的リズム（バッチ、バッファー、レビュー）を定める。1期間分のブリーフは batch-content-plan に、コンテンツはライティング系スキルに、スケジュール設定は scheduling-and-queue に引き渡す。特定の週／月を実際の投稿で埋めるには batch-content-plan を使う。より上位のチャネル／目標の選択には social-strategy を使う。
ユーザーが「送信後、メールが実際にどこへ届いたか追跡する」「シードリストで受信トレイ／迷惑メール／プロモーションの結果を確認する」「Gmail Postmaster / Microsoft SNDS のレピュテーション推移を見る」「前回の送信後に配置が低下したか確認する」と依頼した場合に使用します。プロバイダーごとの受信トレイ／迷惑メール／プロモーションへの配置状況、Postmaster + SNDS によるドメイン／IP レピュテーションの推移、具体的な悪化項目を示す送信ごとの差分、エクスポート済みテレメトリーを基に再利用できる SEND-S 配置スナップショットを作成します。送信前の SPF/DKIM/DMARC 認証チェックには使用せず、deliverability-qa を使用してください。EQS の計算や拒否判定の実行には使用せず、email-quality-auditor を使用してください。メールの受信トレイ到達状況の監視／受信トレイ対迷惑メール／Postmaster のレピュテーション推移
ユーザーが「ローンチ計画を監査する」「ローンチの準備はできているか」「ローンチの実行状況や成果を評価する」と依頼した場合に使用します。時間軸を混在させず、RAMP の事前確認、実行、成果のいずれか1種類のプロファイルを実施します。ローンチ状態の記録には使用せず、launch-registry を使用してください。ローンチ当日の進行には使用せず、launch-day-conductor を使用してください。ローンチ準備状況の監査／RAMP の段階別評価／リリース前の承認
ユーザーが「自分のリストからメールセグメントを作成」「アクティブ／休眠／RFM セグメントを作成」「カゴ落ち客やライフサイクル段階別のオーディエンスを設定」「配信停止者やバウンスの抑制リストを作成」と依頼した場合に使用します。ユーザー自身のリスト／CRM／GA4／EC データのエクスポートから、行動、属性、ライフサイクル段階別のセグメントと抑制リストを作成し、セグメントごとの規模に Measured／Estimated と表示します。SEND E（エンゲージメント／ターゲティング）指標に情報を提供します。EQS の採点や拒否判定には使用せず、email-quality-auditor を使用。認証や迷惑メールコンテンツの確認には使用せず、deliverability-qa を使用します。メールリストのセグメント化／ライフサイクルセグメント／抑制リスト／離脱ユーザーの再獲得
ユーザーが Google 検索、動画サイトマップ、VideoObject スキーマ、またはウェブサイトの動画 SEO 向けに動画を最適化したい場合に使用します。「video SEO」「video sitemap」「VideoObject」「video thumbnail」「video indexing」「video preview」「key moments」「Clip schema」「embedded video optimization」に言及した場合も使用します。ページテンプレートには article-page-generator を使用してください。
ユーザーが「tROAS が注文数ではなく利益を最適化するようコンバージョン値を設定」「購入価値に利益率を反映」「リード／電話／登録コンバージョンの価値ルールを作成」「利益を重視するので売上額に基づく入札をやめる」と依頼した場合に使用します。コンバージョン価値モデルを定義して QA を行います。コンバージョンごとの値、利益率／純価値の調整、固定／動的な価値ルール、売上を伴わないアクションの代理値、価値と件数の整合性チェックを含み、価値モデル仕様書とローンチ前の価値 QA シートを作成します。タグの発火や UTM の適正確認には conversion-signal-qa、プラットフォーム間の重複計上の除去には attribution-reconciler、R1/R2 のスコアリングには使用しないでください。R1/R2 は ad-account-auditor のスコア付き拒否項目です。付费广告转化价值建模/利润出价/价值规则QA
ユーザーが「メールリストを増やす」「リードマグネット／登録特典を設計する」「ダブルオプトインを設定する」「紹介／推薦ループを計画する」と依頼した場合に使用します。獲得チャネル、リードマグネット／特典の案、法令に準拠したダブルオプトイン取得フローの仕様、紹介ループの仕組み、購読者増加数／オプトイン単価の目標（Estimated と表示）を含むリスト成長計画を作成し、SEND-S（獲得時に取得した同意の品質）と SEND-N（ライフサイクルへの登録）に連携します。登録ページ／ポップアップの UX 自体には使用せず、landing-optimizer を使用。オプトインの記録には使用せず、consent-registry を使用。確認メールの文面には使用せず、email-creative-builder を使用します。メールリストの成長／リードマグネット／ダブルオプトイン／紹介ループ
ユーザーが「ローンチ価格を計画」「価格帯／パッケージを設計」「ローンチ割引／早期割引を設定」と依頼した場合に使用します。ローンチ価格とパッケージの計画を作成します。価格帯の構成と命名、メッセージハウスに沿った価値と価格の対応表、明確な期限の理由を伴うローンチオファーの段階設計、ローンチ後の通常価格への移行経路を含むベータ版／早期導入者向け価格、保証／返金条件を含みます。すべての価格に関する主張とオファー条件は memory/events/claims.ndjson に送信されます。正式なオファー／主張の記録には offer-claims-registry、有料ニュースレターの購読収益モデルには newsletter-monetization-planner、広告入札には bid-strategy-planner を使用してください。发布定价/梯度打包/早鸟优惠/保证设计
アプリのクローンをオリジナルと比較します。機能マトリックス（must、should、could で重み付け）に基づく機能の同等性スコアと、構築順の不足項目リストに加え、色の違いを無視するスクリーンショットのレイアウト差分を提供するため、リブランドは評価に影響しません。Python 標準ライブラリのみを使うツールが 2 つあります。「クローンはどれくらい近い？」「オリジナルと比較して」「何が足りない？」「同等性チェック」「画面を比較」「準備できている？」という依頼、または /replica-test の後に使用します。
ユーザーが「ストーリーバンクを作る」「自社の起源や顧客のストーリーを集める」「メッセージに使える再利用可能な証拠ストーリーをまとめる」と依頼した場合に使用します。起源、創業者、顧客、変化、証明に関する再利用可能なナラティブ単位を作成し、それぞれに claims-ledger ID と message-house の柱を紐付け、各証拠に Measured / User-provided / [needs source] のラベルを付けます。message house や柱の作成には使用せず、message-system-architect を使用してください。ブランドボイスや命名規則には使用せず、brand-language-codifier を使用してください。完成した長文の執筆には使用せず、content-writer を使用してください。証拠の真偽の判定には使用せず、offer-claims-registry を使用してください。ブランドストーリーバンク／起源・顧客・変化／証拠ストーリー単位
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。