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
「感覚」を校正可能な予測に変えたいすべてのコンテンツクリエイター向け。方法論は汎用 — 採点 → ブラインド予測 → T+3d の振り返り → rubric の進化というループは、数値化できるあらゆるコンテンツ（再生 / 閲覧 / 聴取 / クリック）に適用できる。rubric はループの内容であり、ループそのものではない — 現在は意見動画用の rubric を 1 つ内蔵（参考ブロガーの 25+ 動画にフィッティング）。他の形式はこれを起点にして重みを bump して調整できる。ベンチマークアカウントを初期シグナル源としてインポートすることを強く推奨（/cheat-learn-from）。トリガーワード：「初期化」/「これを採点」/「予測開始」/「公開済み」/「振り返り」/「rubric をアップグレード」/「おすすめテーマ」/「トレンドを拾う」/「ステータス」/「ベンチマークを探す」/「learn from」。初回使用時は必ず /cheat-init を先に実行すること。
提供された要件と証拠に基づいて、Splunk のインデックス、保持期間、容量、アーカイブ、ストレージ階層、バケットライフサイクル、SmartStore の計画を、デプロイを変更せずに設計・評価する。インデックスの配置、検索可能ウィンドウとアーカイブウィンドウ、増加と容量のモデル、ストレージの選択、復元計画、SmartStore の readiness、証拠に基づく変更検証に使用する。アクティブなインシデントおよびプロバイダーが担う運用は、それぞれの運用担当者に回す。
既知のソース要件から実装可能な Splunk 取り込みパイプラインを設計する。Splunk Cloud Platform または Splunk Enterprise における、入力とコレクターの選択、プロセッサの配置、取り込み時のパース、変換、フィルタリング、ルーティング、容量、信頼性、セキュリティ、検証、オーナーシップ、実装の引き継ぎに使用する。ソースのオンボーディング調査、本番構成、SPL、HEC エンドポイントの作業、fleet の展開、デプロイ、変更操作、進行中のインシデント対応には使用しない。
すべての PostHog リソースを 1 つのコマンドラインで — オフライン検索、エージェントネイティブな出力、リソース横断の分析を… トリガーフレーズ：`check my PostHog feature flags`、`query PostHog events`、`show experiment results in PostHog`、`what errors are spiking in PostHog`、`LLM costs in PostHog`、`is it safe to ramp this flag`、`use posthog`。
MCP サーバーの ExecuteQuery ツールを介して生の DAX クエリを実行し、Microsoft Fabric Power BI セマンティックモデルのメタデータを検査する。ユーザーが書きたい DAX をすでに把握している場合、EVALUATE ステートメントを実行したい場合、INFO 関数を使ってモデルのメタデータ（テーブル、列、メジャー、リレーションシップ、階層）を検査する必要がある場合に使用する。自然言語のビジネス上の質問（DAX を生成する場合）には `fabriciq` を使用する。セマンティックモデル定義の作成、デプロイ、管理には `semantic-model-authoring` を使用する。トリガー: "run DAX query"、"execute EVALUATE"、"semantic model metadata"、"list semantic model tables"、"INFO.VIEW.TABLES"、"get measure expression"、"DAX against"、"query the model"。
マーケットインテリジェンス：戦略スクリーナー、人気ランキング、ニュースとの相関を示す値上がり・値下がり銘柄、株価の異常値、指数/ETF 構成銘柄、朝のブリーフィング、ウォッチリストのカタリスト監視、イベントドリブン戦略、ETF 資金フロー、セクターローテーション、市場マイクロストラクチャー、サプライチェーン分析、業界概況、ARK スタイルの破壊的イノベーション分析。トリガー：「筛选」「策略筛选」「排行」「热度」「异动」「成分股」「晨报」「早报」「催化剂」「事件驱动」「ETF资金流」「板块轮动」「产业链」「行业概览」「颠覆式创新」「ARK」「篩選」「排行」「異動」「成分股」「晨報」「ETF資金流」「板塊輪動」「產業鏈」「screener」「rank」「anomaly」「constituent」「morning brief」「catalyst」「event strategy」「ETF flow」「ETF申赎」「etf flow」「资金申赎」「etf 资金」「sector rotation」「supply chain」「disruptive innovation」「板块筛选」「行业筛选」「板塊篩選」「強勢板塊」「弱勢板塊」「top sectors」「催化劑」「事件驅動」「行業概覽」「顛覆式創新」「策略篩選」「熱度」
Terra API Lab Reports（プレリリース）のベストプラクティスと API リファレンス — 臨床検査レポートの PDF と画像を、構造化された標準化済みのバイオマーカーデータに変換する。血液検査結果の解析、バイオマーカーの抽出、LOINC や UCUM の単位コードへのマッピング、基準範囲の処理、lab_report.completed / lab_report.failed webhook の処理、PDF の検査結果と検査レポート OCR の扱いに使用する。非同期の upload/standardize/deliver ライフサイクル、イベントエンベロープ（event_id、upload_id）、階層化された結果モデル（source、biomarker、measurement、interpretation、reference ranges）、未マッチのバイオマーカーの処理、snowflake ID、冪等な webhook 処理を扱う。
