リサーチスキル

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 Researchを使用して、研究クエリに回答する論文を、意味検索、意味的・構造的拡張、本文内検証により見つけます。文献検索や論文取得のタスク（単一論文の検索から複数論文のセットまで）には、常にこのスキルを使用してください。

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。

ユーザーの計画や設計について執拗に質問を重ねます。ユーザーが構築前に計画をストレステストしたい場合、または「grill」に関連するトリガーフレーズを使用した場合に使用します。

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。

生のアイデアを、構造化された発散的・収束的思考を通じて、鋭く実行可能なコンセプトに洗練します。アイデアがまだ漠然としているとき、計画を確定する前に前提をストレステストする必要があるとき、または一つの選択肢に収束する前に選択肢を広げたいときに使用します。「アイデアを出して」「このアイデアを洗練して」「計画をストレステストして」というトリガーで起動します。

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...

ユーザーが「こうすべきだ」と思っていることではなく、実際に望んでいることを抽出する。1回に1つの質問でインタビューを進め、根底にある意図について約95%の確信が得られるまで行う。以下の場合に使用する：依頼が不十分にしか指定されていない場合（「誰のために」「なぜ今なのか」なしで「Xを作って」と言う場合）、ユーザーが明示的に呼びかけた場合（「インタビューして」「詰めて」「本当にそれでいい？」「考えをストレステストして」）、または計画、仕様、コードが存在する前に、あいまいな要件を自分で黙って補っていることに気づいた場合。

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関する質問に対して複数の専門家の視点を求めている場合——伝説的なマーケター（セス・ゴーディン、デイビッド・オグルヴィ、ユージン・シュワルツ、エイプリル・ダンフォード、ロリー・サザーランド、アレックス・ホルモジ、バイロン・シャープなど）で構成された模擬アドバイザリーボード。また、ユーザーが「マーケティングカウンシル」「アドバイザリーボード」「セス・ゴーディンは何と言うか」「オグルヴィはどう考えるか」「ホルモジをチャンネルする」「複数の視点を得る」「これを議論する」「カウンシルにレビューさせる」などと言及した場合にも使用します。

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…