Skills
エージェント向けにパッケージ化された専門スキルと手順を 97,501 件掲載。コマンド 1 行でインストールできます。
データ・データベース
Amazon のレビューから商品・listing・マーケティングのインサイトを抽出する。繰り返し出てくる不満、機能要望、顧客が使う言葉、選んだ理由を取り出し、listing の修正、商品改善、コピーに変換する。ユーザーがレビューを貼り付けて、分析、不満パターンの発見、レビューのマイニング、顧客感情の把握、競合レビューからのインサイト抽出、レビューの改善への活用を求める場合に使用。トリガーフレーズ：「analyze reviews」「review analysis」「complaint patterns」「what customers say」「mine reviews」「competitor reviews」。ツールなしで動作。ユーザーがレビューを貼り付ける。
ACoS、TACoS、オーガニックランク、コンバージョン傾向をまとめて読み取り、売り手が「ACoS トラップ」にはまっているかを診断する。入札額の引き下げがオーガニック売上を殺しているかどうかを特定し、再バランス計画を出力する。ユーザーが TACoS、ACoS トラップ、広告によるオーガニックのカニバリゼーション、オーガニックランクの低下、広告支出の再バランスについて尋ねたときに使用。トリガーフレーズ: "TACoS", "ACoS trap", "ad cannibalization", "organic rank dropping", "ad spend rebalance"。ツールなしで動作します。ユーザーが傾向データを貼り付けます。
SEC EDGAR の財務データを使った類似企業比較分析。次の場合に使用する：複数の銘柄を比較する；同業グループのバリュエーション倍率を分析する；企業間で利益率、成長、バリュエーションをベンチマークする；グループ内で最も割安または最も割高な銘柄を見つける；企業が同業と比べてどう位置づけられるかを確認する。トリガー："compare AAPL vs MSFT vs GOOGL"、"tech sector comps"、"which mega-cap has best margins"、"peer valuation analysis"、"compare these stocks"、"how does NVDA compare to AMD"。注：テーマや条件で銘柄を発見・スクリーニングする場合は、代わりに stock-screening を使用する。
使用場面: ユーザーが flint-chart でチャートを作成・レンダリングする、表形式データを可視化する、ChartAssemblyInput を生成する、MCP 経由で検証/レンダリングする、または Flint を JS/TS プロジェクトに追加することを求めたとき。セマンティック仕様を作成し、必要な場合は Flint の前にデータを変換し、実行可能なコードが必要な場合にのみ Flint をインストール/インポートし、バックエンド固有のスタイル調整は Flint からのコンパイル後に行います。
R の ggplot2 パッケージを扱うとき、特に ggplot2 4.0+ の機能を使うときに使用する。S7 への移行（@ によるプロパティアクセス）、ink/paper/accent によるテーマのデフォルト、element_geom()、from_theme()、テーマのショートカット（theme_sub_*）、パレットテーマ、辞書/属性付きのラベル、離散スケールの改善（palette、continuous.limits、minor_breaks、sec.axis）、位置の美学（nudge_x/nudge_y、order）、facet_wrap の dir/space/layout、箱ひげ図/バイオリン図/ラベルのスタイル、stat_manual()、stat_connect()、座標の反転。
Playwright をブラウザ自動化のためにエンドツーエンドで操作する：E2E テストスイートの作成とデバッグ（堅牢なロケーター、ネットワーク傍受とモック、並列ワーカー、アクセシビリティスナップショット検査）、CI への組み込み、extract -> validate -> save ループによるヘッドレスブラウジングとスクレイピングの実行。Playwright で作成、実行、修正、スクレイピングするとき、Playwright の CI 失敗や JSON レポートをトリアージする必要があるとき、同梱の pwrun スクリプトで実行を分析するときに使用する。QA 戦略やテストフレームワークの選定（qa-methodology へ）、フロントエンドのコンポーネントやアーキテクチャ設計（frontend-engineering へ）、Cloudflare/DDoS-GUARD チャレンジの回避（flaresolverr を使用）には使用しない。
