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
最新の .NET アプリケーション向けに、適切なモデリング、マイグレーション、クエリ変換、パフォーマンス、ライフタイム管理を伴う EF Core データアクセスを設計、調整、レビューする。使用対象：DbContext、マイグレーション、モデル構成、EF クエリ、トラッキング、読み込み、パフォーマンス、トランザクション、EF6 からの移行判断。使用対象外：無関係なスタック。この特定のガイダンスを必要としない一般的なタスク。呼び出し内容：リポジトリのコンテキストを調査し、対象ファイルを編集し、変更時に該当するビルド、テスト、lint、検証コマンドを実行する。
Firecrawl CLI 写作业のあらゆるライブウェブタスク——通常のウェブ調査も含みます。ウェブ検索、ページの読み込み・抽出、情報の収集、サイト URL の発見、一括抽出、サイトのダウンロード、変更アラート、クリックやログインが必要なページが対象です（ウェブのみ。ローカルファイルは firecrawl-parse を使用）。米国の法律・規制に関する質問は gov、論文は firecrawl-research-index、ライブラ・API・エラー・バグに関する質問は firecrawl-developer-index を使用してください。
Grafana の HTTP API と連携し、ダッシュボード、データソース、フォルダ、アラート、アノテーション、ユーザー、チーム、組織を管理するための包括的な skill。Claude が (1) Grafana ダッシュボードの作成・読み取り・更新・削除、(2) データソースと接続の管理、(3) アラートルール、コンタクトポイント、通知ポリシーの構成、(4) フォルダと権限の操作、(5) ユーザー、チーム、サービスアカウントの管理、(6) アノテーションの作成やクエリ、(7) データソースに対するクエリの実行、または API 経由のその他の Grafana 自動化タスクを行う必要があるときに使用する。
新規ユーザー向けの GTM 価値プレビューのファストトラック。gtm-analytics-audit と gtm-strategy を連続で実行し、上位 5 つのトラッキング機会をビジネス上の根拠と工数見積もりとともに出力する。実装は行わず、DOM も変更しない。「何を、なぜトラッキングすべきか」に明確に答えるだけ。トリガー — "quickstart"、"what should I track"、"show me tracking opportunities"、"quick GTM overview"、"I'm new to GTM"、"where do I start"。
ユーザーが「データ振り返り」「バズ分析」「自分のコンテンツを分析」「クリエイターのバズ動画を分解」「どの動画が最も伸びたか分析」と言ったときに本 skill を使用する。ユーザーが「全ベンチマーク分析」「クリエイター横断分析」「どのテーマが最もバズりやすいか」「バズの法則をまとめる」と言ったときは、全ベンチマークモードで実行し、すべてのバズテーマ分析レポートを読み込んで横断比較する。公開済み動画のスクリプトを自動的に読み込み、バズ等級（✈️🚗🛵🚲🚶）で分類し、タイトル公式・コンテンツ構成・テーマ種別など再利用可能な制作パターンを抽出して、分類整理レポートを生成する。トリガーしない：テーマ推薦（li-recorder を使用）、スクリプト作成（li-writer を使用）。
Obsidian ボールトのリンク構造に対してグラフクエリを実行する：近傍（N ホップ）、最短経路、連結クラスター、ハブノート、ブリッジ／関節点、強化された孤立ノート、関係サマリー、ボールト全体の統計。設定可能な frontmatter 関係フィールドに対応。用途：ナレッジグラフ、ノートの関係、グラフクエリ、リンク分析、ノートの接続、ハブノート、クラスター分析、ブリッジノート、関係サマリー、ボールト統計、ノート間の経路探索、接続の分析、孤立ノートの表示、筆記關係、連結分析、孤立筆記、知識圖譜、樞紐筆記、vault 統計。
PostgreSQL インスタンスを安全に運用する：設定レビュー、インデックスとクエリプランの分析、vacuum と bloat の管理、WAL アーカイブとポイントインタイムリカバリ、レプリケーションとフェイルオーバー、拡張機能、メジャーバージョンアップグレード、および同梱の読み取り専用 pgdiag スクリプトによるエビデンスベースの診断。PostgreSQL サーバーの実行や調査、パフォーマンスやバックアップ健全性の診断、アップグレードやフェイルオーバーの計画時に使用。アプリケーション層のデータアクセスパターン(それは backend-engineering)や schema 設計(それは data-architect/data-engineering)には使用しない。
Apify プラットフォームの全機能に加え、ローカル SQLite ストア、Actor 横断検索、新規性の差分検出、コストを考慮した実行、そして…… トリガーフレーズ：`scrape twitter for AI mentions`、`run apify actor`、`what's new in my reddit scraper`、`build a newsletter from this week's scrapes`、`how much did my apify scrapes cost this month`、`use apify`、`run apify`。
プライバシー原則と法的要件を、データフロー、ライフサイクル、受け入れ、検証の成果物に変換します。データ分類、目的、処理、アクセス、保持、削除、所在地、同意をマッピングし、検証可能なプライバシー受け入れ基準を定義し、データライフサイクル記録、保持/削除の検証計画、プライバシー変更レビューを作成します。システム、機能、データフローにプライバシーをエンジニアリングとして組み込むときに使用します——法的助言、特定の法域の規制解釈、セキュリティエンジニアリングやインシデント対応の代替には使用しません。
