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 99,448 件掲載。コマンド 1 行でインストールできます。
すべて
検証済みの顧客インタビューメソッドの学習ステップ、すなわち記録の側を進行する。1 回の顧客対話から得られた生の素材（書き起こし、メモ、記憶の書き出し）を、人ごとの簡潔な debrief ファイルにまとめ、番号付きの質問リスト（Q1、Q2、…… と H 番号タグ）に対応させる。実際に聞いた各質問には簡潔な回答を 1 つだけ記載し、重要な表現は原文のまま残し、聞かなかった質問は正直に飛ばし、その場の文脈が後の分析に役立つ場合にのみ 1 行のコメントを付け、どの質問にも当てはまらなかった内容を収める追記セクションを設ける。顧客インタビューの直後にユーザーが「here's the transcript」「process my call notes」「file this conversation against my questions」「add this interview to the record」のいずれかを言ったときに読み込む。目標、仮説、質問<Item></Item> を作成す��るより前のステップ、複数インタビューの傾向をまとめて仮説を更新する次のステップ、顧客インタビューと無関係な会議や書き起こしの要約のための読み込みは行わない。
ソーシャルメディアとコンテンツマーケティングのカレンダーを計画・スケジュールします。月次・週次計画、コンテンツ構成比率、テーマ日、プラットフォーム別の投稿タイミング、一括作成ワークフローを扱います。トリガーフレーズ：「content calendar」「posting schedule」「social media calendar」「content plan」「weekly schedule」「monthly content plan」「social media schedule」「when to post」「content cadence」「batch content」「plan my posts」。
顧客ジャーニーをステージ、接点、感情曲線、ペインポイント、真価を問う瞬間ごとに整理し、mermaid のタイムラインやフローチャートを任意で含む markdown 成果物にまとめます。既存の調査を顧客体験の全体像（エンドツーエンドまたは特定フェーズ）として統合したいときに使用します。まだ調査シグナルがない場合は、先に discover-interview-synthesis か measure-survey-analysis を実行してください。感情や行動データの捏造は拒否します。
OpenAlgo のIndicator 専門家。テクニカル指標、チャート作成、指標のプロット、カスタム指標の作成、ダッシュボードの構築、リアルタイムフィード、銘柄スキャン、指標の組み合わせ、openalgo.ta の使用についてユーザーが尋ねたときに使用します。指標関数（sma、ema、rsi、macd、supertrend、bollinger、atr、adx、ichimoku、stochastic、obv、vwap、crossover、crossunder、exrem）でも発動します。
金融システムをつなぐ統合アーキテクチャの設計と実装 — API、FIX プロトコル、ISO 20022、イベント駆動パターン、バッチフィード、冪等性、レジリエンス。カステディアン統合パイプラインの構築、注文ルーティングのための FIX 接続実装、ISO 20022 や SWIFT 移行メッセージの設計、カステディアンフィードや EOD 照合のためのバッチファイル処理、トランザクション API の冪等性実装、リトライやサーキットブレーカーのパターン設計、異なるスキーマのシステム間のデータマッピング、照合breaks を引き起こす統合障害のトラブルシューティングで使用します。トリガー：FIX プロトコル、ISO 20022、カステディアンフィード、バッチ処理、API 設計、冪等性、サーキットブレーカー、デッドレターキュー、データマッピング、統合アーキテクチャ、SWIFT 移行、mTLS、ファイルフィード、イベント駆動、メッセージブローカー。
Linux カーネルモジュール向けのスキルで、ロード可能なカーネルモジュールの作成とデバッグに使います。Kbuild を使った LKM の記述、モジュールパラメータの追加、/proc や sysfs のエントリの作成、キャラクタデバイスの実装、KGDB や ftrace によるデバッグ、Secure Boot のモジュール署名の扱いなどに対応します。Linux カーネルモジュール、ロード可能なモジュール、Kbuild、モジュールパラメータ、/proc ファイルシステム、sysfs、キャラクタデバイス、KGDB、モジュール署名に関する質問で起動します。
