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
A 株の資産管理ポートフォリオ向けのポートフォリオ再バランス分析。配分のドリフトを分析し、再バランス取引を生成し、税効率を最適化する。元の portfolio-rebalance スキルを中国のポートフォリオに適応させたもの。トリガー："A股组合再平衡"、"调仓"、"rebalance China"、"portfolio rebalance A-share"、"rebalance portfolio"、"adjust allocation [client]"。
Docyrus Architect MCP ツールを使用して、Docyrus プラットフォームのデータソース、フィールド、列挙型、アプリ、カスタムクエリを管理し、データをクエリする。ユーザーが docyrus-architect MCP サーバー経由でデータソース、フィールド、列挙型オプション、アプリ、カスタムクエリテンプレートの作成、更新、削除、クエリを求めたときに使用。レポートやダッシュボードの構築、Docyrus データソースのクエリや、フィルター、集計、数式、ピボット、子クエリを含むカスタム SQL テンプレートの実行を伴うデータ分析を行う際にも使用。
ユーザーが SQL Server の実行プラン、.sqlplan ファイル、ShowPlan XML、実際のプランと推定プラン、プランの警告、演算子コストの分析を求めた場合にこの skill を使用する。以下の場合に積極的に有効化：.sqlplan のトリアージ、ShowPlan XML の検査、高コスト演算子のランキング、スキャンとシークのレビュー、残差述語の分析、CONVERT_IMPLICIT の警告、行数推定のずれ、基数推定の警告、パーティション除去の検証、欠落インデックスの提案、未使用インデックスの警告、スピル、キー参照、ソート、ハッシュ結合、プランリグレッションの証拠収集。提供：プラントリアージのワークフロー、演算子コストのランキングヒューリスティクス、警告解釈のルーブリック、リライト/インデックス推奨のゲーティング。
MySQL リレーショナルデータベース。クエリ、インデックス、最適化を扱う。MySQL データベースを扱う場合に使用する。USE WHEN: ユーザーが "mysql"、"mariadb" に言及した場合、"AUTO_INCREMENT"、"ON DUPLICATE KEY UPDATE"、"GROUP_CONCAT"、"mysql specific syntax" について尋ねた場合 DO NOT USE FOR: PostgreSQL——代わりに `postgresql` を使用、MongoDB——代わりに `mongodb` を使用、Oracle——代わりに `oracle` を使用、SQL Server——代わりに `sqlserver` を使用
MCP Developer エンドポイント経由で Materialize 環境を分析し、必要に応じて MCP クライアント（Claude Code、Cursor、VS Code、Zed、Continue、Windsurf、Claude Desktop）を設定して materialize-developer サーバーに接続します。分析では、環境の健全性確認、パフォーマンス調査、古くなったマテリアライズドビューのトラブルシューティング、メモリ負荷の診断、コンパクションを妨げている一時停止中のクラスターの特定、リソース使用状況の監査、ユーザーオブジェクトへの EXPLAIN ANALYZE の実行、最適化の推奨事項の取得を行います。クライアント接続では、MCP クライアントを設定して materialize-developer（Emulator、Cloud、またはセルフマネージド環境）に接続し、使用するユーザー/ロールを制御し、ID を切り替えます。「環境を確認して」「MV が古いのはなぜ」「クラスターが遅いのはなぜ」「何を最適化できる」「マテリアライズドビューで explain analyze を実行」「Claude Code を materialize-developer に接続する方法」「Materialize MCP 用に Cursor を設定して」などの依頼でも使用します。
ユーザーがレビューファイルから製品属性を推測し、製品品質をスコアリングし、Word (.docx) レポートを納品したい場合、または明示的に review-scoring-docx を要求した場合、このスキルを必ず使用する。トリガーには Word 出力を伴う「評論評分 Word」「產品屬性比較報告」、および reviews-to-scores-to-docx が含まれる。合意された成果物が Word であるレビューベースの製品比較に使用すべきである。一般的なレビュー分析に Word 出力を強制したり、属性の重要度の代わりに品質スコアを用いたりしてはならない。
