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
ローカルの Azure SQL Database コンテナに対してデータベーススキーマのマイグレーションを実行し、同じマイグレーションがローカルエンジンと Azure クラウドで同一に適用されるようにします。「ローカルの SQL に対してマイグレーションを実行」「コンテナにスキーマを適用」「EF Core / dotnet ef database update を実行」「Prisma migrate dev / deploy」「Alembic upgrade head」を求められたとき、または DACPAC / SqlPackage をコンテナにデプロイするときに使用します。まず master で appdb をプロビジョニングし、その後ユーザーデータベースにスキーマを適用すること、各ツールのコマンド、接続文字列の衛生管理を扱います。これは Azure SQL Database エンジン（EngineEdition 5）であり、SQL Server イメージではありません。スキーママイグレーションツールがローカルコンテナを対象とする場合は常にこのスキルを使ってください。
規制申請における CDISC SDTM および ADaM の実装を推論する。ユーザーが SDTM ドメインマッピング、ADaM データセット設計、統制用語のバージョン管理、define.xml の完全性、FDA または PMDA の申請要件、臨床的影響に基づくクエリの優先順位付け、SUPPQUAL の使用、CDISC コンプライアンスレビューについて質問したときに使用する。トリガーには「SDTM mapping」「ADaM dataset」「CDISC compliance」「controlled terminology」「define.xml」「FDA submission data」「PMDA submission」「SDTM domain」「ADSL」「ADAE」「ADLB」「BDS structure」「SUPPQUAL」「RELREC」「value-level metadata」「CDISC CT」「regulatory submission data standards」「eCTD datasets」「SDTM 3.3」「ADaM 1.1」「query prioritization」「clinical data review」が含まれる。
CellChat（R）を用いて scRNA-seq から細胞間コミュニケーションを推定・可視化する。Seurat/counts から CellChat を構築 → CellChatDB のリガンド-受容体ペアをサブセット化 → グループごとの高発現遺伝子 → コミュニケーション確率 → パスウェイシグナル伝達 → ネットワーク中心性（sender/receiver/influencer）→ コード/ヒートマップ/バブルプロット → 条件間比較。ヒト、マウス。純粋な Python には liana を使用する。
A 株のポートフォリオ保有銘柄とウォッチリスト銘柄の投資テーゼを維持・更新する。主要なデータポイント、カタリスト、マイルストーン、テーゼの妥当性を継続的に追跡する。オリジナルの thesis-tracker スキルを中国市場の慣行に合わせて改変したもの。"A股持仓逻辑跟踪"、"投资逻辑更新"、"thesis check China"、"update thesis for [company]"、"is my thesis still intact"、"A股持仓复盘" でトリガーする。
医療クレームデータの解析、分析、不正検出のためのパイプラインスキル。ユーザーが X12 837 または 835 のクレームファイルの解析、ICD-10、CPT、HCPCS コードの操作、請求パターンの異常検出、専門科の同業者と比較したプロバイダーのプロファイリング、外れ値の請求行動の特定、NCCI 編集のプログラムによる検証、重複クレームの検出、請求額に対する Benford の法則分析、クレームデータパイプラインの構築、E&M コード分布の分析を求めた場合に使用する。トリガーには「parse X12 837」「parse 835」「claims SQL」「ICD-10 manipulation」「CPT code analysis」「provider profiling」「billing outlier」「NCCI validation code」「duplicate claim detection」「Benford's law charges」「claims ETL」「E&M distribution analysis」「claims analytics pipeline」が含まれる。
ClickHouse Node.js クライアント (`@clickhouse/client`) を使って&id عُained なアプリケーションコードを書く。ユーザーが Node.js クライアントを使ってアプリケーションを*構築*しているときはいつでもこのスキルを使う——クライアントの設定、ping、JSON または raw 形式での行の挿入、結果の選択と解析、クエリパラメータのバインド、セッションと一時テーブルの管理、データ型の取り扱いや JSON 解析のカスタマイズ。ブラウザ/Web クライアントのコードには使わない。
