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
ユーザーが Google Ads キャンペーンの UTM パラメータを構築、監査、標準化したいときに使用します — UTM URL の生成、命名規則の設定、動的な値の挿入、自動タグ付けと手動 UTM の選択、GA4 チャネル グループが正しく機能することの確認など。トリガー: 'UTM'、'UTM parameters'、'UTM generator'、'UTM builder'、'tracking URL'、'campaign tracking'、'auto-tagging'、'GCLID'、'UTM naming convention'、'GA4 source medium'、'utm_source utm_medium utm_campaign'、'build UTM links'、'Google Ads tracking links'。Google Ads でのコンバージョン アクションの設定については google-ads-conversion-tracking を参照してください。
ローカルの SQLite 履歴と、ライブ API では答えられない複合クエリを備えた、初のエージェントネイティブな Meta Ads コマンドライン。トリガーフレーズ：`find creative fatigue on Meta`、`check Facebook ad performance`、`which Meta ads should I retire`、`Meta audience overlap`、`stuck in learning`、`use meta-ads`、`run meta-ads`。
公式 ScraperAPI コマンドラインツール（`sapi`、`scraperapi-cli` として配布）の製品使用リファレンス。ユーザーがターミナルやシェルスクリプトからスクレイピング、非同期ジョブの実行、構造化データの取得、クロールの管理、アカウントのクレジット確認、DataPipeline プロジェクトの操作を行いたいとき——SDK コードを書くよりワンライナーのほうが便利なあらゆる場面で、このスキルを使用する。トリガー：「ターミナルからこの URL をスクレイピングして」、「sapi で X を取得して」、「ScraperAPI CLI」、「bash から ScraperAPI」、「sapi scrape」、「sapi cost」、「sapi jobs」、「sapi structured amazon」、「ScraperAPI を jq にパイプ」、「Y をスクレイピングするシェルのワンライナー」、「Makefile / cron / CI からスクレイピング」、「コマンドラインから ScraperAPI のクレジットを確認」、「ファイルから 10000 個の URL を一括送信」。インストール、認証の解決順序、すべてのトップレベルコマンド（`scrape`、`cost`、`jobs`、`structured`、`crawler`、`pipeline`、`account`、`config`、`init`）、JSON / パイプの挙動、事前コストチェック、一般的なシェルレシピを扱う。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。
ScraperAPI Crawler の製品利用リファレンス — リンクを自動でたどってサイト全体またはセクションをクロールする。URL を事前に把握せずにサイトの多数のページからデータを抽出する必要があるときに参照する。ユーザーが次のように尋ねたときに使用する: "ScraperAPI でウェブサイト全体をクロールする"、"ドメイン上のすべてのページをスクレイピングする"、"リンクをたどって各ページをスクレイピングする"、"ScraperAPI の crawler API を使うには"、"サイトマップをスクレイピングする"、"サイト内のすべての商品ページからデータを抽出する"、"ScraperAPI crawler ジョブ API"。ジョブ作成、URL 正規表現パターン、depth と budget、ページ単位のスクレイピングパラメータ、ステータスのポーリング、webhook、スケジューリング、クレジット消費を扱う。ユーザーがサイト全体のスクレイパーを構築していて、どの ScraperAPI 製品を使うべきか尋ねたときにも呼び出す。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。
