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 96,770 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
承認済みの研究で SensorKit を使用して研究グレードのセンサーデータにアクセスします。アプリで SensorKit のエンタイトルメント設定や Research Sensor & Usage Data の認可が必要な場合、または環境光、記録されたモーション、デバイス使用状況、キーボード指標、訪問、音声、顔、手首の温度、ECG、PPG、音響設定、睡眠セッションのデータを扱う場合に使用します。通常のモーションデータには CoreMotion、健康記録やワークアウトには HealthKit を使用してください。
任意の URL から記事本文をクリーンな Markdown として抽出します。Scrapling スクリプトを第一手段とし（fast→stealth への自動フォールバックあり）、シンプルなページでは Jina Reader を代替として使用します。見出し、リンク、画像、リスト、コードブロックを保持します。ユーザーが URL のコンテンツの取得、閲覧、抽出、スクレイピング、要約を希望する場合にこのスキルを使用してください — ブログ記事、ニュース記事、WeChat 記事（微信公众号）、ドキュメントページ、その他のウェブページが対象です。「帮我读一下这篇文章」「抓取这个网页」「提取正文」「read this page for me」のような言い方をsaid場合にもトリガーします。
Arize 上でアノテーション設定（カテゴリ、連続値、自由形式のラベルスキーマ）とアノテーションキュー（人間によるレビューワークフロー）を作成・管理します。Python SDK を介してプロジェクトの span に人手でアノテーションを付与します。ユーザーがアノテーション設定、アノテーションキュー、ラベルスキーマ、人間のフィードバック、span の一括アノテーション、update_annotations、ラベリングキュー、レコードへのアノテーション、人間によるレビューについて言及した場合に使用します。
100 点満点のスコアリングによる SOQL クエリの生成、最適化、分析を行います。ユーザーが SOQL/SOSL の作成や最適化（自然言語からのクエリ生成、リレーションクエリ、集計、クエリプラン分析、パフォーマンスや安全性の改善）を必要とする場合に使用します。起動条件：SOQL/SOSL クエリの作成、最適化、デバッグ、.soql ファイルの操作、リレーションクエリ、集計、クエリ性能についての質問。起動しない条件：一括データ操作（handling-sf-data を使用）、Apex DML ロジック（generating-apex を使用）、レポート／ダッシュボードのクエリ。
QQQ/SPY の IBD 式ディストリビューションデー（出来高が増加し、終値が 0.2% 以上下落）を検出し、25 セッションの期限と 5% の無効化条件を追跡し、d5/d15/d25 のクラスターを数え、市場リスクを NORMAL/CAUTION/HIGH/SEVERE に分類して、TQQQ/QQQ のエクスポージャーを推奨します。市場終了後、TQQQ のエクスポージャー変更前、または FTD／市場状態フレームワークへの入力として使用します。取引は実行しません。
毎日更新される静的 JSON データセットである公開 yc-oss API を使って、Y Combinator の企業やバッチを検索します。企業プロフィール、バッチ一覧（例：W25、S24）、業界やタグ別の企業、主要企業、採用中の企業、創業者の多様性に関するリスト、YC 全体の統計が含まれます。YC 支援のスタートアップ、YC バッチ、特定の業界やタグに該当する YC 企業、採用中の企業、Y Combinator のポートフォリオ、または YC データに基づくスタートアップやベンチャーの調査について尋ねられた場合に使用します。読み取り専用です。
.NET 10 のための Entity Framework Core パターン。DbContext の設定、マイグレーションのワークフロー、インターセプター、コンパイル済みクエリ、ExecuteUpdateAsync、ExecuteDeleteAsync、値コンバーター、クエリ最適化を扱う。データベースの操作、クエリの作成、スキーマ変更の管理を行うとき、またはユーザーが「EF Core」「Entity Framework」「DbContext」「migration」「LINQ query」「database」「SQL」「N+1」「Include」「split query」「value converter」「interceptor」「compiled query」に言及したときに、このスキルを読み込むこと。
VectorBTのバックテストエキスパートです。戦略のバックテスト、エントリー／イグジットシグナルの作成、ポートフォリオパフォーマンスの分析、パラメーターの最適化、過去データの取得、VectorBT/vectorbtの使用、戦略の比較、ポジションサイズの決定、資産曲線やドローダウンチャートの作成、取引分析を依頼された場合に使用します。openalgo.taヘルパー（exrem、crossover、crossunder、flip、donchian、supertrend）にも対応します。
