Citations

market-research skill は、市場、競合、ファンド、テクノロジートレンドについて、出典に基づいた意思決定レベルのリサーチを作成するのに役立ちます。市場規模の推定、Competitive Analysis、投資家向けデューデリジェンス、仮説検証に使えます。最新の根拠、明確な要点、事実・推論・提案の切り分けを重視します。

deep-researchスキルは、幅広い問いを firecrawl と exa の MCP ツールを使った出典付きのWebリサーチに変換します。情報源の比較、調査結果の統合、引用付きレポートの作成に使え、競合分析、技術評価、デューデリジェンスなど、根拠が必要な意思決定に役立ちます。

pyzoteroは、Zotero Web API v3向けのPythonクライアントです。このpyzoteroスキルを使うと、ライブラリ運用のインストール、利用、自動化をスムーズに進められます。たとえば、文献データの読み取り・作成・更新・削除・検索、コレクションやタグの管理、添付ファイルの扱い、引用のエクスポートまで対応可能です。学術研究や再現性の高い文献管理のための、実用的なpyzoteroガイドです。

paper-lookup は Academic Research 向けの文献検索スキルです。学術論文、プレプリント、引用情報、DOI/PMID の一致、要旨、全文、オープンアクセス版を 10 の学術データベース横断で見つけるのに役立ちます。汎用のウェブ検索ではなく、まず適切な出典を押さえたいときの paper-lookup 利用に向いています。paper-lookup のガイドは、PubMed、PMC、Crossref、OpenAlex、Semantic Scholar、CORE、arXiv、bioRxiv、medRxiv、Unpaywall を参照します。

notion-research-documentation は、Notion を検索して関連ページを取得し、引用付きのブリーフ、比較、要約、レポートにまとめるためのスキルです。ナレッジベースの執筆、社内ドキュメント作成、競合調査、意思決定メモなど、情報源が Notion にある場合にこの notion-research-documentation スキルを使ってください。

huggingface-papers は、Hugging Face の論文ページを markdown で読み取り、papers API から著者、関連モデル、データセット、Spaces、GitHub リポジトリ、プロジェクトページなどの構造化メタデータを抽出するのに役立ちます。Hugging Face の論文ページ URL、arXiv の URL または ID、そして論文ページの根拠が必要な Academic Research のワークフローに向いています。

notion-research-documentation は、散らばった Notion ページを引用付きのリサーチドキュメントにまとめるスキルです。検索、取得、要約、構造化ページの作成までを行い、ナレッジベース記事、技術ブリーフ、社内調査を、出典と実行しやすい示唆つきで整理します。

scientific-writing は、深いリサーチとライティングのためのツールにおける中核スキルです。調査メモ、アウトライン、収集した情報を、IMRAD 構成、完全な段落、APA/AMA/Vancouver などの引用スタイル、CONSORT・STROBE・PRISMA といった報告ガイドラインに沿った、投稿可能な科学論文の文章へ変換します。学術論文、改稿、アブストラクト、投稿直前のドラフト作成に最適です。

research-lookup は、Web検索と学術検索のバックエンドを使って、最新かつ出典付きの回答を得るための research-lookup スキルです。parallel-cli search、Parallel Chat API、Perplexity sonar-pro-search にクエリを振り分け、論文、引用、技術的な根拠、事実確認を支援します。鮮度とソースの品質が重要なときに使ってください。

citation-management は、論文を探し、引用情報を確認し、正確な BibTeX を生成することで学術研究を支援します。Google Scholar、PubMed、CrossRef、arXiv と照らし合わせて参考文献を確認したり、乱れた引用表記を整えたり、論文や学位論文を提出する前にミスを減らしたりするのに役立つ citation-management スキルです。

deep-research は、Google Gemini を使って自律的に複数ステップの調査を行う GitHub スキルです。計画、検索、読解、統合までを行い、出典付きレポートにまとめます。市場分析、競合調査、技術調査、文献レビュー、デューデリジェンスに適しており、Web Research 向けに構造化された deep-research が必要なときに使えます。

seo-local は、Google Business Profile、NAPの一貫性、サイテーション、レビュー、ローカル schema、ロケーションページ、業種との適合性をもとに、ローカルビジネスの可視性を評価するのに役立ちます。この seo-local ガイドは、URLまたはページ参照から素早く構造化されたローカルSEO分析を行うために作られており、実店舗型、サービス提供地域型、ハイブリッド型、複数拠点ビジネスに対して実践的な改善提案を返せます。

notion-research-documentation は、Notion ワークスペース内を検索し、関連ページを取得して複数ソースを要約・統合し、引用付きの構造化されたリサーチ文書を作成する skill です。Skill Authoring 向けの notion-research-documentation はもちろん、Notion に整理されたリサーチ文書を戻したいあらゆるワークフローで使えます。