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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 101,174 件掲載。コマンド 1 行でインストールできます。
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レイアウトのルール、ヒーローセクションのデザイン、CTA の心理学を用いてランディングページのコンバージョンを最適化します。ファーストビューの構成、ソーシャルプルーフの配置、モバイルデザイン、F 型の読み進め方を扱います。用途：スタートアップのランディングページ、製品ページ、SaaS マーケティング、コンバージョン最適化。起動語句：ランディングページ、ヒーローセクション、ファーストビュー、コンバージョン最適化、ランディングページデザイン、CTA ボタン、ヒーロー画像、ランディングページのレイアウト、SaaS ランディングページ、製品ページデザイン、コンバージョン率、ランディングページのベストプラクティス
LinkedIn の投稿やコメントから AI っぽさを取り除く：2026 年の語彙密度、reveal bridges、スタッカートのような断片、積み重ねられた三連句、演じられた誠実さ。段階的なリライターに加え、`--mode audit` の LinkedIn 投稿監査ツールと `--mode profile` のボイスビルダー。ゼロからの下書き（linkedin-post-writer を使用）や AI 検出器の回避を目的とするものではない。キーワード：humanize、de-AI、post audit、post auditor、audit before posting。
キーワード別にAmazonのニッチ市場を詳細に分析し、独占度、ブランド集中度、新商品の成功率、市場機会スコアを扱います。ユーザーがニッチ市場分析、キーワード市場調査、独占度評価、ブランド集中度分析、新商品の成功率、市場需要スコア、競争環境、Amazonのサブマーケット探索、niche market analysis、keyword market、monopoly level、brand concentration、new product success rate、market opportunity score、competitive landscape、Jiimore dataに言及したときにこのスキルを起動します。「ニッチ市場」と明示されていなくても、キーワードに基づくAmazon市場の競争環境、ブランド密度、機会の可能性の評価が求められていれば起動します。
エアギャップネットワーク内のローカル LLM に AI コーディングのクエリをルーティングします。意味的なコード理解のために Serena MCP と統合します。オフライン作業、ローカルモデル（Ollama、LM Studio、Jan、OpenWebUI）の使用、安全な環境や閉鎖環境での作業に使用します。トリガー：ローカル LLM、Ollama、LM Studio、Jan、エアギャップ、オフライン AI、Serena、ローカル推論、閉鎖ネットワーク、モデルルーティング、防衛ネットワーク、安全なコーディング。
Cargo WORKSPACE またはパッケージモノレポの永続的な AI コンテキストを更新します。メンバーごとに独立した `CLAUDE.md` を作成して Claude が必要に応じて読み込み、簡潔なプロジェクト全体のルートファイルも用意します。これにより、ルートを肥大化させず、各メンバーの変更にローカルガイダンスを提供できます。各メンバーの実際に到達可能なインターフェース、主要ファイル、接続関係、メンバー間の依存関係を特定し、ルートはプロジェクト全体を対象に保ちます。複数メンバーの永続メモリを変更するユーザー専用のメンテナンスワークフローです。生の `pub`/`export` 数ではなく、実際にエクスポートまたは到達可能なインターフェースを記録し、すべての記述をコードに基づかせ、固定されたルートの決定を維持します。リファクタリング、メンバー追加、エクスポート変更後にワークスペースローカルのコンテキストを更新する際に使用します。
Личная память mind: машины, сроки, люди, мнения, предпочтения работы, идеи, опыт и переносимые способы. «Запомни», личное слово, правило «агентам делать так», способ по шагам, «агенты сами через Orca» → запись; «вспомни», «что ты знаешь обо мне», «как в прошлый раз», «как обычно», do you remember → поиск и применение; «что на мне» → повестка; «заведи мне память» → бутстрап. Серверы, долги и факты проектов — в их графы. Личное рабочее не становится проектным. Только моё: приватен и факт записи.
