業務を効率化する Kimi Agent スキルの例

Kimi Agent スキルの実例を紹介し、AI エージェントでできることの幅を広げましょう。自動化、リサーチ、コーディング、コンテンツ作成、生産性向上など、実用的な Skills を紹介し、タスクをより速くこなし、Kimi と賢く働くために AI ワークフローをカスタマイズする方法を解説します。

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13分読む2026-08-21

繰り返し発生するタスク、複雑なワークフロー、専門的なプロジェクトの管理には、適切な自動化ツールがないと多くの時間と労力がかかります。多くのユーザーが、自分の目的やニーズに合った効率的なAIワークフローの構築に苦労しています。Kimi Agent Skills の事例は、カスタマイズされたAIスキルがどのようにタスクを簡素化し、生産性を高め、さまざまな業務プロセスを自動化できるかを示しています。この記事では、Kimi Agent Skills の実践的な例を紹介し、それらがより効率的なワークフローの構築にどう役立つかを解説します。

AIエージェントスキルとは何ですか？

エージェントスキルとは、AIエージェントが特定のタスクをより効果的に実行できるようにする専門的な指示、ワークフロー、または機能のことです。エージェントに構造化されたガイダンスを提供することで、目標を理解し、プロセスに従い、より一貫性のある結果を出せるようになります。一般的なAIの応答とは異なり、これらのスキルはリサーチ、コンテンツ作成、自動化、データ分析といった特定のユースケース向けにエージェントをカスタマイズするのに役立ちます。

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AIエージェントは、特定のタスクやワークフロー向けに設計された専門スキルを使うことで、より力を発揮します。これらのスキルは構造化された指示を提供し、さまざまなプロセスにおける精度、一貫性、効率の向上に役立ちます。以下は、カスタマイズされたAIワークフローが日常業務をどのように簡素化し、生産性を高められるかを示す、実践的な Kimi Agent スキルの例です。

財務分析と投資

スキル名	説明
commodities-outlook	需給分析、価格予測、トレード提言を含む、機関投資家レベルのコモディティ見通しレポートを PDF、DOCX、PPTX 形式で作成します。ユーザーがコモディティ市場レポートを求めたとき、エネルギー・金属・農産物のトレードアイデアを尋ねたとき、あるいは commodity outlook、research note、price drivers などのキーワードを挙げたときにトリガーされます。
earnings-review-note	四半期または通期決算に関するプロ仕様のセルサイド決算レビューレポートを作成し、EPS 分析、ガイダンスレビュー、差異テーブルを含む PDF/DOCX/PPTX 資料を出力します。ユーザーが決算レビューを依頼したとき、四半期のまとめを必要としたとき、上振れ・下振れ分析を求めたとき、または任意の上場企業について決算説明会の要約を依頼したときにトリガーされます。
discounted-cashflow-model	ディスカウンテッド・キャッシュフロー（DCF）バリュエーションモデルを構築し、企業価値、株主価値、1株あたり価格を、成長率×割引率の感応度分析マトリクスとともに算出します。「[企業]の DCF をやって」「バリュエーションを実施して」「WACC/割引率を計算して」といった依頼や、フリーキャッシュフロー、ターミナルバリュー、感応度分析への言及によってトリガーされます。
financial-ratio-toolkit	ユーザーが提供した財務諸表から、収益性、健全性、流動性、効率性、成長性に関する20以上の財務比率とデュポン分析を算出し、企業のファンダメンタルズを分析します。財務比率の計算依頼、デュポン分析／ROE 分析の依頼、または「この財務データを分析して」「健全性比率を計算して」といった表現でトリガーされます。
financial-statement-analyzer	損益計算書、貸借対照表、キャッシュフロー計算書のデータを分析し、前年比・前四半期比のトレンド分析を行うとともに、売掛金の急増やキャッシュフローの乖離といった異常を検出します。ユーザーが財務分析、前年比・前四半期比の比較、異常兆候の検出、決算の質の評価を求めたときにトリガーされます。
fund-risk-compare	基準価額（NAV）の CSV データを用いて複数の ETF を比較し、年率リターン、最大ドローダウン、シャープレシオといった主要なリスク・リターン指標や相関行列を作成します。ユーザーが ETF やファンドの比較、パフォーマンス指標の計算、NAV データの分析を求めたとき、またはシャープレシオ、相関分析、最大ドローダウンなどの用語を挙げたときにトリガーされます。
stock-signal-analyzer	OHLCV データを分析し、MA、MACD、RSI、ボリンジャーバンド、KDJ を含む15以上のテクニカル指標を算出したうえで、強気・弱気シグナルの要約と総合評価を作成します。ユーザーがテクニカル分析を求めたとき、MACD や RSI などの指標の計算を依頼したとき、ローソク足分析に言及したとき、あるいは移動平均線のクロス、ボリンジャーバンドのブレイク、RSI の買われすぎ・売られすぎといったシグナルについて話したときにトリガーされます。
value-investing-scorecard	バフェット／グレアム流のバリュー投資スコアカードです。企業を「経済的堀」「経営陣」「財務」「バリュエーション」の4つの側面・20の基準で評価し、0〜100点でスコアリングします。ユーザーがバリュー投資分析、ファンダメンタルズのスコアリング、経済的堀の評価を求めたとき、または「この会社は投資する価値があるか」「XXのファンダメンタルズを分析して」「バフェットの方法でこれを評価して」と尋ねたときにトリガーされます。
equity-research	中国 A 株、香港株、米国株の企業を分析し、投資リサーチレポートを作成します。出力モードは2種類あります。（1）Tear Sheet ― 3〜5ページの簡潔な PDF。（2）Equity Report ― 財務モデルを含む25ページの詳細な PDF。「[企業]を分析して」「[銘柄]について調べて」「[企業]についてどう思う」「[銘柄]について教えて」「[企業]をリサーチして」といった企業分析に関するあらゆる依頼、または「tear sheet」「one pager」「deep dive」「equity report」などの明示的なキーワード、あるいは銘柄コード（例：600519.SH、0700.HK、AAPL）によってトリガーされます。意図が曖昧な場合は、レポートを求めているのか、簡単な会話形式の回答でよいのかをユーザーに確認します。
quick-strategy-backtest	イベントドリブン分析、銘柄選定、ポートフォリオなどを含むトレード戦略の説明を、実行可能なバックテストコードに変換し、バックテスト結果、ビジュアルダッシュボード、分析レポートを出力します。ユーザーが売買条件、イベント後のリターン、銘柄プールのスクリーニングバックテストなどの定量的なシナリオを説明したときにトリガーされます。
quick-event-etf-study	イベントドリブンなテーマ型 ETF リサーチです。あるコンセプトやイベントを起点に関連銘柄を特定し、時価総額加重の ETF インデックスを構築、イベント前後の時価総額変動を分析し、構成銘柄の詳細とインタラクティブな可視化を含むインデックスリサーチレポートを作成します。

