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 96,770 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
構造化されたエージェントメモリと組み合わせ可能なスキル向けの型付きナレッジグラフです。エンティティ（Person、Project、Task、Event、Document）の作成／検索、関連オブジェクトのリンク、制約の適用、複数ステップの操作のグラフ変換としての計画、またはスキル間で状態を共有する場合に使用します。「覚えておいて」「〜について何を知っている？」「X と Y をリンク」「依存関係を表示」、エンティティの CRUD、スキル間のデータアクセスをきっかけに動作します。
このスキルを使用して、Salesforce Data Cloud DataSpace の権限セットアクセスを設定または確認します。dataspaceScopes 要素を含む MDAPI PermissionSet XML でデータスペースレベルのアクセスを許可します。必要に応じて Object Access Grants Connect API で DMO、DLO、CIO オブジェクトへのオブジェクトレベルアクセスを許可し、読み取り専用の PermissionSet メタデータ取得で既存のスコープを確認します。次の場合に使用します。DataSpace アクセス権を持つ権限セットの作成または更新、特定のデータスペースへのアクセス許可、DataSpace にアクセスできる権限セットの一覧表示、dataAccessLevel/objectAccessLevel の設定、RBAC オブジェクトアクセス許可の追加、権限セットと DataSpace の組み合わせに対するオブジェクトアクセス許可の一覧表示または削除。次の場合は使用しません。データスペースアクセスを伴わない一般的な権限セットのタスク（platform-permission-set-generate を使用）、データ取り込み／ストリームに関する依頼、アクセス許可ではなくデータスペース自体の作成に関する作業。
MongoDB Atlas Stream Processing (ASP)のワークフローを管理します。ワークスペースのプロビジョニング、データソース／シンク接続、プロセッサのライフサイクル操作、デバッグ診断、ティアのサイジングに対応します。ストリーミングデータのワークロードとイベント処理向けに、Kafka、Atlasクラスター、S3、HTTPS、Lambdaとの連携をサポートします。一般的なMongoDBクエリやAtlasクラスター管理には使用しません。Atlas API認証情報を持つMongoDB MCP Serverが必要です。
Amazon SageMaker 上で AI モデルを選択し、デプロイ、カスタマイズします。トレーニングまたは Processing ジョブ、ファインチューニング（SFT/DPO/RLVR/RLAIF）、モデル選定、データセット準備、評価、SageMaker または Bedrock へのデプロイ、推論最適化、エンドポイント診断に対応します。企画から本番運用までのライフサイクル全体をカバーします。SageMaker でのモデルのファインチューニング、カスタマイズ・ファインチューニング・デプロイを行う基盤モデルの選定、SageMaker JumpStart や Hub、SageMakerPublicHub、SageMaker の公開モデルカタログからの利用、トレーニングデータの変換や検証、モデル品質の評価、エンドポイントのデプロイ・最適化、トレーニング向け IAM/S3 の設定、SageMaker Managed MLflow の管理に使用します。エンド포인트のヘルス、障害、レイテンシ、ログ、メトリ、エラーにも使用します。Serverless Model Customization、Nova と OSS のデプロイパス、PySDK v3 を含みます。Ground Truth のラベル付け、Feature Store、汎用 AWS インフラには使用できません。
Drizzle ORM を使って NestJS アプリケーション向けの完全な CRUD モジュールを生成します。完全な CRUD エンドポイントを持つ新しいエンティティ、Drizzle クエリを含むサービス、Zod で検証する DTO、ユニットテストなど、データベース操作を必要とする NestJS のサーバーサイド機能の構築に使用します。「ユーザーモジュールを生成」「製品 CRUD を作成」「エンドポイント付きの新しいエンティティを追加」といった依頼や、NestJS でデータベース連携機能を設定する場合に起動します