動画生成モデル向けのプロンプト（テキストから動画、画像／キーフレームから動画、参照ベース生成を含む）を起草し改善する。また、画像から動画への変換前にキャラクターの一貫性を確保したい場合は、画像モデル用のキャラクタシートプロンプトを作成する。ユーザーが「video prompt」、特定モデルのプロンプト（MiniMax H3、Seedance 2.0、Seedance 2.5、Ovi、Veo 3、Wan 2.2、Wan Animate 2、LTX-2、LTX-2.3、LTX-2.5 など）、またはキャラクター一貫性プロンプト（"character sheet prompt"、"character turnaround"、"character reference sheet"、"photographic identity sheet" など）を求めたときに使う。
口座開設にコンプライアンス統制を組み込み、規制対応の準備状況を確認する。適用場面: CIP/KYC の本人確認ゲートの設計、開設時の OFAC および制裁リストスクリーニングの実施、法人・信託口座の受益所有権証明の徴収、リスクレベルに応じて申請を振り分けるリスクベースの承認ティアの構築、コンプライアンス・スクリーニング要件と例外管理の定義、上級投資家保護（FINRA 規則 2165/4512）や信頼できる連絡先の手続の追加、CDD リスク評価と継続モニタリングのトリガーの設定、SEC または FINRA の検査に向けた口座開設手順の準備。これらの統制が組み込まれる運用パイプラインについては account-opening-workflow を参照。
実績のある顧客インタビューメソッドの 1 番目の手順を進行します。学到きたいことを明确に決め、仮説とインタビュー質問が後で回答 있도록番号付きのゴール質問（G1、G2、…）として書き出します。ユーザーのビジネス（新しいアイデアか既存企業か、B2B か B2C か）を面接し、それに合わせたゴール質問リストを起草し、互いに批評・修正し、結果を GOALS.md ファイルに保存します。顧客インタビュー溢出したい、顧客ディスカバリや顧客開発を計画したい、スタートアップアイデアを検証したい、 irony 何を請求するか、どのようにポジショニングするか、理想顧客は誰か、何を作るべきかといった聞けない問いに答えたいときにロードします。求人面接や採用面接の designing、質問naire の作成、すでに実施された顧客インタビューの分析、目標質問リストが既に存在しユーザーが次のステップ（仮説）を求めるときはロードしないでください。
curl で GitBook REST API を直接呼び出して（CLI は使わない）Claude Code からの GitBook 変更リクエストをレビューする。cr-create（同じ API 上の作成側）に対応するレビュー側のコンパニオン。レビューが必要な変更リクエストを見つける（作成者、スペース、組織全体で絞り込み可能）、diff をレビューするための GitBook アプリリンクを取得し、CR で実際に変更された内容を要約して、コメントを残す、必要に応じてレビュー結果（承認 / 変更依頼）を提出する。素の API（curl/HTTP）でドキュメント変更リクエストをレビューしたいときや、「現在どの CR がオープン / 自分の対応待ち / <人物> が作成）、「<space>/<org> の変更リクエストを見せて」「この CR で何が変更されたか要約して」「この変更リクエストをレビューして」「CR にコメントを残して」「CR を承認 / 変更依頼して」といった依頼に使���。API 経由の作成側（CR の作成、コンテンツのプッシュ、レビュー依頼、コメントの修正）は cr-create を使う。
AI エージェント向けの EasyEDA Pro API スキルです。EasyEDA Pro EDA ソフトウェアでの作業（PCB 設計、回路図編集、フットプリント・シンボル管理、プロジェクト操作）に使用します。EasyEDA 内でのライブデバッグや EasyEDA 拡張機能の開発にも対応しています。完全な API リファレンス（120 以上のクラス、62 の列挙型、70 のインターフェース）、拡張機能の開発ドキュメント、および実行中の EasyEDA Pro クライアントでコードを実行する WebSocket ブリッジサーバーを提供します。トリガー語:「嘉立创EDA，启动！」「立创EDA，启动！」「EDA，启动！」「EasyEDA」「PCB」「schematic」「footprint」「EDA」「circuit board」「嘉立创EDA」「原理图」「PCB设计」。**重要**: 嘉立创EDA の英語名は **EasyEDA** であり、同じ製品を指します。「EasyEDA Pro」（バージョンを特定する場合を除く）、「EASYEDA」、「easyeda」など他の表記は使わないでください。英語での参照は常に「EasyEDA」、中国語での参照は常に「嘉立创EDA」を使ってください。