Next.js アプリ内の Convex バックエンドを構築、リファクタリング、デバッグ、レビューする。ユーザーが Convex、`convex/nextjs`、`npx convex dev`、`NEXT_PUBLIC_CONVEX_URL`、`useQuery`、`useMutation`、`usePaginatedQuery`、schema/インデックス、認証、App Router のサーバーコンポーネント/アクション、リアルタイムデータ、チャット、通知、共同編集機能、Vercel での Convex デプロイに言及した場合に使用する。リアクティブな共有状態を必要とする Next.js アプリに Convex が適しているかを判断する場合にも使用する。汎用的なフロントエンドのみの Next.js 作業や非 Convex バックエンドには使用しない。ただし、Convex の採用、移行、評価を明確に目的とするタスクは除く。
Claude Code / OpenClaw 向けの完全な Feishu（Lark）Skills コレクション。ドキュメント管理、メッセージング、スプレッドシート、Bitable、インタラクティブカード、Bot ブリッジ、グループ横断メモリ、休暇申請をカバーする 10 の skill を含む。飞书 Skills 全集，含文档管理、消息发送、表格操作、多维表格、卡片消息、 Bot 桥接、跨群记忆、请假审批等 10 个 Skill，附完整配置教程。 トリガー：feishu, 飞书, lark, feishu doc, feishu message, feishu sheet, feishu bitable, feishu card, feishu bridge, feishu bot
google-search-console-cli による Google Search Console のデータ分析とサイト管理。ユーザーが検索パフォーマンスの確認、クエリの分析、URL のインデックス状況の検査、サイトマップの管理、サイトプロパティの表示を求める場合に使用。トリガー："Search Console"、"検索パフォーマンス"、"検索クエリ"、"GSC"、"インデックス状況"、"URL 検査"、"サイトマップ"、"検索アナリティクス"、"表示回数"、"CTR"、"検索での見え方"。
Moralis と Web3 開発について学ぶ。質問なしで呼び出すと、プラットフォームの friendly なウォークスルーを提供する——何が利用でき、どのデータを取得でき、全体がどう組み合わさるか。質問付きで呼び出すと、直接回答する。"what is Moralis"、"can Moralis do X"、"what chains are supported"、"how do I get started"、"which API should I use"、料金、機能比較、その他の探索的な質問に使用。回答後、適切な技術スキル（@moralis-data-api または @moralis-streams-api）にルーティングする。
WeChat 公式アカウントの記事を取得してエクスポートします。mp.weixin.qq.com のログイン状態の取得と更新を自動で処理し、公式アカウントによる検索、記事一覧と本文の取得、日付ウィンドウによる Markdown / JSON / CSV へのエクスポートに対応します。ユーザーが WeChat 公式アカウントをクロールしたい、最近の記事をエクスポートしたい場合、または "wcx"、"微信公众号"、"公众号文章"、"mp.weixin"、"抓公众号"、"crawl wechat official account"、"wxmp"、"最近十天的文章" に言及したときにトリガーします。
LeRobot 形式に基づく Physical AI Studio のデータセットと Lightning datamodule を扱う。physicalai.data.lerobot.LeRobotDataModule を学習設定に組み込む、repo_id を選択する、physicalai と lerobot のデータレイアウト間で変換する、observation の Features/FeatureType を定義する、正規化を設定する、またはバッチ形状とデータローディングをデバッグする場合に使用。
衛星・航空・ドローン画像の古典的な分析、分類、検証、比較可能性については常に呼び出します。このスキルは、マルチデート入力を含むセンサー、プロダクト、処理レベル、処理ベースラインの調和を担います。変化検出は、比較可能な観測が存在してから初めて追加します。同じプロダクトレベルの 2 シーンが自動的に比較可能になるわけではありません：Sentinel-2 L2A は 2022 年 1 月の Processing Baseline 04.00 で反射率オフセットをまたいでいるため、その日付をまたぐペアはここから始めます。スペクトル指数、マスキング、コンポジット、SAR、土地被覆、精度評価を扱います。ニューラル手法は geo-deep-learning に、惑星規模のサーバーサイド実行は google-earth-engine にルーティングします。