アクティビティを検出し、ロジックを適用して、それに応じたトランザクションを送信するイベント駆動型のオンチェーン自動化を構成します。「オンチェーンで X が起きたら Y を実行」、監視・実行ワークフロー、イベント起点のスマートコントラクト呼び出し、キーパー、プロトコルの自動化、報酬の自動請求や複利運用、清算、リバランス、決済の自動化に使用します。検出には Turbo/Subgraphs/Mirror、判断と実行には Compose を組み合わせます。ウォレット、ガススポンサーシップ、writeContract も扱います。実行には /compose を読み込み、検出に大規模なデータセットが必要な場合は /turbo-builder を読み込みます。オンチェーン操作を伴わない純粋なインデックス作成やストリーミングには、/turbo-builder、/subgraph-builder、または /mirror を使用します。Compose を使用するとすでに特定されている単一アプリの場合は、/compose を直接使用します。
Yahoo Finance の価格履歴（yfinance）を使って、株式の連動性を分析します。ティッカーに相関する銘柄の検索、特定のティッカー間の相関・ベータ・スプレッドの測定、銘柄群の相関行列へのクラスタリング、ローリング相関や市場レジーム依存の相関の追跡ができます。ある株と連動する銘柄、その株が下落したときに一緒に下がる銘柄、関連ティッカーや連れ高・連れ安銘柄、セクターやサプライチェーンの同業銘柄、ペアトレードやヘッジの組み合わせ、ベータや相対パフォーマンス、相関行列、連動性、ローリング相関や実現相関についてユーザーが尋ねた場合に使用します。AMD/NVDA、GOOGL/AVGO、LITE/COHR などのよく知られたペアも対象です。ティッカーが 1 つだけの場合は、その銘柄と相関する銘柄を求めているものとします。
セッショントレースと Data Cloud を使用して、本番環境の Agentforce エージェントの動作を分析します。次の場合に起動します。ユーザーが STDM セッションデータまたは Data Cloud のトレースレコードをクエリする場合、本番環境のエージェントの障害、リグレッション、パフォーマンス問題を調査する場合、セッショントレース、会話ログ、エージェント指標について尋ねる場合、報告された本番環境の問題をプレビューで再現したい場合、findSessions またはトレース分析クエリを実行する場合。次の場合は起動しません。開発中に .agent ファイルを作成、変更、デバッグする場合（developing-agentforce を使用）、テスト仕様を作成または実行する場合（testing-agentforce を使用）、ローカル開発の反復に sf agent preview を使用する場合、エージェントをデプロイまたは公開する場合。
プロジェクトに uiBundles/*/src/ ディレクトリがあり、タスクに Salesforce レコードの操作（読み取り、作成、更新、削除）が少しでも含まれる場合は、必ず有効化してください。Salesforce に送信するフォームや Salesforce レコードを表示するページの構築、または Salesforce オブジェクトやカスタムオブジェクトに触れるコードで使用します。uiBundles/*/src/ 内のファイルが @salesforce/sdk-data からインポートしている場合、または *.graphql ファイルや codegen.yml が存在する場合は有効化してください。このスキルは UI バンドルにおけるすべての Salesforce データアクセスパターンを担います。認証／OAuth の設定、スキーマ変更、Bulk/Tooling/Metadata API、宣言型自動化には適用されません。
.NET 8+ アプリケーションで ML.NET、Microsoft.Extensions.AI (MEAI)、Microsoft Agent Framework (MAF)、GitHub Copilot SDK、ONNX Runtime、OllamaSharp を使用する AI／ML 機能の技術選定と実装をガイドします。従来型 ML から最新の LLM オーケストレーション、ローカル推論までを網羅します。.NET プロジェクトへの分類、回帰、クラスタリング、異常検知、推薦、LLM 統合（テキスト生成、要約、推論）、ベクトル検索を使った RAG パイプライン、ツール呼び出しを伴うエージェント型ワークフロー、Copilot 拡張機能の追加や、ONNX Runtime によるカスタムモデル推論に使用します。.NET Framework を対象とするプロジェクト（.NET 8+ が必要）、ML/AI 要素のない純粋なデータエンジニアリングまたは ETL タスク、カスタム深層学習トレーニングループが必要なプロジェクトには使用しないでください（Python と PyTorch/TensorFlow を使用し、.NET 推論用に ONNX へエクスポートしてください）。
