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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 99,951 件掲載。コマンド 1 行でインストールできます。
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Longbridge によるピッチブック用の企業プロフィールページ — トレーディング資料や顧客向けプレゼンテーション向けのプロフェッショナルな企業プロフィールを生成します。ポジショニングの象限（市場ポジション／成長性）、事業のハイライト、主要財務マトリクス（売上高／EBITDA／純利益／EPS／PER／EV）、株価トレンドの説明、主要株主と経営陣、直近のカタリストを含みます。longbridge-company-tearsheet に比べ、プレゼンテーションおよび投資銀行業務重視です。トリガー: 公司画像, 公司简介页, 投行公司页, 公司展示, 公司描述, 公司介绍页, 公司信息页, 公司畫像, 公司簡介頁, 投行公司頁, pitch book, company profile page, company profile, company description, investor profile, company slide, company overview page, pitch book company page
セクターのスクリーニングとランキング — 評価（PER／PBR）、資金流入、株価パフォーマンス（1 日／5 日／20 日）、回転率に基づいて、A 株／香港／米国queezeの業界セクターを絞り込み・順位付けします。セクターのリーダーボードを出力します。トリガー: 板块筛选, 行业筛选, 强势板块, 弱势板块, 板块排行, 行业排名, 资金流入板块, 涨幅最大板块, 板塊篩選, 行業篩選, 強勢板塊, 弱勢板塊, 板塊排行, 行業排名, sector screener, sector filter, sector ranking, top sectors, hot sectors, capital inflow sectors, sector scan, industry ranking, sector performance, best sectors today
モニタリングとオブザーバビリティの戦略、実装、トラブルシューティング。ユーザーがモニタリング、オブザーバビリティ、メトリクス、ログ、トレース、アラート、SLO、Prometheus、Grafana、Datadog、Loki、OpenTelemetry に言及した場合、このスキルを使います。メトリクス戦略の設計（Four Golden Signals、RED/USE）、Prometheus/Grafana/Loki の導入、アラートやダッシュボードの作成、SLO とエラーバジェット calculation、OpenTelemetry による計装、パフォーマンス問題の分析、監視ツールの選定、Datadog コストの最適化、オープンソーススタックへの移行、分散トレーシングの設定などでトリガーされます。
PDFを、画像、表、グラフ、読み順を保持した、単独で読めるHTMLファイルに変換します。図版をすべて維持したまま、別の言語に翻訳することもできます。構造化抽出（PyMuPDF）、フォントサイズに基づくレイアウト、圧縮してbase64で埋め込んだ画像（単一のポータブルファイル）を使用し、ヘッドレスChromeによる視覚的検証を必須とします。PDFをウェブページや整った文書として読みたい場合、PDFをHTMLに変換したい場合、または画像・表・グラフを損なわずにPDFを翻訳したい場合に使用します。例：「PDF 转 HTML」「把这个 PDF 转成中文网页版」「make this report readable」「translate this PDF but don't lose the charts」「I just want to read this PDF on my phone」。doc-to-markdown（プレーンなMarkdownテキスト）やpdf-creator（Markdown→PDF）とは異なり、スタイル付きで画像を忠実に保持したHTMLの読書体験を生成します
Issue triage GitHub Actions ワークフロー（.github/workflows/triage.yml）内で、microsoft/playwright の問題を1件トリアージして修正するか、メンテナーのタスクを無人で実行します。needs-triage、needs-triage-mac、needs-triage-win ラベルで起動するほか、メンテナーが問題、タスク、またはその両方を指定して手動で起動できます。ランナー上で問題を再現し、その後、ワークフローがドラフト PR として作成する検証済みの修正案、再現できなかったシナリオを対象にするテスト、問題に投稿する調査メモ、または microsoft/playwright-browsers に提出する（もしくはメンテナーが crbug.com に提出する）ブラウザーのバグ報告を残します。このワークフロー専用です。
