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
サイクリング、ランニング、ハイキングの FIT/KML アクティビティトラックを 1 つ以上分析し、根拠に基づく単一または集計レポートを生成し、環境が対応していれば同梱のローカル Ride Relief レポートページを開き、ユーザーが確認した公開位置情報で結果を補強し、要求に応じて共有可能な PNG または H.264 MP4 のルートストーリーを作成する。ユーザーが .fit または .kml アクティビティの分析、比較、可視化、エクスポートを望む場合に使用する。ワークアウトに言及していてもトラックファイルがまだ含まれていないリクエストも含む。
google-ads-open-cli による Google Ads のデータ分析とレポート。ユーザーが Google Ads の実績確認、キャンペーン/広告グループ/キーワードの統計取得、アカウント構造の調査、コンバージョンの監査、カスタム GAQL クエリの実行を求めたときに使用する。トリガー："Google Ads"、"ad performance"、"campaign stats"、"GAQL"、"ad spend"、"keyword report"、"search terms"、"conversion tracking"、"impression share"、"ad account"。
Kuaishou の作品検索ツール。キーワードを入力すると Kuaishou の人気作品（広域インデックス）を検索でき、並び順による多次元フィルタに対応。作品タイトル、作者、再生数、いいね数、コメント数、お気に入り数が一目で分かり、リンクをクリックすると詳細ページへ移動できる。動画の詳細とキャプションの抽出も可能。ユーザーが Kuaishou の作品検索、Kuaishou の人気コンテンツの検索、Kuaishou 作品データの照会を必要とするときに使用。トリガーワード：Kuaishou 検索、Kuaishou 作品、Kuaishou 人気、Kuaishou 動画検索、Kuaishou を検索。
EHunt Temu カテゴリ検索（ゲートウェイルート `ehunt/temu/temuCategorySearch`）を用いて、ローカル DB に同期済みの EHunt Temu カテゴリデータからキーワードでカテゴリの中国語名、英語名、カテゴリ id を検索し、商品・店舗フィルタリング用のカテゴリ id に用いる。ユーザーが EHunt Temu カテゴリ、Temu category id、Temu カテゴリツリー、Temu バックエンドカテゴリ、temu カテゴリ、syncTemuCategory（Temu カテゴリ同期）後のカテゴリ検索、Temu category search に言及したときにトリガー。ユーザーが EHunt と書いていなくても、ローカルに同期済みの Temu カテゴリ庫からキーワードでカテゴリ id を探す場合も、このスキルをトリガーすること。
Nimble Web Search Agents（WSA）とウェブデータを用いて、任意の地域のローカルビジネスを発見・拡充・スコアリングする。信頼度スコア、レビュー、ソーシャルプレゼンス、インタラクティブマップを備えた構造化されたランキングリストを返す。ユーザーがローカルビジネス、場所、地域の探索について尋ねたときにこのスキルを使用する。一般的なトリガー：「find all coffee shops in」「map every bar in」「local businesses in」「discover gyms near」「what restaurants are in」「neighborhood guide for」「local places in」「find places near」「list all [business type] in [area]」「best [type] near [location]」「build a neighborhood guide」「local place search」。WSA とフォールバック検索によるライブのウェブデータには Nimble コマンドライン（nimble extract:templates run、nimble search、nimble extract）が必要。競合分析やモニタリングには使用しない（competitor-intel を使用）。企業調査やディープダイブには使用しない（company-deep-dive を使用）。一般的なウェブ検索や抽出には使用しない（nimble-web-expert を使用）。
A/B 実験設計スキル。実験目標を起点に、完全な実験計画（仮説、グループ分け、指標体系、サンプルサイズの推定、損切りルール、判定ルール）を出力する。トリガー条件：ユーザーが「A/B テスト」「AB 実験」「実験設計」「対照実験」「分流実験」「段階的ロールアウト案」「実験計画」「サンプルサイズ計算」「有意性検定」「実験評価」「p 値」「信頼区間」「MDE」「統計的検出力」「実験期間」「損切りルール」などのキーワードを挙げたとき。 また、次の場合にも適用：ユーザーが実験目標／変更可能点／データ規模／期間制約を提示して実験計画の作成を求めたとき；既存の実験設計が妥当か評価するよう求めたとき；実験の判定基準と意思決定ルールを策定するよう求めたとき。 典型的な入力：実験目標 + 変更可能点 + 現在のデータ規模 + 許容できる実験期間。 適さない用途：純粋なデータ分析（pm-analytics を使用）、純粋なトラッキング設計（tracking-spec-writer を使用）、純粋な PRD 作成（pm-prd-writer を使用）。