claude_code/codex のセッション記録を、エージェント分析用の生の .jsonl トラジェクトリ素材のコーパスに整理する。ワークスペース／トピックごとに候補をスキャンし、エージェントに選別させ、人間が keep/drop をマークしたうえで、保持されたセッションをバイト単位でそのままコピーし sha256 マニフェストを付ける。トラジェクトリ素材を抽出する場合、過去のエージェントセッションのデータセットを構築する場合、ワークスペース、プロジェクト、トピックでセッションを絞り込む場合、またはユーザーがエージェント履歴から保持する会話を選びたい場合に使用する。
Python（alibabacloud_sls20201230）から Alibaba Cloud SLS を呼び出す：ListProject（Project の一覧）、ListLogStores（ログストアの一覧）、GetLogsV2（ログのクエリ）。「Project を一覧表示する」「LogStore を一覧表示する」「SLS ログをクエリする」「ログを検索・分析する」などの場面に適する。API 契約は reference/*.yml を参照；実行可能なサンプルは scripts/ を参照；依存関係は scripts/requirements.txt を参照。
CLI（az rest / curl）経由で Power BI REST および Fabric REST API に対して Gen1 dataflow の save-as アップグレード操作をコピー、クローン、複製、再バインド、実行する。Gen1 から Gen2.1 へのアップグレード save-as、ワークスペース間の Gen1 から Gen2.1 へのコピーフロー、接続の再バインド、出力変更、 readiness スナップショット、SaveAsNativeArtifact の実行を網羅する。ユーザーが次のことを望むときに使用：(1) Gen1 dataflow を検出する、(2) save-as の readiness を評価する、(3) Gen1 を Gen2.1 にアップグレードする、(4) 別のワークスペースの Gen1 dataflow から Gen2.1 のコピーを作成する、(5) 接続を再バインドするか保存済みデータを検証する。Gen2 dataflow をゼロから作成/編集する場合、候補 M をプレビューする場合、通常の作成接続をバインドする場合、Gen2 dataflow をコピーする場合は、`dataflows-authoring-cli` を使用。トリガー：「save Gen1 dataflow」「upgrade dataflow」「Gen1 Gen2 readiness」「Gen1 Gen2 save-as」「saveAsNativeArtifact」「copy Gen1 dataflow」「duplicate Gen1 dataflow」「clone Gen1 dataflow」「rebind Gen1 dataflow connections」。
TanStack DB のコア概念：queryCollectionOptions、electricCollectionOptions、powerSyncCollectionOptions、rxdbCollectionOptions、trailBaseCollectionOptions、localOnlyCollectionOptions を使った createCollection。クエリビルダー（from、where、join、select、groupBy、orderBy、limit）によるライブクエリ。draft プロキシ（collection.insert、collection.update、collection.delete）による楽観的ミューテーション。createOptimisticAction、createTransaction、createPacedMutations。すべての TanStack DB スキルのエントリーポイント。
Items REST API を使用して Fabric Eventstream のリアルタイム取り込みパイプラインを一覧表示、検査、監視します。ワークスペース全体で Eventstream を検出し、base64 のグラフトポロジーをデコードして、イベントがソースからオペレーターを経て宛先ノードへ流れる経路を追跡します。接続 ID、配線、保持ポリシー（1〜90 日）、スループットレベルを検証します。Topology API 経由で Custom Endpoint Kafka の認証情報を取得します。**このスキルを呼び出す**用途：(1) Eventstream の一覧表示、(2) ソースと宛先を示す Eventstream トポロジーの検査、(3) Eventstream 構成の検証、(4) Eventstream の保持ポリシーとスループットレベルの確認、(5) 接続文字列の取得。トリガー："list eventstreams"、"inspect eventstream"、"describe eventstream topology"、"eventstream operator nodes"、"eventstream sources and destinations"、"eventstream health"、"eventstream status"、"eventstream configuration"、"eventstream retention"、"eventstream throughput level"、"eventstream connection string"、"custom endpoint credentials"、"check eventstream"。
Feishu（Lark）の多次元テーブル（Bitable）を作成・データ投入し、自動クリーンアップを行う。ユーザーが次のことを必要とする場合に使用する：1. 構造がクリーンな（プレースホルダーの行／列がない）新しい Bitable をゼロから作成する 2. Bitable でフィールドとレコードを一括作成する 3. 構造化データを Bitable 形式に変換する 4. 調査、比較、追跡の目的でデータテーブルを作成する。自動処理：空のプレースホルダー行のクリーンアップ、既定の列の削除、主フィールドのインテリジェントな命名、レコードの一括作成。