満期時の損益と Black-Scholes の理論値を表示するインタラクティブなオプション損益チャートを生成します。スライダーで権利行使価格、プレミアム、IV、DTE、原資産価格を調整できます。ユーザーがオプションのポジションや戦略を説明または共有し、損益を確認したい場合に必ず使用します。バーティカル、カレンダー、ダイアゴナル、レシオスプレッド、バタフライ、コンドル、アイアンコンドル、ストラドル、ストラングル、カバードコール、プロテクティブプットや裸のプット、その他すべての複数レッグ構造が対象です。権利行使価格、プレミアム、満期日の貼り付け、「損益を表示して」「損益曲線を描いて」といった依頼、ブローカーのスクリーンショット（IBKR、TastyTrade、Robinhood）も含みます。情報が不完全でも使用し、不足分はデフォルト値で補います。
ユーザーが「set up parsing」「create parsing rule」「extract fields from logs」「regex extraction」「log parsing」「enrich logs」「add context to logs」「custom enrichment table」「lookup table」「geo enrichment」「create metric from logs」「events to metrics」「convert logs to metrics」「generate metrics from events」「recording rule」「precomputed metrics」「PromQL recording」「configure data pipeline」「transform log data」「data processing rules」「rule group」「enrichment settings」「E2M definition」「labels cardinality」「bulk delete rules」「enrichment limits」「search enrichment table」「what should I convert to metrics」「E2M not producing metrics」「E2M no series」「reduce log cost with E2M」「logs to metrics aggregation」「spans to metrics」と依頼した場合、または Coralogix が取り込んだデータをどのように処理、エンリッチ、変換するか設定したい場合に使用します。
schema/table/entity のモデリング、.build() コマンドのワークフロー、query/scan のアクセスパターン、バッチおよびトランザクション操作、計算キーを使ったシングルテーブル設計など、DynamoDB-Toolbox v2 の TypeScript パターンを提供します。TypeScript のサービスやサーバーレスアプリケーションで、DynamoDB-Toolbox v2 を使った型安全な DynamoDB アクセス層を実装する場合に使用します。
ユーザーが「データ使用量を確認」「TCO ポリシーを一覧表示」「Coralogix のコストを削減」「オブザーバビリティの支出を最適化」「ログ料金を下げる」「データ予算超過」「TCO ポリシー」「保持ティア」「アーカイブストレージ」「取り込みコスト」「頻繁な検索とアーカイブの比較」「請求額が高い理由」「ログに使いすぎている」「データ保持設定」「コスト分析」「使用量の内訳」「ログ量を最適化」「データ取り込みを制御」「コールドデータをアーカイブ」「課金単位」「プラン消費量」「日次プラン」「超過料金」「PAYG」「使用量の異常」「使用量の傾向」「cx_data_usage_units」と尋ねる場合、または Coralogix のデータコストの調査、分析、削減を希望する場合にこのスキルを使用します。
セマンティック検索とキーワード検索を組み合わせた動的なハイブリッド検索システムの要件を明らかにし、アーキテクチャ、設計、デプロイのガイダンスを作成します。Google Cloud の AlloyDB ハイブリッド検索ユースケースに最適化されています。ベクトル検索と構造化 SQL フィルタリング、ファセット属性、セマンティック再ランキング、データベース内 AI 検証、またはトランザクション型リレーショナルデータベース、分析データウェアハウス、マネージドデータベースエンジンでのサーバーレスホスティングを組み合わせる場合に使用します。単純なキーワード検索のみの場合や、独立した非リレーショナルベクトルデータベースが必要な場合は使用しないでください。
クロスプラットフォームのアトリビューション、コンバージョンの定義、レポート期間、GA4、AdServicesとAdAttributionKit、MMP、ブラウザーおよびサーバーイベント、オフラインコンバージョン、プラットフォーム間の照合を監査します。アトリビューション監査、モデル、コンバージョン期間、MetaとGoogleのコンバージョンの追加・合計、互換性のないレポート期間の集計、GA4アトリビューション、MMPレビュー、AppsFlyer、Adjust、Branch、Singular、クロスプラットフォームの不一致に使用します。
