リサーチスキル

ユーザーがA/Bテストや実験の計画、設計、実装、または成長実験プログラムの構築を希望する場合に使用します。また、ユーザーが「A/Bテスト」「スプリットテスト」「実験」「この変更をテスト」「バリアントコピー」「多変量テスト」「仮説」「これをテストすべきか」「どちらのバージョンが良いか」「2つのバージョンをテスト」「統計的有意性」「このテストをどのくらい実施すべきか」「成長実験」「実験速度」「実験バックログ」「ICEスコア」「実験...」に言及する場合にも使用します。

ユーザーがGoogle Ads、Meta（Facebook/Instagram）、LinkedIn、Twitter/X、その他の広告プラットフォームでの有料広告キャンペーンについて支援を求める場合に使用します。また、ユーザーが「PPC」「有料メディア」「ROAS」「CPA」「広告キャンペーン」「リターゲティング」「オーディエンスターゲティング」「Google Ads」「Facebook広告」「LinkedIn広告」「広告予算」「クリック単価」「広告費用」「広告を出すべきか」に言及した場合も該当します。キャンペーン戦略、オーディエンスターゲティング、入札、最適化に使用します。大量の広告クリエイティブ生成および...

Agent Pulseを使用して、Hermes、Claude Code、Codex、DeepSeek、OpenClaw、Copilot、Aider、Qwen、OpenCode、Goose、Cursor、Antigravity、AmpのログにわたるローカルAIエージェントのアクティビティを検査します。ユーザーがAIエージェントのセッション、トークン、ツール/検索呼び出し、モデル使用状況、推定コスト、予算、予測、ヘルスチェック、レポート、セットアップ診断、Web/API/メトリクスエクスポート、またはMCP統合について質問した場合に使用します。

Rigor Explore compatible skill slug for meaningful and potentially novel deep learning research candidates. Use when the researcher has chosen the task family, dataset, benchmark, evaluation method, provided SOTA references, and wants candidate-only exploration on top of `current_research` with auditable repo understanding, idea gating, fair comparison, and governed experiments written to `explore_outputs/`. Do not use for README-first trusted reproduction, open-ended direction finding,...

RigorPilotの再現モードオーケストレーター。READMEファーストの深層学習リポジトリ再現用。ユーザーがエンドツーエンドで最小限の信頼性のあるフローを求める場合に使用。リポジトリを最初に読み、最小の文書化された推論または評価ターゲットを選択し、取り込み、セットアップ、信頼できる実行、オプションの信頼できるトレーニング、オプションのリポジトリ分析、オプションの論文ギャップ解決を調整し、保守的なパッチルールを適用し、証拠の前提の逸脱と人間の判断ポイントを記録する。

ユーザーがAI検索エンジン向けにコンテンツを最適化したい、LLMに引用されたい、またはAI生成の回答に表示されたい場合に使用します。また、ユーザーが「AI SEO」「AEO」「GEO」「LLMO」「アンサーエンジン最適化」「生成エンジン最適化」「LLM最適化」「AI Overviews」「ChatGPT向け最適化」「Perplexity向け最適化」「AI引用」「AI可視性」「ゼロクリック検索」「AI回答に表示される方法」「LLMでの言及」「Claude/Gemini向け最適化」に言及した場合にも使用します。誰かが…するときは常にこれを使用してください。

Amazon出品者向けの包括的な商品調査と機会分析。需要、競合、収益性、市場参入障壁を分析し、商品アイデアを検証します。商品調達、価格戦略、市場投入計画を網羅。ユーザーが販売する商品の調査、商品アイデアの検証、商品機会分析、Amazon向け市場調査、競合分析、収益性、この商品を販売すべきか、商品の viability、または一般的な...について質問した場合に使用します。

ユーザーが分析トラッキングと測定の設定、改善、監査を行いたい場合。また、ユーザーが「トラッキング設定」「GA4」「Google アナリティクス」「コンバージョントラッキング」「イベントトラッキング」「UTMパラメータ」「タグマネージャー」「GTM」「アナリティクス実装」「トラッキング計画」「これをどう測定するか」「コンバージョンを追跡」「アトリビューション」「Mixpanel」「Segment」「イベントが発火しているか」「アナリティクスが機能しない」と述べた場合にも使用します。何かが機能しているかどうかを知る方法を誰かが尋ねた場合などに使用します。

Rigor Analyze / Rigor Auditの読み取り専用スキル。深層学習研究リポジトリ向け。ユーザーがリポジトリを読み解き、モデル構造や学習・推論のエントリポイントを調査し、設定や挿入箇所を確認し、コードを変更したり重いジョブを実行せずに不審な実装パターンを指摘したい場合に使用する。アクティブなコマンド実行、大規模なリファクタリング、推測的なコード適応、自動バグ修正には使用しない。

このスキルは、Web記事やブログ投稿からメインコンテンツを抽出し、ナビゲーション、広告、ニュースレター登録などの不要な要素を除去します。クリーンで読みやすいテキストを保存します。

