4,131 件 ・ 人気順
概要と使いどころ
実装タスクを受け取ったとき、5つの専門エージェントチームでコードベースを調査・議論し、 AI 間の合意形成を経て Plan Mode で実装計画を作成する。 不明点はユーザーに質問し、完璧な計画を立ててから実装する。 バグ修正・新機能・リファクタリング・設定変更など、あらゆる実装タスクに対応。 Use when: 実装を始める前に調査が必要なとき、影響範囲が不明なとき、 複数ファイルにまたがる変更をするとき、慎重に計画を立ててから実装したいとき。 Triggers: "調査してから実装", "team plan", "まず調査", "影響範囲を調べて", "計画を立ててから", "plan before implement", "コードベースを調査して実装", "research first", "調査→計画→実装"
Produce a truthful Japanese App Store metadata pack and app-name shortlist in twelve minutes without a multi-agent research round. Use for a live launch sprint, fallback ASO copy, app naming under a hard deadline, or when local product evidence is available but market research is intentionally deferred.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
8つの専門エージェント（市場規模分析・トレンド調査・競合インテリジェンス・投資シグナル・日本市場・ユーザー需要分析・規制調査・データ検証）が ディスカッション型でアプリ/デジタルプロダクトの市場調査を実施するスキル。 エージェント同士が対話・批判し合い、data-critic がライブモデレーターとして矛盾を検出・収束を判定する。 トライアンギュレーション（データ・方法論・調査者・理論の4種類）をディスカッションに組み込み、 確証バイアスを排除した信頼度付きレポートを出力する。 Gate 1（全員参加の合意形成）→ Gate 2（最終検証 + Devil's Advocate）の2段階ゲートで品質を担保。 コンテキストファイルで過去のセッションを引き継げる。 Use when: 市場調査をしたい、TAM/SAM/SOMを算出したい、市場の成長性を調べたい、 参入タイミングを判断したい、競合市場を分析したい、規制リスクを調べたい。 Triggers: "市場調査", "market research", "TAM", "SAM", "SOM", "市場規模", "市場分析", "market analysis", "参入", "market entry", "市場性", "market viability", "市場トレンド", "market trend"
Open GitHub Issues for human input and respond to the researcher team. Use this skill whenever you need to handle a human_issue event, respond to human issues, ask humans a question, or check team communications. Also triggers for: "any human messages?", "check issues", "respond to humans".
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Coach the user through a rigorous, repository-grounded interview to create or improve program.md. Use when a target repository lacks program.md, its goals, metrics, data, or guardrails are unclear, or the user asks to be grilled about an autoresearch setup.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Look up any arxiv paper on alphaxiv.org to get a structured AI-generated overview. This is faster and more reliable than trying to read a raw PDF.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Maintain and publish the advisor-owned current research state, durable research-ideas syntheses, and dataset analysis. Use when evidence or human guidance changes the research focus or direction, durable research ideas should be recorded, or dataset understanding changes.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Produce a fresh, read-only status report for a Senpai research track from GitHub, W&B, and the current agent's local controller state.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Developer reference for Senpai's retired direct-GitHub experiment logging workflow. Use only when auditing or migrating legacy research tracks.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Choose, configure, launch, and collect bounded subagents for research and engineering decisions. Root agents and delegation-capable subagents should read this before delegating: every task requires an explicit model tier, and high-leverage work such as research ideation, round planning, plateau pivots, large research reviews, hard optimization, disputed evidence, and expensive experiment portfolios requires frontier judgment.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Help the user understand something well enough to explain it. Use when the user needs to understand something and it is not yet clear what kind of understanding they need.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
**雨哥（雨哥聊海外销售）出品**的海外销售公司背调与市场调研助手 —— 雨哥海外销售方法论金字塔「第 5 层 · 市场经营」的 AI Skill 化产物。基于「五看六定」经典市场分析框架（华为原版 + 雨哥改造版），输出标准化的市场调研报告，适用于客户拜访前调研、代理商签约前尽调、竞品季度跟踪、新市场进入决策、年度战略规划、面试求职准备等多种海外销售工作场景。 作者：雨哥 · 13 年海外销售实战 · 曾任普渡机器人亚太区负责人（年营收破亿 · 团队 5→50 人）· 海外销售培训头部 IP（累计付费客户 130+）。 触发方式：当用户说"帮我调研 XX 公司""做一下 XX 公司的背调""XX 公司的市场调研""调研 XX 在欧洲/北美/东南亚的市场""XX 公司客户拜访准备""XX 代理商尽调"时使用。 也在用户提到公司名 + 关键词（"调研""背调""尽调""市场分析""客户拜访""代理商谈判""竞品分析""go-to-market""GTM""面试""五看六定"）时主动触发。 This skill should be used proactively when a company research request is detected.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Use when studying Intel VT-x or AMD-V internals: VMCS and VMCB, EPT and NPT, VM exit handling, APIC virtualization, or building a minimal type-1 hypervisor. Not for running VMs: use qemu-kvm.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Use when the user wants a course, a learning workspace, or ongoing teaching across sessions, with cited lessons and retention-gated advancement. Not for one-off explanations: use explain-concept.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Use when asked to create a multi-session learning plan. Returns a milestoned plan, practice, and review rubric. Don't use for tasks that require source or remote-system changes.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Use when asked to review learning progress after a milestone. Not for engineering retrospectives, use engineering-retrospective. For agent-environment ones, use agent-environment-retrospective.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Use when the learner is ready to apply cleared concepts in a real project. Not for exercises or quizzes: use drill.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Use when a verified non-trivial fix lands or existing solution docs need refresh. Not for unverified fixes.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Use when a user requests an engineering retrospective for a period. Not for agent-environment retrospectives: use agent-environment-retrospective. For learning milestones: use learning-retrospective.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Use when asked to mine prior chats on a scheduled or watcher tick and maintain project memory. Not for remote, credential, publish, deploy, or irreversible mutation.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Load the essential AI Factory project context before work begins. Reads configured DESCRIPTION, ARCHITECTURE, ROADMAP, RESEARCH, RULES, and applicable AGENTS.md files, then returns a compact session handoff suitable for continuing or forking. Use at the start of a new session or after context loss.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Enter explore mode to investigate ideas, systems, problems, and requirements before planning. Use explicit ultra mode when the user wants a durable adaptive research bundle with an index and only the justified C4, ADR, or dependency artifacts.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Elicit and challenge data-analysis requirements before querying. Use when the user asks ambiguous data questions, requests business/report answers, needs metric definitions clarified, or may be drawing decisions from incomplete data.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Deep research powered by Exa. Use for lead generation, literature reviews, deep dives, competitive analysis, or any query where one search falls short, including phrases like 'research this', 'find everything about', 'find me all', or 'deep dive on'.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。