単一の HTML ファイルによるクリエイター向けソーシャルメディア分析ダッシュボード。プラットフォーム切り替え（X / LinkedIn / YouTube / Instagram）、KPI カードの行（フォロワー、エンゲージメント率、いいね、リポスト）、フォロワー成長チャート、「今週のトップ投稿」プレビュー、トレンドトピック／トップコメントのサイドパネル。要件に「ソーシャルメディアダッシュボード」「クリエイター分析」「ソーシャル分析」が含まれる場合、または特定のプラットフォーム（X、Twitter、LinkedIn、YouTube、Instagram、TikTok）がフォロワー、エンゲージメント、いいね、リポストなどの指標とともに挙げられている場合に使用する。
TMDL と PBIR の検証、リンティング、デプロイ前テスト。以下の場合に積極的に有効化する：(1) デプロイ前の TMDL 構文の検証、(2) PBIR スキーマの検証、(3) TmdlFormatException / TmdlSerializationException の早期検出、(4) Best Practice Analyzer (BPA) ルールと BPA CLI、(5) Tabular Editor BPA スクリプト、(6) PBI-Inspector / PBI-InspectorV2 / Fab Inspector、(7) PBIR JSON スキーマ検証、(8) CI でのデプロイ前検証、(9) fabric-cicd parameter.yml の検証、(10) TMDL バージョン間の破壊的変更の検出。提供：BPA ルールライブラリ、検証 CLI コマンド、検証の CI 統合、エラーカタログ（TmdlFormatException など）、デプロイ前検証のプレイブック。
Fabric Variable Library の項目（definitions、libraryVariables、valueSets のオーバーライドを含む）を管理します。どの利用者が変数を参照できるかとその構文 -- pipelines、notebookutils variableLibrary 経由の notebooks、Dataflow Gen2、Copy Jobs、shortcuts、UDFs、Plan items -- ワークスペースまたはデプロイ段階ごとの有効な値セット、CI/CD 向けの Git シリアル化を扱います。
分析コンソールやトレーディングターミナルなど、情報量の多い画面を構築します。トークンから実際のチャート（ローソク足、出来高、板情報、積み上げ面、ウォーターフォール、散布図、相関行列、ドーナツ、ゲージ、スパークライン、ヒートマップ、オーダーブック）を描画します。ダッシュボード、ターミナル、監視ビュー、データコンソールなど、多数の数値を一度に表示する画面に使用します。レイアウトの手順、SVGのジオメトリ、チャート種別ごとのアクセシビリティ要件、ダークモードでのみ現れるコントラスト上の問題を扱います。
Power BI セマンティックモデルとの Microsoft Fabric 統合。以下の場合に積極的に有効化します：(1) Microsoft Fabric プラットフォームのタスク、(2) Direct Lake モードと OneLake 接続、(3) Fabric lakehouse、warehouse、KQL Database、Eventstream、Data Activator、(4) Dataflow Gen2 ETL、(5) Fabric notebook（PySpark、Spark SQL、semantic-link）、(6) Fabric ワークスペースと容量（F-SKU）の管理、(7) delta テーブルと V-Order 最適化、(8) メダリオンアーキテクチャ（bronze/silver/gold）、(9) Semantic Link / sempy / semantic-link-labs の Python ワークフロー、(10) Direct Lake のフォールバック規則と混合モード。提供内容：Direct Lake の設定、Fabric 容量のサイジング、lakehouse からセマンティックモデルへのパターン、sempy/semantic-link-labs のレシピ、エンドツーエンドのメダリオンアーキテクチャテンプレート。
ユーザーが geogrid スキャンでローカルランキングデータを分析したい、地理的エリア全体のマップパックランキングを解釈したい、または ARP/ATRP/SoLV 指標を理解したい場合に使用します。ユーザーが "geogrid"、"rank grid"、"local rank tracking"、"Local Falcon"、"grid scan"、"map pack rankings"、"ranking heatmap"、"where am I ranking" に言及した場合にも使用します。より広範なローカル監査については local-seo-audit を参照。競合分析については local-competitor-analysis を参照。
EHunt Shopify 商品検索（ゲートウェイルート `ehunt/shopify/productQuery`）を通じて、独立系 Shopify 商品を多次元で絞り込む（キーワード/URL、価格、週間販売数、出品時期、Facebook 広告、競合度、供給元の有無、発送国など）。ユーザーが EHunt Shopify 商品、Shopify 商品選定、独立系商品選定、Shopify 爆売れ商品、Shopify dropshipping、独立系商品の大量出品、Facebook 広告商品、Shopify product query、shopify items に言及したときにトリガーする。ユーザーが EHunt と書いていなくても、Shopify 独立系サイトで商品を検索する、週間販売数/売上/競合度を確認する、商品を絞り込む場合にもこのスキルをトリガーする。