NCBI Datasets を使い、あらゆる生物（細菌、古細菌、真菌など）のゲノム ASSEMBLY の探索、QC、レプリコン マッピングを行います。生物名または taxid をアセンブリに解決し、参照/代表または最高品質のアセンブリを選び、アセンブリ QC 指標（総長、contig/scaffold N50、contig 数、GC%、アセンブリ レベル、RefSeq カテゴリ）を取得し、レプリコンごとの配列レポートで染色体とプラスミドを列挙し、候補アセンブリを品質で比較します。「[生物] で利用可能なゲノムは何か」「[GCF_/GCA_ アクセッション] のアセンブリ統計 / N50 / GC 含量」「[株] にはプラスミドがいくつあるか」「[種] のアセンブリを比較する」「[分類群] の参照ゲノムを見つける」「このアセンブリは Complete Genome か contigs のみか」に使用します。遺伝子レベルの相同性/シンテニー（tooluniverse-comparative-genomics を使用）、植物の遺伝子構造（tooluniverse-plant-genomics を使用）、生の reads からの de novo アセンブリ（該当ツールは存在しません）、分類学のみの名前/系統の検索には使用しません。
Oracle Database や PL/SQL に関わる会話を始めるときに使用——あらゆる応答や行動の前に、どの pythia スキルを選ぶべきかを確立する。澄清のための質問も含む。どの言語の普通のリクエストでも発動し、スラッシュコマンドは不要——「build/add/fix/explain/review/deploy X」「lam/them/sua/tao/giai thich/kiem tra/trien khai X」（ベトナム語、声調記号の有無を問わない）。どの pythia スキルが該当するか不明なとき、または何も開かずに Oracle の質問に答えてしまっている自分に気づいたときにも使用。
Alibaba Cloud PolarDB-X 分散データベース AI アシスタント。PolarDB-X クラスタ管理、トポロジ確認、パフォーマンス診断、SQL 最適化、データ分散分析、弾性スケーリング診断、接続/セッション分析、セキュリティ監査、バックアップ/リストア、パラメータチューニング、その他の運用操作に使用する。トリガー："PolarDB-X"、"distributed database"、"pxc-"、"DN/CN nodes"、"data sharding"、"PolarDB-X diagnostics"、"PolarDB-X performance"、"PolarDB-X slow SQL"、"YaoChi Agent"、"PolarDB-X topology"、"PolarDB-X backup"、"PolarDB-X security audit"、"PolarDB-X scaling"
Amazon の DD+7（配送日基準のリザーブ）支払いポリシー下でのキャッシュフローを予測する。資金がいつ確定するかをモデル化し、売家に必要な運転資本のバッファを見積もり、配送遅延や返金急増のシナリオでストレステストする。ユーザーが DD+7、配送日基準のリザーブ、支払い遅延、運転資本、新しいリザーブポリシー下のキャッシュフロー、手元に確保すべき現金について尋ねたときに使用する。トリガーフレーズ：\"DD+7\"、\"payout reserve\"、\"delivery date reserve\"、\"working capital\"、\"cash flow\"、\"Amazon holds my money\"。ツールなしで動作する。ユーザーが販売速度、フルフィルメント構成、季節性を提供する。
データモデル文書を執筆するときに使用 — 保存データの永続化/ドメインモデル：型付きエンティティ、関連とカーディナリティ、キー/制約、インデックス、正規化、ストレージの選択、ライフサイクル。アウトラインではなく方法を生産者に導く：フィーチャースペックの名詞とアクセスパターンからエンティティを導出し、パラダイムを判別してそれに沿ってモデリングし（リレーショナル、ドキュメント/NoSQL のアクセスパターン優先、グラフ、ワイドカラム、キーバリュー）、整合性ルールを明示し（キー、制約、カーディナリティと参照ルール）、各インデックスをアクセスパターンで正当化し、承認済みモデルをバージョン付きで移行計画を伴う差分として修正する — エンジニアが schema を構築してクエリできるようにするため。データモデルテンプレートツールとディープリサーチ機能と組み合わせる。上流のフィーチャースペック（＋アーキテクチャ文書）を前提とする — 空白のページからは決して始めない。API のワイヤ契約ではない（api-spec はこれらのエンティティを下流で一方向に参照する）。実装/DDL でも、完成したデータモデルのレビューでもない。
