Research

social-graph-ranker は、X と LinkedIn を横断してウォームな紹介先の発見、ブリッジスコアリング、ネットワークのギャップ分析を行うための、重み付きグラフランキング層です。Lead Research 向けの再利用可能なランキングエンジンが必要なときに使ってください。フルなアウトバウンド運用やネットワーク維持のワークフローではありません。

search-first は、コードを書く前に既存のツール、ライブラリ、パターンを探すための「調査先行」ワークフローです。search-first スキルを使えば、候補を評価し、トレードオフを比較し、採用・拡張・新規実装のどれを選ぶべきかを、迷いを減らしながら判断できます。

research-ops は、ECC における現状把握のための、証拠重視のワークフローです。最新の事実を見つけ、選択肢を比較し、人や企業の情報を補強し、公開情報とローカルコンテキストの両方に基づいた提案を作成するのに使えます。Web リサーチ、引用、再現性のある意思決定支援をつなぐルーティング層として機能します。

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。

exa-search は、最新のWeb情報に基づくリサーチ、コード例の確認、企業情報の収集、人物検索、そして素早いソース探索に使える Exa の MCP スキルです。鮮度と根拠が重要なとき、またライブ検索、ツールベースの回答、Webリサーチのワークフローに役立つ実用的な exa-search ガイドが必要なときに向いています。

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。

Open Notebook は、ドキュメント分析、メモ、ソース付きチャット、検索、ポッドキャスト風要約に対応した、セルフホスト型のオープンソース研究ワークスペースです。open-notebook スキルを使うと、ノートブックの整理、PDF・Webページ・音声・動画・Officeファイルの取り込み、そして Data Analysis 向けのプライベートな API ファーストのワークフローを支援できます。

hypogenic は、LLM の支援で表形式データやテキスト由来データセットの仮説を生成・検証するためのスキルです。データ分析における hypogenic を、経験的な問いを分類解釈、コンテンツ分析、欺瞞検出向けの構造化された検証可能なワークフローへと落とし込みます。単なるブレストではなく、根拠に基づく仮説が必要な場面で使ってください。

dhdna-profiler は、テキストや音声から認知パターンや思考の特徴を抽出するスキルです。人がどのように考え、意思決定し、価値観を持ち、コミュニケーションするかをプロファイルしたり、思考スタイルを比較したり、「自分の思考スタイルは？」に答えたりする用途に使えます。構造化された分析、繰り返しの比較、文章の背後にある思考の深い理解に特に向いています。

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。

market-sizing は、トップダウン法とボトムアップ法を使って TAM、SAM、SOM の推定を支援します。Market Research のワークフロー、市場参入の判断、投資家向け資料、ローンチ計画など、根拠あるロジック、検証可能な前提、実用的な初期市場見積もりが必要な場面で活用できます。

構造化されたSWOT評価と実践的な提案を行うswot-analysisスキルです。戦略評価、競合分析、製品・事業のポジショニングなど、社内要因と外部環境を明確に分けて整理したい場面で活用できます。

summarize-interview は、顧客インタビューの書き起こしを、JTBD、現状の解決策、満足のサイン、主要インサイト、アクションアイテムを含む構造化されたディスカバリー要約に変換します。インタビュー録音の整理、書き起こしのクリーンアップ、そしてプロダクトチーム、リサーチャー、創業者、Data Analysis ワークフロー向けの簡潔な要約に活用できます。

Product Management向けの prioritize-features skill は、影響度、工数、リスク、戦略適合性をもとに機能バックログを比較し、納得感のある上位5件に絞り込むための skill です。機能アイデアを比較したいとき、スコープ判断をしたいとき、なぜその項目を先に進めるべきかを説明したいときに使えます。

interview-script は、ウォームアップ、本題の深掘り、締めくくりで構成された、整理された顧客インタビューガイドを作成するのに役立ちます。The Mom Test と JTBD の考え方に沿って、質問を中立に保ち、売り込みを避け、過去の行動に焦点を当てることで、発見、プロダクト、UXリサーチのインタビューに適した内容にできます。

identify-assumptions-existing は、既存プロダクトの機能アイデアを、Value・Usability・Viability・Feasibility の観点からリスクの高い前提を洗い出してストレステストするのに役立ちます。PM、デザイナー、エンジニアの視点に加え、Strategic Planning や実装前のリスクレビューに使える devil’s advocate の視点も取り入れます。

user-segmentation は、フィードバック、インタビュー、チケット、アンケート、利用ログを、行動ベースの明確なユーザーセグメントへ整理するのに役立ちます。Data Analysis 向けに設計されており、デモグラフィックだけに頼らず、Jobs-to-be-Done、動機、未充足ニーズにもとづいて、少なくとも 3 つの実用的なグループを特定します。

sentiment-analysis スキルは、ユーザーフィードバックをセグメント単位の洞察、感情スコア、JTBD、製品インパクトへと変換します。レビュー、アンケート、サポートメモ、ソーシャルリスニングの Data Analysis で、単純な極性判定ではなく実践的な sentiment-analysis ガイドが必要なときに使えます。

customer-journey-map skill は、ステージ、タッチポイント、感情、課題、機会を含むエンドツーエンドのカスタマージャーニーマップを作成するのに役立ちます。UXリサーチ、オンボーディング改善、体験分析など、散らばった入力から構造化されたジャーニーストーリーが必要なときに適しています。

competitor-analysis は、市場の全体像を整理し、直接競合 5 社を特定して、ポジショニング、価格、機能、強み、弱み、差別化の余地を比較できるようにします。競合調査、競合ブリーフ、ローンチ準備、あるいは判断に直結するインサイトが必要な Competitive Analysis における competitor-analysis として活用できます。

competitive-battlecard は、1社の競合を対象に、ポジショニング、機能比較、反論処理、勝ち筋/負け筋の整理まで含めた、営業でそのまま使えるバトルカードを作成するためのスキルです。競合分析、営業支援、社内準備で、「なぜ competitor X ではなく自社なのか？」に実用的に答えたいときに使えます。

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。

huggingface-paper-publisher は、Hugging Face Hub で研究論文を公開・管理するためのスキルです。arXiv 論文のインデックス作成、論文とモデルやデータセットのひも付け、著者情報の確認、技術文書向けテンプレートを使った Markdown 研究記事の作成に活用できます。

hv-analysis は、製品・企業・概念・技術・人物を構造化された分析レポートに落とし込むための水平×垂直リサーチスキルです。深掘り調査、競合比較、レポート提出用の出力に適しており、Data Analysis 向けの hv-analysis や、整った PDF ワークフローが必要な場面で特に役立ちます。