某のサービスのログ、スパン、指標、サービス仕様から Coralogix ダッシュボードを構築し、デプロイします。cx CLI コマンドでテレメトリを検出し、インポート可能な Coralogix JSON を出力し、すべての PromQL と DataPrime クエリを `cx` CLI でライブ検証し、`cx dashboards create` と `cx dashboards replace` でダッシュボードを作成・更新します。サービス、アプリ、パイプライン向けの Coralogix ダッシュボード、モデニングダッシュボード、可観測性ダッシュボードの作成・構築・生成・デプロイ・更新・置き換え・修正をユーザーが求めたときに使用します。
Hugging Face Hub上でモデル、データセット、スペース、バケット、リポジトリ、論文、ジョブなどをダウンロード、アップロード、管理するためのHugging Face Hub CLI（`hf`）です。認証、ローカルキャッシュの管理、Hugging Face Bucketsの管理、Hugging Faceインフラでのジョブの実行やスケジュール設定、Hugging Faceリポジトリの管理、ディスカッションやプルリクエスト、モデル・データセット・スペースの閲覧、学術論文の閲覧・検索、コレクションの管理、データセットのクエリ、スペースの設定、Webhookの設定、HF Inference Endpointsのデプロイと管理に使用します。ユーザーが「hf」「huggingface」「Hugging Face」「huggingface-cli」「hugging face cli」と言った場合や、Hugging Faceエコシステム、AI、MLに関する作業を希望する場合は必ず使用してください。トレーニングチェックポイント、データパイプライン、エージェントのトレースなど、クラウドストレージの用途にも使用します。CLIコマンドを明示的に求めていない場合も使用してください。非推奨の`huggingface-cli`に代わるものです。
すでにカバレッジ対象となっている企業の四半期業績を分析する、専門的な株式リサーチ業績アップデートレポート（8～12ページ、3,000～5,000語）を作成します。ビート／ミス分析、主要指標、予想の更新、投資テーゼの修正に焦点を当てた迅速対応形式です。サマリー表1～3点、チャート8～12点を含みます。"earnings update"、"quarterly update"、"earnings analysis"、"Q1/Q2/Q3/Q4 results"、または決算後レポートを依頼された場合に使用します。
ログインや Meta 開発者アカウントなしで、プロフィール、投稿、リール、ストーリーズ、コメント、ハッシュタグ、場所、メンションなどの公開 Instagram データをスクレイピングします。Instagram プロフィールのフォロワー数、自己紹介、投稿数の取得、最近の投稿やリールの取得、投稿コメントの閲覧、ハッシュタグまたは場所に基づく投稿検索、キーワードによるアカウント検索、競合の Instagram コンテンツ追跡、インフルエンサーの審査や発見、エンゲージメント指標のエクスポート、ブランドへのメンション監視、Instagram データパイプラインの構築に使用します。Apify の Instagram Scraper 上で動作します。無料の Apify アカウント（API token）が必要で、初回使用時にこのスキルが設定を支援します。
EODの観察結果から米国株のロングサイド・エッジに関する調査チケットを生成して優先順位を付け、trade-strategy-pipeline Phase I向けにパイプライン対応の候補仕様をエクスポートします。仮説や異常を再現可能な調査チケットにする、検証済みのアイデアを `strategy.yaml` + `metadata.json` に変換する、またはパイプラインのバックテスト実行前にインターフェース互換性（`edge-finder-candidate/v1`）を事前チェックする依頼に使用します。
William O'Neil の手法を用いて、市場底打ち確認の Follow-Through Day（FTD）シグナルを検出します。S&P 500 と NASDAQ の二指数を追跡し、状態機械で上昇の試み、FTD の適格性、FTD 後の健全性を監視します。市場底打ちシグナル、フォロースルーデー、上昇の試み、調整後の再参入タイミング、株式エクスポージャーを増やしてよいかをユーザーが尋ねた場合に使用します。market-top-detector（防御型）を補完する、底打ち確認に特化した攻勢型のスキルです。
Yahoo Finance データ（yfinance）を使って、企業の最新または指定された過去の決算を分析します。実績と予想の EPS、サプライズの大きさ、売上高と利益率の推移、株価の反応を確認します。決算がどうだったかを尋ねられた場合は、予想超過・未達、決算サプライズ、四半期業績、決算後の株価変動、決算説明会の要約など、過去の決算に関する「AMZN が昨夜発表した」や「結果はどうだった？」といった気軽な質問も含め、常に使用します。今後発表される決算には earnings-preview を使用します。