ユーザーがApp StoreまたはGoogle Playのリスティングを監査・最適化したい場合に使用します。また、ユーザーが「ASO監査」「アプリストア最適化」「アプリリスティングの最適化」「アプリの可視性向上」「アプリストアランキング」「リスティングの監査」「アプリがダウンロードされない理由」「アプリのコンバージョン改善」「アプリのキーワード最適化」「競合との比較」に言及した場合も使用します。ユーザーがApp StoreまたはGoogle PlayのURLを共有し、その改善を希望する場合にも使用します。

Azure AI向けに使用：Search、Speech、OpenAI、Document Intelligence。検索、ベクター/ハイブリッド検索、音声認識、音声合成、文字起こし、OCRを支援。使用時：AI Search、クエリ検索、ベクター検索、ハイブリッド検索、セマンティック検索、音声認識、音声合成、文字起こし、OCR、テキスト読み上げ。

Azure上でAppLens、Azure Monitor、リソースヘルス、安全なトリアージを使用して、Azureの本番環境の問題をデバッグします。使用時：本番環境の問題のデバッグ、App Serviceのトラブルシューティング、App Serviceの高CPU、App Serviceのデプロイ障害、コンテナアプリのトラブルシューティング、Functionsのトラブルシューティング、AKSのトラブルシューティング、kubectlが接続できない、kube-system/CoreDNSの障害、PodがPending状態、CrashLoop、ノードがReadyにならない、アップグレード障害、ログの分析、KQL、インサイト、イメージプル障害、コールドスタート問題、ヘルスプローブ障害、...

Azure Functionsの信頼性態勢を評価・改善：ゾーン冗長性、ZRSストレージ、ヘルスプローブ、マルチリージョン フェイルオーバー。デプロイ済みリソースをスキャンし、機能別チェックリストを提示した後、ユーザーの確認を得て段階的な修正（CLIまたはIaCパッチ）をエンドツーエンドで実行します。起動ワード：「assess reliability」「check reliability」「zone redundant」「multi-region failover」「high availability」「disaster recovery」「single points of failure」「reliability posture」。

あらゆる創造的作業（機能の作成、コンポーネントの構築、機能の追加、動作の変更）の前に必ず使用すること。実装前にユーザーの意図、要件、設計を探求します。

ユーザーが共同マーケティングパートナーを探したい、共同キャンペーンを計画したい、またはパートナーシップの機会をブレインストーミングしたい場合に使用します。ユーザーが「コマーケティング」「パートナーマーケティング」「共同キャンペーン」「誰と提携すべきか」「インテグレーションマーケティング」「クロスプロモーション」「他社とのコラボレーション」「パートナーシップのアイデア」「コブランド」と言った場合に使用します。顧客紹介プログラムについては「紹介」を参照してください。ローンチ特化のパートナーシップについては「ローンチ」を参照してください。

B2Bのコールドメールと返信を得るためのフォローアップシーケンスを作成します。ユーザーがコールドアウトリーチメール、プロスペクティングメール、コールドメールキャンペーン、セールス開発メール、SDRメールを作成したい場合に使用します。また、ユーザーが「コールドアウトリーチ」「プロスペクティングメール」「アウトバウンドメール」「リードへのメール」「見込み客への連絡」「セールスメール」「フォローアップメールシーケンス」「誰も私のメールに返信しない」「コールドメールの書き方」に言及した場合にも使用します。件名、冒頭文、本文をカバーします。

オンラインコミュニティを構築・活用し、製品の成長とブランドロイヤルティを促進します。ユーザーがコミュニティ戦略を作成したい、DiscordやSlackコミュニティを成長させたい、フォーラムやサブレディットを管理したい、ブランド支持者を育成したい、口コミを増やしたい、コミュニティ主導の成長を推進したい、サインアップ後のユーザーエンゲージメントを高めたい、または顧客を伝道者に変えたい場合に使用します。トリガーフレーズ：「コミュニティを構築」「コミュニティ戦略」「Discordコミュニティ」「Slackコミュニティ」「コミュニティ主導の成長」「ブランド支持者」「ユーザー...

ユーザーが競合他社のURLから調査、プロファイリング、分析を行いたい場合に使用します。また、ユーザーが「競合プロファイル」「競合調査」「競合分析」「この競合をプロファイリング」「競合を分析」「競合インテリジェンス」「競合ディープダイブ」「私の競合は誰か」「競合ランドスケープ」「競合資料」「競合監査」「これらの競合を調査」と述べた場合も該当します。入力は競合URLのリストです。出力は構造化された競合プロファイルのマークダウンです...

構造化された競合分析。機能マトリクス、SWOT、ポジショニングマップ、UXレビューを含む。リサーチフレームワーク、価格比較、レビューマイニング、ビジュアル成果物をカバー。用途：市場調査、競合インテリジェンス、投資家向け資料、プロダクト戦略、セールスイネーブルメント。トリガー：競合分析、競合他社分析、競合製品分解、市場調査、競合インテリジェンス、SWOT分析、競合比較、市場環境、競合レビュー、競合...

