ChatGPT Work インベントリガイド

概要

本インベントリには232 のツールインターフェースと44 つの主要スキルファイルが含まれています。

• ツール: 呼び出可能なエンドポイントです。
• スキル: ツールの使用方法を導く再利用可能な指令パッケージです。
• 利用可能性: セッション構成、権限、接続されたアプリ、インストール済みのプラグインによって変化します。

SKILLS（スキル）

各スキルは、完全なソースコードを含む独立したページを提供しています。主な定義の原文コピーが含まれます。

ドキュメントとビジュアル

• answers-charts: カテゴリ比較、トレンド、構成、数値関係を明確にするチャートの使用時に適しています。
• answers-images: 検索画像が回答を視覚的に根拠づける、または意味を改善する时使用します。
• answers-learning: ユーザーがフラッシュカード、クイズ、発音サポートなどを明示的に要求した时使用します。
• documents: コンテナ内のドキュメント（

  .docx

  、Word、Google Docs）の作成・編集・注釈付与を行います。厳密な「レンダリングと検証」ワークフローを採用してください。

  # レイアウトの完全性を確認する前に反復処理を行ってください
  render_docx.py 
  

• imagegen: AI によるビットマップビジュアル（写真、イラストなど）が必要な时使用します。Codex が全新な画像を作成、既存画像を変換、あるいは参照からバリエーションを派生させる場合にのみ使用してください。SVG やベクターアセットの編集は対象外です。
• pdf: レイアウトが重要な PDF の読み取り・作成・検査・レンダリングを行います。Poppler と Python ツール（

  reportlab

  ,

  pdfplumber

  など）を使用します。
• presentations: PowerPoint や Google Slides スライドデッキの操作を行う时使用します。
• spreadsheets:

  .xlsx

  、

  .csv

  などのスパッドシートまたは Google Sheets の作成・分析・可視化を要求する时使用します。
• visualize: 動作の仕組みや変化を示すために能動的に使用してください。シミュレーション、地図、グラフ、プロトタイプの作成に適しています。静的な科学図表は標準ツールで対応してください。
• writing-blocks: 完全なテキストドラフト（メール、SNS 投稿など）を執筆ブロックとして提示します。スタンドアローンの長文ドキュメントの場合は、新規ファイルの作成・編集を推奨します。

ブラウザとサイト

• browser: 認証済み Web タスクで、ライブの状態や相互作用が求められる时使用します。
  • サインインは必ず

    browserAuth

    能力のみを使用してください。
  • 公開ルックアップでは Search を優先し、失敗しても決して Browser にフォールバックしないでください。
  • 必要なデータがない場合のみ、Search が成功した後も使用してください。
• sites:sites-building: ウェブサイト構築（ランディングページ、ポートフォリオなど）时使用します。

  .openai/hosting.json

  がある場合は必須です。
• sites:sites-hosting: サイトの登録、公開、デプロイメント検証を使用します。
• sites:sites-preview-troubleshooting: プレビューが起動できない場合の診断と回復を行います。

コンテキストと相互作用

• answers-ask-user-input: 少量のコンテキスト欠落で回答を本質的に改善でき、タップオプションやフリーテキストで収集可能时使用します。
• openai-library:library: Library のバックアップファイル操作、整理、共有、またはファーストユーザ向けアーティファクト作成时使用します。検索・読み込み・保存のライフサイクル全体をサポートします。
• personal-context: 以下の場合に使用します。
  • 継続性関連: 以前の会話状態、共有作業、決定、好みなどを言及した場合。
  • 意思決定関連: 未見の過去データが選択を本質的に変更する場合。単なる確認ではなく、ロード後に完全な指示を発見し適用する際のみ使用してください。最初のターンや一般事実の問い合わせはスキップします。
• resolve-recipients: Slack メッセージやメール送信前に、正しい人物を特定・検証时使用します。

OpenAI、スキル、およびプラグイン

• openai-docs: Codex モデル情報、設定、トラブルシューティング、自己知識（「あなた」が Codex を指す場合）などに使用します。一般的なアプリタスクには使用しないよう注意してください。
• plugin-creator: Codex 用プラグインディレクトリの作成・スケラフドを行います。必須の JSON やデフォルトエントリーを含めます。
• plugin-management:plugin-management: プラグインの提案、権限検査、接続管理を使用します。外部アプリからの大きな利益が必要な时使用します。
• skill-creator · system / workflow: スキルの作成・更新（

  system

  ）、またはインストール・アンインストール・削除ガイダンス（

  workflow

  ）を提供します。ChatGPT におけるスキルに関する一般質問にも使用します。
• skill-installer:

  $CODEX_HOME/skills

  にスキルのインストールを処理します。一覧表示、カリキュレーションされたリストからのインストール、プライベートリポジトリからのインストールに対応します。
• template-creator:template-maker: ドキュメントや Site プロジェクトから、再利用可能な個人アーティファクト・テンプレートを生成します。ワンオフ作成には使用しないよう注意してください。

Data Analytics（データ分析）

• analyze-data-quality: データ品質の評価、矛盾の検出、引用安全性の判断を行います。
• build-dashboard: メトリックとフィルターを備えたソースバックアップダッシュボードを作成します。
• build-report: 経営層向けの「回答ファースト」ナラティブレポートを作成します。
• create-data-context: Data Analytics セマンティック層の作成・更新を行います。
• design-kpis: KPI フレームワーク、メトリック定義、目標を設計します。
• gather-business-context: 分析に欠けているコンテキスト（メトリックの意味など）を収集してからフォカussed スキルへ進めます。
• index: Data Analytics プラグインレベルの要求を適切なワークフローにルーティングします。
• jupyter-notebooks: 再現可能な SQL または Python ノートブックの作成・検証を行います。
• kpi-reporting: KPI の集計、スコアカード更新、経営サマリーを準備します。
• market-sizing: TAM/SAM/SOM など市場サイズや機会規模を推定します。
• metric-diagnostics: メトリックの移動や異常の原因を検出します。
• product-business-analysis: 意思決定をサポートする製品・ビジネスデータの分析を行います。
• publish-artifact-to-sites: 検証済みのレポートまたはダッシュボードを Sites で公開します。
• validate-data: 分析結果、計算、ビジュアルの正確性を検証します。
• visualize-data: 定量チャートや図の設計・QA を行います。

Work Pets とデモ

• onboarding-setup-pet: 組み込みペットの選択またはカスタムペット作成のためのオンボーディングフローを実行します。
• create-pet: キャラクターアイデアや参照画像から、アニメーション化された v2 ペットを作成・アップロードします。9 アニメーション状態と16 ルックディレクションが必要なスプライトシートを使用します。
• pets: アニメーションペットのリスト表示、選択、ダウンロード、削除を行います。
• update-pet: カスタムペット（名前、説明、スプライトシート）の更新や修復を行います。

TOOLS（ツール）

目的別にグループ化された232 個のインターフェースと9 つの直接セッション制御。