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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 99,719 件掲載。コマンド 1 行でインストールできます。
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シリーズ A 以降のスタートアップ向けのマルチチャネルpanishデマンド生成、ペイドメディア最適化、SEO 戦略、パートナーシッププログラム。CAC 計算器、チャネルプレーブック、HubSpot 連携、国際展開手法を含む。デマンド生成キャンペーンの計画、ペイドメディアの最適化、SEO 戦略の構築、パートナーシップの確立時に使用し、デマンド gen、ペイド広告、LinkedIn 広告、Google 広告、CAC、獲得、リード生成、パイプライン生成に言及StrategiesのImport Soutceにも使用する。
粗いプロンプト、まとまりきっていないアイデア、タスクの説明を、チャットインターフェース内の任意の LLM モデル向けに最適化した、そのまま送信できる完成形のプロンプトにします。API 用ではありません。ユーザーがチャット用プロンプトの作成、書き換え、最適化、改善、明確化、推敲を求める場合に使用します。トリガーとなる表現には、「このプロンプトを書き換えて」「もっと良いプロンプトにして」「このプロンプトを最適化して」「これをプロンプトにして」「プロンプト作成を手伝って」「……というプロンプトを作って」「……と聞きたい」などが含まれます。また、ユーザーがプロンプトの草稿を貼り付けて改善を求めた場合にも使用します。ユーザーが LLM モデルに送る予定のタスクを説明し、直接の回答ではなく、再利用可能で構成の整ったプロンプトを明確に求めている場合も対象です。出力は常に、ユーザーがそのまま送信できる、コードブロック内のコピー可能なプロンプト1つです。プレースホルダー付きのテンプレートにはしません
同じプロジェクトに取り組む他のClaudeスレッド（セッション）を監督します。それぞれの作業内容を確認し、完了した作業がmainにマージされ、スクリーンショット付きの変更履歴項目が追加され、公開済みであることを確認します。本当に完了したスレッドをアーカイブし、中断されたスレッドを再開または報告します。ユーザーが「スレッドを確認」「新しい変更を確認」「スレッドはマージしてプッシュ済み？」「完了したスレッドをアーカイブ」と言う場合や、他のセッションの進捗を尋ねる場合に使用します。プロジェクト固有の情報（変更履歴の形式、公開サイト、キャプチャフォルダー）は、このスキルと同じ場所にある任意のローカルファイルreferences/<project>.mdに記載します。
Deepline Play に人手によるレビュー、ゴールデンのラベルとの照合評価、範囲を限定した反復改善が必要な場合、このスキルを使用する。トリガーは「put this run in a Sheet」「review these results」「read my feedback」「compare this run to the golden set」「evaluate this play」「optimize this play」「add the revised run to the same spreadsheet」。Google Sheets からのフィードバックの再読み込み、永続的な Play Dataset エクスポート、ゴールデンセットの規律、`deepline tools execute` による安全な反復を扱う。レビューや評価のループを伴わない通常の CSV エクスポートでは使用しない。
ユーザーが Word 文書（.docx ファイル）を作成、閲覧、編集、操作したい場合はいつでもこのスキルを使用。「Word doc」「word document」「.docx」への言及や、目次、見出し、ページ番号、レターヘッドなどの書式を備えた業務文書の作成依頼が対象。.docx からの内容抽出や再構成、文書内の画像の挿入・置換、Word ファイルでの検索と置換、変更履歴やコメントの処理、内容を整った Word 文書に変換する場合にも使用。report、memo、letter、template などを Word または .docx 形式で求められた場合も対象。PDF、スプレッドシート、Google Docs、文書生成と無関係な一般的なコーディングには使用しない。