ソフトウェアエンジニアリングとDevOps

ソフトウェア開発では、繰り返しのタスク、複雑なデバッグ、継続的なワークフロー管理が頻繁に発生します。AIエージェントスキルは、開発者がコーディングプロセスを自動化し、効率を高め、技術的なタスクをより一貫性を持って処理するのに役立ちます。以下の例は、Kimi Agent スキルがソフトウェアエンジニアリングとDevOpsのワークフローをどのように支援できるかを示しています。

スキル名	説明
code-mentor	対話形式のレッスン、コードレビュー、デバッグ支援、アルゴリズム演習、プロジェクト指導を提供する、PythonとJavaScript向けの総合的なAIプログラミング指導ツール。ユーザーが言語の学習、コードのデバッグ、成果物のレビュー、アルゴリズムの練習、面接対策、プロジェクトの構築を求めたときに起動する。
code-to-diagram	コードベースを解析し、アーキテクチャ図、フローチャート、組織図を自動生成する。AST解析を使用してPython、JS/TS、Go、Javaのインポート依存関係をマッピングし、MermaidまたはSVGファイルとして出力する。ユーザーがコードアーキテクチャの可視化、依存関係の把握、フローチャートの作成、ソースコードからのモジュール図の作成を求めたときに起動する。
conventional-commit-gen	git diffを解析し、スコープの自動検出とコミットタイプの推論を伴う、Conventional Commits仕様に沿ったコミットメッセージを生成する。ユーザーがコミットメッセージの作成や生成を求める場合、Conventional Commits、gitコミット、標準化されたコミット、スコープ検出に言及した場合、または「コミットメッセージを書くのを手伝って」のようなフレーズを使った場合に起動する。
dev-guide-generator	前提条件と環境構築から、主要な手順、トラブルシューティング、最終的なチートシートまで、完全な技術チュートリアルを生成する。チュートリアルの作成、セットアップガイドの作成、初心者向け手順の整理を求めるリクエスト、またはstep-by-step、quickstart、how-toガイドといったキーワードで起動する。
gitlab-cli-skills	マージリクエスト、イシュー、CI/CDパイプライン、リポジトリ、認証など30以上のコマンドについて、コマンドリファレンスとワークフロー例を交えてGitLab CLI（glab）の操作をユーザーに案内する。ユーザーがGitLab CLI、glabコマンド、GitLabの自動化、CLI経由のMR/イシュー管理、CI/CDパイプラインコマンド、リポジトリ操作、認証設定、その他GitLabのターミナル操作に言及した場合に起動する。
kubectl	kubectlコマンドを実行してKubernetesクラスタを管理する — Podやデプロイメントの照会、アプリケーションのデプロイ、ログやexecによるコンテナのデバッグ、設定の更新、クラスタの健全性の監視を行う。Kubernetesを扱う場合、Podのステータス、コンテナのログ、デプロイメントの更新、クラスタの診断、その他kubectlの操作を求める場合に使用する。
pipeline-blueprint	GitHub ActionsとGitLab CIのCI/CDベストプラクティスとパイプラインテンプレートを提供し、プロジェクトの種類（フロントエンド、バックエンド、フルスタック、ライブラリ、モノレポ、モバイル）に応じた構成を推奨する。ユーザーがCI/CDのセットアップ、ビルドの自動化、パイプラインの改善について尋ねる場合、またはGitHub Actions、GitLab CI、パイプラインテンプレート、デプロイ自動化といったキーワードに言及した場合に起動する。
repo-audit	Gitの履歴を深く分析する：頻繁に変更されるホットスポットファイルの特定、コントリビューター別のコード所有権の分析、漏洩したシークレットのスキャンを行う。ユーザーがGit分析、コードのホットスポット、コードの所有者、シークレットスキャン、コミット履歴のセキュリティ監査、コードレビュー割り当ての最適化について尋ねたときに起動する。
route-to-openapi	Flask、FastAPI、Express、Ginなどのフレームワークのコード内のルート定義をスキャンして、RESTful APIドキュメント（OpenAPI 3.0／Swagger仕様）を生成する。ユーザーがAPIドキュメント、OpenAPI、Swagger、エンドポイントのドキュメント、コードからのドキュメント生成、エンドポイントの抽出について尋ねたときに起動する。
test-driven-dev	red-green-refactorのループによるテスト駆動開発。ユーザーがTDDで機能構築やバグ修正をしたい場合、「red-green-refactor」に言及した場合、統合テストを求める場合、またはテストファーストの開発を依頼する場合に使用する。
domain-glossary	現在の会話からDDD形式のユビキタス言語用語集を抽出し、曖昧な点にフラグを立てて標準用語を提案する。UBIQUITOUS_LANGUAGE.mdに保存する。ユーザーがドメイン用語の定義、用語集の作成、用語の整備、ユビキタス言語の構築を求める場合、または「ドメインモデル」「DDD」に言及した場合に使用する。
r2-upload	Cloudflare R2、AWS S3、またはMinIOのようなS3互換ストレージにファイルをアップロードし、有効期限を設定可能な（通常5分に設定された）安全な期限付きの署名付きダウンロードリンクを生成する。ユーザーがファイルをクラウドストレージにアップロードして共有可能なリンクを取得したい場合、またはR2、S3、署名付きURL、一時リンク、有効期限付きファイルアップロードに言及した場合に使用する。
api-shape-explorer	並列サブエージェントを使用して、モジュールのために大きく異なる複数のインターフェース設計を生成する。ユーザーがAPIを設計したい場合、インターフェースの選択肢を検討したい場合、モジュール構成を比較したい場合、または「design it twice」に言及した場合に使用する。
deep-module-refactor	コードベースを探索してアーキテクチャ改善の機会を見つけ、浅いモジュールを深くすることでコードベースのテスト容易性を高めることに重点を置く。ユーザーがアーキテクチャの改善、リファクタリング機会の発見、密結合したモジュールの統合を求める場合、またはコードベースをAIがナビゲートしやすくしたい場合に使用する。

