Skill一覧

マルチLLMによる共同ブレインストーミングと計画。ユーザーが実装計画を提示する前に、複数のAIモデル(ChatGPT、Gemini、他のLLM)への協議を明示的に依頼したり、「評議会に相談」「他のモデルに質問」「他のAIからの視点を聞く」といった条件で使います。

このスキルは、Vercel AI SDK、AI Gateway、streamText、generateText、generateObject、streamObject、ツール呼び出し、またはAI SDKプロバイダーを扱う際に活用すべきです。

A/Bコデックスレビュー実験を実施する — 全体的なコデックスレビューと、3つの重点的な次元パス(セキュリティ、エクト、ライブビュー)をブランチの違いで比較し、発見を分類し、パネル価値の評価を報告する。

PaperOrchestraパイプラインのステップ2(arXiv:2604.05018)。outline.jsonから可視化計画を実行してください。

このスキルは、エビデンスに基づく研究メモ、文献レビュー、市場・政策・技術的状況、または引用、トレードオフ、明確な結論を含む多情報源の意思決定ブリーフを求める際に活用してください。

グローバル管理者向けのMicrosoft 365テナント管理スキルの包括的設定、設定、ユーザー管理、セキュリティポリシー、組織構造最適化

大学試験対策のためのソクラテス式学習アシスタントは、「教科書およびPPT試験」向けに特別に設計されています。

大学入試問題設定のためのシニア専門アシスタントが、専門的な問題指導と復習サービスを提供します。大学入試の問題作成、問題の質の評価、ペーパー構成の分析、試験の傾向の理解などのシナリオに適しています。

Pythonコードをローカルで実行し、マーケットプレイスのAPIアクセスでまとめて90%+トークンの節約が可能です。

ベストプラクティス、モジュールアーキテクチャサポート、技術スタックカスタマイズを用いて、あらゆるプロジェクトタイプの CLAUDE.md ファイルを分析、生成、強化します。

ウォルマートブランドの保護ツールキット。無許可販売者、偽造品、MAP違反を検出しましょう。

TikTokショップブランド保護ツールキット。無許可販売者、偽造品、アフィリエイトによる悪用を検出しましょう。

ソーシャルメディアプラットフォーム間の言及を追跡するためのブランドモニタリングツール。Reddit、Googleニュース、YouTube、DuckDuckGoでブランドの言及をチェックしましょう。

すべてのコーディングエージェント(Claude Code、Codex、その他)に必須 — 動作、設定、インターフェース、イベント、スキーマ、機能の変更後も、このリポジトリのドキュメントを同期させておくこと。

入力可能なPDFフォームのテキストをフォームフィールド値を更新して置き換えてください。このスキルは、PDFフォームの欄で名前、住所、日付、その他のテキストを更新する必要がある場合に活用すべきです。

Metaの広告ライブラリ(Facebook、Instagram、Messenger、Threads、WhatsApp)から競合広告をスクレイピングできます。

Google広告からドメイン別に競合広告をスクレイピングできます。広告クリエイティブ、フォーマット、キャンペーンの詳細を返却します。

実装前に、ユーザーの意図、要件、デザインオプションを共同対話を通じて探りましょう。ユーザーが何かを説明し、設計上の決定が関わる場合は、新しい機能やコンポーネント、システムを構築する前に使用してください。

Facebookグループの投稿から、グループURL、並べ替え順、希望数が与えられると、post_id、パーマリンク、著者、タイムスタンプ、本文、本文、画像/動画、リアクション数、リアクションタイプ内訳、コメント数、シェア数などの構造化された投稿メタデータを返します。

Nano Banana Pro AIを使い、賢く反復的に洗練されたプロフェッショナルなインフォグラフィックを作成しましょう。

法定・規制文書(.txt/.docx/.pdf)をMarkdownに変換します。「法的条項をマークダウンに変換」または「pdf/docxをマークダウンに変換」のユーザー要望に適用されます。

原文を変えずにコメントベースの問題注釈を追加する契約レビュースキル。

ショットのレシピカード、検証済みのテンプレート、コード/音声アセット(リモーション+実のページのスクリーンショット+2.5Dカメラムーブ+ビート同期カット+サウンドデザイン)からシネマティックなプロダクト動画を作成します。

システムに入力されるファイルやURLのセキュリティおよびコンプライアンススキャンを実施し、パス/拒否の判定およびスキャンレポートを出力し、すべての文書処理の必須条件となります。

Gtarsは局所ゲノム区間モデルや、Python、Rust、CLI全体で代数、重なりとカウント、コンセンサスとカバレッジ、トークン化、フラグメント処理、refget/BEDbaseの計画に使います。

