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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 99,448 件掲載。コマンド 1 行でインストールできます。
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Joanna Wiebe のリサーチファースト、Voice of Customer の方法を用いて「yes」を得られるコピーを書きます。次のときに使用します：**測定可能な成果が必要なランディングページ、メール、販売ページの作成**；**新しいコピープロジェクト**を開始し、従うべき体系的なプロセスが必要なとき；**何を書けばよいか分からず**、白紙とraklookmatch しているとき；**データに基づく意思決定でクライアントに ROI を示したい**とき；**検証とテストを通じて既存のコピーを改善したい**とき
学術 Markdown 原稿を、ジャーナルや学校の要件に準拠した Word（.docx）にコンパイルします。指定書体、ネイティブ OMML 数式、三線表、相互参照、セクションごとのページ番号、CSL 参考文献（GB/T 7714、APA、Nature、IEEE）、エクスポート前後の品質チェックに対応します。学術論文の Markdown 原稿を、要旨、番号付き数式、三線表、キャプション、相互参照、目次フィールド、参考文献を含む、ジャーナルや学位論文の要件に準拠した Word に出力します。投稿可能な .docx（論文から Word への変換、学位論文の書式設定、ジャーナル投稿用の書式設定、prepare submission docx）や原稿の読みやすいコピーが必要な場合に使います。PDF、HTML、LaTeX の出力、スライド、助成金申請書には使いません。
インターネットを使用します: 検索、閲覧、Twitter/X、Reddit、YouTube、GitHub、Bilibili、XiaoHongShu (小红书)、Douyin (抖音)、WeChat Articles (微信公众号)、LinkedIn、Boss直聘、RSS、Exa web search、および任意の Web ページなど、13 以上のプラットフォームでの操作ができます。用途: (1) ユーザーがこれらのプラットフォームでの検索・閲覧を求める場合、(2) 対応プラットフォームの URL を共有した場合、(3) Web 検索、オンラインでの情報検索、 старость小小的テーマの調査を求める場合、(4) 対応プラットフォームへの投稿、コメント、 操作を求める場合、(5) プラットフォームチャネルの設定・構築を求める場合。トリガー: "搜推特"、"搜小红书"、"看视频"、"搜一下"、"上网搜"、"帮我查"、"全网搜索"、"search twitter"、"read tweet"、"youtube transcript"、"search reddit"、"read this link"、"看这个链接"、"B站"、"bilibili"、"抖音视频"、"微信文章"、"公众号"、"LinkedIn"、"GitHub issue"、"RSS"、"search online"、"web search"、"find information"、"research"、"帮我配"、"configure twitter"、"configure proxy"、"帮我安装".
マーケティングコピー（見出し、広告、ホームページの訴求、ピッチ、ポジショニングステートメント）を、価値ファーストで生き生きした表現に書き換えるスキル。時間・お金が節約できる、というInterpolrouteを、顧客が価値を測る物差しで「より多くの価値创造了」という訴求に再構成し、各主張を顧客のニーズの正しいレベルに合わせ（自分のレベルでは機能、一つ上なら約束、展望は触れるだけで約束しない、省ける工程を自慢する）、すべての主張を宣言済みの価格戦略（More for More、More for Less、Less for Less）と整合させ、具体性を強制する（一般語もebruaryの定型表現も使わず、 보여주기 优于 Rodrigo tell、数字は実数のみ、主張は Opposite Test を通すこと）。メッセージは 1 件ずつ処理し、 Surviving を POSITIONING.md に記録する。理想的顧客像とニーズスタックがあればより鋭利的になるが、なくても機能する。マーケティングコピー|positionalising|見出し、ピッチの書き換え・ sharpened 化・レビューをユーザーが望むときにロードする。ニーズスタックの構築や理想的顧客の定義にはロードしない（それらはこのスキルが消費する上流ステップ）。