ユーザーが Salesforce Lightning レポートのメタデータ（.report-meta.xml）を作成、生成、検証するときに使用します。列、グループ化、フィルター、グラフ、クロスフィルター、バケット、数式、期間フィルターを含む表形式、サマリー、マトリックス、結合レポートが対象です。「レポートを作成」「レポートを構築」「グラフを追加」という依頼や、.report-meta.xml のデプロイエラーで起動します。Custom Report Type メタデータ（platform-custom-report-type-generate を使用）、ダッシュボード、リストビュー、UI でのレポート実行、SOQL には使用しないでください。
@netlify/database を使った Netlify アプリ向けのゼロ設定 Postgres。Functions/Edge Functions からのデータ照会、スキーママイグレーションの作成、Drizzle ORM のセットアップ、netlify dev によるローカル開発、デプロイプレビュー用のデータベースブランチ、既存の Postgres プロジェクトの Netlify への移行に対応します。データベースの追加、コンタクトフォームや CRUD API の作成、SQL マイグレーションの作成、Drizzle の接続、netlify database コマンドの実行、ローカル Postgres でのテスト、Neon/Supabase/RDS から Netlify Database への切り替えに使用します。
ASP.NET Core CLI のスキャフォールド／コード生成ツールを使わずに、ASP.NET Core のコードを生成またはスキャフォールドします（Razor Pages、Blazor コンポーネント、MVC コントローラー、ビュー、Minimal API エンドポイント）。使用ケース：(1) Entity Framework (EF Core) とデータベースを前提とする CRUD ページ、ビュー、API エンドポイントの追加、(2) DbContext を使ってデータの作成・読み取り・更新・削除を行うコードの生成、(3) 既存の CSS フレームワークとコーディングパターンに合う UI コンポーネントのスキャフォールド、(4) モデルクラス向けのデータ駆動型のフォーム、テーブル、ナビゲーションの作成。ASP.NET 以外のプロジェクトや、CLI ベースのスキャフォールドを優先する場合に使用しないでください。
誘導型で安全なマイグレーションのワークフロー。EF Core のスキーママイグレーション、.NET のバージョンアップグレード、NuGet の依存関係更新を、それぞれロールバック戦略と検証手順付きで扱います。呼び出し場面: 「add migration」「update database」「create migration」「schema change」「new table」「rename column」「upgrade nuget」「update packages」「dependency update」「version upgrade」「.NET upgrade」。
Sent のメッセージ配信、webhook、アクティビティデータを分析し、ファネルの離脱、配信失敗、既読率の差、チャネルのフォールバック、不審なパフォーマンス変化を説明します。ユーザーが MDR、配信レポート、メッセージアクティビティ、webhook イベント、メッセージ送信失敗、低い配信率、RCS フォールバック、WhatsApp の既読率、SMS フィルタリング、キャンペーンのパフォーマンスに言及する場合、またはメッセージが届かなかった理由を尋ねる場合に使用します。
SQL、PL/SQL、SQLcl、ORDS、Oracle Vector SDK、管理、アプリ開発、パフォーマンス、セキュリティ、移行、Agent に安全なデータベースワークフローに関する Oracle Database のガイダンスを提供します。ユーザーが SQL の作成、編集、書き換え、レビュー、整形、デバッグ、チューニング、説明を依頼した場合、PL/SQL の作成やリファクタリング、Python SDK、REST API、DBMS_VECTOR_DATABASE パッケージ経由での Oracle VecDB の利用、SQLcl、Liquibase、ORDS、JDBC、node-oracledb、Python、Java、.NET、データベースフレームワークの利用、またはベクトルテーブル、埋め込み、ベクトル検索、再ランキング、クエリ、セッション、ロック、待機、インデックス、オプティマイザープラン、AWR、ASH、移行、スキーマ、ユーザー、ロール、権限、バックアップ、リカバリ、Data Guard、RAC、マルチテナント、コンテナ、監視、監査、暗号化、VPD、安全な Agent データベース操作のトラブルシューティング時に使用します。
130 点スコアリングによる Salesforce データ操作を行います。sf CLI と匿名 Apex を使用して、組織レコードの作成、更新、削除、一括インポート／エクスポート、テストデータの生成、クリーンアップを行います。ユーザーがテストデータを作成する場合、一括インポート／エクスポートを行う場合、sf data CLI コマンドを使用する場合、Apex テスト用のデータファクトリーパターンが必要な場合、または Salesforce 組織のレコードを投入／整理する場合にトリガーします。SOQL クエリの作成のみ（querying-soql を使用）、Apex テストの実行（running-apex-tests を使用）、メタデータのデプロイ（deploying-metadata を使用）の場合はトリガーしないでください。