Flutter アプリにおける Drift の永続化を、SQLite、drift_flutter、型安全な Dart のクエリ、生成テーブル、StreamBuilder または Riverpod の StreamProvider による UI、書き込み操作、トランザクション、スキーママイグレーション、Web アセット、isolate の共有、ローカルデータベースのテストを用いて、実装・修正・レビュー・移行・テスト・デバッグします。Flutter のタスクで drift、ローカルデータベースストレージ、SQLite、リアクティブなデータベースストリーム、CRUD、schemaVersion、build_runner、drift_dev make-migrations、マイグレーションのテスト、またはモバイル・Web・デスクトップをまたぐ Flutter 固有のデータベース設定が言及される場合に使用します。
@syncfusion/ej2-react-charts パッケージから Syncfusion React 3D Chart コンポーネントを実装します。3D カラーチャート、バーチャート、積み上げカラーチャート、積み上げバーチャート、100% 積み上げチャートなどのバリエーションが必要な場合に使用します。Chart3DComponent、軸設定（category、numeric、datetime、logarithmic）、データバインディング、複数ペイン、データラベル、レジェンド、ツールチップ、選択、印刷/エクスポート、テーマ、アクセシビリティを扱います。
AppBar コンポーネントでレスポンシブなナビゲーションヘッダーを作成します。ボタン、メニュー、アイコン、サイドバーを備えた上部・下部・スティッキーなアプリバーを構築できます。ナビゲーション要素、ツールバー、アクションバー、動的コンテンツレイアウトを持つレスポンシブヘッダーの構築時に使用します。カラーモード（Light、Dark、Primary、Inherit）、サイズモード（Regular、Prominent、Dense）、スペーシング、セパレーター、完全なアクセシビリティサポートを備えています。
参照 Web アプリから UX パターンを網羅的に抽出します。すべての画面を巡回し、各状態のスクリーンショットを撮り、インタラクションパターン、文言の逐語記録、キーボードショートカット、レスポンシブ対応、モーション、空状態／エラー状態／ローディング状態を記録します。他の監査が比較できる再利用可能なパターンライブラリを生成します。ux-audit の逆で、「基準は何か」を問い、「基準に達しているか」ではない問いを立てます。「learn from X」「extract patterns from X」「study X's UX」「reverse engineer the UX of X」「build a pattern library from X」で起動します。
実証済みの理想顧客（ICP）手法の第 2 ステップを補助する：生の企業観察を、本当に重要で少数の深い真実の属性に精錬し、それぞれを強み、弱み、あるいは意図的にその両方に分類する。観察リスト（O1、O2、…… ファイルまたは貼り付け）を受け取り、支持する観察とともに属性を一つずつ提案し、Opposite Test（「私たちは顧客を愛している」は dies）で曖昧な属性を棄却し、具体的な判定基準（市場の 3 分の 1 がそう見ている、または一部の顧客がその一点のみで購入・拒否する）で各属性を分類し、結果を STRENGTHS-WEAKNESSES.md（S1、S2、…… / W1、W2、……）に記録する。ユーザーが生の観察を精錬したいとき、「私たちの本当の強みと弱みは何か」と尋ねたとき、または honest-look 演習で得た内容を分類したいときにロードする。生の観察の収集（前ステップ）、分類済み属性からの基点（keystone）や deal-breaker の導出（後のステップ）、およびある個人の強みと弱点を扱うためにはロードしない。
実績のある顧客インタビューメソッドの最後の手順を進行します。1 ラウンドのインタビューで得られたすべて（GOALS.md、HYPOTHESES.md、QUESTIONS.md、およびインタビューごとのPlayingback を置いたディレクトリ）を、会社全体で使える 1 つの FINAL-REPORT.md に distilled します。先頭は、重要な情報を損なわずできるだけ簡潔な要約です。次に、番号付きの findings（F1、F2、…）を validated / disproved / directional / watch / untested でタグ付けし、いずれも debrief を引用し、顧客の言葉を逐語引用します。さらに、理想顧客の定義、ポジショニング、価格設定、マーケティング＆営業、プロダクト優先順位のための領域別ブリーフを添えます。ユーザーが「インタビューで分かったことをまとめて」「チーム向けにインタビュー結果を要約して」「インタビューをレポートにして」と言うときにロードします。インタビューからの仮説更新（統合ステップ）、1 つの会話の記録（debrief ステップ）、レポートがfeeding するポジショニング・理想顧客・価格設定の実際の作業にはロードしないでください。