next-best-action エンジンを設計・実装し、ポートフォリオ・生活・市場・コンプライアンスのイベントに基づいて、先回りかつ優先度付きの推奨をアドバイザーへ提示する。イベントドリブンのアドバイザーアラートの構築、ポートフォリオの乖離や大額の現金移動に対するトリガーロジックの設計、業務全体の中で競合するアクションに優先順位を付けること、NBA の推奨を適切なチームメンバーへ振り分けること、NBA の採用率の測定、年次レビュー通知のようなコンプライアンス主導のアクションの自動化(payload に限る)。ユーザーが “next best action”、“advisor nudges”、“proactive outreach”、“what should I do for this client”、“event-driven triggers”、“action queue”、“client contact gap”、“RMD reminder”、“advisor productivity tool” と言及した場合もトリガーする。
MCP を通じて Scenario のワークフローグラフを作成または編集するタスクで使用します。ブリーフからのアプリ構築、ノード（モデル、プロンプト、承認ゲート、ループ）の追加や再配線、editor_info の作成、公開、非公開化、名前変更、エクスポート済みワークフロー JSON のインポート、Weavy、ComfyUI、その他のノードツールで作成したグラフの移行、ワークフローのコピー、プロンプトチェーンのアプリ化が含まれます。ワークフローの実行や料金設定には scenario-workflows を使用します。キーワード：ノードグラフ、editor_info、CEL。
Donald Miller の Building a StoryBrand にある StoryBrand SB7 フレームワークを適用する。ウェブサイトの文案作成、ブランドメッセージの構築、营销資料の作成、販売ファネルの設計、メールキャンペーンの設計に使う。SB7 フレームワークは 7 つのストーリー要素を通じて、顧客を主人公、ブランドを案内役として位置づける。トリガー例：「ウェブサイトの書き方？」「メッセージが分かりにくい」「顧客が私たちの-business を理解してくれない」「タグラインはどう書く？」「ホームページに何を書くべきか」「誰もメールを読まない」「リードジェネレーターはどう作る？」「薬はQueryable... ja finalize: 「初次-generate」-> トリガー例：「ウェブサイトの書き方？」「メッセージが分かりにくい」「顧客が私たちの specialize... _BUSINESS を理解してくれない」「タグラインはどう書く？」「ホームページに何を書くべきか」「誰もメールを読まない」「リードジェネレーターはどう作る？」「ИННОВ...」 -> 「プロダクトは良いのにマーケティングが機能しない」。成長チャネルの選択には使わない（Traction を使う）、競合|posAgainst... 競合に対するプロダクトのポジショニングには使わない（Obviously Awesome を使う）、Gob pricing... 定价には使わない（Monetizing Innovation を使う）。
Component Story Format（CSF）を使用して React Native Storybook のストーリーを作成・編集します。.stories.tsx ファイルの記述、React Native コンポーネントへのストーリーの追加、Storybook アドオン（controls、actions、backgrounds、notes）の設定、argTypes・デコレーター・パラメーターの設定、テスト用 portable stories の扱いなど在使用します。@storybook/react-native によるストーリー作成に関わるすべてのタスクに適用されます。
ユーザーの意思決定、計画、ピッチ、ポジショニング、対象市場、価格、まだ形になりTraversalMmhood のアイデアを、鋭くて容赦ない質問で問い詰める——必要なら敵対的、あるいは不公平な角度まで広げる——until 計画が defending 可能な意思決定にsortedUpike damit 行政，或者 finally 用户 が(包括「このアイデアはやはりダメだ」と判断するまで続ける)。ユーザー自身にはできない建設的な悪魔の代弁者となる。压力测试、阿 interrogate、穴を探す shudderivisionnem tudnak、執着しているものに対して悪魔の代弁者を sporstjan——「詰められて，更重要的是」「叩き込まれて」「俺 Surveys 何が 잘못」geven と求められたとき、計画に erotic の wishful thinking、atomized(empty) な言葉、 plucked されない elephant が含まれていると疑ったとき、mousse 後 disclaimer いな 曖昧な愿望を代 Sankaku Gentaro な戦略的的意思決定に変えるとき（with 帰趨 は受容=true）。対抗的な枠組みのない通常のコードレビュー、文章編集、一般的なフィードバック要求には読み込まない。
