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
読み取り専用のコマンドラインで、保存済みの Fabric Dataflows Gen2 を監視、検査、クエリする。dataflow の一覧表示、mashup.pq/queryMetadata.json/.platform のデコード、パラメーター、更新状態、ジョブ履歴、ステージング、出力先の検査、または保存済み/アドホックな読み取り専用 executeQuery リクエストの実行と Arrow のパースを行う。Dataflows consumption または読み取り専用パスを通じた変更を明示的に要求された場合は、書き込みを拒否して対応する。`dataflows-authoring-cli` は別途確認した後にのみ提示する。永続化や接続構成の前の候補 M には `dataflows-authoring-cli` を使用する。トリガー："list dataflows"、"inspect dataflow"、"decode dataflow definition"、"dataflow parameters"、"refresh history"、"last refresh status"、"dataflow job history"、"execute dataflow query"、"executeQuery saved query"、"executeQuery fetch rows"、"ad-hoc dataflow query"、"parse Arrow response"、"Arrow IPC"、"dataflow staging analysis"、"use Dataflows consumption path to delete"、"Dataflows read-only mutation refusal"、"separate Dataflows authoring handoff"。
顧客の PostHog A/B 実験を監査する — 設定、露出、アトリビューション、指標を検証する。トリガーフレーズには「audit [customer]'s experiment」「audit the [name] experiment」「check experiment setup for [customer]」「validate this A/B test」、または実験が正しく接続されているかを確認するあらゆる要求が含まれる。顧客のプロジェクトへの MCP アクセスがすでにあることを前提とする（通常、このプラグインに同梱される `impersonate-audit` ラッパーが設定するなりすましフローによる）。
すべての Google Search Console プロパティを一度に監査する — クリック数と表示回数で全サイトをランク付けし、前期比の増減を示したうえで、サイトごとにキーワードを差分比較し、新たにランクインしたもの、上昇、下降、消失、クリックを得ずに上位表示されているものを明らかにする。代理店や複数サイトの運営者向け。すべてのサイトを比較する、トラフィックでプロパティをランク付けする、ポートフォリオ全体で新しいキーワードを見つける、どのサイトが下落しているかを見つけるよう求められた場合に使用する。トリガーフレーズ："audit GSC"、"all my sites"、"rank my properties"、"portfolio search performance"、"which sites are down"、"what new keywords are we ranking for"、"client site performance"、"GSC report across accounts"。1 つのサイトのクエリ、ページ、インデックス カバレッジについては、代わりに search-console スキルを使用する。
PromQL/MetricsQL を使って KubeSense から Kubernetes、インフラストラクチャ、クラウドプロバイダーのメトリクスを照会します — メトリクスの探索、ラベルの確認、KubeSense が実際に収集するメトリクスファミリー（kube-state-metrics、cAdvisor、node-exporter、OTel hostmetrics、DCGM GPU、JVM、および AWS/GCP/Azure/MongoDB Atlas/Confluent/Kong のクラウドリソース）、そしてデータを返すクエリを書くために必要なラベル規則（clusterId、kubesense_cloud_resource_metric）を含みます。
Sorftime を呼び出して Walmart 米国サイトのカテゴリを調査する：完全なカテゴリツリーの取得、自然言語のカテゴリ名による関連 NodeId のマッチング、アンダースコア区切りの NodePath を使ったカテゴリ市場データおよび Best Seller 商品の照会。ユーザーが Walmart カテゴリツリー、カテゴリ名検索、カテゴリマッチング、カテゴリノード、NodeId、NodePath、カテゴリ市場分析、カテゴリ調査、カテゴリ規模、カテゴリの売れ筋商品、Best Seller に言及したとき、または先にカテゴリを特定してから市場を調査する必要があるときに使用する。
Sorftime を呼び出して Walmart 米国サイトのキーワード市場、名称からの逆引きキーワード、検索結果商品、キーワード詳細、商品の関連キーワードと拡張キーワードを調査し、お気に入りキーワードディレクトリを管理する。ユーザーが Walmart キーワードリサーチ、検索量やランキングでの絞り込み、商品の逆引きキーワード、関連キーワード、キーワード詳細、キーワード検索結果商品、お気に入りキーワード、キーワードグループ、keyword research、keyword discovery、related keywords、product keywords に言及したときに使用する。