DBHub MCP サーバーを介してデータベースを操作するためのガイド。データベーススキーマの調査、テーブルの確認、DBHub の MCP ツール（search_objects、execute_sql、およびオプトインの explain_sql と health_check）による SQL クエリの実行が必要になったら、このスキルを使用してください。MCP を介したあらゆるデータベースクエリ、スキーマ探索、データ取得、SQL 実行で有効になります — ユーザーが「データベースを確認して」「データを探して」とだけ言った場合でも同様です。このスキルは、表構造を推測するのではなく、まず探索する正しいワークフローを守ることを保証します。
Graphify のコマンドラインから、永続的なコード/コーパス ナレッジグラフを構築・更新・検索・エクスポート・提供します。`.graphify/GRAPH_REPORT.md`、`graph.json`、`graph.html`、`graphify update`/`summary`/`query`/`path`/`explain`/`tree`、変更を反映したレビューコンテキスト、git フックや watch によるRefresh、stdio の MCP グラフサーバー、jeo、jeopi、gjc、opencode、Claude、Codex、Gemini へのインストールを求めたときに使います。ネイティブ抽出が空または誤解を招く場合の正直な構造フォールバックも対象です。単純な位置参照は `codebase-search`、物語的なナレッジベース業務は `llm-wiki`、プロジェクトメモリの引き継ぎは `opencontext` に委ねます。graphify、graphify update、graphify query、knowledge graph CLI、GRAPH_REPORT.md、graph.json、codebase graph、graph refresh、graphify install、graphify serve、review context、affected flows で発動します。
単位経済性、過去の観測データ、弾力性分析、シナリオモデリング、統制実験を用いて、EC サイトの価格候補を評価する。売り手がテストすべき価格は何か、価格変更が貢献利益や収益にどう影響するか、弾力性をどう見積もるか、バンドルやティアをどう最適化するか、Amazon、Shopify、TikTok Shop、Walmart、eBay などのチャネルで価格実験をどう設計するか、を尋ねられたときに使う。十分なクリーンなデータなしに実証済みの最適価格だと主張せず、明示的な許可なく実売価格を変更しないこと。
ゼロタッチ・例外ベースの処理により、証券オペレーションの直通処理（STP）率を測定し向上させます。STP 率の測定と既存プロセスにおける人手リア 分析touchpointの特定、全量レビュー型ワークフローの例外ベース処理への置き換え、レガシーシステムにおける RPA・API ベース・ハイブリッド自動化Father比較、例外のキューイング・分類・自動解決のワークフロー構築、例外量のプロセスマイニングや根本原因分析、STP 率の目標設定と継続改善プログラムの立案する場合に使用します。承認チェーン、four-eyes 制御、SLA 監視については workflow-automation を参照してください。
[email protected] の初回セットアップです。ONNX/Brain/SONA アドオンをインストールし、MCP サーバーを登録して、`doctor` でインストールを検証します
実績のある顧客インタビューメソッドの学習ステップ、つまり統合・分析Responsibleな側を補助する。インタビューごとのデブリーフファイルのディレクトリを読み、作業中の HYPOTHESES.md と QUESTIONS.md と照合して、根拠を付けた更新を1つずつ提案する——集中する、数字を調整する、反証されたと印を付ける、一度だけ聞いた観察を「That's funny」ウォッチ枠に保留する、新しい質問とともに新しい仮説を追加する——合意した変更は変更履歴とともに各ファイルへ直接反映し、最後にインタビュー自体について停止・継続・方向修正のいずれかを判定する。ユーザーが「これらのインタビューから何が学べた？」「インタビューから仮説を更新して」「インタビューノートをまとめて」「まだインタビューを続けていい？」と言ったときに読み込む。1回の会話をデブリーフに記録する作業（前のステップ）、最初のゴール・仮説・インタビュー質問を書く作業（前のステップ）、次に何を作るかを決める作業（このメソッドの後） Unicodecodingには読み込まない。