データ分析と可視化

大規模なデータセットを分析し、有意義な知見を導き出すには、適切なツールやワークフローがないと多くの時間がかかります。AIエージェントスキルは、データ処理の簡素化、分析の自動化、複雑な情報の明確な視覚的アウトプットへの変換を助けます。以下の例は、Kimi エージェントスキルがデータ分析と可視化のタスクをどのように改善できるかを示しています。

スキル名	説明
sql-insight	自然言語をSQLに変換し、クエリのパフォーマンスを最適化し、SQLiteおよびPostgreSQLのEXPLAINプランを解釈します。質問をSQLに変換したい、遅いクエリを改善したい、インデックスをチューニングしたい、実行計画を分析したいというリクエストや、NL2SQL、クエリチューニング、フルテーブルスキャンといったキーワードが挙がった際にトリガーされます。
database-scout	SQLiteおよびPostgreSQLデータベースを探索します：テーブル一覧の表示、スキーマ（カラム/型/制約）の確認、データのプレビュー、Mermaid ER図の生成、安全な読み取り専用クエリの実行を行います。データベースを探索したい、テーブル構造を確認したい、テーブルを説明してほしい、図を生成したい、データを照会したいというリクエストや、データベース探索、スキーマ、ER図、SQLクエリといったキーワードでトリガーされます。
auto-hypothesis-test	データに適した統計検定（t検定、分散分析、カイ二乗検定、マン・ホイットニー検定など）を自動的に選択して実行し、結果を平易な言葉で解釈します。グループ比較、有意性、p値、仮説検定について尋ねられたり、t検定、ANOVA、カイ二乗検定といった具体的な検定名が挙がった際にトリガーされます。
chart-image	データから出版品質のPNGチャート画像を生成します。折れ線、棒、面、ローソク足、円、ヒートマップの各グラフに対応しています。データを可視化したい、グラフを作成したい、時系列をプロットしたい、レポート・アラート・ダッシュボード用のチャートを生成したいというリクエストでトリガーされます。ブラウザを使わない軽量なヘッドレスNode.jsプロセスとして動作します。
correlation-auditor	相関行列（ピアソン/スピアマン）を分析し、交絡変数を制御するための偏相関を計算し、データ内の見せかけの相関の可能性を検出します。変数間の関係について尋ねられたり、相関行列が必要だったり、ピアソン/スピアマン係数、偏相関、交絡因子、見せかけの相関といったキーワードが挙がった際にトリガーされます。
data-viz-renderer	統計カード、棒グラフ、フロー図、複合ダッシュボードなど、JSONデータから外部依存のない自己完結型のHTML/SVGインフォグラフィックを生成します。8種類のカラーパレットと内蔵アイコンを備え、外部依存はありません。データの可視化、インフォグラフィック、チャート、ダッシュボードを求められた際にトリガーされます。
dataset-quality-audit	表形式データ（CSV/Excel/TSV/JSON）に対して包括的な品質チェックを実行し、欠損値、重複、外れ値、形式の問題、型の不整合を検出して、総合スコア、評価、実行可能な改善提案を出力します。データ品質のチェック、欠損値や重複値の検出、外れ値の検出、形式の検証、データのプロファイリング、データのクレンジングを求められた際にトリガーされます。
regression-modeler	アップロードされたCSV/Excelデータに対して回帰分析（OLSまたはロジスティック回帰）を実行し、係数、R²、p値、VIF、および平易な言葉での解釈を生成します。回帰モデリング、データのフィッティング、有意性の検定、多重共線性のチェックのリクエストや、OLS、logit、係数、p値、R-squaredといったキーワードでトリガーされます。

マーケティングと成長戦略

マーケティングチームは、コンテンツ作成やオーディエンスリサーチからキャンペーンの最適化、成果測定に至るまで、多くのタスクを管理することが少なくありません。AIエージェントスキルは、繰り返しの作業を自動化し、チームがより迅速でデータに基づいた意思決定を行えるようにすることで、こうしたワークフローを効率化します。以下の例は、Kimi エージェントスキルがマーケティングや成長戦略の活動をどのように支援できるかを示しています。