Solana 向けの Quicknode ブロックチェーンインフラ — RPC エンドポイント、NFT と圧縮資産向けの DAS API（Digital Asset Standard）、Yellowstone gRPC ストリーミング、Priority Fee API、Streams（リアルタイムデータパイプライン）、Webhooks、Metis Jupiter Swap 連携、IPFS ストレージ、Key-Value Store、Admin API、x402 のリクエスト課金 RPC。Ethereum、Polygon、Arbitrum、Base など 80 以上のチェーンに対応。Solana RPC インフラの構築、DAS API による NFT/トークン/圧縮資産の照会、リアルタイム gRPC ストリームの構築、データパイプラインの設定、優先手数料の見積もり、Metis 経由の Jupiter スワップ連携に使用します。Quicknode、qn_ メソッド、DAS API、getAssetsByOwner、searchAssets、Yellowstone、gRPC、Geyser、Streams、IPFS、Key-Value Store、qnLib、Metis、x402、Quicknode RPC への言及で発動します。
ScraperAPI Python SDK（scraperapi-sdk パッケージ）のベストプラクティスリファレンス。ユーザーが ScraperAPI を呼び出す Python コードを書く、デバッグする、レビューする際に参照する。ユーザーが次のように尋ねた場合に使用する: "scrape a website with Python and ScraperAPI"、"how do I use ScraperAPIClient"、"ScraperAPI Python render example"、"Python ScraperAPI async"、"batch scraping Python ScraperAPI"、"ScraperAPI premium Python"、"how to handle ScraperAPI errors in Python"、"ScraperAPI structured data Python"。クライアント設定、すべてのリクエストパラメーター、エスカレーションラダー（standard → render → premium → ultra_premium）、バッチ用の非同期ジョブ、構造化データエンドポイント、エラー処理、クレジット予算を扱う。注意: ユーザーが指定したクエリ、URL、コンテンツを ScraperAPI に送信する。
SQLAlchemy 2.x（2.0/2.1）ORM でリレーショナルデータ層を構築し、単一のコードベースから複数の方言（SQLite、PostgreSQL、MySQL）で動作させる必要があるときに使用する。型付きの 2.x ORM（DeclarativeBase / Mapped[...] / mapped_column）、エンジン + 接続文字列 + プーリング、短命なセッションとトランザクションスコープ、同期優先 / 非同期（AsyncSession / await）の分割と方言ごとのドライバーマトリクス、そして同一の schema を 3 つのエンジンすべてで動かすときにつまずく方言間の落とし穴を扱う：行ロック（with_for_update / SKIP LOCKED）、JSON カラム、upsert（ON CONFLICT と ON DUPLICATE KEY UPDATE）、自動インクリメント / identity、トランザクション分離。マルチ方言、ポータブル、ORM ファースト。マイグレーションではない（alembic を参照）、ジョブキュー / リースパターンではない（sql-job-queue を参照）、完全な API リファレンスではない。
CockroachDB のバージョンアップグレードを、各ティアに適した手順で案内します。Self-Hosted では finalization 制御を伴う手動のローリング バイナリ置換を扱います。Advanced/BYOC では Console から開始するメジャー アップグレード、パッチ用のメンテナンス ウィンドウ、リリース チャネルの選択を扱います。Standard と Basic のアップグレードは完全に自動で、お客様の操作は不要です。バージョン アップグレードの計画、実行、監視時に使用します。
確定申告のために Amazon の 1099-K を実際の入金、手数料、返金と照合します。1099-K の総売上と銀行に入金された金額との差を説明し、数値を Schedule C の行に対応付け、出品者またはその CPA が必要とするワークシートを作成します。ユーザーが 1099-K、Amazon の税務書類、総売上と純売上の照合、年末の確定申告準備、または 1099-K が入金額より多い理由について尋ねたときに使用します。トリガーフレーズ："1099-K"、"tax forms"、"Amazon tax document"、"gross vs net"、"Schedule C"、"year end"。ツールなしで動作します。ユーザーが 1099-K と Payments の概要を貼り付けます。