ユーザーがSEOや営業促進のために競合比較ページや代替ページを作成したい場合に使用します。また、ユーザーが「代替ページ」「vsページ」「競合比較」「比較ページ」「[製品] vs [製品]」「[製品]の代替」「競合ランディングページ」「Xとの比較方法」「バトルカード」「競合分析」に言及した場合にも使用します。自社製品を競合と比較するあらゆるコンテンツに適用します。4つの形式（単一の代替、複数の代替…）をカバーします。

ユーザーがコンテンツ戦略を計画したい、作成するコンテンツを決めたい、またはカバーすべきトピックを考えたい場合に使用します。また、ユーザーが「コンテンツ戦略」「何を書くべきか」「コンテンツアイデア」「ブログ戦略」「トピッククラスター」「コンテンツ計画」「編集カレンダー」「コンテンツマーケティング」「コンテンツロードマップ」「どんなコンテンツを作るべきか」「ブログトピック」「コンテンツピラー」「何を書けばいいかわからない」と述べた場合にも使用します。誰かが作成するコンテンツを決めるのに助けが必要なときは、常にこれを使用してください。

ユーザーがホームページ、ランディングページ、価格ページ、機能ページ、リード獲得フォーム、お問い合わせフォームなど、あらゆるマーケティングページやフォームの最適化、改善、コンバージョン向上を望む場合。また、ユーザーが「CRO」「コンバージョン率最適化」「このページはコンバージョンしていない」「コンバージョンを改善したい」「このページが機能しない理由」「ランディングページがひどい」「フォーム離脱」「誰もコンバージョンしていない」「コンバージョン率が低い」「このページは改善が必要」と言った場合も使用します。ユーザーが...の場合でも使用します。

越境EC拡大アドバイザー。8つの加重評価軸（市場規模、EC浸透率、競合状況、規制の複雑さ、物流インフラ、決済エコシステム、文化的距離、知的財産保護）で対象市場をスコアリングし、コストと輸送データに基づいて5つのフルフィルメントモデルを比較、国別の税関・関税コンプライアンスガイド（EU VAT/IOSS、英国VAT、米国消費税、カナダGST、オーストラリアGST、日本消費税）を提供、市場ごとの現地決済嗜好をマッピングし、段階的な...

ユーザーが顧客調査の実施、分析、または統合を行いたい場合。「顧客調査」「ICP調査」「顧客と話す」「トランスクリプト分析」「顧客インタビュー」「調査分析」「サポートチケット分析」「顧客の声」「VOC」「ペルソナ構築」「顧客ペルソナ」「ジョブ理論」「JTBD」「顧客の意見」「顧客の課題」「Redditマイニング」「G2レビュー」「レビューマイニング」「デジタルウォータリングホール」「コミュニティ...」といったキーワードがユーザーから出たときに使用します。

ディープリサーチスキル — 広範な並列ウェブ検索、複数ソースの検証、信頼度追跡、引用付きMarkdownレポート。11種類のリサーチタイプに対応：市場（TAM/SAM、セグメント、価格設定、トレンド）、ドメイン（業界構造、エコシステム、規制環境）、技術（アーキテクチャ、ツール、ベンチマーク）、競合（競合分析、ポジショニング、勝敗要因）、製品（機能分析、レビュー、ロードマップシグナル）、学術（文献調査、引用ネットワーク、主要著者）、人物/組織（デュー...

Defuddle CLIを使用してWebページからクリーンなマークダウンコンテンツを抽出し、ノイズやナビゲーションを除去してトークンを節約します。ユーザーが読む・分析するためのURLを提供した場合、オンラインドキュメント、記事、ブログ投稿、または標準的なWebページに対してWebFetchの代わりに使用します。.mdで終わるURLには使用しないでください。これらは既にマークダウンなので、直接WebFetchを使用します。

ユーザーが自社製品をスタートアップ、SaaS、AI、エージェント、MCP、ノーコード、またはレビューディレクトリに提出して、バックリンク、ドメインレーティング、発見を求める場合。また、ユーザーが「ディレクトリ提出」「ディレクトリに提出」「ディレクトリからのバックリンク」「製品をリストアップ」「Product Huntに提出」「BetaList」「TAAFT」「Futurepedia」「G2リスティング」「Capterraリスティング」「AlternativeTo」「SaaSHub」「AIディレクトリ」「MCPレジストリ」「エージェントディレクトリ」「dofollowバックリンク」「ローンチ...」と言及する場合にも使用します。

Rigor Improve implementation leaf skill for auditable candidate implementation in deep learning research repositories. Use when the researcher explicitly authorizes exploratory work on an isolated branch or worktree to transplant modules, adapt a backbone, add LoRA or adapter layers, replace a head, or stitch together meaningful low-risk migration ideas with rollback-aware records in `explore_outputs/`. Do not use for end-to-end exploration orchestration on top of `current_research`, trusted...

Rigor Improve / Rigor Explore run leaf skill for bounded exploratory evidence in deep learning research repositories. Use when the researcher explicitly authorizes exploratory runs such as small-subset validation, short-cycle guess-and-check, batch sweeps, idle-GPU search, or quick transfer-learning trials, with fair-comparison caveats and no-overclaim summaries in `explore_outputs/`. Do not use for end-to-end exploration orchestration on top of `current_research`, trusted baseline...