圧縮戦略の選択、TTL ベースの有効期限、トゥームストーン管理、軽量トランザクションなど、ScyllaDB CQL のデータモデリングのパターンとアンチパターンを扱います。テーブル設計、スキーマレビュー、SQL または MongoDB からの移行、データ保持期間の設定、スキーマの問題や削除に起因する性能問題のトラブルシューティング、条件付き（LWT）文の作成に使用します。ベクトルおよび全文検索インデックスには scylladb-vector-search、DynamoDB API テーブルには scylladb-alternator を使用してください。「design schema」「ScyllaDB data model」「partition key」「clustering column」「primary key」「CQL table design」「ALLOW FILTERING」「large partitions」「hot partitions」「query-first design」「secondary index」「materialized view」「schema review」「wide partition」「tombstones」「time series」「BATCH」「paging」「fetch size」「TTL」「default_time_to_live」「compaction strategy」「TWCS」「gc_grace_seconds」「tombstone_gc」「LWT」「lightweight transaction」「IF NOT EXISTS」「LOCAL_SERIAL」に反応します。
Google SEO API：Search Console（Search Analytics、URL Inspection、Sitemaps）、PageSpeed Insights v5、25 週間の履歴を持つ CrUX フィールドデータ、Indexing API v3、GA4 オーガニックトラフィック。Core Web Vitals、インデックス状況、検索パフォーマンス、オーガニックトラフィックの傾向に関する実際の Google フィールドデータを提供する。ユーザーが "search console"、"GSC"、"PageSpeed"、"CrUX"、"field data"、"indexing API"、"GA4 organic"、"URL inspection"、"google api setup"、"real CWV data"、"impressions"、"clicks"、"CTR"、"position data"、"LCP"、"INP"、"CLS"、"FCP"、"TTFB"、"Lighthouse scores" と言ったときに使用。
提供されたソーシャルパフォーマンスデータを、何を継続、テスト、変更、中止するかの判断に変える必要があるときに使用します。トリガーフレーズには「このキャンペーンをレポートして」「ソーシャルで何がうまくいった？」「これらの投稿結果を分析して」「週次ソーシャルレポートを作って」「この指標から次に何をすべき？」などがあります。データへのアクセスを捏造したり、ダッシュボードから因果関係を断定したり、キャンペーンブリーフの代わりにしたりする用途には使用しないでください。開始前の成功基準の定義には campaign-brief、より広範な事後レビューには launch-retrospective を使用します。
提供されたコメント、DM、レビュー、コミュニティ投稿、通話メモをもとに、人々が何を尋ね、何に抵抗し、何を繰り返し述べているかを、根拠に基づいて把握するときに使用します。トリガーフレーズには「これについて人々は何と言っている？」「これらのコメントを分析して」「どんな言葉を使えばいい？」「繰り返し出てくる反論を見つけて」「このコミュニティのフィードバックを要約して」などがあります。プラットフォームのスクレイピング、人口統計の推測、少数の逸話からのポジショニング作成には使用しないでください。まず agent-reach で公開情報を集め、audience-personas で人々を分類し、positioning-audit でメッセージを決めます。
ユーザーが他の人に読まれるマーケティングレポートを書く必要があるときに使用します。CEO 向けの 1 ページ週報、完全な月報、または TL;DR、目標に対する結果、インサイト、必要な意思決定、担当者付きの次のアクションを含む四半期戦略レポートです。'marketing report'、'monthly report'、'weekly update for my boss'、'report for the client'、'quarterly summary'、'turn these numbers into a report' で発動します。ステークホルダーがマーケティングの状況を尋ねているとユーザーが言う場合にも使用します。対象外 — 数字が悪い理由の診断は `03-performance-eval-global` を参照、生のエクスポートをインサイトに変える場合は `13-data-analysis-global` を参照、終了したキャンペーンの振り返りは `63-campaign-retrospective-global` を参照。
Docling を使ってドキュメントを解析、変換、チャンク化、分析します。ユーザーがドキュメント（PDF、DOCX、PPTX、HTML、画像）をファイルパスまたは URL で提供し、次のことを求める場合にこの skill を使用します：テキストまたは構造化コンテンツの抽出、Markdown または JSON への変換、RAG 取り込みのためのドキュメントのチャンク化、ドキュメント構造（見出し、表、図、読み順）の分析、反復的なパイプライン調整による品質評価。トリガー："parse this PDF"、"convert to markdown"、"chunk for RAG"、"extract tables"、"analyze document structure"、"prepare for ingestion"、"process document"、"evaluate docling output"、"improve conversion quality"。
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。