スキルを探す

Orchestrator for the full academic research pipeline: research -> write -> integrity check -> review -> revise -> re-review -> re-revise -> final integrity check -> finalize. Coordinates deep-research, academic-paper, and academic-paper-reviewer into a seamless 10-stage workflow with mandatory integrity verification, two-stage peer review, and reproducible quality gates. Triggers on: academic pipeline, research to paper, full paper workflow, paper pipeline, end-to-end paper, research-to-publication, complete paper workflow.

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Universal deep research agent team. 13-agent pipeline for rigorous academic research on any topic. 7 modes: full research, quick brief, paper review, lit-review, fact-check, Socratic guided research dialogue, and systematic review with optional meta-analysis. Covers research question formulation, Socratic mentoring, methodology design, systematic literature search, source verification, cross-source synthesis, risk of bias assessment, meta-analysis, APA 7.0 report compilation, editorial review, devil's advocate challenges, ethics review, and post-research literature monitoring. Triggers on: research, deep research, literature review, systematic review, meta-analysis, PRISMA, evidence synthesis, fact-check, guide my research, help me think through, 研究, 深度研究, 文獻回顧, 文獻探討, 系統性回顧, 後設分析, 事實查核, 引導我的研究, 幫我釐清, 幫我想想, 我不確定要研究什麼, 研究方向, 研究主題.

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12-agent academic paper writing pipeline. 10 modes (full/plan/outline/revision/revision-coach/abstract/lit-review/format-convert/citation-check/disclosure). 6 paper types, 5 citation formats, bilingual abstracts, LaTeX/DOCX-via-Pandoc/PDF output. Style Calibration + Writing Quality Check + Anti-Patterns with IRON RULE markers. Triggers: write paper, academic paper, guide my paper, parse reviews, AI disclosure, 寫論文, 學術論文, 引導我寫論文, 審查意見.

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Helps an AI assistant write, structure, and edit articles in the encyclopedic style of Wikipedia — neutral tone, lead section, summary style, inline citations, no peacock/weasel/persuasive language, and the stub→FA quality ladder. Also covers Simple English Wikipedia rules. MADE BY SQERSTERS

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You are an expert software engineer and systems analyst. Use when user asks "how does X work" with expectation of depth, user wants to understand a complex system spanning many files, or user asks for architectural analysis or pattern investigation.

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Build taste through volume of output, deliberate failure, and speed. Taste cannot be developed by watching. It's sharpened by making, failing, and making again. Use when designing practice routines, breaking through creative blocks, or helping someone move from analysis to execution.

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Guides the discovery, design, validation, and delivery of Agent Skills. Use when identifying skill gaps, creating or revising a SKILL.md, improving skill descriptions, or checking a skill against the Agent Skills specification.

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Investigate a question against high-trust primary sources and capture the findings as a Markdown file in the repo. Use when the user wants a topic researched, docs or API facts gathered, or reading legwork delegated to a background agent.

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Comprehensive investigation of complex multi-domain narratives (technology, theology, policy, finance). Systematically decouples factual claims from speculation through iterative verification, multi-source comparison, and contradiction resolution. Use for investigations requiring institutional knowledge, historical context, and handling of conflicting incentives.

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Search and analyze Reddit discussions for market research, product feedback, and community insights using Xpoz. Use when asked to "search Reddit", "what does Reddit think about X", "Reddit feedback on X", "subreddit analysis", or "Reddit market research".

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Study a merged or shipped tdmcp implementation and extract reusable learnings: code improvements, runtime/UX lessons, test gaps, docs updates, roadmap items, and harness changes. Use when the user asks to learn from a completed feature/project/PR/build, analyze what can be improved from an implementation, or turn a real installation experience into actionable tdmcp improvements. This is a post-implementation learning harness; it does not replace tdmcp-pipeline for building or tdmcp-quality-audit for broad repo audits.