EHunt Shopify ストア検索（ゲートウェイルート `ehunt/shopify/storeQuery`）を通じて、独立系 Shopify ストアを多次元で絞り込む（ストア名/ドメイン、国、開設からの年数、商品数、広告数、月間訪問数、月間注文数、SNS フォロワーなど）。ユーザーが EHunt Shopify ストア、Shopify ストア分析、独立系ストア、Shopify seller、独立系競合ストア、Shopify 月間訪問数、独立系広告ライブラリ、shopify stores、Shopify store query に言及したときにトリガーする。ユーザーが EHunt と書いていなくても、Shopify 独立系サイトでストアを探す、ストアデータを絞り込む、ストア実績を分析する場合にもこのスキルをトリガーする。
EHunt Temu 商品検索（ゲートウェイルート `ehunt/temu/productQuery`）を通じて、Temu 商品を多次元で絞り込む（キーワード/商品 ID/ストア ID、フロント/バックエンドカテゴリ、価格、評価、レビュー、総/週/日販売数、出品時期、フルマネージド/セミマネージド、セミマネージド地域、タグなど）。ユーザーが EHunt Temu 商品、Temu 商品選定、拼多多越境、Temu 爆売れ商品、Temu セミマネージド、フルマネージド商品、Temu product query、temu items に言及したときにトリガーする。ユーザーが EHunt と書いていなくても、Temu で商品を検索する、販売数/評価/価格を確認する、商品を絞り込む場合にもこのスキルをトリガーする。
EHunt Temu ストア検索（ゲートウェイルート `ehunt/temu/storeQuery`）を通じて、Temu ストアを多次元で絞り込む（ストア名/ID、国別サイト、バックエンドカテゴリ、フルマネージド/セミマネージド、総/週/月の販売数と売上、評価、レビュー、フォロワー、商品数、開店時期など）。ユーザーが EHunt Temu ストア、Temu ストア分析、Temu seller、Temu ストアランキング、Temu セミマネージドストア、Temu 売上、temu stores、Temu store query に言及したときにトリガーする。ユーザーが EHunt と書いていなくても、Temu でストアを探す、ストアデータを絞り込む、ストア実績を分析する場合にもこのスキルをトリガーする。
データ分析ドメイン(data)：支払い請求書と請求書集計、交通量曲線、ナンバープレートの top 分布、リアルタイム在場統計、当日の出庫／取引回数、駐車スペース使用状況(echart ヒートマップを含む)、駐車時間分布などの読み取り専用統計レポート。ユーザーが駐車場の経営レポート／トレンド分析／データヘルスチェック(車両単位の明細ではなく集計統計)を行いたいときに使用します。注：駐車スペース／時間／echart の 3 つの統計インターフェースはプラットフォーム契約上 write とされており、呼び出しには --yes が必要です。車両単位の明細／在場車両は parking ドメイン(openydt-record)を参照してください。
Allium でトークン化された実世界資産（RWA）を分析するための方法論ガイドです。トークン化国債、マネーマーケットファンド、トークン化株式／IPO前株式、コモディティ、プライベートクレジットを扱います。RWA の供給量、AUM、時価総額、保有者、ミント／バーン活動、分類に関する質問で使用します。「トークン化国債」「BUIDL」「トークン化株式」「マネーマーケットファンドの AUM 成長」への言及や、特定の RWA 商品／発行体名が挙げられた場合も対象です。実際の RWA 分析で SQL を書く前に頻出する集計ミス、分類上の落とし穴、データ品質上の除外事項を解説します。
営業ファネル向けのリードスコアリングモデルを設計し、重み付けし、調整する。スコアがコンバージョンを予測しないとき、MQL／SQL のしきい値が恣意的に感じられるとき、不正確なために営業担当者がリードスコアを無視しているとき、不適格なリードが多すぎて営業に回っているとき、どのシグナルが本当に重要か分からないときに使用する。既存の購買シグナルの読み取り（/sales-intent を使用）、見込み客リストの構築（/sales-prospect-list を使用）、マーケティングから営業への引き継ぎプロセスの設計（/revops を使用）には使用しないこと。
Allium でステーブルコインの取引量、供給量、保有者、地域別利用状況を分析するための方法論ガイドです。USDC、USDT、DAI、USDS、RLUSD、USDG、JPYC など、法定通貨・暗号資産・アルゴリズムに裏付けられたステーブルコインを扱います。ステーブルコインの送金量、流通供給量、ウォレット／保有者数、地域別内訳、クロスチェーン展開に関する質問で使用します。特定のステーブルコイン名だけが示された場合、「普及」や「利用」数値を尋ねられた場合、既存のチャートや数値との取引量比較を求められた場合も対象です。SQL を書く前に頻出する、未調整と調整済み取引量の違い、チェーン固有の二重計上の仕組み、アドレスと大文字小文字の扱いに関する注意点を解説します。
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。