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入力した文章やデータを、いいね・リポスト・閲覧数付きのX風投稿カードに整え、動画への重ね表示や画像共有に使う単一HTMLを作るスキル。

• 動画に投稿カードを重ねたいとき
• 印象的な言葉を共有用カードにしたいとき
• 入力データを短い投稿文にまとめたいとき

調査・開発・テストを複数のAIエージェントに分担させ、連携して進めるスキルです。役割や作業順序の設計から、並列実行、進捗監視、結果の集約まで扱います。

• 並列調査の結果をレポートにまとめたいとき
• アプリの設計・実装・レビューを連携
• 各種テストを並列に実行したいとき

選挙や経済、地政学上の出来事について、Polymarketの取引中の予測市場を検索し、市場価格が示す確率や取引量、終了日を確認するスキル。

• 選挙結果の市場確率を知りたいとき
• 停戦に関する予測市場の検索
• 取引量と終了日の確認

学術論文を読み、主張と根拠、研究手法、新規性、関連研究との位置づけを評価するスキル。長所と弱点を具体的に示し、改善案を含むレビューにまとめます。

• 論文の成果と限界を把握したいとき
• 査読コメントの下書き作成
• 実験設計や再現性の確認

PDFやスキャン画像、Office文書を読み取り、要約や質問への回答に使える内容へ変換します。長い資料の分割読み取り、検索、ページや領域を示した引用にも対応します。

• スキャンPDFの文字を読み取りたいとき
• Office文書の要約や内容への質問
• 長い資料を数ページずつ読みたいとき

Cloudflare Browser Renderingの操作を自動化するスキルです。Rube MCP経由で使えるツールと入力形式を調べ、接続確認後に実行します。

• 対応する操作を調べたいとき
• 作業前に接続状態を確認したいとき
• 複数の操作をまとめて進めたいとき

Composio Searchの操作をAIエージェントに任せるため、Rube MCPで利用可能なツールと入力形式を調べ、接続確認から実行まで進めるスキル。

• Composio Searchのツール調査
• 作業前に接続状態を確認したいとき
• 対応する操作を一括実行したいとき

エージェントの実行構成を表す2つのJSONデータを比較し、類似度と内訳を算出します。既存構成の再利用判断やテンプレート候補の比較、構成変化の確認に使えます。

• 既存のエージェント構成を再利用したいとき
• テンプレート候補を順位付けしたいとき
• チーム間の重複作業を調べたいとき

画面に表示されたHTMLで、ARIA属性の参照先IDの重複を調べます。ラベルや説明の誤読につながる箇所を特定し、IDと参照の修正、確認方法を案内します。

• 読み上げるラベルの誤りを調べたいとき
• 繰り返し部品のID重複の点検
• デザインシステムのARIA参照確認

メニュー項目やタブなどに付けたARIAロールが、必要な親ロールに収まっているかを点検します。読み上げ時のグループ認識や操作に関わる問題を調べ、修正案を示します。

• メニュー項目の親ロールを確認したいとき
• タブやリストの構造点検
• デザインシステムの部品レビュー

非推奨のARIAロールやHTMLで使うべきでない抽象ロールを探し、推奨されるロールや標準のHTML要素への置き換えを検討するレビュー用スキルです。

• 既存コードの非推奨ロール検出
• 標準HTMLへの置き換え検討
• 共通UI部品のロール指定の点検

Use ChatGPT Library when the user mentions their Library, asks to find or work with a Library-backed file, Site, or named file that may be in the Library, or wants to organize Library folders, restore a previous version, or share a native Library file or folder. Also use it when the user wants a user-facing file or reusable artifact created or updated, even if they do not mention the Library. It can search and read Library content, bring files into local workflows, save new deliverables, and update existing Library files while preserving their identity and version history.

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When the user wants multiple expert perspectives on a marketing question — a simulated board of advisors staffed by legendary marketers (Seth Godin, David Ogilvy, Eugene Schwartz, April Dunford, Rory Sutherland, Alex Hormozi, Byron Sharp, and more). Also use when the user mentions 'marketing council,' 'board of advisors,' 'advisory board,' 'what would Seth Godin say,' 'what would Ogilvy think,' 'channel Hormozi,' 'get multiple perspectives,' 'debate this,' 'have the council review,' 'marketing mentors,' or asks how a famous marketer would approach their problem. The council gives each advisor's take through their documented frameworks, surfaces where they disagree, and synthesizes a recommendation. For executing the winning direction, hand off to positioning, offers, copywriting, ads, or the relevant skill.

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Converts a markdown deck (slides separated by `---` HR boundaries or by `# ` H1 headings, with optional `<!-- notes: ... -->` presenter notes blocks) into a single-file HTML presentation with arrow-key / space / PgDn / PgUp / Home / End / P / Esc keyboard navigation, presenter mode (split view with current slide + speaker notes + clock + next-slide preview), URL-hash deep linking, and `@media print` page-per-slide for PDF export. Triggers when the markdown-html-orchestrator classifies an input as SLIDES, or when invoked directly via /cs:md-slides. Reuses md-document's markdown parser for slide-body rendering and reads design-system tokens via config_loader.py. Refuses if input has no clear slide boundaries, produces a 1-slide deck, or `--strict-notes` is on with < 50% notes coverage. Use after orchestrator routing.