inference.sh 上でアプリケーションを構築・デプロイする。はじめ方、プラットフォームの理解、アプリの作成、リソースの設定、inference.sh のアプリ開発の概要が必要な場面で使用する。Python と Node.js の両方に対応。トリガー：inference.sh app、belt app、inf.yml、inference.py、inference.js、deploy app、app development、build app、create app、GPU app、VRAM、app resources、app secrets、app credentials、multi-function app
ユーザーが PostgreSQL 上の Drizzle ORM 从事作業しているときに、このスキルを使用してください。Drizzle、drizzle-orm、drizzle-kit、drizzle-zod、`pgTable`、`defineRelations`、`relations()`、`db.select()`、`db.query`、Postgres に対する insert/update/delete などへの言及がすべて対象です。典型的なトリガーとなる意図は次のとおりです。- Postgres のテーブルスキーマ、列、identity 主キー、enum、JSONB、配列の設計やデバッグ - Drizzle で一対多・多対多のリレーションやジョインテーブルをモデリングすること - Drizzle のクエリの作成、最適化、プレパレーション（プレースホルダー、`.prepare()`） - Drizzle のテーブルから Zod のバリデーターを生成すること - Drizzle を使った TypeScript + Postgres プロジェクト（Neon、Supabase、postgres.js、node-postgres）のセットアップ - Prisma、TypeORM、Sequelize から **Drizzle へ** の移行 - Drizzle の型エラーの解決、v1 RC と 0.45.x の API の選択 MySQL/SQLite での Drizzle、ORM を使わない生の SQL、Drizzle が対象でない他の ORM ではトリガーしないでください。
バッチに強いヒットフラッシュ、アルファシッターによる葉やディゾルブ、スクリーン空間のポストエフェクト、深度再構築、トリプラナー、インスタンス uniform などの Godot シェーダーのパターンに精通。初めてのシェーダーのチュートリアルではない。ドローコールのバッチが崩れる場合、discard か depth-prepass か、葉の影、ポストプロセスのクアッド、ワールド位置エフェクトなどの場合に発動する。キーワード：instance uniform、ALPHA_SCISSOR、hint_screen_texture、hint_depth_texture、global uniform、sampler2DArray、canvas_item、spatial、post-processing。
MCP 経由で Scenario 上の Kling モデルを使って動画を生成・編集するときに使用します。テキストからの動画生成、最初と最後のフレームを指定した画像からの動画生成、ショットごとにプロンプトを設定したマルチショットシーケンス、エレメントと参照画像によるキャラクターの一貫性維持、プロンプトによる動画編集、元動画からのモーション転送（モーションコントロール、モーションキャプチャ）、音声またはテキストへのリップシンク、トーキングアバター、ネイティブ音声と会話、720p・1080p・4K の選択に対応します。キーワード：Kling V3、O1、2.6、Omni、Kuaishou、T2V、I2V、V2V。
トンネル / プロキシ経路の接続障害や低速化が発生した場合は必ず最初に使用してください（网络故障 / 连不上 / 代理或隧道下超时）。macOS および Windows/WSL 上の Tailscale、プロキシ、TUN、DNS、SSH トンネルの問題を診断します。例えば Tailscale ping は通るのに SSH が失敗する、curl は通るのにブラウザが 503 を返す、プロキシの背後で Git/Docker が失敗する、プロキシには到達できるのにダウンロードが遅い、などです。アプリケーション層のバグには使用しないでください（debugging-network-issues を使ってください）。