エージェントスキルを発見、評価、インストールします。skills.sh、clawhub.ai、GitHubの主要レジストリすべてを一度に検索し、各ボードをネイティブ指標（インストール数/スター数）で表示、ボードごとにトップエントリを提示、トップ候補の実際のSKILL.mdをセキュリティスキャンして危険なパターンを検出、既にインストール済みのものをフラグ付けします。ユーザーが「Xをする方法」「Xのスキルを探す」「Xをするスキルはあるか」「Xのためにどのスキルをインストールすべきか」と尋ねたり、エージェントを拡張したい場合に使用します。

Firecrawlを使用して、競合の価格、機能、変更履歴、ダッシュボード、製品変更を監視します。定期的な競合インテリジェンス、価格帯の抽出、機能変更の追跡、構造化された競合アラートに使用します。

Firecrawlを使用して複数ソースの深層リサーチを実行します。ユーザーがトピックの調査、視点の比較、引用付きブリーフィングの作成、技術的または市場に関する質問の調査、多数のソースにわたるウェブエビデンスの統合を依頼した場合に使用します。

Firecrawlブラウザを使って製品の主要フローをウォークスルーし、構造化されたUX/製品ウォークスルーを作成します。サインアップ、オンボーディング、価格設定、ドキュメント、ダッシュボード、製品デモの準備、UX分析、初回利用体験の分析に使用します。

Firecrawlを使ってウェブコンテンツから知識ベースを構築します。ローカル参照ドキュメント、RAG対応チャンク、ファインチューニング用データセット、ドキュメントミラー、トピックコーパス、またはウェブソースから整理されたLLM対応マークダウンとして利用できます。

Firecrawlブラウザを使用して、公開または認証が必要なナレッジベースやドキュメントポータルを取り込みます。JavaScriptを多用するドキュメント、ログインが必要なポータル、ページネーションされたヘルプセンター、サポートナレッジベース、またはドキュメントサイトからの構造化JSON/マークダウン抽出に使用します。

Firecrawlを使用して、ミーティング前のリードインテリジェンスブリーフを作成します。営業電話、パートナーシップミーティング、投資家との会話、顧客インタビューの前に、企業調査、人物調査、最近のニュース、トーキングポイント、ペインポイント、アウトリーチ準備が必要な場合に使用します。

Firecrawlを使用して、市場、財務、収益、業界、企業の指標を抽出します。ユーザーが市場調査、業界動向、公開企業データ、財務比較、収益調査、または構造化された市場レポートを求めた場合に使用します。

ウェブサイトのコンテンツ変更を検出し、webhookまたはメールで通知を受け取ります。cronジョブ、スクレイパー、差分スクリプトは不要です。このスキルは、ユーザーがページの変更を追跡したい、競合の価格を監視したい、新しい求人やブログ記事のアラートを受け取りたい、ドキュメント/変更履歴/ステータスページを監視したい、または「監視」「ウォッチ」「追跡」「変更があったら通知」「Xが変わったら通知」「変更があれば知らせて」「変更があったらメール」「webhookを送信」と言った場合に使用します。組み込みのAI判定機能が、フォーマット、タイムスタンプなどをフィルタリングします。

Firecrawlを使用して、研究論文、ホワイトペーパー、PDF、技術レポート、学術資料を検索・統合します。ユーザーが文献レビュー、論文要約、研究動向、またはPDFや学術・業界出版物からの情報を引用した統合を求める場合に使用します。

Firecrawlを使用してウェブサイトのSEOを監査します。ユーザーがSEO監査、メタデータや見出しのレビュー、サイトマップやサイト構造の分析、キーワードの機会、競合のSERP比較、優先順位付けされた検索最適化の推奨事項を求めた場合に使用します。

Firecrawlを使ってウェブ上の製品を調査し、買い物の推奨やカートに入れられるサマリーを生成します。ユーザーが製品を比較したい、最適な選択肢を見つけたい、レビューを評価したい、予算や好みを考慮したい、または保存されたブラウザセッションで買い物をしたい場合に使用します。

Firecrawlのスクレイピング結果をもとに、あらゆるウェブサイトのデザインシステムをエージェント対応のDESIGN.mdに抽出します。ユーザーがウェブサイトから色、フォント、余白、コンポーネント、レイアウトパターン、ブランドやUIのガイダンスを取得し、AIエージェントが新しいウェブサイトを作成したり、見た目をクローンしたり、そのデザインにインスパイアされたページを構築できるようにする場合に使用します。

成果物（リサーチレポート、SEO監査、QAレポート、リードリスト、ナレッジベース、ウェブサイトデザインシステム、その他の構造化されたウェブデータ成果物など）を生成する、成果重視のFirecrawlワークフローを実行します。ユーザーが、単にページをスクレイピングしたりAPI呼び出しをコードに統合したりするのではなく、Firecrawlにビジネス、マーケティング、製品、またはクリエイティブなワークフローを完了させたい場合に使用します。