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Operate Cortex, the LifeOS memory system — the typed Knowledge Archive (People, Companies, Ideas, Research with typed related: links) plus recall of prior work sessions, ISAs, and conversations. Search, add, harvest, develop, ingest, distill, graph-navigate, recall. USE WHEN cortex, knowledge, knowledge base, search knowledge, what do we know about, archive, harvest, knowledge status, develop note, add to knowledge, ingest, contradictions, knowledge graph, retrieve, mine conversations, distill, weekly digest, cortex digest, context search, prior work, recall, remember, previous sessions, context recovery, what did we do, find session, search history, resume, pick up where we left off, cold start, yesterday's work, last week, the one about. NOT FOR published-content semantic search across blog/newsletter/X/LinkedIn, or one-shot URL/YouTube ingestion via the Arbol harvester pipeline.

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Runs Scenic probabilistic scenarios against a running CARLA server with the `scenic FILE --simulate --2d` CLI — the carlaChallenge1-10 traffic scenarios shipped by ScenarioRunner (`model srunner.scenic.models.model`) and by Scenic itself (`model scenic.simulators.carla.model`) — bounding the run, sampling scenes headlessly first to tell a map problem from a syntax problem, and restoring the world afterwards. Use when the user asks to "run a Scenic scenario", "run carlaChallenge", "test a .scenic file", "scenic --simulate", or reports a Scenic scenario that rejects every sample or cannot find blueprints.

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Creates and edits CARLA Leaderboard route files — placing waypoints and scenario trigger points interactively from the spectator camera (route_creator, scenario_creator), visualising an existing route in the simulator (route_displayer), summarising it as a table (route_summarizer), capturing the current weather in route format (weather_creator), sorting scenarios by route position (scenario_orderer) and converting 1.0-format routes to 2.x (route_bridge). Use when the user asks to "make a new route", "add a scenario to a route", "visualise/debug a route", "see what's in this route file", or "convert old leaderboard routes".

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Downloads CARLA so nothing has to be fetched by hand — an official release package for any published version (resolved live from the GitHub releases, with AdditionalMaps), the rolling nightly Dev build, a shallow source checkout of a branch or tag, or the carlasim/carla Docker image. Reports exactly what was obtained and where, plus the environment variables the other skills read. Use when the user asks to "download CARLA", "get CARLA 0.9.16", "install CARLA", "clone the carla repo", "fetch the latest CARLA", or has no CARLA at all yet.

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Installs the CARLA Autonomous Driving Leaderboard (leaderboard.carla.org) at a chosen version — 1.0, 2.0 or 2.1 — together with the exact scenario_runner branch and CARLA build each one requires, then wires the four-root PYTHONPATH and verifies the whole stack imports. Detects which version an existing checkout is by reading its code, not its branch name. Use when the user asks to "install the leaderboard", "set up the CARLA challenge", "evaluate my driving agent", "reproduce my leaderboard score", or names a leaderboard version.

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High-performance vector similarity search engine for RAG and semantic search. Use when building production RAG systems requiring fast nearest neighbor search, hybrid search with filtering, or scalable vector storage with Rust-powered performance.

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Compiles any research input — PDF papers, GitHub repositories, experiment logs, code directories, or raw notes — into a complete Agent-Native Research Artifact (ARA) with cognitive layer (claims, concepts, heuristics), physical layer (configs, code stubs), exploration graph, and grounded evidence. Use when ingesting a paper or codebase into a structured, machine-executable knowledge package, building an ARA from scratch, or converting research outputs into a falsifiable, agent-traversable form.

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Sets up and runs cargo-fuzz, the standard fuzzing tool for Cargo-based Rust projects. Covers cargo fuzz init, the nightly toolchain requirement, fuzz_target! harnesses, Arbitrary-derived structured inputs, sanitizer options, cargo fuzz coverage, and reproducing a crash artifact. Use when fuzzing a Rust crate, writing a fuzz_target!, exercising unsafe blocks or FFI in Rust, or triaging a cargo fuzz crash.

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When the user wants to build a partner program, launch an affiliate program, design integration partnerships, or create distribution partnerships. Also use when the user mentions 'partnerships,' 'affiliate program,' 'referral program,' 'partner ecosystem,' 'integration partner,' 'reseller,' 'co-marketing,' 'PartnerStack,' or 'revenue share.' This skill covers partner and affiliate program design from recruitment through performance optimization. Do NOT use for technical implementation, code review, or software architecture.

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Draws original spot illustrations of one hero object as SVG cards (480x360) in a teal-on-white style. Identifying traits are a single object in a fixed oblique 3/4 view showing top, front and right faces; white main faces with teal only on side faces and accents; thin dark-teal outlines on every edge; a hard, unblurred deep-teal drop shadow pushed down-right; and two to four small floating extras (coins, tilted UI cards, badges) with their own hard shadows, plus 4-point sparkles. No people. Covers design and coding concepts as objects: keyboards, databases, git graphs, inboxes, devices. Use when someone asks for a teal spot, teal icon illustration, isometric spot object, 3D line spot, empty-state art, onboarding step art, a 404 or error spot, a feature spot, a blog header object, a marketing card or a product icon scene in teal, mint or green-teal.

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