Materialize のコンピュートクラスタのメモリ使用量とコストを削減する。arrangement メモリがどこにあるかを見つけ、適切な最適化手段（インデックス戦略、GROUP SIZE ヒントのチューニング、ビューのスリム化、サブクエリの非相関化）を選んでサイズを決め、提案されたインデックスやビューの変更を審査し、計測された実験を安全に実行し、検証済みの変更をまとめる。Materialize クラスタまたはレプリカのメモリ使用量が多すぎる場合や、OOM やクラッシュループが発生する場合、レプリカの縮小や Materialize のコスト削減を望む場合、追加または削除するインデックスの判断、GROUP SIZE ヒントのチューニングを行う場合に使用する。
公式の ScraperAPI コミュニティノード（n8n-nodes-scraperapi-official）を使用する n8n ワークフローを生成する。ユーザーが ScraperAPI 経由で Web をスクレイピングする n8n ワークフローを構築、設計、自動化、または雛形作成したい場合は常にこの skill を使用する — 「skill」や「ScraperAPI ノード」という言葉を出さない場合でも。トリガー例：「Amazon の価格を監視する n8n ワークフローを構築する」、「Google 検索を毎日スクレイピングする n8n フローを作成する」、「このサイトを巡回するクローラー用の n8n JSON を生成する」、「ScraperAPI を n8n に接続して製品レビューをメールで送る」、「Walmart の価格追跡のための n8n 自動化」、「n8n で ScraperAPI を使ってリードを拡充する」、「ScraperAPI 経由で n8n AI エージェントに Web アクセスを付与する」、「ScraperAPI を n8n エージェントのツールとして追加する」、「サイトからカスタムフィールドを抽出する AI パーサーを n8n で構築する」。ユーザーの表現に応じて、インポート可能なワークフロー JSON または n8n エディターでの手順ガイドを出力する。api、sde、crawler、AI Parser の各リソースをカバーする。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 Ruby SDK（scraperapi gem）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 Ruby コードを書いたり、デバッグしたり、レビューしたりするときは常に参照する。ユーザーが次のように尋ねた場合に使用：「Ruby と ScraperAPI でウェブサイトをスクレイピングする」、「ScraperAPI Ruby の例」、「ScraperAPI gem の使い方」、「Ruby ScraperAPI render」、「ScraperAPI Ruby プレミアムプロキシ」、「ScraperAPI gem sessions」、「ScraperAPI Ruby エラー処理」。gem のセットアップ、すべてのリクエストパラメータ、エスカレーションラダー、ステータスコード別のエラー処理、クレジットコストをカバーする。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。
Salesforce のメタデータとアーキテクチャから Mermaid 図を生成する。組織のメタデータ、Apex クラス、Flow XML、オブジェクト定義を読み取り、ERD、クラス図、シーケンス図、Flow の可視化、デプロイ依存グラフを生成する。「diagram」「visualize」「ERD」「sequence diagram」「class diagram」「flowchart」「data model」「architecture diagram」で起動する。PNG / SVG 画像のレンダリングや非 Salesforce システムには起動しない。
ユーザーが案件がなぜ受注または失注したかを分析したい、クローズした案件全体のパターンを見つけたい、または案件結果から競合インテリジェンスを抽出したいときに使用します。トリガーフレーズ：「why did we lose that deal」「win-loss review」「analyze our closed deals」「what are we losing to」「deal post-mortem」「why do we keep losing to [competitor]」「deal autopsy」「competitive losses」「why did we win that deal」。個別の通話分析については call-debrief を参照。競合ポジショニングについては competitive-intel を参照。買い手の理解については buyer-persona を参照。
Bilibili のコメント分析ツール。Bilibili の動画リンクまたは BV 番号を入力するとトップレベルのコメントデータを取得でき、ページ単位の閲覧、コメント感情分析（ポジティブ／ネガティブ／ニーズ／競合）、美しい HTML レポートの生成に対応。ユーザーが Bilibili 動画のコメントを閲覧したい、コメントの世論を分析したい、ユーザーフィードバックを把握したいときに使用。トリガーワード：B站コメント、B站動画コメント、コメント検索、コメント分析、コメント世論、コメントを見る、bilibili コメント。
要件とサポートされる収集方法の選択から、source、sourcetype、host、timestamp、event-boundary、indexed-event、所有権、受け入れ検証に至るまで、新しい Splunk データソースをオーケストレーションします。Splunk Cloud Platform または Splunk Enterprise のソース受け入れ、適用可否の判断、準備状況、受け入れ契約、正確な実装の引き継ぎに使用します。エンドポイント設定、取り込みのトラブルシューティング、フリート展開、パイプラインアーキテクチャ、フィールドまたは CIM の実装、構成、デプロイ、変更、修復には使用しないでください。
