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 97,222 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
OpenClaw から @openviking/openclaw-plugin を通じて OpenViking を使用する：長期記憶、セッションアーカイブ、リソースと Agent Skill のインポート、セマンティックリコール、リコールトレースのデバッグ、外部化されたツール結果の復元。ユーザーが OpenClaw エージェントから OpenViking コンテキストを使用、クエリ、デバッグ、操作したい場合にこのスキルを優先する。初回のプラグインインストールには、代わりに install-openviking-memory スキルを使用すること。
SQL、NoSQL、キーバリュー、キャッシュ、検索、マネージドデータベースシステムにわたって、データベースの健全性、正確性、パフォーマンス、信頼性、スケーラビリティを完全に監査する。既存のデータベースとクエリ層を検出し、インデックス、クエリプラン、スキーマ、制約、リレーション、トランザクション、ロック、ページネーション、プーリング、キャッシュ、マイグレーション、バックアップ、可観測性、セキュリティ、保持、レプリケーション、パーティショニング、容量を確認する。遅いクエリの診断、データ層全体のレビュー、成長への備え、データベースコストの削減、本番ワークロードの安全な最適化に使用。
BLAST によりキュレーション済み DB（Addgene、fpbase、SnapGene）に対してプラスミドの特徴（プロモーター、ターミネーター、耐性、複製起点、タグ、蛍光タンパク質）を自動アノテーション。FASTA または生配列を入力し、アノテーション済み GenBank、インタラクティブ HTML マップ、CSV テーブルを出力。環状トポロジーに対応。合成コンストラクトの検証、Addgene への投稿準備、マップの共有、クローニングライブラリのバッチアノテーションに使用。
REST API と Go パッケージモードで PocketBase バックエンドを操作するためのスキル。コレクション CRUD、レコード CRUD、スーパーユーザー/ユーザー認証、バックアップと復元、マイグレーションファイル生成（JS と Go）、Go フック、カスタムルート、および API ルール・リレーション・セキュリティパターンの設計ガイダンスを提供する。PocketBase、pb_migrations、コレクション管理、レコード操作、Go フレームワークの組み込み、バックエンド設計に関するリクエストに使用する。
`az rest` コマンドラインから Fabric と Power BI の REST API を操作し、Microsoft Fabric ワークスペース内で Power BI セマンティックモデルを作成・管理・デプロイします。次の場合に使用します：(1) TMDL 定義ファイルからセマンティックモデルを作成する、(2) セマンティックモデル定義を取得またはダウンロードする、(3) 変更した TMDL でセマンティックモデル定義を更新する、(4) データセットの更新操作を実行または管理する、(5) データソース、パラメーター、権限を構成する、(6) パイプライン ステージ間でセマンティックモデルをデプロイする。Fabric Items API（CRUD）と Power BI Datasets API（更新、データソース、権限）を扱います。読み取り専用の DAX クエリには `powerbi-consumption-cli` を使用してください。細かいモデリング変更は `powerbi-modeling-mcp` にルーティングしてください。トリガー："create semantic model"、"upload TMDL"、"download semantic model TMDL"、"refresh dataset"、"semantic model deployment pipeline"、"dataset permissions"、"list dataset users"、"semantic model authoring"。
メトリクスツリー、イベント/トラッキング計画、計測 QA、計測ガバナンスを通じて、プロダクト成果に対する観測可能でガバナンスされたエビデンスを定義する。プロダクトメトリクスの定義、トラッキング計画の設計、イベント分類体系の構築、プロダクトファネルやコホート分析の実行、ダッシュボード契約の設定、計測品質の監査に用いる。統計的推論や実験設計（data-scientist へ）、データパイプラインの実装（data-engineering へ）、データアーキテクチャの意思決定（data-architect へ）、可観測性やインフラ監視（site-reliability-engineering へ）、一般的なビジネスインテリジェンスやダッシュボード構築（BI ツールへ）には使用しないこと。
DICOM（Digital Imaging and Communications in Medicine）ファイルを扱うための Python ライブラリです。DICOM 形式の医用画像データの読み取り、書き込み、変更、医用画像（CT、MRI、X 線、超音波）からのピクセルデータ抽出、DICOM ファイルの匿名化、DICOM メタデータやタグの操作、DICOM 画像の他形式への変換、圧縮 DICOM データの処理、医用画像データセットの処理に使用します。医用画像解析、PACS システム、放射線診療ワークフロー、医療画像アプリケーションに関するタスクに適しています。
SEG-Y 地震データファイルを読み取り・書き込み・操作する。トレース、ヘッダー、インライン、クロスラインへのアクセスを可能にする Python バインディング付きの高速な C ライブラリ。エージェントが次のことを行う必要がある場合に使用する：(1) SEG-Y ファイルの読み取り/検査、(2) トレースデータまたはヘッダーの抽出、(3) インライン/クロスラインによる 3D 測量データへのアクセス、(4) 配列からの新しい SEG-Y ファイルの作成、(5) 既存の SEG-Y ファイルの変更、(6) 地震データのサブセット抽出、(7) Seismic Unix 形式の読み書き。
SHAP（SHapley Additive exPlanations）を使用したモデルの解釈可能性と説明可能性。機械学習モデルの予測の説明、特徴量重要度の計算、SHAPプロット（ウォーターフォール、ビーズウォーム、バー、散布図、フォース、ヒートマップ）の生成、モデルのデバッグ、モデルのバイアスや公平性の分析、モデルの比較、説明可能なAIの実装に使用します。ツリーベースモデル（XGBoost、LightGBM、Random Forest）、ディープラーニング（TensorFlow、PyTorch）、線形モデル、あらゆるブラックボックスモデルに対応します。
scripts/detect-stack.mjs をラップして、プロジェクトのデータベーススタック（パラダイム、エンジン、ORM、プラットフォーム、および権威ある source_of_truth）を検出する。stacks 配列に加えて、ルーティング（各スタックがどのパラダイムプロファイルとモジュールセットを駆動するか）と source_of_truth の優先順位を出力する。エンジンを推測することはない。空の結果は /claude-db:start にルーティングされる。db-orchestrator（フェーズ 1）から呼び出される。通常は直接呼び出されない。
米国財務省 Fiscal Data API を照会し、国債、政府支出、歳入、金利、為替レート、貯蓄債券などの連邦財政データを取得。API キー不要で 54 のデータセットと 182 のデータテーブルにアクセス可能。米国の連邦財政データ、国債追跡（Debt to the Penny）、Daily Treasury Statements、Monthly Treasury Statements、国債の入札、国債の金利、外国為替レート、貯蓄債券、その他の米国政府の財政統計を扱う場合に使用。
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。