Amazon FBA の費用構成全体と、商品の真の純利益・利益率を計算し、コストの観点で FBA と FBM を比較する。紹介料、サイズ区分と重量に基づく FBA フルフィルメント手数料、容積重量、月次および Q4 の保管料、長期保管リスク、入庫輸送費、返送手数料、任意の費用項目を順に確認し、純利益、純利益率、損益分岐 ACoS を返す。ユーザーが FBA 手数料、1 個あたりの利益、純利益率、損益分岐点、商品が利益を生むか、フルフィルメントコスト、配送コスト、容積重量、保管料、入庫輸送費、返送手数料の計算、または FBA と FBM の比較を求める場合に使用。トリガーフレーズ: "FBA calculator"、"FBA fees"、"profit per unit"、"net margin"、"break-even"、"is this profitable"、"shipping calculator"、"fulfillment cost"、"FBA vs FBM"、"dimensional weight"、"storage fees"、"inbound shipping"、"removal fees"。ツールなしで動作する。ユーザーが価格、コスト、寸法、重量、料金を提供する。
Node.js、Express、Next.js の API ルート向けのバックエンドアーキテクチャパターン、API 設計、データベース最適化、サーバーサイドのベストプラクティス。ユーザーがサーバーサイドのコードを執筆、レビュー、リファクタリングする際に使用する。API エンドポイント/ルート、コントローラー、サービス、ミドルウェア、データベースアクセス、バックエンドアーキテクチャ。サーバーサイド限定 — React/Next のクライアント側コンポーネントには react-best-practices を、横断的な TS/JS 標準には coding-standards を使用する。
被リンク関連の作業に使用する - 被リンクの発見、評価、投稿、分析、検証、ディレクトリやブログコメントへの設置、競合のリンク元、アンカー、有害リンクと disavow、アウトリーチテンプレート、Ahrefs、Semrush、Similarweb の被リンク・トラフィックレポートの読解（外链、反链、去哪发、提交目录、评论外链、发出去没有、毒性、disavow、竞品外链、竞品导流、数据面板）。この Skill は、それらのレポートから何を読み取るか、どの設置先を狙うかを担う。汎用的なログイン済みブラウザ操作、セッション、doctor の障害には使用しない（opencli を使用）。sitemap、IndexNow、Search Console のインデックス操作にも使用しない（rankup を使用）。ここでのインデックス送信は参照のみで、被リンクとは切り離して扱う。
Web テスト、フォーム入力、スクリーンショット、データ抽出のためにブラウザ操作を自動化します。ユーザーが次のことを必要とするときに使用します： - Web サイトを閲覧し、Web ページを操作する - フォームに入力し、ボタンをクリックする - Web コンテンツのスクリーンショットを撮る - Web アプリケーションをテストする - Web ページから情報を抽出する - ブラウザでフロントエンドの問題をデバッグする - コンソールログとネットワークリクエストを監視する - ブラウザセッションを動画として録画する この skill は包括的なブラウザ自動化のために agent-browser を使用します。推奨：コンテキストを節約するため、この skill の使用中は Chrome DevTools または Playwright MCP を無効にしてください。
Firecrawl v2 API の完全なナレッジドメイン — Web サイトを LLM で扱える markdown や構造化データに変換するウェブスクレイピングとクロール。使用場面: Web サイトのスクレイピング、サイト全体のクロール、Web コンテンツの抽出、HTML から markdown への変換、Web スクレイパーの構築、動的な JavaScript コンテンツの処理、アンチボット保護の回避、Web ページからの構造化データ抽出、または「コンテンツが読み込まれない」「JavaScript レンダリングの問題」「ボット検出でブロックされる」に遭遇したとき。キーワード: firecrawl, firecrawl api, web scraping, web crawler, scrape website, crawl website, extract content, html to markdown, site crawler, content extraction, web automation, firecrawl-py, firecrawl-js, llm ready data, structured data extraction, bot bypass, javascript rendering, scraping api, crawling api, map urls, batch scraping
MariaDB のチューニング、Redis メモリの設定、Gunicorn worker のサイジング、CDN のセットアップ、遅いクエリのプロファイリングを行うときに使用します。デフォルト設定、メモリ枯渇、最適化されていないデータベースクエリによるパフォーマンスのボトルネックを防ぎます。MariaDB チューニング、Redis 設定、Gunicorn worker のサイジング、CDN セットアップ、スロークエリログ分析、Python プロファイリング、リクエストプロファイリングを扱います。キーワード：パフォーマンス、MariaDB、Redis、Gunicorn、CDN、スロークエリ、プロファイリング、チューニング、最適化、worker、遅いページ、読み込み時間、ERPNext が遅い、なぜ遅い、ページに時間がかかる、タイムアウト。