RunComfy上でFlux 2 Klein（Black Forest LabsによるFlux 2の高速蒸留版）を使用して画像を生成します。このスキルには、モデルに文書化されたプロンプトパターンがバンドルされており、同じモデルに対する単純なプロンプトよりもシャープな出力が得られます。Flux 2 Kleinの強み（サブ秒レイテンシ、マルチリファレンスブランドスタイリング、宣言的主語優先プロンプト）、ステップ数戦略（高速反復には4～8、仕上げには約25）、9Bと4Bバリアントのトレードオフ、およびFlux 2 Proなどにルーティングするタイミングについて説明しています。

RunComfy上でFlux 2 Klein（Black Forest Labs製のFlux 2高速蒸留版）を使用して画像を生成します。このスキルには、モデルのドキュメント化されたプロンプトパターンがバンドルされており、同じモデルに対する単純なプロンプトよりもシャープな出力が得られます。Flux 2 Kleinの強み（サブ秒レイテンシ、マルチリファレンスブランドスタイリング、宣言的主語優先プロンプト）、ステップ数戦略（高速反復は4～8、仕上げは約25）、9Bと4Bバリアントのトレードオフ、Flux 2 Proへのルーティングのタイミングなどを解説しています。

本番環境で使用可能なGolangライブラリとフレームワークを推奨します。ユーザーが明示的にライブラリの提案を求めた場合、代替案の比較を希望する場合、特定のタスクに適したライブラリを選択する必要がある場合、またはプロジェクトに新しい依存関係を追加する際に適用します。

Golangのニュース、コミュニティ、フォローすべき人々に関する最新情報を得るためのリソースを提供します。Goの学習リソースを探すとき、新しいライブラリを発見するとき、コミュニティチャンネルを見つけるとき、またはGo言語の変更やリリースに関する最新情報を追いかけたいときに使用します。

ユーザーの計画や設計について、決定木の各分岐を解決しながら、相互理解に達するまで執拗に質問を続けます。ユーザーが計画をストレステストしたい、設計について詰められたい、または「grill me」と言った場合に使用します。

既存のドメインモデルに対して計画を検証し、用語を洗練させ、決定が固まるにつれてドキュメント（CONTEXT.md、ADR）をその場で更新するグリルセッション。ユーザーが自身のプロジェクトの言語や文書化された決定に対して計画をストレステストしたい場合に使用します。

予算を考慮したエージェント支援型エンジニアリング健全性監査を実行し、指示/設定のドリフト、フック/MCP、検証サーフェス、AI保守性を確認します。ユーザーが「claudeをチェック」「codexをチェック」「piをチェック」「設定チェック」「健全度」と尋ねたり、エージェントが指示を無視する、検証が欠けている、コードが保守しにくくなっていると報告した場合に使用します。コードのデバッグやPRのレビューには使用しません。

テキストからAI生成の痕跡を取り除く。編集や校閲に適しており、より自然で人間らしい文章にする。ウィキペディアの「AIライティングの特徴」総合ガイドに基づく。以下のパターンを検出・修正：誇張された象徴性、宣伝的な言葉遣い、-ingで終わる浅い分析、曖昧な帰属、ダッシュの過剰使用、三段落ち、AI用語、否定の並列、過剰な接続フレーズ。

シニアアドバイザーとして任意のコードベースを調査し、他のモデルやエージェントが実行できる優先順位付きの自己完結型実装計画を作成します。ソースコードは厳密に読み取り専用とし、自身では実装、修正、リファクタリングを一切行いません。コードベースの監査、改善機会（バグ、セキュリティ、パフォーマンス、テストカバレッジ、技術的負債、移行、開発者体験）の発見、機能提案やプロジェクトの今後の方向性（ロードマップ、製品戦略）の提示、または別のエージェントへの引き継ぎ計画の生成を求められた際に使用します。

あらゆるやり取りにおいて、たとえ「交渉」と明確に位置づけられていない場合でも、相手の同意が必要な場面で役立つ影響力と交渉のツールキット。対象範囲：B2B営業、給与査定、団体交渉・労働組合、厳しい1対1の面談、決定事項の発表、調停、異文化間の取引、採用、マネージャー・CFO・顧客・ベンダー・同僚への連絡、フィードバックへの対応、人員要求、断り、範囲の押し戻し、遅延の正当化、決定の説明、懸念の表明、獲得...

ScrapeGraph AI CLIを使用して、ウェブページの検索、スクレイピング、クロール、構造化データの抽出、監視を行います。ユーザーがウェブ検索、ウェブページのスクレイピング、URLからのコンテンツ取得、サイトからのJSON抽出、ドキュメントやサイトセクションのクロール、ページの変更監視、リクエスト履歴の確認、ScrapeGraphクレジットの確認、API設定の検証を依頼した場合に使用します。

飞书/Lark 原生OpenAPI探索：从官方文档库中挖掘未经CLI封装的原生OpenAPI接口。当用户的需求无法被现有lark-* skill或lark-cli已注册命令满足，需要查找并调用原生飞书OpenAPI时使用。