順位付けされた遺伝子リスト（例：scRNA-seq の DE 出力）について、UniProt、OpenTargets（DepMap CRISPR 必須性および gnomAD 制約を統合）、PubMed、Human Protein Atlas（HPA）、ChEMBL のツール化合物に対する API クエリを並行実行して創薬ターゲットを優先順位付けします。タンパク質の局在、創薬可能性、疾患遺伝学、組織特異性（安全性）、対象細胞種での発現、CRISPR 必須性、LoF 安全性制約、研究の成熟度を組み合わせた総合スコアで再順位付けします。創薬候補遺伝子のリストを絞り込み、トリアージ、優先順位付け、または「デューデリジェンス」したい場合に使用します。特に DE/DEG 解析後、「どれを追加調査すべきか」「創薬可能なターゲットに絞って」「ターゲットの詳細資料を作成」「実現可能性で順位付け」「これらの遺伝子の創薬可能性を注釈」「ターゲットレポートを作成」などの依頼で起動します。「候補遺伝子を絞り込んで」とだけ依頼された場合や、DE パイプラインの CSV が渡された場合も起動します。
ShopifyQL を使って、加盟店の**分析・レポート**に関する質問に回答します。ShopifyQL は、Admin GraphQL API では算出できない店舗指標の集計に使う Shopify のクエリ言語です。個別レコードの取得や変更ではなく、**数値、合計、傾向、内訳**を求める場合は `admin` ではなくこちらを選びます。対象には、総売上／総額／純売上と収益、注文数、平均注文額、返金、販売数量、セッション数、コンバージョン率、トラフィックなどが含まれます。商品、チャネル、地域、顧客別の集計、時系列の追跡、期間比較にも対応します。例：「過去 7 日間の総売上」「今月の販売チャネル別注文数」「収益上位の商品」「今週のコンバージョン率」「今年と昨年の売上比較」。このトピックでは ShopifyQL クエリの作成を扱います。加盟店がストアでの実行を希望する場合は、`use-shopify-cli` に引き継ぎます。一般的な Admin GraphQL のレコード操作、つまり個別リソースの取得や変更には使用しません（`admin` を使用）。
DQL の基本構文、注意点、クエリパターン、クエリ最適化を扱います。DQL クエリの作成、構築、修正、最適化時に読み込むと、構文エラーを防ぎ、クエリを高速化・効率化・低コスト化できます（スキャンするデータが少ないほど、実行ごとのクエリ消費量／コストが下がります）。fetch コマンド、データモデル、フィールド名前空間、時間の整合、エンティティ／Smartscape パターン、メトリクスの検出、パフォーマンス／コストの最適化（早期フィルター、バケットフィルター、短い時間範囲、フィールド選択、サンプリング、カーディナリティ）を扱います。トリガー：「write/build/fix a DQL query」「DQL syntax」「query logs/spans/metrics」「create a timeseries」「optimize my DQL」「make my query faster/cheaper」「reduce DQL cost/consumption/scanned data」「keep DQL cost under control」。既存クエリの説明や製品に関する質問への回答には使用しないでください。テナントの実際のクエリ消費量／請求（クエリの費用、最も多くスキャンしたユーザー、コストの推移）を監視する場合は dt-platform-costs を使用します。このツールは請求データではなく、クエリ文を調整します。
Celigo Marketplace の構築済み連携ブループリントを検索、インストール、再利用します。Templates（ロック解除済み、完全に編集可能、継続的な更新なし）と Integration Apps（ベンダーが保守し、アップグレードから保護され、更新を受信）を扱います。テンプレート全体のインストールと、プレビューから単一要素を再作成する方法、接続がコピーではなくマッピングされる仕組み、ゼロから構築せずブループリントを使うべき状況を説明します。Marketplace の閲覧、テンプレートや Integration App のインストール、自分の連携での単一フローの再利用、テンプレートからのエクスポートやインポート、自分のテンプレートや Integration Apps の公開に必要な事項の確認に使用します
Redis クライアントと接続に関するガイダンス。コネクションプール、マルチプレクシング、パイプライン、RESP3 によるクライアント側キャッシュ、遅いコマンド（KEYS、SMEMBERS、HGETALL）の回避、ソケットタイムアウトの調整を扱います。Redis クライアント（redis-py、Jedis、Lettuce、NRedisStack）の設定、スループット向上のためのコマンドのバッチ化、リクエストごとの接続生成の削減、SCAN による大規模キー空間の走査、読み取り主体のワークロードでのクライアント側キャッシュの有効化、接続・読み取りタイムアウトの設定時に使用します。
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。