飛書ドキュメント内で**動く図 / インタラクティブなチャート / データダッシュボード**を描く——妙筆BOX は飛書ドキュメント内で唯一 CSS/JS を実際に実行できるキャリア（iframe サンドボックス）。描けるもの：ECharts 一式（折れ線/棒/円/レーダー/散布/ヒートマップ/サンキー/ファネル/ゲージ/ローソク足/箱ひげ/平行座標/サンバースト/treemap/力学モデル関係図/時系列/ガント）、実地図と緯度経度の飛線、echarts-gl 3D（map3D/3D 棒/3D 散布/3D 曲面）、Three.js の本物の 3D シーン、ワードクラウド、水球、純粋な CSS アニメーション、Canvas パーティクル、SVG ベクターアニメーション、KPI スクロールダッシュボード。ユーザーが「飛書ドキュメントで図を描く/アニメーションを作る/動く図/インタラクティブなチャート/データダッシュボード/Dashboard/折れ線グラフ/棒グラフ/地図/飛線図/3D 図/関係図/フローアニメーション/ECharts/可視化」を求めた場合、または**AI を呼び出せる / 多次元表を読み書きできる / 状態を永続化できる / ユーザー身份を取得できるインタラクティブなドキュメントミニアプリ**を作る場合、あるいは「妙筆BOX/HTML ウィジェット/飛書ドキュメントの図を動かす/Web ページを飛書ドキュメントに埋め込む/window.magic」に言及した場合は、**必ず本スキルを使う**。注意：「動かす」には妙筆BOX しか使えない。ボード（feishu-cli-board）の SVG ノードはサーバー側でラスタライズされて静止画になり、動かない。
ローカルでログイン済みの Chrome を使って Web ページを操作・検証する（自分のサイトのテスト、E2E、スクリーンショットを含む）、ログイン済みの管理画面を読む、API のないデータを取得する、フォームに入力する、あるいは OpenCLI doctor、セッション、adapter の不具合を調査する場合、または opencli、ブラウザ自動化、タブの乗っ取りに明示的に言及した場合に使用。公開テキストにはまず HTTP を使用；トピック調査は agent-reach へ；SEO とキーワード選定の意思決定は rankup へ；被リンクの選定、送信、Semrush、Similarweb レポートの解釈は backlink へ；本 Skill はブラウザ操作、セッション、データ取得の仕組みのみを担当する。
検索拡張生成パイプラインを実装する。文書検索システムの構築、チャンキング戦略の選択、埋め込みモデルの選定、ベクトルストアの設定、ハイブリッド検索の実装、RAG 品質の評価に使用する。埋め込み戦略、ベクトルストア、検索パイプライン、チャンキング、ハイブリッド検索、再ランキング、マルチクエリ検索、親文書検索、文脈圧縮、MMR 多様性選択、順位融合、評価に使用する。ナレッジベースのアーキテクチャ選定とガバナンスには knowledge-base-manager スキルを使用する。ナレッジグラフには knowledge-graph-builder スキルを使用する。
ScraperAPI DataPipeline の製品利用リファレンス — 自動で実行され、結果を webhook またはダッシュボードからのダウンロードに配信する、マネージド型のスケジュールスクレイピングプロジェクト。定期的なスクレイピングが必要なとき、処理すべき URL/ASIN/クエリのリストが大量にあるとき、自前のスクレイピング基盤の構築・運用を避けたいときに参照する。ユーザーが次のように尋ねたときに使用する: "ScraperAPI で定期スクレイピングをスケジュールする"、"ScraperAPI DataPipeline"、"スケジュールでスクレイピングプロジェクトを実行するには"、"10000 件の ASIN を自動でスクレイピングする"、"ScraperAPI のマネージドスクレイピングプロジェクト"、"ScraperAPI の pipeline を設定する"、"スクレイピング結果を自動で webhook に配信する"。プロジェクト種別、入力方法、スケジューリング、出力の配信、DataPipeline API、ジョブ管理、クレジット消費を扱う。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。
ユーザーが Amazon、Walmart、または Google Shopping 経由で商品価格を確認・追跡・通知されたい場合にこのスキルを使用する。トリガー：「monitor the price of this Amazon product」「did the price drop on [Walmart URL]?」「track these ASINs」「compare today's prices to last week」「alert me if [product] goes below $X」「what's the current price of [product]?」「check my price watchlist」「scrape the price of [URL]」。ASIN、Amazon/Walmart の商品 URL、または Google Shopping 用の自由記述の商品クエリを受け付ける。オプションのベースライン JSON ファイルを読み込んで変化を検出し、ScraperAPI の構造化エンドポイント経由でリアルタイム価格を取得し、値上がり、値下がり、再入荷、在庫切れへの移行を構造化された変更レポートで報告する。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。