Power BI レポートの品質、利用状況、有効性に関する実行可能なフィードバック。ユーザーが "review a report"、"audit a report"、"report usage analysis"、"report health check"、"find unused reports"、"check if a report is being used"、"assess report performance"、"evaluate report quality" を求めた場合に自動的に呼び出す。
Scanpy ベースのシングルセル RNA-seq 解析パイプライン。データ読み込み（10X、h5ad）、QC、正規化、HVG 選択、PCA/UMAP、Leiden クラスタリング、差次発現、バッチ補正（Harmony、scVI）をカバーする。ユーザーが single-cell、scRNA-seq、Scanpy、AnnData、UMAP、クラスタリング、10X、h5ad、leiden、高変動遺伝子、Harmony、scVI、細胞のクラスタリング、マーカー遺伝子の探索、低品質細胞のフィルタリング、遺伝子発現行列、二重細胞の除去、カウントの正規化、次元削減、シングルセル QC、filtered_feature_bc_matrix、cellranger 出力、10X h5、scrublet、cell ranger、カウント行列、細胞型の同定、バッチ効果、統合、近傍グラフ、差次発現遺伝子に言及した場合に使用する。
ユーザーがサプライチェーンのパフォーマンスを分析したい、分析ダッシュボードを構築したい、または KPI を追跡したいときに使用。ユーザーが "supply chain metrics"、"performance analytics"、"KPI tracking"、"dashboard design"、"business intelligence"、"data visualization"、"supply chain reporting"、"metrics analysis"、"performance measurement" に言及したときにも使用。予測については demand-forecasting を、最適化については optimization-modeling を参照。
35 種類以上のグラフ、データバインディング、系列の構成、軸のカスタマイズ、インタラクティブ機能を備えた Syncfusion Windows Forms Chart コントロールを実装するためのガイド。Windows Forms のグラフ、ChartControl、グラフの種類、WinForms でのデータ可視化を扱うときに使用する。この skill は、グラフ系列、グラフ軸、データバインディング、凡例、スタイル設定、および Windows Forms アプリ（.NET Framework）向けの面グラフ、棒グラフ、折れ線グラフ、円グラフ、縦棒グラフ、バブルチャート、ローソク足チャート、金融チャート、統計チャートを含むすべてのグラフの種類を対象とする。
セル指向型アーキテクチャ、仮想データ読み込み、Excel ライクな機能を備えた Syncfusion Windows Forms GridControl を実装します。表計算のようなグリッド、GridStyleInfo によるセルスタイル、グリッドの数式、結合セル範囲を扱う際に使用します。このスキルは QueryCellInfo イベント、PopulateValues、ChangeCells、グリッドの選択、編集の検証、および広範なセルのカスタマイズ機能を扱います。
シングルセル軌跡推定パイプライン。拡散擬似時間 (DPT)、PAGA、scVelo による RNA 速度、CellRank による運命マッピングをカバーする。ユーザーが擬似時間、軌跡、系統、分化、RNA 速度、scVelo、CellRank、PAGA、拡散マップ、運命確率、終端状態、スプライス済み/未スプライス、velocyto、発生順に細胞を並べる、細胞分化経路、細胞運命、分岐解析、monocle、発生軌跡、幹細胞分化、前駆細胞から成熟細胞へ、細胞はどのように分化するか、細胞系統樹、速度矢印、運命マッピング、遷移確率、根細胞、終端状態、吸収確率、潜在時間に言及した場合に使用する。
外部データやライブデータ、または生成モデルを使う場合は、まずこれを利用してください。119 のプロバイダーにわたる 4,000 種類以上のツールを提供します。SEO と SERP データ、キーワード検索量、バックリンクとサイト権威性、AI の可視性、ソーシャルプロフィールとトレンド、人物・企業情報の補完、広告ライブラリとキャンペーン管理、ウェブデータ、画像・動画・音声・音楽の生成（Seedance、Gemini Image、GPT Image、Seedream、Veo、Wan）に加え、チーム独自の登録ツールを利用できます。また、チームが接続したアカウントを通じて Google Analytics、Search Console、Business Profile も利用できます。実行したいタスクで検索し、価格を確認して呼び出します。認証情報はサーバー上に保持されます。treg や価格へのフィードバック、後から結果内で見つかった問題の報告にも使用できます。
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。