スキル名	説明
ad-creative	見出し、説明文、メインテキスト、あるいは広告バリエーション全体など、任意の有料広告プラットフォーム向けの広告クリエイティブを生成・反復・量産したい場合に使用します。ユーザーが「広告コピーのバリエーション」「広告クリエイティブ」「見出しを生成」「RSA見出し」「大量の広告コピー」「広告のイテレーション」「クリエイティブテスト」「広告パフォーマンスの最適化」「広告を書いて」「Facebook広告コピー」「Google広告の見出し」「LinkedIn広告テキスト」「もっと広告バリエーションが欲しい」と言及した場合にも使用します。広告コピーを大量に作成したり、既存の広告を反復改善したりする必要がある場面全般で使用してください。
brand-name-forge	かばん語や比喩といった定番の手法を用いて、意味・理由・ドメイン候補付きの8個の異なるブランド名候補を生成する体系的なブランドネーミングワークショップです。製品、サービス、会社の名前を決める必要がある場合や、ブランド名のアイデア、ブレインストーミング、ネーミングの支援を求められた際にトリガーされます。
campaign-plan	目的、ターゲット層、メッセージング、チャネル戦略、コンテンツカレンダー、成功指標を含む完全なキャンペーンブリーフを生成します。製品ローンチ、リードジェネレーション施策、認知度向上キャンペーンを計画する際や、依存関係を含む週単位のコンテンツカレンダーが必要な際、マーケティング目標を構造化された実行可能なプランに落とし込みたい際に使用します。
churn-prevention	解約フローの設計、引き止めオファー、退会アンケート、督促シーケンスを通じて、自発的・非自発的な解約を減らします。解約フローの設計や最適化、引き止めオファーの構築、督促メールの設定、支払い失敗による解約の削減を行う際に使用します。トリガーキーワード：解約フロー、解約率の削減、引き止めオファー、督促、退会アンケート、支払い回復、ウィンバック、非自発的解約、支払い失敗、解約ページ。顧客ヘルススコアリングや拡張収益には使用しません。
competitor-analysis	競合他社のランキングキーワード、コンテンツ、被リンク、AI引用といったSEO・GEO戦略を分析し、優位に立つための機会を明らかにします。「競合を分析して」「競合SEO」「誰がランキングしているか」「競合他社は何をしているか」「なぜ相手のほうが上位なのか」といったリクエストでトリガーされます。
コピー編集	ユーザーが既存のマーケティングコピーを編集、レビュー、改善したい場合に使用します。ユーザーが「このコピーを編集して」「私のコピーをレビューして」「コピーへのフィードバック」「校正して」「これを磨き上げて」「もっと良くして」「コピーの見直し」「これを引き締めて」「読みにくい」「この文章を整えて」「冗長すぎる」「メッセージを研ぎ澄まして」などと言った場合も使用します。ユーザーがすでにコピーを持っていて、ゼロから書き直すのではなく改善したい場合に使用します。
コピーライティング	ユーザーがトップページ、ランディングページ、料金ページ、機能紹介ページ、会社概要ページ、製品ページなど、あらゆるページのマーケティングコピーを書く、書き直す、改善したい場合に使用します。ユーザーが「〜のコピーを書いて」「このコピーを改善して」「このページを書き直して」「マーケティングコピー」「見出しを手伝って」「CTAコピー」「バリュープロポジション」「タグライン」「サブヘッドライン」「ヒーローセクションのコピー」「ファーストビュー」「このコピーは弱い」「もっと説得力を持たせて」「製品の説明を手伝って」などと言った場合も使用します。人を説得したり成約につなげたりするためのウェブサイトのテキストを扱う場面全般で使用します。
クロスプラットフォームアダプター	ブログ記事、記事、レポート、ニュースレターなどのコンテンツを、LinkedIn、Twitter/X、WeChat公式アカウント、知乎（Zhihu）、Slack向けに調整・転用します。各プラットフォームの慣習に合わせてトーン、長さ、書式、言語を調整し、英中クロスランゲージ対応も含みます。既存のコンテンツを別のプラットフォーム向けに転用、クロスポスト、アダプト、変換したい場合に使用します。
EC出品コピーライター	タイトル、セールスポイント、仕様、FAQを含む、Amazon向けスタイルのEC商品出品ページのコピーを完全な形で作成します。商品コピー、タイトル、詳細ページ、箇条書きのポイント、仕様、あるいはTaobaoのタイトルやAmazonのA+コンテンツのようなプラットフォーム固有の出品ページの依頼をきっかけに使用されます。
email-newsletter-builder	GmailやOutlookと互換性のあるプロフェッショナルなHTMLメールニュースレターを生成します。インラインCSSを用いたテーブルベースのレイアウトで、安定した表示を実現します。「ニュースレターを作って」「メールテンプレートを作成して」と依頼された場合や、マーケティング、社内向け、ダイジェスト用のメールを作成したい場合に使用します。

事業戦略と業務運営

事業戦略と業務運営では、より良い成果を得るために効果的な計画立案、リサーチ、意思決定が求められます。AIエージェントスキルは、情報の整理、定型プロセスの自動化を助け、複雑な業務ワークフローの管理をチームがより行いやすくします。以下の例は、Kimi エージェントスキルが戦略立案と業務効率の向上にどのように役立つかを示しています。

スキル名	説明
ガントプランナー	タスクリストと依存関係から、クリティカルパス法（CPM）分析を含むインタラクティブなHTMLガントチャートを生成し、クリティカルパスを強調表示してフロート時間を計算します。ユーザーがガントチャートの作成、プロジェクトタスクのスケジュール化、クリティカルパスの分析、依存関係の可視化を依頼した場合や、プロジェクトのタイムライン、マイルストーン、タスクスケジューリングに言及した場合に使用します。
投資家向けピッチプランナー	課題、解決策、市場、ビジネスモデル、チーム、資金調達依頼（The Ask）を網羅した、資金調達用ピッチデックの構造化されたアウトラインを、データ可視化の提案とともに生成します。ユーザーがピッチデック、資金調達、投資家向けプレゼンに言及した場合や、デックの作成や資金調達準備の支援を求めた場合にトリガーされます。
市場調査ブリーフ	データに基づく分析、エグゼクティブサマリー、戦略的提言を備えた、プロのコンサルティング会社スタイルの市場インサイトレポートを生成します。ユーザーが市場・業界分析、競合環境レポート、消費者行動調査、トップコンサルティングファーム風のビジュアルスタイルの戦略文書を依頼した場合にトリガーされます。
OKRストラテジスト	質の高い目標（Objectives）と主要な結果（Key Results）を作成し、目標を実行可能な階層に分解し、定期的な振り返りを行う手助けをする、OKRの起草・分解・振り返りコーチです。ユーザーがOKR、目標管理、主要な結果、起草、分解、振り返り、レビュー、アラインメント、四半期目標に言及した場合や、OKRの作成・レビュー・分解の支援を求めた場合に使用します。
ピッチデッククリエーター	中国のスタートアップ資金調達提案書（融资计划书 / BP）のスタイルで、プロフェッショナルなピッチデックと事業計画書を作成します。投資家向けデック、資金調達提案書、市場分析を含む会社概要、その他の資金調達プレゼンテーションの作成依頼をきっかけに使用されます。中国語と英語のコンテンツに対応し、デフォルトでPPTXを出力し、白を基調としたクリーンな背景とネイビーブルーのアクセントを用いた洗練された18枚テンプレートに従います。
プライシング戦略	SaaSの価格設定を設計・最適化・伝達します。ティア構成、バリューメトリクス、料金ページ、値上げ戦略などを扱います。価格モデルをゼロから構築する場合、既存の料金体系を見直す場合、値上げを計画する場合、料金ページを改善する場合に使用します。トリガーとなるキーワード：料金ティア、料金ページ、値上げ、パッケージング、バリューメトリクス、シート単位の料金設定、従量課金、フリーミアム、グッド・ベター・ベスト、プライシング戦略、マネタイズ、料金ページのコンバージョン、Van Westendorp。
業務プロセス文書化	業務プロセスを文書化します（フローチャート、RACI、SOPなど）。誰かの頭の中にしかないプロセスを形式化する場合、誰が何を担うかを明確にするためにRACIを作成する場合、引き継ぎや監査のためのSOPを書く場合、実際の業務の進め方における例外事項やエッジケースを整理する場合に使用します。
プロジェクト規模見積もりガイド	ソフトウェアプロジェクトの工数見積もりアシスタントです。楽観値・最頻値・悲観値と信頼区間を含む三点見積もり、Tシャツサイズ、ファンクションポイント分析（FPA）のカウントを出力します。ユーザーが「この機能にはどれくらいかかるか」と尋ねた場合や、プロジェクトの作業量の評価、PERT見積もり、Tシャツサイジング、FPA、スプリントプランニング、見積もりベースの工数分解を行う必要がある場合にトリガーされます。
SaaSメトリクスコーチ	SaaSの財務健全性アドバイザーです。ユーザーが収益や顧客数を共有した場合や、ARR、MRR、チャーン、LTV、CAC、NRRに言及した場合、あるいは自社のSaaS事業の状況を尋ねた場合に使用します。
スプリント計画ビルダー	チームのキャパシティと過去のベロシティに基づいてスコープを選定し、ストーリーを見積もり可能なタスクに分解し、依存関係を分析し、作業負荷を調整することで、実行可能な計画を作成するアジャイルスプリント計画アシスタントです。ユーザーがスプリントプランニング、イテレーションのスコープ設定、ストーリー・タスクの割り当て、作業負荷の調整、依存関係の分析、チームキャパシティの計算を求めた場合にトリガーされます。