飞书视频会议：搜索历史会议、查询会议纪要产物（总结、待办、章节、逐字稿）、查询会议参会人快照。1. 查询已经结束的会议数量或详情时使用本技能（如历史日期｜昨天｜上周｜今天已经开过的会议等场景），查询未开始的会议日程使用 lark-calendar 技能。2. 支持通过关键词、时间范围、组织者、参与者、会议室等筛选条件搜索会议。3. 获取或整理会议纪要、逐字稿、录制产物时使用本技能。4. 查询“谁参加过某会议”“参会人列表”等参会人快照信息用 vc meeting get --with-participants（任意时点可查，含已结束会议）。注意：**Agent 真实入会/离会、感知正在进行中会议的实时事件**请使用 lark-vc-agent 技能，本技能不覆盖写操作和会中事件流。

あらゆるトピックについて、過去30日間に実際に人々が何を言っているかを調査します。Reddit、X、YouTube、TikTok、Hacker News、Polymarket、GitHub、およびウェブから投稿とエンゲージメントを取得します。

ユーザーが製品のローンチ、機能発表、リリース戦略を計画したい場合に使用します。また、ユーザーが「ローンチ」「Product Hunt」「機能リリース」「発表」「Go-to-Market」「ベータローンチ」「アーリーアクセス」「ウェイトリスト」「製品アップデート」「どうやってローンチすればいいか」「ローンチチェックリスト」「GTM計画」「もうすぐリリースする」と言及した場合にも使用します。誰かが何かを公開リリースする準備をしているときに使用してください。ローンチ後の継続的なマーケティングについては、marketing-ideasを参照してください。

このスキルは、あなたの製品やサービスを分析し、理想的な顧客プロファイルを理解し、実行可能なアウトリーチ戦略を提供することで、ビジネス向けの潜在的なリードを特定し、質を評価するのに役立ちます。

ユーザーがマーケティングに心理学の原理、メンタルモデル、行動科学を適用したい場合に使用します。また、ユーザーが「心理学」「メンタルモデル」「認知バイアス」「説得」「行動科学」「なぜ人は買うのか」「意思決定」「消費者行動」「アンカリング」「社会的証明」「希少性」「損失回避」「フレーミング」「ナッジ」に言及した場合も使用します。マーケティングの文脈で人々がどのように考え、意思決定を行うかを理解したり活用したい場合に使用します。適用する際には…

Google Nano Banana 2（Geminiファミリーのフラッシュ層テキスト・トゥ・イメージ）を使用してRunComfy上で画像を生成します。このモデルの文書化されたプロンプトパターンがバンドルされており、同じモデルに対する単純なプロンプトよりもスキルの出力が向上します。Nano Banana 2の強み（迅速な反復、画像内のタイポグラフィレンダリング、予測可能なフレーミング、オプションのウェブ基盤コンテキスト）、解像度別の価格設定、セーフティトレランスダイヤル、およびNano Banana Pro / GPT Image 2 / Flux 2 / Seedreamにルーティングするタイミングを文書化しています。

Google Nano Banana 2（Geminiファミリーのフラッシュ層テキスト画像生成）を使用してRunComfy上で画像を生成します。このスキルにはモデルの文書化されたプロンプトパターンがバンドルされており、同じモデルに対する単純なプロンプトよりもシャープな出力が得られます。Nano Banana 2の強み（迅速な反復、画像内のタイポグラフィレンダリング、予測可能なフレーミング、オプションのウェブ基盤コンテキスト）、解像度別の価格設定、セーフティトレランスダイヤル、そしてNano Banana Pro / GPT Image 2 / Flux 2 / Seedreamに切り替えるタイミングについて説明します。

コードリポジトリ、ドキュメント、研究論文、HuggingFaceデータセット、ローカルフォルダ、Slackワークスペース、Google Drive、X（Twitter）、パッケージをNia AIでインデックス化・検索。認証ブートストラップ、Oracle自律研究、GitHubライブ検索、Tracerエージェント、依存関係分析、コンテキスト共有、コードアドバイザー、ドキュメントエージェント、データ抽出、ファイルシステム操作、汎用コネクタを含む。

ユーザーがサインアップ後のオンボーディング、ユーザーアクティベーション、初回利用体験、または価値実現までの時間を最適化したい場合に使用します。また、ユーザーが「オンボーディングフロー」「アクティベーション率」「ユーザーアクティベーション」「初回利用体験」「空の状態」「オンボーディングチェックリスト」「ahaモーメント」「新規ユーザー体験」「ユーザーがアクティベーションしない」「誰もセットアップを完了しない」「アクティベーション率が低い」「ユーザーがサインアップしても製品を使わない」「価値実現までの時間」「初回セッション体験」に言及する場合にも使用します。ユーザーが…するときは常にこれを使用します。

ユーザーがオープンソースプロジェクトの開始、貢献、成長、運営、資金調達、セキュリティ、持続可能性についてのガイダンスを求めている場合、またはコントリビューターのオンボーディング、コミュニティの健全性、メンテナーの burnout、行動規範、メトリクス、法的基礎、オープンソースプロジェクトの採用について質問している場合に使用します。