Atlassian Forge アプリのリリース前準備状況を、マニフェストとモジュールの接続、アーキテクチャ、ランタイム互換性、依存関係の状態、テスト、デプロイ準備、明らかなセキュリティ・コスト・信頼性上の問題について簡易レビューします。「Forge アプリをレビューして」「デプロイ前チェック」「このアプリはリリース可能？」「マニフェストをレビューして」「アプリ全般のレビュー」「リリース準備状況」などの依頼や、広範な品質チェックに使用します。詳細なセキュリティ監査/SAST/悪用可能性のレビュー、コスト最適化、既知の故障アプリの診断には使用せず、それぞれ forge-security-review、forge-cost-optimizer、forge-debugger に振り分けます。
内蔵の中国語 PPT テンプレート 21 種、またはユーザー提供の .pptx テンプレートを使って PowerPoint プレゼンテーションを作成・編集します。元のレイアウト、配色、フォントサイズを崩さずにテキストだけを置き換えます。テキストボックスのはみ出し検出と、同じ階層の見出しのフォントサイズ統一チェックを備え、完全オリジナルのシンプルなレイアウトにも対応します。ユーザーが PPT、プレゼンテーション、スライド、.pptx の作成・編集を希望する場合や、業務報告、年次・四半期レビュー、昇進プレゼン、プロジェクトの振り返り、提案審査、ビジネス提案、教材、データ可視化などの完成版 PPTX が必要な場合に使用します。内蔵テンプレートから選ぶ場合や、レイアウトを崩さずにユーザー独自のテンプレートを適用する場合にも使用します。
Longbridge 経由で上場企業のアナリストコンセンサススナップショットを提供 — 現在の売上高 / EPS / 目標株価のコンセンサス予想とアナリストレーティング分布。修正方向、ビート/ミス追跡、PEAD シグナルには longbridge-earnings-revision を使用する。トリガー：「一致预期」「分析师预期」「EPS预测」「目标价」「分析师评级分布」「买入评级」「卖出评级」「一致預期」「分析師預期」「EPS預測」「目標價」「分析師評級分佈」「買入評級」「賣出評級」「analyst consensus」「EPS forecast」「target price」「analyst rating distribution」「buy sell hold」「price target consensus」「TSLA.US consensus」「700.HK analyst estimates」。
Longbridge 経由での SEC EDGAR 申請文書の分析 — 10-K 年次報告書、10-Q 四半期報告書、8-K 重要事象、委任状、内部 démarrForm 4。リスク要因、MD&A、偶発項目、投資シグナルを抽出する。トリガー：「SEC文件」「SEC申报」「10-K」「10-Q」「8-K」「委托投票书」「Form 4」「MD&A」「风险因素」「内部人申报」「SEC申報」「委託投票書」「風險因素」「內部人申報」「SEC filing」「10-K annual report」「10-Q quarterly」「8-K material event」「proxy statement」「Form 4 insider」「MD&A」「risk factors」「SEC EDGAR」。
Longbridge Securities 経由で、米株のbius時間取引対象証券ディレクトリと香港のブローカー参加機関ディレクトリを提供する。`security-list` は米株の夜間取引カタログのみを対象とする（このエンドポイントで公開されている唯一のカテゴリ）。`participants` は香港の broker_id と名前の辞書。米国上場株式以外の銘柄検索については、個別の銘柄クエリに `longbridge-quote` を使うようユーザーを案内する。トリガー：「美股 listed」「美股 overnight」「经纪商 ID」「broker_id」「港股经纪商」「港股經紀商」「經紀商 ID」「list of US stocks」「overnight tradable」「broker directory」「participant lookup」。
AI エージェント向けのオープンソース Chrome 自動化スタック、Open Browser Use のプラットフォームに依存しない利用ガイドです。エージェントがブラウザー拡張機能、ネイティブ CLI、JavaScript SDK、Python SDK、Go SDK、または Browser Use 形式の JSON-RPC メソッドを通じて Open Browser Use をインストール、検証、トラブルシューティング、操作する場合に使用します。実際の Chrome タブ、ユーザータブの取得、CDP コマンド、ダウンロード、ファイル選択ダイアログ、クリップボードヘルパー、セッションのクリーンアップに関するタスクにも使用します。