コンテンツとコミュニケーション

高品質なコンテンツを作成し、さまざまなチャネルでコミュニケーションを管理するには、多くの時間と労力が必要になることがあります。AIエージェントスキルは、執筆、編集、リサーチ、コンテンツ管理のワークフローを簡素化しながら、一貫性と効率を高めます。以下のエージェントスキルの例は、Kimi Agent スキルがより効率的なAIワークフローによって、コンテンツ作成やコミュニケーション業務をどのように支援できるかを示しています。

スキル名	説明
audience-adaptive-comms	ステークホルダー向けのコミュニケーションを対象読者（CEO、VP、テックリード、オペレーション担当など）に合わせて調整し、詳細度・言葉遣い・焦点を最適化します。用途に応じたメール、ブリーフィング、スライド構成案を出力します。役員向けブリーフィング、ステークホルダー向け報告、経営層向けのプロジェクト状況報告、部門横断の同期報告を依頼された場合や、VP・CEO・テックリード宛の文書作成に言及された場合にトリガーされます。
keynote-composer	レトリカル・トライアングルのフレームワークを用いて、製品発表会、祝賀会、TED形式の講演などのプロフェッショナルなスピーチ原稿を生成し、ポーズ・トーン・ペースの注釈と話す時間の目安を自動付与します。スピーチ、基調講演、開会の挨拶の作成を依頼された場合や、「スピーチを書くのを手伝って」「祝賀会でスピーチをする」といった表現があった場合にトリガーされます。
podcast-episode-writer	冒頭、区切られたトピック、つなぎ、用意した質問、締めのCTAまでタイムスタンプ付きで構成された、まとまりのあるポッドキャスト台本を作成します。「ポッドキャストのエピソードを書くのを手伝って」「台本を組み立てたい」といった依頼や、ポッドキャスト台本、構成、イントロ、CTA、エピソード企画などのキーワードでトリガーされます。
professional-email-composer	催促、フォローアップ、断り、お礼、お詫びなど、ビジネス向けのメールを作成し、受信者の役職に応じてトーンを自動調整するとともに、中国語・英語のバイリンガル対応も行います。メールの下書き作成を依頼された場合、テンプレートが必要な場合、催促・フォローアップ・辞退・クレームなど特定のメール種別に言及された場合にトリガーされます。
humanizer	文章からAI生成らしさを取り除きます。より自然で人間らしい文章にするために編集・推敲する際に使用します。Wikipediaの網羅的な「AI文章の兆候」ガイドに基づいています。誇張された象徴表現、宣伝調の言い回し、表面的な「〜すること」形式の分析、根拠のあいまいな帰属表現、ダッシュの多用、三つ組の多用、AIらしい語彙、否定形の並列表現、接続句の過剰使用といったパターンを検出し修正します。

セキュリティ、リスク、コンプライアンス

セキュリティ、リスク管理、コンプライアンスの業務では、正確性、継続的な監視、そして機微な情報の慎重な取り扱いが求められます。AIエージェントスキルは、定型チェックの自動化、コンプライアンスワークフローの整理を助け、一貫性を保ちながらより迅速なリスク分析を支援します。以下のエージェントスキルの例は、AIワークフローがセキュリティおよびコンプライアンスのプロセスをどのように改善できるかを示しています。