病院の FHIR R4 サーバー（Epic、Oracle Health/Cerner、MEDITECH、athenahealth、または任意の SMART-on-FHIR エンドポイント）に接続し、患者の臨床データとノートを取得して、構造化された所見を抽出する。ユーザーが「EHR に接続して」「Epic/Cerner に接続して」「患者 X のノートを取得して」「過去 6 か月のノートに Y について何が書かれているか」と言った場合、または貼り付けたテキストではなくライブの EHR から始まるあらゆるタスクに使用。
ユーザーの主な要望がオンチェーン、プロトコル、Web3 の挙動(純粋な安全性の判定ではない)であるときは常にこのスキルを使用する。アドレスとトークンのオンチェーン分析、プラットフォーム指標、リザーブ、ヒートマップ、ステーブルコイン、ブリッジを扱う;ニュース/UGC は任意。旧エイリアス:gate-info-defianalysis。委譲先:gate-info-risk(安全性)、gate-info-research(広範な調査)、gate-news-intel(イベント/センチメント)。v0.7.6 以降のショートカット(+address-tracker、+token-onchain、+community-scan);0.7.6 未満は旧フォールバック。
Excel／スプレッドシートファイル（.xlsx、.xlsm、.csv、.tsv）の開く、作成、読み取り、分析、編集、検証に対応します。Excel スプレッドシート、財務モデル、ピボットテーブル、表形式データファイルの作成、構築、変更、分析、読み取り、検証、書式設定をユーザーが求める場合に使用します。新規 xlsx の作成、既存ファイルの読み取りと分析、書式を損なわない既存 xlsx の編集、数式の再計算と検証、専門的な財務書式基準の適用を扱います。「spreadsheet」「Excel」「.xlsx」「.csv」「pivot table」「financial model」「formula」、または Excel 形式で表データを作成する依頼がトリガーになります。
Qdrant Migration Tool CLI を使って、ベクトル、メタデータ、スパース埋め込みを別のベクトルデータベースから Qdrant へ移行する方法を案内する。'Pinecone/Weaviate/Milvus/Elasticsearch/OpenSearch/pgvector/s3/Azure/Chroma/Redis/MongoDB/FAISS/Solr から Qdrant へどう移行すればよいか'、'自分のベクトルデータベースを Qdrant へ移行したい'、'Qdrant に移行ツールはあるか'、'移行が中断された、どう再開すればよいか'、'移行が遅すぎる'、'移行後にコレクションが作成されなかった' といった質問に使用する。移行のバッチサイズの選択、`--net=host` の判断、移行後のデータ検証にも使用する。
Fabric Warehouse、Lakehouse SQL エンドポイント、Mirrored Databases を管理する：DDL/DML、COPY INTO、読み取り専用 T-SQL、Query Insights 診断、Capacity Metrics による CU スパイクの相関分析。Synapse 移行先の SQL は synapse-migration に、Fabric SQL database は sqldb-cli に属する。トリガー：query warehouse、create warehouse table、failed or canceled query、CU spike、Capacity Metrics app、custom SQL pool、Lakehouse table health。
Microsoft SQL Server 固有の機能。データ型、インデックス、パーティショニング、SQL Server 固有の構文を扱います。SQL Server データベースの作業に使用します。USE WHEN: ユーザーが "sql server"、"mssql"、"IDENTITY"、"GETDATE()"、"temporal tables"、"columnstore"、"SQL Server specifics"、"Azure SQL" に言及した場合 DO NOT USE FOR: T-SQL プログラミング - 代わりに `tsql` を使用、PostgreSQL - 代わりに `postgresql` を使用、Oracle - 代わりに `oracle` を使用
最新の ABAP SQL 機能と AMDP（ABAP Managed Database Procedures）を支援します。inline declarations、ウィンドウ関数、GROUP BY、HAVING、PRIVILEGED ACCESS、文字列関数、集約式、共通テーブル式（CTE）、AMDP クラス、AMDP プロシージャ、AMDP テーブル関数、CDS テーブル関数、AMDP スカラー関数を扱います。ABAP SQL、モダン SQL、SELECT、ウィンドウ関数、CTE、共通テーブル式、AMDP、SQLScript、AMDP テーブル関数、CDS テーブル関数、集約、GROUP BY、HAVING、UNION、INTERSECT、EXCEPT、PRIVILEGED ACCESS、ABAP SQL 式、組み込み SQL 関数、データベースプロシージャについてユーザーが質問するときに使用します。トリガーは "ABAP SQL query"、"window function"、"CTE"、"AMDP"、"table function"、"GROUP BY"、"aggregate"、"PRIVILEGED ACCESS"、"inline SELECT"、"SQLScript" です。
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