GoldRush x402 — x402 プロトコル（HTTP 402 Payment Required）によるリクエスト課金型のブロックチェーンデータアクセス。ユーザーが API キーなしでブロックチェーンデータを必要とする AI エージェントを構築している場合、オンチェーンデータに対するウォレットベースのマイクロペイメントを求めている場合、GoldRush API への自律的またはアカウント不要のアクセスを必要としている場合、x402 プロトコルに言及した場合、登録不要・オンボーディング不要のブロックチェーンデータアクセスを求める場合に、このスキルを使用する。自律エージェント、サーバーレスアプリケーション、オンボーディングなしのプロトタイピングに適したスキルである。Base 上のステーブルコイン決済を伴う透過的なリバースプロキシを通じて、60 以上の Foundational API エンドポイントへのアクセスを提供する。月次課金の従来型 API キーが必要な場合は、代わりに goldrush-foundational-api を使用する。WebSocket によるリアルタイムストリーミングデータが必要な場合は、代わりに goldrush-streaming-api を使用する。
macbook-metrics のセットアップを任意の Mac で再現する——ローカルで常時稼働するシステムメトリクス収集ツール（CPU、GPU、RAM、ディスク、ネットワーク、バッテリー、温度）で、Swift CLI として構築し、launchd が 60 秒ごとに実行し、SQLite に保存してプライベート GitHub リポジトリにバックアップする。Mac のパフォーマンスを長期的に追跡したい場合、macbook-metrics の仕組みを知りたい場合、新しいマシンで同じモニタリングを構築したい場合に使用する。差別化点：既存インストールの日常的なクエリではなく、アーキテクチャ全体とセットアップの考え方を扱う。
Marketing API を通じて Meta 広告（Facebook、Instagram、Messenger、Threads、Click-to-WhatsApp）を取得、分析、管理、作成する。ユーザーが Meta/FB/IG 広告、Ads Manager、ROAS、CPA、CPM、CTR、広告費、キャンペーンや広告セットのパフォーマンス、クリエイティブ疲労、フリークエンシー、CTWA、オーディエンス/プレースメントの内訳、A/B 広告テストに言及したとき、または広告の一時停止、予算の変更、勝ち筋の複製、新規キャンペーンのゼロからの立ち上げを望むときに使用。ヘブライ語の用語 פרסום בפייסבוק/באינסטגרם、פרסומות מטא、ביצועי קמפיין、פרסומות、צור קמפיין、השק קמפיין、A/B טסט でもトリガー。how are my ads doing、which creative is winning、is my ad fatigued、what's my CPA、drop a 30-day report、launch an A/B test for my course、build a campaign with these 3 angles といった質問でもトリガー。認証が未設定でもトリガー——このスキルが初回セットアップを順を追って案内する。オーガニックの Instagram 分析、非プロモーション投稿の Reels 再生数、オーガニックの Threads エンゲージメントには使用しない；これらには Instagram Graph API が必要。
Open-Meteo Weather Forecast、Air Quality、Geocoding API を統合する：クエリ設計、変数の選択、timezone/timeformat/units、複数地点のバッチ処理、堅牢なエラー処理。Open-Meteo 経由で天気予報、大気質/花粉データを取得したり、地名を座標にジオコーディングしたりする場合に使用。キーワード：Open-Meteo, /v1/forecast, /v1/air-quality, geocoding-api, hourly, daily, current, timezone=auto, timeformat=unixtime, models, WMO weather_code, CAMS, GeoNames, httpx, FastAPI, pytest。
ユーザーが「pbir」「pbir-cli」「Power BI reports」「PBI reports」に言及した場合、.pbir、.pbip、.pbix ファイルを扱う場合、または Power BI Desktop で開いているレポートを更新、スクリーンショット、視覚的に検証したい場合にこのスキルを使用する。pbir CLI とオブジェクトモデルを通じた Power BI レポートの作成、探索、書式設定、検証、公開、および Power BI Desktop の操作（キャンバスの再読み込み、ページのスクリーンショット）と、接続済みまたはローカルのセマンティックモデルのクエリを扱う。
データ構造（string/hash/list/set/zset/geo/hyperloglog/bitmap/stream）、例付きの一般的なコマンド、キャッシュパターン、永続化（RDB/AOF）、レプリケーションと Sentinel、クラスタ、Lua スクリプト、トランザクション、pub/sub、パイプライン、セキュリティ強化、本番のベストプラクティスを含む Redis の包括的なガイダンスを提供。ユーザーが Redis について質問した場合、キャッシュを実装する必要がある場合、Redis のデータ構造を選択する場合、永続化やクラスタを構成する場合、または Redis のパフォーマンス問題をトラブルシューティングする場合に使用。
スケジュールされたレポートとアドホックレポートについて、証拠に基づく範囲を定めた Splunk レポート契約と readiness の所見を定義するが、レポートの作成、実行、スケジュール、編集、送信は行わない。依頼者が必要とするビジネス上の問い、検索定義の引き継ぎ、時間範囲とタイムゾーン、頻度とスケジュールウィンドウ、受信者と形式、権限の前提条件、受け入れ証拠、Cloud または Enterprise の管轄、レポート固有のインシデント引き継ぎを扱うときに使用する。SPL は Splunk Search に、広範な管轄と ACL の作業は Knowledge Object Governance に、アクションの配信は Alerting and Notable Workflows に、アクセラレーションは Data Model and Search Acceleration に、アクティブなプラットフォームインシデントはプラットフォーム運用に回す。
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。