Yahoo Financeデータ（yfinance）を使って、銘柄の決算発表前ブリーフィングを作成します。次回の発表日と時刻、EPSと売上高のコンセンサス予想および予想レンジ、予想を上回った／下回った実績、アナリスト評価と目標株価、発表内容の注目点をまとめます。ユーザーが次回決算に備えている場合や、市場予想（コンセンサスまたはウィスパーナンバー、EPS予想、会社が予想を上回るか、決算前の見通しや決算シーズンのプレビューなど）を尋ねた場合に使用します。「プレビュー」という語がなくても、次回決算の文脈でティッカーが出てきたら使用します。発表済みの決算には earnings-recap を使用します。
決算後にギャップアップした銘柄から、PEAD（決算発表後ドリフト）のパターンをスクリーニングします。週足のローソク足形成を分析し、陰線の押し目やブレイクアウトシグナルを検出します。入力モードは2種類です。FMP earnings calendar（Mode A）、または earnings-trade-analyzerのJSON出力（Mode B）に対応します。PEADスクリーニング、決算後ドリフト、決算ギャップ後の続伸、陰線ブレイクアウトパターン、週次の決算モメンタム設定について尋ねられた場合に使用します。
Longbridge 経由で、香港株、米国株、A株、シンガポール市場のリアルタイム相場、K線チャート、板情報、約定ティック、日中の資金フロー、市場センチメントの温度、取引時間、銘柄リスト、為替レート、IPO カレンダーを取得します。ADR プレミアムと FX キャリーのフレームワークも扱います。トリガー：「股价」、「行情」、「K线」、「走势」、「盘口」、「资金流」、「市场温度」、「汇率」、「IPO」、「打新」、「隔夜股」、「ADR溢价」、「外汇套息」、「K線」、「盤口」、「資金流」、「市場溫度」、「匯率」、「ADR溢價」、「外匯套息」、「现在多少钱」、「多少钱」、「stock price」、「quote」、「kline」、「chart」、「depth」、「orderbook」、「capital flow」、「market sentiment」、「exchange rate」、「IPO calendar」、「security list」、「ADR premium」、「fx carry」、「market open」、「trading hours」、「开市」、「溢价」、「NVDA.US」、「700.HK」、「600519.SH」、「股價」、「走勢」、「開盤」、「今天開市」
iOS/macOSアプリでCloudKitとiCloud同期を実装、レビュー、改善します。CKContainer、CKRecord、CKQuery、CKSubscription、CKSyncEngine、CKShare、NSUbiquitousKeyValueStore、iCloud Driveのファイル調整を扱う場合、cloudKitDatabaseを指定したModelConfigurationでSwiftDataモデルを同期する場合、競合解決、ネットワーク障害、容量制限に関するCKErrorコードを処理する場合、または同期処理の前にiCloudアカウントの状態を確認する場合に使用します。
clickhousectl CLI を使用して Postgres をセットアップ、管理します。Docker ベースのローカル Postgres 開発環境を実行し、マネージド ClickHouse Cloud Postgres サービス（接続、TLS、ランタイム設定、読み取りレプリカ、フェイルオーバー、ポイントインタイムリストア）を作成・運用します。アプリ用の Postgres または PostgreSQL データベース、ローカル Postgres 開発環境、psql アクセス、ClickHouse Cloud のマネージド／本番 Postgres が必要な場合や、ローカル Postgres の本番移行に言及した場合に使用します。既存の Postgres データベース（Neon、Supabase、RDS、Aurora、Cloud SQL、セルフホスト）を ClickHouse Cloud Postgres に移行する場合にも使用します。
Yahoo Finance データ（yfinance）を使用して、セルサイドアナリストの予測とその変化を分析します。期間別の EPS と売上高のコンセンサス、予測レンジとばらつき、過去7/30/60/90日間の修正トレンドと上方・下方修正の広がり、業界・セクター・S&P 500 と比較した成長予測、過去の予測精度を扱います。単一の予測値の検索を超える情報が必要な場合に使用します。予測修正やモメンタム、EPS トレンド、コンセンサスの変化、フォワード予測や翌四半期・通期予測、強気・弱気予測の差、期間別の成長予測などが対象です。
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。