PDB/mmCIF の解析、RMSD 重ね合わせ、Ramachandran/二面角解析、結合ポケット検出、コンタクトマップ、B-factor 柔軟性、DSSP 二次構造、フォーマット変換を扱うタンパク質構造解析のパイプラインスキル。PDB、protein structure、RMSD、Ramachandran、binding pocket、Biopython、PyMOL、pocket detection、fpocket、DSSP、PDBQT、structural alignment、superposition でトリガー。
Microsoft Purview Unified Catalog（データ カタログ）のガイダンス — Data Map の上で、ビジネスにやさしい検出、ガバナンス ドメイン、データ製品、用語集の用語、データ品質を実現します。ガバナンス ドメイン、データ製品、キュレーションについて扱います。WHEN: Purview データ カタログ、統合カタログ、データ製品、ガバナンス ドメイン、ビジネス用語集、データ品質、アナリスト向けのデータ検出、データ資産のキュレーション、データ スチュワードシップ。
分子解析と仮想スクリーニングのためのケモインフォマティクスツールキット: SMILES/SDF のパース、記述子（MW、LogP、TPSA）、フィンガープリント（Morgan/ECFP、MACCS）、Tanimoto 類似度、SMARTS による部分構造フィルタリング、Lipinski のドラッグライクネス、反応列挙、2D/3D 座標。よりシンプルな API には datamol を使用し、細かいサニタイズ、カスタムフィンガープリント、SMARTS/反応の制御には RDKit を使用する。
論理的なリレーショナルデータベース設計手法を、エージェントがスキーマの設計やレビュー時に適用するルールにまとめる。設計手順（ミッション → テーブル → フィールド → キー → リレーションシップ → ビジネスルール → ビュー → 整合性レビュー）、1 テーブル 1 主題への分解、原子的な単一値フィールド、候補キー/主キー/外部キー、削除規則と参加を伴うリレーションシップ種別、データ整合性の 4 レベル、データベースとアプリケーションのビジネスルール、検証テーブル、派生データ用のビュー、避けるべきフラットファイル/スプレッドシート/RDBMS 駆動のアンチパターンを扱う。構造は論理的で RDBMS に依存せず、構築時点で正規化されている。新しいリレーショナルスキーマの設計、既存スキーマのレビューやリファクタリング、冗長または重複データの解消、キーの選択、リレーションシップのモデリング、制約の配置先の決定に使用する。
完成したデータモデル文書（永続化/ドメインモデル——エンティティ、キー、関係、インデックス、正規化、ライフサイクル）をレビュー/評価し、エンジニアが schema を正しく構築してクエリできるかを判断するときに使用——作成ではなく受け入れゲート。単一の情報源に基づく 9 条件の完全性 + クエリ可能性の基準で評価する: エンティティに型 + キーがある（api-spec DTO ではなく保存形態）; 関係にカーディナリティ + 参照ルール（on-delete / embed-vs-reference）がある; すべてのインデックスがアクセスパターンにたどれる; 正規化 + パラダイム選択 + トレードオフ; ライフサイクル + マイグレーション; 図 ⇄ テーブルが同期している; プライバシー/スケール; api-spec との単方向性 + 出荷済み schema との整合性; 修正は差分スコープ。パラダイムを意識する（リレーショナル/ドキュメント/グラフ/ワイドカラム/キーバリュー——リレーショナルへの反射的な当てはめはしない）。出力は厳密に `VERDICT: approve|revise` のみ——基準を満たすモデルは approve、名指しされたギャップがある場合は revise。作成、api-spec/feature-spec、一般的な設計文書には使用しない（design-review を使用）。
matplotlib 上の統計可視化で、pandas をネイティブにサポート。自動集計、CI、グループ化に対応し、分布（histplot、kdeplot）、カテゴリ（boxplot、violinplot）、関係（scatterplot、lineplot）、回帰（regplot、lmplot）、行列（heatmap、clustermap）、グリッド（pairplot、FacetGrid）を扱う。素早い統計サマリーにはこれ、細かい制御には matplotlib、インタラクティブな HTML には plotly を使う。
多次元データをインタラクティブなドリルダウン機能で可視化するための Syncfusion Windows Forms Pivot Chart コントロールを実装します。ピボットチャート、ピボットデータの可視化、ドリルダウンチャート、階層チャートデータ、ビジネスインテリジェンスの可視化を扱うときに使用します。11 種類以上のチャートタイプ（Line、Spline、Column、Area、Stacking）、IEnumerable/DataTable によるデータバインディング、ドリルアップ/ダウン操作、ピボットテーブルのフィールドリスト、グループ化バー、凡例のカスタマイズ、Excel エクスポート、ズーム、スクロール、タッチサポートに対応します。
実際のデータから TikTok のニッチとオーディエンスを読み解く。ハッシュタグをスキャンして再生数・いいね・コメント付きの上位動画を調べ、どのフックやサウンドが効いているかを見て、プロフィールの動画（自分のものでも競合のものでも）を取得し、動画のコメント投稿者を読む（TikTok はいいねした人を隠すため、コメント投稿者がシグナルになる）。Apify による動作で、ログイン不要。トリガーは「TikTok で何が流行っているか」「このハッシュタグを分析して」「競合の動画」「自分のコメントを読んで」「どのサウンドが効いているか」。スクリプトの作成用ではない（tt-hook-scripter を使用）。