スキル名	説明
code-vuln-audit	コードのセキュリティ問題をスキャンします：依存関係の脆弱性（npm/pip audit）、シークレット漏えい（正規表現とエントロピー分析）、SQLインジェクション、XSS、コマンドインジェクションなどのOWASPアンチパターンです。セキュリティスキャン、脆弱性検出、シークレット漏えい、APIキー、OWASP、npm audit、pip-audit、ハードコードされたパスワード、コードセキュリティチェックに言及された場合に使用します。
incident-review-guide	SREのベストプラクティスに基づく、非難のないポストモーテムおよびインシデントレビューの作成ツールです。タイムライン、根本原因分析（なぜなぜ分析）、アクションアイテム、教訓を含む構造化されたインシデントレポートを作成します。インシデントレビューの作成、RCAの実施、本番障害の分析が必要な場合や、ポストモーテム、インシデントレポート、根本原因分析、なぜなぜ分析といったキーワードが使われた場合にトリガーされます。
iso-27001-evidence-collection	API優先のコマンドと主要クラウドのCLIツールを使い、ISO 27001およびSOC 2監査向けのエビデンスを収集・整理・検証します。監査対応可能なタイムスタンプ付きエビデンスパッケージを作成します。監査の準備、エビデンスの更新、監査対応状況・エビデンスの不足・コンプライアンスフレームワークについて話し合う際にトリガーされます。
legal-risk-assessment	重大度と発生可能性の枠組みとエスカレーション基準を用いて、法的リスクを評価・分類します。契約リスクの評価、取引のリスクエクスポージャーの評価、重大度による問題分類、または上級顧問や外部法律顧問によるレビューが必要かどうかの判断に使用します。
regulatory-audit-generator	GDPR、PIPL、広告・データ関連法に関わるビジネスシナリオ向けのコンプライアンスチェックリストを作成します。チェック項目、法的根拠、リスクレベル、実行可能な推奨事項を含む構造化されたチェックリストを出力します。「コンプライアンスチェックを実施して」「GDPR/PIPLコンプライアンス」「リリース前レビュー」「プライバシー影響評価（PIA/DPIA）」などの依頼や、機能がコンプライアンスに適合しているかの質問でトリガーされます。
secure-code-review	SQLインジェクション、XSS、SSRF、アクセス制御の不備、暗号関連の不具合など、OWASP Top 10に含まれる一般的な脆弱性についてコードを体系的にレビューし、脆弱なコード例とすぐに使える修正ガイダンスを提供します。セキュリティレビュー、脆弱性スキャン、ペネトレーションテストの支援を依頼された場合や、OWASP、SQLインジェクション、XSS、コード監査、セキュリティチェックリストといったキーワードが使われた場合にこのスキルをトリガーします。
test-suite-architect	あらゆるソフトウェアプロジェクトにおいて包括的なQAテストプロセスを確立する際に使用するスキルです。Googleのテスト基準に基づくテスト戦略の立案、テストケースの作成、テスト計画の実行、P0〜P4分類によるバグ追跡、品質指標の算出、進捗レポートの生成に使用します。マスタープロンプトによる自律実行機能や、第三者QAチームへの引き継ぎ用の完全なドキュメントテンプレートも含みます。OWASPのセキュリティテストを実施し、90%のカバレッジ目標を達成します。
terraform-deploy-pitfalls	Terraform プロビジョナー、マルチ環境の分離、およびゼロからのデプロイの信頼性に関する運用上の落とし穴。プロビジョナーのタイミング競合、SSH接続の衝突、DNSレコードの重複、ボリューム権限、データベースのブートストラップ漏れ、スナップショットの相互汚染、Cloudflare認証情報の形式エラー、Caddyfile/composeにハードコードされたドメイン、初回起動時のみ実行されるinit-dataの落とし穴などを扱う。null_resourceプロビジョナーの記述時、マルチ環境Terraform構成の作成時、terraform apply後にRestarting/unhealthyになるコンテナのデバッグ時、cloud-initによる新規インスタンスのセットアップ時、またはリモートホストにSSH接続するIaCコード全般で有効化する。ユーザーがTerraform plan/applyのエラー、プロビジョナーの失敗、インフラのドリフト、TLS証明書エラー、Caddy/ゲートウェイ設定について言及した場合にも有効化する。
tos-clause-scanner	利用規約、ユーザー同意書、プライバシーポリシーを消費者リスクの観点から監査し、不公正な条項、データの罠、責任問題を洗い出した構造化レポートを作成する。ユーザーが利用規約・プライバシーポリシー・ユーザー同意書のレビュー、監査、分析を依頼した場合、または自動更新やデータ利用許可など具体的な懸念事項に言及した場合にトリガーされる。
weighted-scorer	技術選定、ベンダー評価、複数基準によるオプション比較のための加重スコアリング意思決定マトリクスを作成します。基準の定義、重み付け、オプションの採点、感度分析による結果の検証までをガイドします。意思決定マトリクス、加重スコアリング、選択肢の比較、ベンダー選定、内製か購入かの判断について尋ねられた場合にトリガーされます。

ドキュメント、デザイン、プレゼンテーション

ドキュメントやデザイン、プレゼンテーションの作成には、繰り返しの書式設定、コンテンツの整理、視覚的な調整が伴うことが多くあります。AIエージェントスキルは、専門的な資料をより効率的に生成、洗練、構成できるようにすることで、こうしたワークフローを簡素化します。以下のエージェントスキルの例は、Kimi Agent スキルがドキュメント作成、デザイン業務、プレゼンテーションのワークフローをどのように支援できるかを示しています。