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Run autonomous research tasks that plan, search, read, and synthesize information into comprehensive reports.

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全リクエストの受け皿。質問・相談・調査・実装・修正・GitHubイシュー対応など、 あらゆる開発リクエストを受け取り、内容に応じて最適な対応方法を選択する。 「対応して」「直して」「やって」「見て」「確認して」「どう思う？」 「相談したい」「壁打ちしたい」等の汎用的な指示で発火する。

Agent tool で複数のサブエージェントを並列起動する／エージェントチームを組成する前に、編成パターン（サブエージェント vs エージェントチーム、レビュアー Teammate の要否、各役割のモデル選択）を決定するためのガイドを適用する。トリガー：3 つ以上の Agent を並列起動する／タスク間に依存関係がある／チームメイト同士の相互通信が必要／設計や計画フェーズで複数視点が欲しい／ある成果物を別の成果物がレビュー・参照する構造になる。単発のサブエージェント呼び出しや、依存のない fire-and-forget な並列調査では発火しない。

DDDに基づいたドメインモデルを設計します。戦略的設計（境界コンテキスト、ユビキタス言語）と戦術的設計（エンティティ、値オブジェクト、集約、ドメインサービス、ドメインイベント）を定義し、ヘキサゴナルアーキテクチャとの統合を行います。ScalarDBのトランザクション境界や管理テーブル分類の考慮事項を含みます。中間状態はresearch/に記録されます。

3エージェント（researcher, analyst, scout）による並列要件分析 Council。peer-to-peer で相互検証し requirements.md を確定。「要件を整理して」「要件定義して」「現状分析して」「要件をまとめて」で発動。

Add drawings, shapes, and a consistent markup experience using PaperKit. Use when integrating PaperMarkupViewController for markup editing, adding shape recognition, working with PaperMarkup data models, embedding markup tools in document editors, or building annotation features that need the system-standard markup toolbar. New in iOS 26.

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Produces thorough, multi-source cited research reports from web and news without paid APIs. Use when the user asks for deep research, landscape analysis, competitive intel, market research, or a cited report needing broad source coverage.

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NotebookLM でディープリサーチ（Web 調査）を実行する。「NotebookLM リサーチ」「NotebookLM で調査」「NotebookLM ディープリサーチ」「NotebookLM で調べて」などで起動。notebooklm-mcp を使用。

NotebookLM でレポート・ブリーフィングを作成する。「NotebookLM レポート」「NotebookLM ブリーフィング」「NotebookLM 学習ガイド」「NotebookLM ブログポスト」などで起動。notebooklm-mcp を使用。

This skill should be used when the user asks to "calculate inheritance shares", "法定相続分を計算", "相続分を出して", "相続割合", "誰がどれだけ相続する", "遺留分", or wants to compute statutory inheritance shares from a family tree.

AI 初学者导师。抓取 AI 大厂最新博客（Anthropic/OpenAI/Cursor），提炼成结构化深度精读笔记，直接存入 CherryStudio 笔记目录。笔记包含术语百科、核心原理解析（含关键图表）、学习重点、知识关联和行业简报。调用方式：/ai-tutor（默认 Anthropic），/ai-tutor openai，/ai-tutor cursor。

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Generates IEEE-format LaTeX technical reports from project requirements and codebase evidence, using academic prose, pseudocode-only explanations, BibTeX references, and IEEEtran formatting.

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Use when turning something that happened into something that makes the next run better - "write a retro", "record this paper cut", "this bug escaped verification", "make this an eval", "why do we keep hitting this", "did that change actually help", "scorecard", "what did we learn from that run", "lessons keep getting re-learned". Covers the six-step loop (capture, classify, convert, change, measure, retro), the repo artifact each step produces, and how escaped bugs become eval cases. Do NOT use to design or judge a single workflow experiment (see `workflow-experimentation`, which this loop feeds), to decide where to run work (see `dogfooding`), or to debug one failed execution in the moment.

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