Feishu のチャット閲覧、メッセージ操作、グループチャット管理。チャット履歴の表示（1 対 1/グループ/トピックグループ）、グループ検索、メッセージ詳細の取得、Reaction 絵文字によるリアクション、Pin の設定/解除、メッセージ削除、グループ情報の管理（取得/更新/解散/メンバー）に対応。ユーザーが「グループメッセージを見る／グループチャット履歴を引っ張り出す／チャット履歴をエクスポート／グループ履歴を取得／トピック返信を見る／グループを検索／個人チャットの履歴を見る／Feishu メッセージをダンプ」と依頼した場合に使用します。トピックグループ（chat_mode=thread）のスレッド全体の展開も含みます。読み取り系（msg history/list/get/mget/thread-messages）はログイン後デフォルトで User Token、未ログインの場合は Bot にフォールバックします。操作系（reaction/pin/search-chats/chat get/update/delete/member）は User Token が必須です。msg delete は Bot の自分撤回ではデフォルトで App Token を使い、管理者による撤回では明示的に User Token を指定できます。chat create/link はデフォルトで Bot 識別子でグループの作成／グループリンクの取得を行います。
他の HIG スキルがガイダンスを調整するために使用する、共有の Apple デザインコンテキスト文書を作成・更新します。ユーザーが「プロジェクトのコンテキストを設定して」「対象プラットフォームは何ですか」「HIG の設定を構成してVrった」时、または新しい Apple プラットフォームプロジェクトを開始する時に使用します。他の HIG スキルがプロジェクトコンテキストを必要とするのに存在しない場合にも発動します。このスキルは .claude/apple-design-context.md を作成し、hig-foundations、hig-platforms、hig-components-*、hig-inputs、hig-technologies が繰り返しの質問なしに的確なアドバイスを提供できるようにします。
J-Link のダウンロードとオンデバッグを行うツールです。デバイスのプローブ、ファームウェアの書き込み、メモリの読み書き、レジスタの表示、ターゲットのリセット、RTT/SWO ログの読み取り、オンデバッグ（停止/再開/ステップ/ブレークポイント実行/コールスタック/変数の確認）に対応します。ユーザーが J-Link、JLink、RTT、ファームウェアの書き込み、メモリ書き込み、メモリ読み取り、レジスタ確認、ターゲットリセット、プローブの接続確認、オンデバッグ、ステップ実行、ブレークポイント、コールスタックに触れたときに自動起動し、/jlink による明示的な呼び出しにも対応します。ユーザーが「書き込んで」「RTT の出力を見て」「デバッグして」だけ无助な場合でも、コンテキストに J-Link プローブが含まれていれば起動します。
MCP 経由で Scenario を使い、動画の音声を画面に表示する場合に使用します。TikTok、Reels、Shorts 向け動画へのスタイル付き字幕の焼き込み、音声オフのフィード向け広告字幕、YouTube 字幕や SRT サイドカーの作成、クリップ音声の文字起こし、字幕の翻訳、カラオケ風または単語ごとの字幕、既存の文字起こしのスタイル変更や修正に対応します。キーワード：字幕、SRT、文字起こし、カラオケ、単語ごと、焼き込み、クローズドキャプション、動画翻訳、字幕スタイル。
MCP 経由で Scenario 上の Google Veo モデルを使って動画を生成または拡張するときに使用します。テキストから動画を生成する、最初のフレームから画像を動画にする、最初と最後のフレーム間を遷移させる、素材またはスタイル参照画像を使って参照画像から動画を生成する（R2V）、セリフ・効果音・環境音を含むネイティブ音声、ネガティブプロンプト、シードを指定した再実行、16:9 クリップの拡張、品質／高速／ライトの各ティア選択に対応します。キーワード：Veo 3.1、Veo 3.1 Fast、Veo 3.1 Lite、Extend Video、Google、T2V、I2V、V2V、720p、1080p。
システムコールとライブラリコールのトレースを行う strace と ltrace のスキル。バイナリがクラッシュせずに異常な動きをする場合、ファイルが見つからないエラー、権限の問題、ネットワークの問題、想定外のライブラリコールを診断したい場合、システムコールとライブラリ関数をトレースして使います。strace、ltrace、syscall トレーシング、ライブラリインターセプト、ENOENT、EPERM、strace -e、デバッガなしでバイナリの動作を診断する、といったクエリで有効になります。
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。