スキル名	説明
docx	Word文書（.docx）の作成と編集を行う — 作成にはC#とOpenXML SDKを使用し、編集・コメント・変更履歴の追跡にはWIRエンジンを使用する。文書作成、編集、コメント、リビジョン、脚注、目次（TOC）、マークダウンからWordへの変換など、あらゆる.docx関連タスクに使用する。
geo-magazine-slides	編集誌品質のレイアウト、大きなヒーロー画像、データドリブンなチャート、上質な美観を備えた、地理をテーマとした雑誌スタイルのプレゼンテーション資料（PPTX）を作成する。ロケーションコレクション、高級不動産の紹介、旅行先のプレゼンテーション、地図をテーマにしたキュレーション、建築ポートフォリオ、章区切りのある編集グリッド概観などに使用する。
html-mailer-builder	テーブルレイアウトとインラインCSSによるレスポンシブ設計を用いて、Gmail、Outlook、Apple Mailに対応したプロフェッショナルなHTMLメールテンプレートを生成する。ウェルカムメール、プロモーションキャンペーン、パスワードリセット、通知、注文確認、またはEDM・ニュースレター・トランザクションメールテンプレートの作成に関する依頼でトリガーされる。
journalistic-portrait	『南方人物週刊』の視覚デザインを再現した雑誌スタイルのHTMLページを作成する。特集記事レイアウト、赤い縁取り枠の表紙ページ、ポートレート写真を使った目次ページ、編集セクション見出しのある2段組みの本文ページなど、中国の週刊誌の書体とカラーパレットを再現する用途に使用する。
landing-page-scaffold	Hero → Social Proof → Features → Pricing → CTAという5つの標準セクションを持つ、単体で完結したランディングページのHTMLプロトタイプを生成し、あらゆるブラウザでプレビューできる1つのインラインHTMLファイルとして出力する。ユーザーがランディングページ、ワイヤーフレーム、マーケティングページのプロトタイプの構築・生成・雛形作成を依頼した場合、またはhero、pricing、CTAなど具体的なセクションに言及した場合にトリガーされる。
pdf	プロフェッショナルなPDFソリューション。HTML+Paged.jsを使ってPDF（学術論文、レポート、文書）を作成する。Pythonを使って既存のPDF（読み込み、抽出、結合、分割、フォーム入力）を処理する。KaTeX数式、Mermaid図、三線表、引用文献など、その他の学術的要素にも対応する。ユーザーがLaTeX（.tex）またはネイティブのLaTeXコンパイルを明示的に要求した場合にもこのスキルを使用する。
photo-magazine	雑誌品質の編集デザインを備えたプレミアムな横向き文書を作成する。大胆なタイポグラフィ、フルブリードの写真、データビジュアライゼーションカード、物語性のあるレイアウトを特徴とする視覚的に豊かなレポートを生成する。編集誌のような美観、多段組みレイアウト、大きなフォントのデータダッシュボード、ストーリーテリングとデータを融合したセクション単位のナビゲーションを必要とする企業向け、研究向け、クリエイティブ向けのレポートに使用する。
retro-tech-illustration	レトロテック調のビジュアルコンテンツ（画像、イラスト、デザイン文書を含む）を作成する。Synthwave、Vaporwave、サイバーパンク、レトロコミック、レトロフューチャリズムなどの美観を扱う。ネオングリッドの風景、ピクセルアート、ヴェイパーウェイブのシーン、CRTやハーフトーンの効果、カラーパレット、タイポグラフィシステムなど、80〜90年代のテックノワール系プロジェクトに使用する。
theme-factory	アーティファクトをテーマでスタイリングするためのツールキット。これらのアーティファクトには、スライド、文書、レポート、HTMLランディングページなどが含まれる。色やフォントがあらかじめ設定された10種類のテーマが用意されており、作成済みのあらゆるアーティファクトに適用できるほか、その場で新しいテーマを生成することもできる。
design-system-builder	リファレンスUI画像からデザインシステムを抽出し、実装可能なUIデザインプロンプトを生成する。ユーザーがUIのスクリーンショットやモックアップを提示し、一貫性のあるデザインの作成、デザインシステムの生成、リファレンスの美観に合わせたMVP UIの構築を求めている場合に使用する。

リサーチと教育

リサーチや教育のワークフローでは、情報を収集し、資料を分析し、知識を有用な形式に整理する作業がよく求められます。AIエージェントスキルは、リサーチ作業の自動化、学習プロセスの簡素化、情報管理の改善を助けます。以下のエージェントスキルの例は、Kimi Agent スキルが学術研究、学習、教育のワークフローをどのように支援できるかを示しています。

スキル名	説明
academic-paper-reviewer	学術論文のピアレビューをシミュレートし、独創性、方法論、結果、文章の観点から論文を評価して、実行可能なフィードバックとともにMajor/Minor Revisionの推奨事項を提示する。ユーザーが「私の論文をレビューして」「ピアレビューをシミュレートして」「私の論文にピアレビューをして」と依頼した場合にトリガーされる。
anki-card-maker	学習資料（テキスト、マークダウン、ノート）から重要な知識を抽出し、表面（設問）と裏面（回答）からなるフラッシュカードを生成、Anki対応のインポート可能なCSVファイルを作成します。フラッシュカード、Anki、間隔反復、ノートをQ&A形式に変換したい、学習内容から暗記カードやレビューカードを作りたいといった要望があった際にトリガーされます。
astro-observation-report	LIGO、Virgo、KAGRAが検出したコンパクト連星合体イベント（BNS、BBH、NSBH）に関する重力波観測結果論文の執筆スキルです。論文構成、1ページ目のレイアウト、パラメータ推定図、不確かさの表記法、信頼区間プロット、統計的慣例、ページヘッダーをカバーし、Physical Review Xの2段組ジャーナルスタイルを再現します。
cite-style-converter	APA、MLA、IEEE、Harvardの各引用スタイル間で学術文献の引用を変換し、一括処理とフォーマット検証を行います。参考文献の変換、確認、修正を依頼された場合や、特定の引用スタイルへの言及、文献リストに関する話題が出た際にトリガーされます。
content-research-writer	リサーチの実施、引用の追加、導入部の改善、アウトラインの反復、各セクションへのリアルタイムのフィードバック提供によって、質の高いコンテンツ執筆を支援します。単独作業だった執筆プロセスを共同作業へと変えます。
scholarly-writing-refiner	学術英語の文章を段落ごとに磨き上げ、文法、語彙選択、文体、一貫性、文構造をチェックします。修正案とともに推敲後のテキストを出力します。「この段落を推敲して」「文法をチェックして」「学術英語に書き直して」といったフレーズや、原稿編集、SCI論文の推敲、ジャーナル投稿用編集といったキーワードでトリガーされます。
scientific-problem-selection	研究課題の選定、プロジェクトの着想、行き詰まったプロジェクトのトラブルシューティング、戦略的な科学的意思決定について科学者が支援を必要とする際に使用するスキルです。新しい研究アイデアを提案したい、プロジェクトの課題を整理したい、プロジェクトのリスクを評価したい、研究戦略を立てたい、意思決定の分岐を検討したい、取り組むべき科学的課題を選びたいといった場合に利用します。典型的な依頼としては、「プロジェクトのアイデアがある」「研究で行き詰まっている」「このプロジェクトの評価を手伝ってほしい」「何に取り組むべきか」「研究について戦略的なアドバイスが欲しい」などが挙げられます。
sci-paper	CVPR、ICCV、NeurIPS、ICML、ACL、ICLRなどのトップカンファレンス向けに、科学研究論文を執筆・フォーマット・仕上げるための体系的なガイダンスです。セクションごとの草稿作成、図のデザイン、LaTeX組版、論理展開、投稿前の仕上げまで、一連のワークフローをカバーします。原稿をカメラレディまたはプレプリントのPDFとして執筆・改訂・組版する際に使用します。
browse	ウェブサイトの巡回、関連データの抽出、スクリーンショットの取得、フォームの入力、ウェブページとのやり取りを通じてウェブリサーチを行います。リモートブラウザセッションと高度なアクセス機能をサポートし、アクセス制限のあるサイトの調査や情報収集に対応します。
fast-browser-use	高速なブラウザ自動化、DOM抽出、スクリーンショット、セッション管理を活用し、動的なウェブサイトや無限スクロールページからのデータ収集を通じてウェブリサーチを高速化します。複雑なウェブソースから情報を素早く集め、調査データを抽出する際に役立ちます。
playwright-scraper-skill	Playwrightを使って動的サイトやアクセス制限のあるサイトを調査し、データを抽出します。JavaScriptでレンダリングされるページからページ内容、タイトル、スクリーンショットを収集できるため、特定のURLの調査やアクセス制限のあるサイトからの情報収集に役立ちます。