README優先の深層学習リポジトリ再現のための厳密な論文コンテキストヘルパー。READMEやリポジトリファイルに再現に重要な狭いギャップがあり、データセット分割、前処理、評価プロトコル、チェックポイントマッピング、実行時仮定など、特定の論文詳細を一次論文ソースから解決し、矛盾を記録するタスクの場合のみ使用。一般的な論文要約、リポジトリスキャン、環境設定、コマンド実行、タイトルだけの論文検索などには使用しないでください。

ユーザーが価格設定の決定、パッケージング、または収益化戦略について支援を求める場合に使用します。また、ユーザーが「価格設定」「価格帯」「フリーミアム」「無料トライアル」「パッケージング」「値上げ」「バリューメトリクス」「Van Westendorp」「支払い意思」「収益化」「いくら請求すべきか」「価格設定が間違っている」「価格ページ」「年間 vs 月間」「シート単位の価格設定」「無料プランを提供すべきか」に言及する場合にも使用します。誰かが請求額や構造を決めようとしているときに、これを利用してください。

Product Huntのローンチ最適化：具体的なスペック、タイミング、ギャラリー戦略。タグライン、ギャラリー画像、メーカーコメント、ローンチ当日の戦術をカバー。用途：プロダクトローンチ、スタートアップローンチ、サイドプロジェクトローンチ、Product Hunt最適化。トリガー：product hunt、ph launch、product hunt launch、launch strategy、product launch、startup launch、product hunt tips、product hunt gallery、ph optimization、launch day、product hunt maker

When the user wants to create or update their product marketing context document. Also use when the user mentions 'product context,' 'marketing context,' 'set up context,' 'positioning,' 'who is my target audience,' 'describe my product,' 'ICP,' 'ideal customer profile,' or wants to avoid repeating foundational information across marketing tasks. Use this at the start of any new project before using other marketing skills — it creates `.agents/product-marketing.md` that all other skills...

ユーザーがB2B SaaS、一般B2B、または地元の中小企業を対象に、リーチアウトする見込み客を発見、選別、リスト化したい場合。また、ユーザーが「prospecting」「見込み客リストを作成」「見込み客を探す」「リードを探す」「リード生成リスト」「SaaS企業を探す」「B2B企業を探す」「地元企業を探す」「ICPに合致するアカウント」「誰をターゲットにすべきか」「アウトバウンドリスト」「ターゲットアカウントリスト」「近くの顧客を探す」「ウェブサイトのない企業」「見込み客...」と言及した場合にも使用します。

ユーザーが広報、獲得メディア、プレス掲載、ジャーナリストへの働きかけ、メディア戦略（プルリクエストは除く）について支援を求める場合。また、ユーザーが「PR」「広報」「プレス」「プレスリリース」「プレス掲載」「メディアへの働きかけ」「ジャーナリストへのピッチ」「掲載獲得」「メディアリスト」「メディアキット」「プレスキット」「ニュースジャッキング」「ニュースハイジャック」「HARO」「Qwoted」「Featured」「Help A Reporter」「記者へのリクエスト」「テックプレス」「TechCrunch」「獲得メディア」「ソート...」に言及する場合にも使用します。

ユーザーが紹介プログラム、アフィリエイトプログラム、口コミ戦略を作成、最適化、または分析したい場合に使用します。また、ユーザーが「紹介」「アフィリエイト」「アンバサダー」「口コミ」「バイラルループ」「友達を紹介」「パートナープログラム」「紹介インセンティブ」「紹介の獲得方法」「顧客による顧客紹介」「アフィリエイト報酬」に言及した場合も使用します。既存のユーザーやパートナーに新規顧客を紹介してもらいたい場合に常に使用してください。ローンチ特有のバイラル性については、launchを参照してください。

READMEファーストの深層学習リポジトリ再現のための厳密なインプットヘルパー。リポジトリをスキャンし、READMEや一般的なプロジェクトファイルを読み、文書化されたコマンドを抽出し、推論、評価、トレーニングの候補を分類し、最小限の信頼できる再現計画をメインオーケストレーターに返すタスクに使用する。環境設定、アセットダウンロード、コマンド実行、最終レポート作成、論文検索、エンドツーエンドのオーケストレーションには使用しない。

Rigor Train skill for deep learning research repositories. Use when a documented or selected training command should be run conservatively for startup verification, short-run verification, full kickoff, or resume, with command, config, seed, log, checkpoint, status, and metric evidence written to standardized `train_outputs/`. Do not use for environment setup, exploratory sweeps, speculative idea implementation, or end-to-end orchestration.