スプレッドシートファイルが主要な入力または出力となる場合は、常にこのスキルを使用します。既存の .xlsx、.xlsm、.csv、.tsv ファイルを開く、読み取る、編集する、修正する（列の追加、数式の計算、書式設定、グラフ作成、乱雑なデータの整理など）、新しいスプレッドシートを一から作成する、または他のデータソースから作成する、表形式ファイル間で変換するタスクが対象です。ユーザーがスプレッドシートのファイル名やパスに触れ（「ダウンロードにある xlsx」のような軽い言及も含む）、その処理や作成を求める場合は特に使用します。形式の崩れた行、ずれたヘッダー、不要データを含む乱雑な表データを適切なスプレッドシートに整理・再構成する場合も対象です。成果物はスプレッドシートファイルである必要があります。主な成果物が Word 文書、HTML レポート、単独の Python スクリプト、データベースパイプライン、Google Sheets API 連携の場合は、表データが関係していても使用しません。
Dung khi can viet bao cao marketing cho nguoi khac doc — weekly 1 trang cho CEO, monthly day du, hoac strategy report theo quy. Cau truc TL;DR, so vs target, insight, quyet dinh can duyet, viec tiep theo. Kich hoat khi user nhac 'bao cao marketing', 'report thang', 'weekly update cho sep', 'tong ket quy', 'lam bao cao cho khach hang', 'bao cao content'. Khong dung cho — chan doan tai sao so xau thi dung skill 03-danh-gia-hieu-suat; bien data tho thanh insight thi dung skill 13-phan-tich-du-lieu.
ユーザーが収益目標からそれを生み出す数字を逆算する必要があるときに使用する —— 必要なリード数、上限 CPA と CPL、ファネル転換のしきい値、支出すべき予算を含み、3 つのシナリオと米国・EU・東南アジア・LATAM の通貨処理を扱う。'reverse KPI'、'how much budget do I need'、'what CPA can I afford'、'work backward from revenue'、'how many leads to hit target'、'break-even ROAS' でトリガーする。ユーザーが収益目標を挙げ、それが現実的かどうかを尋ねるときにも使用する。対象外 —— 既存予算をチャネルと月に配分することは `61-budget-planning-global` を参照。完全な有料メディア計画は `54-media-plan-global` を参照。期間計画は `00-marketing-plan-global` を参照。
生データ — Meta、Google、TikTok、GA4、Shopify、CRM エクスポート、スプレッドシート — が存在し、それをインサイトと意思決定に変える必要があるときに使用する。記述・診断・予測・処方の各レイヤー、チャネル、キャンペーン、クリエイティブ、オーディエンス、時間ごとの切り口、コホート、意思決定ログ。'analyze this data'、'read these numbers for me'、'what does this export say'、'pull insight from GA4'、'cohort analysis'、'here is the spreadsheet' でトリガーする。ユーザーが表を貼り付けてその意味を尋ねたときにも使用する。以下には使用しない — 広告の根本原因の診断は `03-performance-eval-global` を参照。ステークホルダーが読むレポートの作成は `07-marketing-report-global` を参照。アカウント設定の監査は `21-ads-audit-global` を参照。
Dung khi can test co ky luat de biet phuong an nao thang that — chon dung mot bien de test, viet gia thuyet, tinh sample size, setup tracking, doc y nghia thong ke va ghi test log cho ads, landing page, email hoac gia. Kich hoat khi user nhac 'A/B test', 'split test', 'test creative', 'test copy', 'test landing', 'chay bao lau moi du ket luan', 'ban nao thang', 'test xong khong biet doc ket qua', 'ket qua co dang tin khong'. Khong dung cho — so dang xau va can chan doan nguyen nhan thi dung skill 03-danh-gia-hieu-suat; nhan ngan sach cho creative da thang thi dung skill 55-scaling-ads; ra soat toan bo trang khong ra don thi dung skill 68-cro-audit-trang.
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。