最新のv5パターンを用いて、TypeScriptでXState v5のステートマシンとステートチャートを設計、実装、レビュー、移行します。ユーザーがXState、アクター、ステートマシン、ステートチャート、ガード、トランジション、ワークフロー、Statelyに言及した場合や、XStateを使うコードベースで複雑なUI／アプリ／プロセスのロジックをモデル化する場合に使用します。要件が曖昧な場合は、コードの前に簡潔なマシンのスケッチを作成してください。ステートマシンを使うには問題が単純すぎる場合はそう伝え、代わりに@xstate/storeを推奨してください。
Zig と C の相互運用スキル。Zig から C を呼び出す、C から Zig を呼び出す、@cImport と @cInclude を使う、C ヘッダーに translate-c を実行する、extern struct と packed struct を定義する、C ABI の型を一致させる、または C/Zig 混在プロジェクトを構築する場合に使用します。@cImport、@cInclude、translate-c、extern struct、packed struct、Zig C ABI、Zig からの C 呼び出し、Zig の C へのエクスポート、bindgen 相当のツールに関する問い合わせで起動します
ソースがテキストで、図が TALA によってレイアウトされるスライドデッキを構築します。1 つの Markdown ファイルに図ごとの ```d2 フェンスを書き、自己完結型の HTML デッキ（キーボードナビ、概要グリッド、PDF への印刷）にコンパイルし、各図を個別の SVG とし、コピーマニフェストを生成します。デッキは 1 つのページであるため、vlmkit 自身のゲートがそれを読み取ります。`check integrity` は壊れたり切れたりするスライドを、`check copy --manifest` はフレームで切れたテキストを、`check a11y contrast` はプロジェクターをチェックします。ループ：`deck.md` を書く → ビルド → ゲート → 修正。スライド、デッキ、トーク、プレゼンテーション、レビューのウォークスルー、または読むのではなく発表する必要がある図の多い解説を求められたときに使用します。単一の図（`d2-diagram`）や動く図（`explanatory-animation`）には使用しません。
TheSportsDB の無料 API（key=3）でスポーツメタデータを取得します。100 以上のリーグのチームロゴやバッジ、選手写真、スタジアム情報、リーグ情報、プロフィールデータを提供します。API キーも設定も不要です。ユーザーがチームロゴ、エンブレム、バッジ、バナー、ユニフォーム、選手の写真や顔写真、スタジアム情報、クラブの説明を求める場合や、スポーツ全般でチームまたは選手を名前から検索したい場合に使用します。他のスキルの回答に画像や視覚的な識別情報を加える用途にも適しています。スコア、順位、試合日程、統計、オッズを求める場合は使用せず、競技別のスキルを使用してください：football-data（サッカー）、nfl-data（NFL）、nba-data（NBA）、wnba-data（WNBA）、nhl-data（NHL）、mlb-data（MLB）、tennis-data（テニス）、golf-data（ゴルフ）、cricket-data（クリケット）、cfb-data（カレッジフットボール）、cbb-data（カレッジバスケットボール）、fastf1（F1）、volleyball-data（オランダのバレーボール）、xctf-data（NCAA クロスカントリー／陸上）。予測市場には使用せず、polymarket または kalshi を使用してください。
Sui Move のスマートコントラクト開発。Sui 上で Move コードを記述、レビュー、デバッグするときに使用します。Move の能力（key、store、copy、drop）、TxContext、init 関数、One-Time Witness、パッケージの公開とアップグレード、リソースの安全性、イベント、コインを扱います。struct の能力、UID、オブジェクトの破棄方法、代替可能トークンの作成方法について尋ねられた場合にも使用します。オブジェクトモデルと所有権については `object-model` スキルを参照してください。プログラマブルトランザクションブロックについては `ptbs` スキルを参照してください。フロントエンド dApp 開発については `frontend-apps` スキルを参照してください。プロジェクト設定と Move.toml については `sui-move-project` スキルを参照してください。
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。