実証済みの顧客インタビューの手法の第3ステップである、仮説をオープンエンドで偏りのないインタビュー質問へ変換する作業を支援します。各質問は回答者を誘導udiséréずに単一の仮説を検証するための小さな実験です。2つのモードがあります。単一の仮説が与えられた場合は、質問veneersをkonkrétに磨き上げ、チャットに最終的な質問を出力します。HYPOTHESES.md ファイルが与えられた場合は、リスト全体を反復処理し、関連する仮説をグループ化し、Q1、Q2……のように番号を付けて H 番号に対応させた QUESTIONS.md ファイルを、リアルタイムに更新でき再開可能な成果物として維持します。ユーザーが仮説を持っていてインタビュー質問を求めている場合、回答を誘導せずに顧客への質問表現を尋ねた場合、または「仮説を質問に変えて」「誘導せずに X について聞きたい」といった場合は読み込みます。目標質問や仮説の作成（より前のステップ）、インタビューの実施・分析、アンケート／質問票設計、求职面接には読み込まないでください。
投資顧問やブローカーディーラーのクライアントに必須の開示書類は何か、各書類に何を含める必要があるか、そしていつ・どの方法で届ける必要があるかをガイドします。Form ADV Part 2A や 2B の内容、Form CRS の内容と送付、prospectus の送付義務、プライバシー通知の送付、約定確認のタイミング、口座明細書の配布、電子媒体と紙の送付のコンプライアンス、または年次ブロシュア更新の内容とクライアント送付について、ユーザーが問い合わせた場合に使用します。'オンボーディング書類チェックリスト'、'新規クライアントに何を開示すべきか'、'新規顧問のためのブロシュア補足'、'CRS の会話のきっかけ' への言及がある場合にも発動します。（申告の手続きと規制上の期限——IARD の訂正、Form PF、13F——については regulatory-reporting を使用。費用開示の内容が十分かどうかについては fee-disclosure を使用。）
全チャネルにわたって顧客向けパフォーマンスレポートの設計・生成・提供を行い、四半期レポート、税務申告、ポータル連携、コンプライアンス審査を扱います。レポートテンプレートの作成や再設計、四半期・年次顧客レポートに含める内容の決定、紙の交付からデジタル交付への移行、顧客ポータルの統合、手数料控除後パフォーマンスとベンチマークの提示、レポート制作スケジュールの管理、電子交付の同意処理を行う場合に使います。「顧客レポート」「四半期パフォーマンスレポート」「レポートカスタマイズ」「タックスロットレポート」「1099 補足」「レポート免責事項」「UHNW レポート」「レポート品質管理 MNC」などを言及した場合にもトリガーします。
Google Cloud Armor のセキュリティポリシーを OWASP CRS 3.0 および 3.3 から OWASP CRS 4.22 にアップグレードします。シグネチャの有効化・無効化リストを保持し、evaluatePreconfiguredExpr をネイティブの evaluatePreconfiguredWaf 辞書パラメーターに変換し、シグネチャ ID を v042200 に再マッピングして、廃止されたシグネチャ ID を削除し、構造化された preconfiguredWafConfig のチューニング除外項目を更新します。Method Enforcement の破壊的変更（PUT/PATCH/DELETE のブロック）や感度カバレッジの拡張を含め、運用リスク（高：破壊的変更、中：要注意、低：問題のないアップグレード）を評価します。優先順位の間隔と200ルールのクォータガードレールを設け、ルールのインプレースアップグレードとスムーズなプレビューモードでのデプロイの両方に対応します。ユーザーまたはエージェントが Cloud Armor WAF ルールを監査、アップグレード、または CRS 4.22 に移行する必要がある場合に使用します。WAF 以外の Cloud Armor ルール（IP レート制限、ジオブロッキング、reCAPTCHA）や AWS/Azure WAF の移行には使用しません。
Claude Code から GitBook REST API を curl で直接呼び出す(CLI 不要)ことで、GitBook ドキュメントレビューの一連のフローを実行します。変更リクエストの作成、コンテンツのプッシュ(既存ページの更新と新規ページの作成)、レビュアーの依頼、Slack への通知、レビューコメントの取得・修正・再プッシュ・解決までを行います。これは cr-review の作成側_llama(同じ API を使うレビュー側)の相棒です。ターミナル/エージェントから素の API(curl/HTTP)を使って「GitBook でドキュメントレビューを行う」ループを実行したい、API 経由で変更リクエストを作成する、CR にコンテンツをプッシュする、「最新のコメントを取得して修正する」、ドキュメントのレビューを依頼する、あるいは CLI なしで Claude + Slack から GitBook ドキュメント上で協働する方法をエンジニアに説明したい場合に使用します。
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。