Datex Studio ブランチ上で Datex Studio 関数（configurationTypeId=9）を作成または変更する際に使用します。要件、intellisense、コード作成、検証、アップロードというライフサイクル全体を扱います。トリガー：「create a function」「modify a function」「update xxx_flow」「write a function that does X」「add a parameter to xxx_flow」「change the function code」。
GoldRush CLI——Claude Desktop と Claude Code 向けの MCP サポートを備えた、ターミナルファーストのブロックチェーンデータツール。ユーザーがコマンドラインからブロックチェーンデータを照会したい、ターミナルで DEX ペアやウォレットアクティビティをストリーミングしたい、GoldRush を MCP ツールプロバイダーとして設定したい、またはコードを書かずに手軽な単発クエリを実行したい（例：「ウォレット残高を確認」「ガス代はいくら」「トークンを検索」）ときにこのスキルを使用する。ユーザーが GoldRush の CLI コマンド、`npx @covalenthq/goldrush-cli`、または GoldRush との MCP 統合に言及したときにも使用する。ターミナルからのアドホックなブロックチェーン検索には、CLI が最速の手段である。アプリケーション内でプログラムから API にアクセスする必要がある場合は、代わりに goldrush-foundational-api または goldrush-streaming-api を使用する。API key なしで従量課金のアクセスが必要な場合は、代わりに goldrush-x402 を使用する。
google-analytics-cli による Google Analytics 4 のデータ分析とレポート。ユーザーが GA4 のトラフィックを確認したい、ディメンションと指標でレポートを実行したい、リアルタイムユーザーを監視したい、アカウント構造を把握したい、ユーザー行動を分析したいときに使用。トリガー：「Google Analytics」「GA4」「analytics report」「active users」「page views」「traffic source」「sessions」「engagement」「realtime」「bounce rate」。
JoinQuant（聚宽）公式サイトの戦略開発ガイド。バックテスト、ペーパートレーディング、データ API、取引関数、ファクター、テクニカル指標を網羅する。ユーザーが JoinQuant の戦略、バックテスト、ペーパートレード、JoinQuant API の照会、get_price/order/run_daily、Alpha ファクター、テクニカル指標を書く場合、または joinquant、聚宽、jqdata 戦略に言及する場合に使用する。ローカルデータの取得には jqdatasdk スキルを使用する。
ScraperAPI の Async Jobs API の製品利用リファレンス — スクレイピングジョブをバックグラウンドで送信し、ポーリングまたは webhook で結果を取得します。最大 50,000 URL のバッチジョブにも対応。ユーザーが多数の URL をスクレイピングする場合、ノンブロッキングリクエストが必要な場合、webhook 配信を希望する場合に参照してください。ユーザーが次のように尋ねたときに使用: "how do I scrape 1000 URLs with ScraperAPI"、"ScraperAPI async jobs"、"batch scraping with ScraperAPI"、"submit a scraping job and poll for results"、"ScraperAPI webhook callback"、"scrape URLs in the background"、"ScraperAPI batchjobs endpoint"。単一ジョブ、バッチジョブ（最大 5 万 URL）、webhook コールバック、すべての apiParams、非同期専用パラメータ、バイナリレスポンスのデコード、保持ポリシー、エラー処理を扱います。注: ユーザーが指定したクエリ、URL、コンテンツを ScraperAPI に送信します。
AI アプリケーションが外部のツールやデータソースに統一的な方法で接続するためのオープンなプロトコルです。クライアントはモデルとの対話を担い、MCP サーバーはツール・リソース・プロンプトテンプレートを提供します。標準メッセージでやり取りするため、1 つのサーバーを複数のクライアントで再利用できます。