ScraperAPI を使ってウェブスクレイパーを構築・実装する。ユーザーがスクレイパーの構築、作成、実装を求める場合、またはウェブサイトからデータを抽出する実行可能なコードを求める場合は常にこのスキルを使用する。トリガー：「[サイト] 用のスクレイパーを作って」「[EC サイト] から商品ページを取得するスクレイパーを書いて」「[サイト] から [データ] をスクレイピングしたい」「[URL] から [フィールド] を抽出するスクリプトを作成して」「[サイト] のスクレイピングを手伝って — [フィールド] が必要」「[サイト] をスクレイピングするコードを書いて」「[サイト] をスクレイピングするスクリプトを作って」「[URL] 用のスクレイパーを実装して」。アーキテクチャ上の判断（構造化エンドポイントか生の HTML か、JS レンダリング、プロキシ階層、同期か非同期バッチか）を導き、リトライ処理、エラー処理、ページネーション、クレジット見積もりを含む完全で実行可能な Python または Node.js スクリプトを生成する。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。
提供された証拠から、壊れた Splunk の検索、レポート、アラート、ダッシュボードを診断する。既存の検索や保存済みオブジェクトが空、欠落、誤り、不一致、非表示、ディスパッチされない、トリガーされない、レンダリングされない場合で、ユーザーが最初の未サポートの機能段階、最小の次の証拠、整合した読み取り専用の検証、および正確なオーサリング、ガバナンス、フィールド、ワークフロー、パフォーマンスの引き継ぎを必要としているときに使用する。SPL、オブジェクトのオーサリング、実装、最適化、設定、変更、修復には使用しない。
公表された ToR と授与の間で選定を実行する Excel ツールキットを構築します:調達モード(マスターワークブックと、評価パネルメンバーごとに 1 つの採点者ワークブック)と評価モード(汎用の多基準意思決定分析)を、1 つの重み付きスコアリングエンジンで実現します。パネル採点の設定、採点グリッド、評価ワークブック、または任意の重み付き多基準評価に使用します。tor-procurement(ToR を作成して採点する)、procurement-offer-review(受信した 1 件の提案を分析する)、donor-proposal-scoring(IPPF が受信するのではなく送付する提案)、accreditation-desk-review(IPPF 基準に対する MA)とは異なります。
Taruvi アプリのバックエンド作業：Taruvi MCP サーバー経由でデータテーブル、Cerbos ポリシー、ロール、ユーザー、バケット、シークレット、分析クエリ、または生の SQL をプロビジョニングする；また、Taruvi 関数ランタイムで実行される Python 関数本体（`def main(params, user_data, sdk_client)`）を、マルチリソースのカスケード、イベント/ cron ハンドラー、公開 webhook、外部 API 呼び出し向けに記述する。トリガー："create a datatable"、"Frictionless schema"、"Cerbos policy"、"serverless function"、"scheduled job"、"analytics query"、"sdk_client"、`manage_function`、`execute_raw_sql`。Refine のフロントエンド作業は対象外 — 代わりに `taruvi-refine-providers` を使用する。
Unovis データ可視化フレームワーク向けの Vue 3 コンポーネント、@unovis/vue 1.7.0。@unovis/vue をインポートするコード、または VisXYContainer、VisSingleContainer、VisArea、VisLine、VisStackedBar、VisCrosshair、VisTooltip などの Vis* コンポーネントをレンダリングするコードを書く、デバッグする、更新するときに使用する。コンポーネントカタログ、props、events、tooltips、colors、patterns、SSR、および 1.7.0 の API 変更を扱う。
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。