広告コピーに活用するため、肯定的な顧客レビューを分析し、顧客に関する深いインサイトを抽出します。ユーザーが顧客レビューを提示し、顧客理解を深めたい、VOC（顧客の声）を抽出したい、広告に使える表現を見つけたい、または実際の顧客の言葉からメッセージ戦略を構築したい場合に使用します。「レビューを分析して」「顧客は何と言っているか」「レビューからインサイトを見つけて」「VOC分析」など、顧客レビューからクリエイティブ戦略の材料を得る依頼で起動します。出力は常に製品ごとに整理し（複数の場合）、5つの洞察カテゴリを提示します：課題、きっかけとなる瞬間、反論、変化、際立った表現
Mavenのpom.xmlファイルをレビュー、改善、トラブルシューティングする場合に使用します。BOMによる依存関係管理、プラグイン構成、バージョンの一元管理、マルチモジュールプロジェクト構成、ビルドプロファイル、Maven設定を業界のベストプラクティスに沿わせたい場合などが対象です。「pom.xmlを改善するためにレビュー」「pom.xmlにMavenのベストプラクティスを適用」「Maven POM構成を改善」「Mavenの依存関係管理とプラグイン構成をレビュー」「JavaプロジェクトのMavenビルド規約を最新化」などの依頼で起動します。Plinth Toolkitの一部です。
Longbridge による高配当株式スクリーニング。A株・香港株・米国株の高配当利回り戦略を分析し、持続可能な配当（妥当な配当性向、自由キャッシュフローでカバー可能）、安定した配当履歴で絞り込み、長期的なトータルリターン可能性を評価します。トリガー: "高分红", "股息率", "红利股", "高股息", "分红稳定", "现金分红", "股息策略", "红利策略", "高分紅", "股息率", "紅利股", "高股息", "分紅穩定", "現金分紅", "high dividend", "dividend yield", "dividend stock", "income stock", "dividend strategy", "payout ratio", "free cash flow coverage", "dividend growth", "dividend stability".
React 19/19.2 のモダンパターン（並行レンダリング、Server Components、actions、ref を prop として渡す手法、ドキュメントメタデータ、リソースヒント、hooks、memoization）に加え、カテゴリ単位のレビュー／リファクタリングアルゴリズムと、コードベースレベル（削除／重複排除／再利用）の指摘を提供します。React 19 コンポーネントの作成、並行機能の利用、React 18 からの移行、再レンダーの最適化、または React コードベース（単一ファイルまたはリポジトリ全体）の監査／リファクタリングを行う場合に使用します。App Router、next.config.js、Next.js のキャッシュなど Next.js 固有の機能（nextjs-16-app-router skill を使用）は対象としません。React Hook Form によるクライアント側のフォーム検証には react-hook-form skill を使用してください。
実証されたフレームワーク（Good Strategy kernel、Porter's 5 Forces、SWOT、Blue Ocean、Playing to Win、Value Chain Analysis、BCG Matrix）を用いて、厳密な競合・市場分析に基づく事業戦略を策定する。戦略の策定（市場参入、製品ローンチ、拡大、M&A、ターンアラウンド）、競合分析の実施、戦略的意思決定（自社開発か購入か、価格設定、ポジショニング）、戦略的施策の計画、またはユーザーが strategy、competitive analysis、Porter's 5 Forces、SWOT、market positioning、strategic frameworks に言及したときに使用する。
transformation_builder ツールを使って ImageKit の画像／動画変換 URL を作成するためのガイドです。ツールの動作、適切なクエリの書き方、複数ステップのチェーンの順序、対応する全パラメーターを解説します。transformation_builder の呼び出し前に使用してください。サイズ変更／クロップ／フォーカス、AI 編集（オブジェクト、色、スタイルの変更）、背景の削除／置換、生成塗りつぶし、アップスケーリング、レタッチ、ドロップシャドウ、バリエーション、エフェクト（ぼかし／シャープ化／回転／枠線／色の置換／グラデーション）、画像／テキスト／動画のオーバーレイ、動画変換を扱います。
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。