さまざまなワークフローに対応する幅広い内蔵スキルにより、Kimi はリサーチ、分析、コンテンツ作成、開発など多岐にわたるタスクの処理を支援します。ニーズに合ったスキルが見つかったら、そのままワークフローで使用するか、自分の指示と組み合わせることで、より効率的にタスクを完了できます。以下の手順は、Kimi の内蔵スキルの使い方を示しています。

Kimi の内蔵スキルの使い方

Kimi の内蔵スキルを使えば、ワークフローをゼロから作らなくても専門的なタスクを簡単に自動化できます。以下の手順に従って、Kimi の内蔵スキルを効果的に使い始めましょう。

ステップ1：スキルコマンドを入力する

Kimi を開き、/investor-pitch-planner のような必要なスキルコマンドを入力して、特定のワークフローを起動します。

Kimiのスキルを試す

ステップ2：リサーチタスクを開始する

スキルを有効にしたら、要件を説明し、必要な詳細情報を入力します。目的、対象読者、希望するフォーマットを伝えたり、関連ファイルをアップロードしたりすることで、Kimi がより精度の高い結果を生成できるようになります。

プロンプトの例：

/investor-pitch-planner SaaSスタートアップ向けの投資家向けピッチデックのアウトラインを作成してください。課題設定、市場機会、ビジネスモデル、競合分析、成長戦略、財務予測を含めてください。潜在的な投資家に適した明確なセクションに情報を整理してください。

リクエストを送信すると、Kimi は指示内容を分析し、選択したスキルと要件に基づいて構造化された出力を生成します。

ステップ3：文書を確認してダウンロードする

生成された内容を確認し、必要に応じて編集を行い、最終的な文書をエクスポートして活用します。出力が求める内容に合うまで、追加の指示を与えて結果を調整することもできます。

Kimiのスキルを試す

組み込みのスキルは一般的なタスクに対応するすぐに使えるワークフローを提供しますが、ユーザーによっては独自のプロジェクトや要件に合わせたカスタマイズされたソリューションが必要になる場合もあります。Kimi では、具体的な指示、ワークフロー、機能を定義することで、独自の agent skills を作成できます。この柔軟性により、自分の作業プロセスや目的により合ったパーソナルな AI ワークフローを構築できます。

Kimi で独自のスキルを作成する方法

以下の手順に従って、Kimi で独自のスキルを作成しましょう。

ステップ1：「Document to skills」ツールにアクセスする

Kimi を開き、「Plugins」＞「Document to skills」機能に移動して、手持ちの資料からカスタムスキルの作成を始めます。

Kimiでスキルを作成する

ステップ2：ファイルをアップロードする

スキルに利用させたい情報や指示が含まれる関連文書、ガイド、参考資料をアップロードします。

ステップ3：スキルを作成して使用する

生成されたスキルを確認し、必要に応じて調整を加え、今後のタスクのために保存します。

ワークフローの変化に応じていつでもスキルを更新できるほか、今後の利用のために .md ファイルとしてエクスポートすることもできます。

Kimiでスキルを作成する

agent skills をプロのように使いこなすコツ

agent skills を効果的に使うには、ワークフローを起動するだけでは不十分です。適切なアプローチを取ることで、より正確な結果を得られ、効率的なプロセスを構築し、自分のニーズに合った AI ワークフローを作ることができます。以下のコツを参考に、agent skills を最大限に活用しましょう。

具体的な目的に合わせてスキルを選ぶ

すべてのプロジェクトに汎用的なワークフローを使うのではなく、タスクの要件に正確に合ったスキルを選びましょう。目的を明確にしたアプローチを取ることで、AI agent がタスクの目的を理解しやすくなり、より関連性の高い結果が得られます。

複雑なタスクには複数のスキルを組み合わせる

大規模なプロジェクトでは、異なるスキルを組み合わせることで、複数のステップをより効率的に管理できます。相互に補完し合うスキルを使うことで、AI agent はリサーチ、分析、コンテンツ作成などのプロセスを、一連のつながったワークフローの中で処理できるようになります。

より良い結果のためにスキルの指示をカスタマイズする

希望する形式やワークフロー、出力要件に合わせてスキルの指示を調整しましょう。指示をカスタマイズすることで、より一貫性のある結果が得られ、そのスキルが特定のタスクにより適したものになります。

明確なコンテキストと詳細な入力を与える

タスクを始める前に、AI エージェントに十分な背景情報、例、期待する結果を伝えましょう。入力内容が明確であるほど、エージェントは要件を理解しやすくなり、修正のやり直しも減らせます。

よく使うスキルで再利用可能なワークフローを構築する

レポート作成、コンテンツ作成、データ分析など、日常的に行うタスクのためにスキルを保存し、繰り返し使いましょう。再利用可能なワークフローは、セットアップにかかる時間を減らし、プロジェクト間で一貫性を保つことで生産性を高めます。

スキルを定期的にテストし、改善する

スキルのパフォーマンスを見直し、ニーズの変化に応じて指示を更新しましょう。定期的なテストは精度の向上やワークフローの最適化につながり、AI エージェントスキルが引き続きより良い結果を出し続けるための助けになります。

まとめ

AI エージェントスキルは、AI ワークフローをより焦点を絞ったものにし、効率を高め、特定のタスクに適応しやすくします。適切なスキルを選び、明確な指示を与え、定期的に改善を重ねることで、より一貫した結果を得られるようになります。実践的なエージェントスキルの例を参考にしながら、Kimi で自分自身のワークフローをカスタマイズすることは、より賢く効率的な働き方を築く助けになるでしょう。

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