ユーザーが複数のプラットフォームで製品をローンチしたい、Product Hunt でのローンチを計画したい、ウェイトリストを作成したい、またはマルチチャネルのローンチ戦略を実行したい場合に使用します。「product launch」「Product Hunt」「launch strategy」「waitlist」「beta launch」「BetaList」「Hacker News」「launch day」「AppSumo」「multi-channel launch」への言及時にも使用します。このスキルでは、ローンチ前からローンチ後の最適化まで、複数プラットフォームでのローンチ実行を扱います。技術的な実装、コードレビュー、ソフトウェアアーキテクチャには使用しないでください。
Omni 内蔵の評価システムを使って Omni AI の精度を評価します。プロンプトセットを定義し、モデル（またはブランチ）に対して判定付き評価を実行し、精度判定の結果を確認します。Omni AI の評価、Blobby のベンチマーク、回帰テストの実行、ブランチやモデルコンテキストの変更をまたいだ AI 出力の比較、AI 品質の測定、モデル変更の A/B テスト、ai_context やモデリング変更の影響評価、「評価を実行」「Blobby をテスト」「クエリ生成をベンチマーク」「AI 結果を比較」「回帰テスト」「AI の精度はどの程度」「変更の影響を測定」などの依頼に使用します。
OpenAI API（developers.openai.com）の運用・管理リファレンス。Administration API、admin API keys、RBAC、roles、groups、invites、projects、spend limits、audit logs、usage / costs API、Terraform provider（openai/openai）、workload identity federation（WIF、OIDC / SPIFFE / X.509 / Idira）、moderation API、misalignment monitoring、safety alerts / cases、安全ベストプラクティス、under-18 ガイダンス、ZDR Private Safety Processing（PSP）、本番環境のベストプラクティス、デプロイチェックリスト、コスト / レイテンシ最適化、fast / ultrafast mode、Realtime API のコストを扱います。rate limits・error handling・prompt caching・webhooks については openai-api-core、Codex WIF・管理については openai-codex を参照してください。
RSS ニュースアグリゲーター。ニュース、ゲーム、金融の 3 カテゴリーから、厳選されたフィードの見出しを取得します。最新ニュース、見出し、現在の出来事についての質問や、「what's up in news」「what's up in finance」「what's up in games」、またはドイツ語の同等表現「was geht mit nachrichten」「was geht mit money」「was geht mit gaming」に反応します。「ニュースの概要」「最新見出し」「市場ニュース」「ゲームニュース」「テクノロジーニュース」「金融まとめ」「ブリーフィング」などの依頼にも対応します。公開 RSS フィードから構造化 JSON を返します。API キーやウェブ検索は不要です。
効率的なBashデータストリーミングのためのプロセス置換、名前付きパイプ（FIFO）、高度なIPCパターン（2025）。以下の場合に積極的に有効化：（1）<(cmd)と>(cmd)によるプロセス置換、（2）プロセス間ストリーミング用の名前付きパイプ（mkfifo）の作成、（3）パイプラインで中間一時ファイルを回避、（4）teeで複数のコンシューマーに出力、（5）コマンド出力をdiff/commに渡す、（6）シェルのみでプロデューサーとコンシューマーを構築、（7）タイムアウト付きでFIFOを読み取り、（8）シグナルセーフなFIFOクリーンアップ。プロセス置換パターン、mkfifoのレシピ、複数コンシューマー向けteeパターン、trapによるシグナルセーフなクリーンアップを提供。
具体的な仕様、タイミング、ギャラリー戦略に基づくProduct Huntローンチの最適化。タグライン、ギャラリー画像、Makerコメント、ローンチ当日の戦術を扱います。用途：製品ローンチ、スタートアップのローンチ、個人プロジェクトのローンチ、Product Huntの最適化。トリガー：Product Hunt、PHローンチ、Product Huntローンチ、ローンチ戦略、製品ローンチ、スタートアップローンチ、Product Huntのヒント、Product Huntギャラリー、PH最適化、ローンチ当日、Product Hunt Maker
ユーザーがシステマティックレビュー、文献レビュー、related work、関連研究、文献調査を明示的に依頼した場合、または研究アイデアの近接研究と新規性を確認したい場合に使用します。旧名称 systematic-literature-review にも対応します。標準モードでは、クエリ、検索、スコア付け、関連性に基づく論文選定、執筆、引用検証、PDF／Word 書き出しを実行します。novelty-check モードでは、近接研究、反証、未確認事項のみを提示します。クエリがないか無効な場合は既定で停止し、暗黙に単一クエリへフォールバックしません。en/zh/ja/de/fr/es に対応します。
ショット用語、連続性のルール、パネルレイアウトに沿って映画や動画のストーリーボードを作成します。ショットの種類、カメラアングル、動き、180 度ルール、注釈形式を扱います。用途：動画の企画、映画のプリプロダクション、広告のストーリーボード、ミュージックビデオの企画、アニメーション。起動語句：ストーリーボード、絵コンテ、ショットリスト、映画企画、動画企画、プリプロダクション、ショット構成、カメラアングル、シーン設計、ビジュアルスクリプト、アニマティック、ストーリーボードパネル、動画ストーリーボード
任意の AI/ML トピックについて構造化された文献サーベイを作成する。Agent が公開のアンカーリソースから研究バンドル（分類体系 + セクション + 実在する論文の参考文献）を整理し、選択された LLM がサーベイ成果物を生成する。出力先は単発の HTML ではなく wiki ページ（markdown）で、サーベイは `<wiki>/derived/surveys/<slug>.md` に配置され、`sources.md` に完全な参考文献の行が含まれる。プロバイダー非依存（Anthropic/OpenAI/OpenRouter/Fireworks/カスタム OpenAI 互換）。ユーザーが技術トピックについて「サーベイ」「文献レビュー」「lit review」「ディープダイブ」を求めた場合に使用する。
Tiger Brokers OpenAPI C++ SDK — AI コーディングツール向けの完全なスキルセット。SDK のビルド設定、市場データの照会、取引、リアルタイムプッシュ購読を扱います。C++ での取引アプリ構築、市場データ照会、注文、Tiger Brokers API の統合に使用します。老虎证券 OpenAPI C++ SDK の完全なスキルセット。SDK のビルド設定、相場照会、取引、リアルタイムプッシュ購読を扱います。C++ での取引アプリ構築、相場照会、注文に使用します。ユーザーが以下のキーワードに言及した場合に自動的に使用します / 次のキーワードで自動起動: 行情、报价、K线、买入、卖出、下单、撤单、交易、持仓、资金、账户、订单、期权、期货、推送、订阅、C++ SDK、tigeropen cpp、openapi cpp、quote、price、K-line、order、buy、sell、trade、position、asset、option、future、push
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。