PDF/PPT/Excel/Wordなどのマルチフォーマット文書を構造化されたMarkdownに解析し、メタデータと信頼レベル解析を出力し、RAGや4色カードのデータ基盤として機能します。

ユーザーが図、フローチャート、アーキテクチャ図、ER図、UML/シーケンス/クラス図、SysML/MBSE図(ブロック定義、内部ブロック、要件、パラメトリック)、BPMNビジネスプロセス図、スイムレーン/クロスファンクショナルフローチャート、ネットワークトポロジー、クラウドなどをリクエストした際に利用してください。

Manusスタイルの永続ファイルベースの計画はAIコーディングエージェント向けで、task_plan.md、findings.md、progress.md をディスクに保持し、コンテキストの喪失や/クリアに耐えて作業が残ります。

複雑なタスクの進捗を整理・追跡するためのManusスタイルのファイル計画システム。3つのファイルを作成します:task_plan.md、findings.md、progress.md。

任意のURLを取得し、baoyu-fetch CLI(サイトスペシフィックアダプター付きChromeのCDP)を使ってマークダウンに変換します。

明示的に支持された科学ファイルの境界付き局所的な探索分析を行うこと。

Manusスタイルの永続ファイルベースの計画はAIコーディングエージェント向けで、task_plan.md、findings.md、progress.md をディスクに保持し、コンテキストの喪失や/クリアに耐えて作業が残ります。

Manusスタイルの永続ファイルベースの計画はAIコーディングエージェント向けで、task_plan.md、findings.md、progress.md をディスクに保持し、コンテキストの喪失や/クリアに耐えて作業が残ります。

Manusスタイルの永続ファイルベースの計画はAIコーディングエージェント向けで、task_plan.md、findings.md、progress.md をディスクに保持し、コンテキストの喪失や/クリアに耐えて作業が残ります。

複雑なタスクのためのManusスタイルのファイルベースの計画。.kiro/plan/ のもとでtask_plan.md、findings.md、progress.md を作成・維持しています。

Manusスタイルの永続ファイルベースの計画はAIコーディングエージェント向けで、task_plan.md、findings.md、progress.md をディスクに保持し、コンテキストの喪失や/クリアに耐えて作業が残ります。

Manusスタイルのファイルベースの計画を実装し、複雑なタスクの進捗を整理・追跡します。task_plan.md、findings.md、progress.md を生成します。

Manusスタイルの永続ファイルベースの計画はAIコーディングエージェント向けで、task_plan.md、findings.md、progress.md をディスクに保持し、コンテキストの喪失や/クリアに耐えて作業が残ります。

リバースエンジニアリングされたGemini Web APIを通じて画像とテキストを生成します。テキスト生成、プロンプトからの画像生成、視覚入力用の参照画像、複数ターンの会話をサポートします。

Manusスタイルの永続ファイルベースの計画はAIコーディングエージェント向けで、task_plan.md、findings.md、progress.md をディスクに保持し、コンテキストの喪失や/クリアに耐えて作業が残ります。

Manusスタイルのファイルベースの計画を実装し、複雑なタスクの進捗を整理・追跡します。task_plan.md、findings.md、progress.md を生成します。

Manusスタイルの永続ファイルベースの計画はAIコーディングエージェント向けで、task_plan.md、findings.md、progress.md をディスクに保持し、コンテキストの喪失や/クリアに耐えて作業が残ります。

Manusスタイルの永続ファイルベースの計画はAIコーディングエージェント向けで、task_plan.md、findings.md、progress.md をディスクに保持し、コンテキストの喪失や/クリアに耐えて作業が残ります。

Manusスタイルの永続ファイルベースの計画はAIコーディングエージェント向けで、task_plan.md、findings.md、progress.md をディスクに保持し、コンテキストの喪失や/クリアに耐えて作業が残ります。

スケーラブルなアルゴリズム(GRNBoost2、GENIE3)を用いて遺伝子発現データから遺伝子調節ネットワーク(GRN)を推定します。

管理フレームワークのもとで、分析手順の検証、検証、文書化を計画、実行、文書化します。これはICH Q2(R2)およびQ14、USP <1220>/<1225>/<1226>、ICH M10生物分析、CLSI EP、またはISO/IEC 17025に基づくものです。

アーキテクチャ、コンポーネント、関係性を理解するためのインタラクティブな知識グラフを作成するためにコードベースを分析します

ローカルオフィス文書からMarkdownへの変換を、ピン留めしたFirecrawl AnyDoc CLIでNanoClawエージェントコンテナに追加してください。