検索エンジンの可視性とランキングを最適化します。「SEOを改善」「検索に最適化」「メタタグを修正」「構造化データを追加」「サイトマップ最適化」「検索エンジン最適化」と依頼された場合に使用します。

ユーザーが自社サイトのSEO問題を監査、レビュー、診断したい場合に使用します。また、ユーザーが「SEO監査」「テクニカルSEO」「なぜランキングに入らないのか」「SEO問題」「オンページSEO」「メタタグレビュー」「SEOヘルスチェック」「トラフィックが落ちた」「ランキングを失った」「Googleに表示されない」「サイトがランキングに入らない」「Googleアップデートの影響を受けた」「ページ速度」「Core Web Vitals」「クロールエラー」「インデックス問題」に言及した場合も使用します。ユーザーが「SEOが悪い」や「助けて…」といった曖昧な発言をした場合でも使用します。

ユーザーがサインアップ、登録、アカウント作成、またはトライアル開始フローを最適化したい場合に使用します。また、ユーザーが「サインアップコンバージョン」「登録の摩擦」「サインアップフォーム最適化」「無料トライアルサインアップ」「サインアップ離脱の削減」「アカウント作成フロー」「人がサインアップしない」「サインアップ放棄」「トライアルコンバージョン率」「誰も登録を完了しない」「サインアップのステップが多すぎる」「サインアップを簡素化する」に言及した場合も使用します。ユーザーがサインアップや登録に関する…

ユーザーがウェブサイトのページ階層、ナビゲーション、URL構造、内部リンクを計画、マッピング、再構築したい場合。また、ユーザーが「サイトマップ」「サイトマップ（視覚的）」「サイト構造」「ページ階層」「情報アーキテクチャ」「IA」「ナビゲーションデザイン」「URL構造」「パンくずリスト」「内部リンク戦略」「ウェブサイト計画」「必要なページ」「サイトの整理方法」「サイトナビゲーション」に言及した場合も使用します。誰かが何を計画している場合にこれを使用します...

新サイト公開前のチェックリスト。アナリティクス設定（GA4、PostHog、Google Search Console、Ahrefs）、法的コンプライアンス、セキュリティヘッダーと監査、SEOおよびGEO（キーワードリサーチをGoogleトレンドで検証、robots.txt、サイトマップ、llms.txt、AIポリシー、スキーママークアップ、hreflang）、TONE.mdと対象言語でのヒューマナイザー処理によるコピーライティングの一貫性、OpenGraphとソーシャルプレビュー、マニフェスト付き完全なファビコンセット、品質ゲート（Lighthouse、Core Web...

開発者向けの魅力的な技術記事やブログ記事を作成します。ユーザーがブログ記事、技術記事、または長文の技術コンテンツの作成を依頼した場合にこのスキルを使用します。また、ユーザーが「[技術トピック]について書いて」「記事の下書きを手伝って」「これをブログ記事にして」「〜についての投稿を書いて」「〜について公開したい」と言った場合や、開発者向けの執筆について言及した場合にも起動します。アイデアの洗練、フック/タイトルの生成、記事作成までの全工程をカバーします。

大まかなアイデアを、コード作成前に承認され意思決定が完了した検証済み構造の計画に変換します。ユーザーが機能、アーキテクチャ、価値判断について「出方案/给方案/深入分析/怎么设计/有没有必要/值不值得/plan this/how should I/should we keep this」と尋ねた場合に使用します。バグ修正や小さな編集には使用しません。

現在の会話からDDDスタイルのユビキタス言語の用語集を抽出し、曖昧さを指摘して標準的な用語を提案します。UBIQUITOUS_LANGUAGE.mdに保存します。ユーザーがドメイン用語を定義したい、用語集を作成したい、用語を固めたい、ユビキタス言語を作成したい、または「ドメインモデル」や「DDD」に言及した場合に使用します。

パフォーマンス、アクセシビリティ、SEO、ベストプラクティスを網羅した包括的なウェブ品質監査。「サイトを監査して」「ウェブ品質をレビューして」「Lighthouse監査を実行して」「ページ品質をチェックして」「ウェブサイトを最適化して」と依頼された場合に使用します。

TavilyとExaを使用したウェブ検索とコンテンツ抽出（inference.sh CLI経由）。アプリ：Tavily Search、Tavily Extract、Exa Search、Exa Answer、Exa Extract。機能：AI駆動検索、コンテンツ抽出、直接回答、リサーチ。用途：研究、RAGパイプライン、ファクトチェック、コンテンツ集約、エージェント。トリガー：ウェブ検索、tavily、exa、search api、コンテンツ抽出、研究、インターネット検索、ai検索、検索アシスタント、ウェブスクレイピング、rag、perplexity代替

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ユーザーが金融データをクエリした際にトリガー：A株の銘柄スクリーニング、相場スナップショット、Kライン、分足相場、財務ファンダメンタルズ、株主、イベント、テクニカルおよびリスク；香港株/米株の銘柄スクリーニング、相場およびファンダメンタルズ；ファンド/ETF/LOFファンドのスクリーニング、相場、純資産価格、規模、プロファイル、保有銘柄およびパフォーマンス；指数/セクターの相場とファンダメンタルズ；債券のプロファイルとバリュエーション；上場企業の公告、金融ニュース、マクロ経済および業界指標。欧州株、日本株、為替、先物板、暗号通貨または非金融データには使用しません。

Wonda CLIを使用して、ターミナルから画像、動画、音楽、音声を生成 — さらにLinkedIn、Reddit、X/Twitterのリサーチと自動化

ドキュメントや散文がライティングガイドラインに準拠しているかレビューします。「ドキュメントをレビューして」「文体をチェックして」「散文を監査して」「ドキュメントの声とトーンをレビューして」「このページをライティングハンドブックに照らしてチェックして」と依頼されたときに使用します。