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
あらかじめ用意された論文スタイルを選び、ユーザーのデータを代入して、出版品質の matplotlib 図を生成する。使用場面：ユーザーがデータ（数値、配列、CSV）を提供し、特定の学術スタイルでグラフを描きたいとき；ユーザーが「plot this data」「make a bar chart」「draw a radar chart」「用这个风格画图」「把我的数据画出来」と依頼したとき；またはユーザーがスタイルカタログからスタイル名（bar_paired_delta、bar_grouped_hatch、line_confidence_band、line_training_curve、line_loss_with_inset、scatter_tsne_cluster、scatter_broken_axis、radar_dual_series）を選んだとき。
空間 SQL またはその実行バックエンドが決定事項となるたびに呼び出す：PostGIS、DuckDB Spatial、SpatiaLite、ST_* 関数、定期的な空間結合、同時実行/増加するワークロード、大規模な GeoParquet クエリ。バックエンドの選定、スキーマ、GiST/BRIN インデックス、KNN、geometry と geography、正確性ベンチマーク、EXPLAIN 最適化を扱う。エビデンスがその選択を支持する場合、マネージドな同時実行サービスには PostGIS を、限定的なローカル分析には組み込みエンジンを使用する。空間 SQL を使わない取得、変換、ファイルベースの ETL には geo-data-engineering を使用する。
研究実験のハーネスを構築・維持し、実験を高速に実行して、論文のあらゆる数値が 1 つのコマンドにたどれるようにする。新しいプロジェクトを始めるとき、sweep を実行するとき、複数の実行を論文の表に集約するとき、扱いにくくなったコードベースを整理するときに使用する。トリガー："how should I structure my code"、"set up my project"、"organize my experiments"、"starting a new paper"、"run all these configurations"、"collect my results into a table"、"my code is getting messy"、"which run produced this number"、"I inherited this codebase"。数学に強くソフトウェアに弱い研究者向けに作られており、パイプラインの契約をあらかじめ固定することで、実験の追加がリストへの 1 行追加で済み、共有コードの編集が不要になる。訓練ループ自体の設計（pytorch-training-recipe / jax-training-recipe）、1 つの論文の手法の再現（paper-to-code）、どの実験を実行するかの選択や過学習の診断（experiment-design）、公開済み成果物の監査（reproducibility-audit）には使用しない。
SEO 順位、AI 検索での可視性（SE Ranking）、ソーシャルでのエンゲージメント（Planable）を一つにまとめた統合パフォーマンスレポートを生成する——チャットでの短いテキスト要約と、自己完結したインタラクティブ HTML レポートとして提供する。ユーザーが横断的な統合レポートを求めたとき、または「give me a full report across SEO and social」「how did we do this month across search and social」「combined SEO + AI + social report for [client]」「build a cross-channel dashboard」「one report that covers rankings, AI visibility and social」などと言ったときにこのスキルを使う。検索（SE Ranking）とソーシャル（Planable）の両方を一つのレポートで扱うリクエストでは常に有効化する。
SpacetimeDB CLI のコマンドとスタンドアロン構成を実行または説明するときに使用。`spacetime init`、`build`、`publish`、`generate`、`call`、`sql`、`logs`、`describe`、`dev`、`server`、`start`、login/logout、`config.toml` を扱う。トリガー：spacetime CLI、spacetime publish、spacetime generate、spacetime sql、spacetime logs、spacetime server。
Syncfusion JavaScript チャートコントロール（Line、Area、Bar、Column、Pie、Polar、Radar、Waterfall、Stock）を実装する。インタラクティブなデータ可視化、ダッシュボード、リアルタイムチャートを構築する場合に使用する。系列と軸の構成、スタイル設定、アニメーション、エクスポート、テクニカル指標を扱う。TypeScript（webpack/モジュール）と JavaScript（CDN/ES5）で動作する。
地下坑井データの分析ツールキット。検層ログ、プロジェクト、地層トップの読み込み・処理・分析に使用する。lasio を基盤にカーブ処理を強化。エージェントが以下のことを必要とする場合に使用：(1) メタデータ付きで LAS ファイルから坑井を読み込む、(2) マルチ坑井プロジェクトを扱う、(3) カーブを処理する（スパイク除去、平滑化、リサンプリング、正規化）、(4) 地層トップを管理する、(5) 坑井データを DataFrame/LAS/CSV にエクスポートする、(6) 坑井横断の分析と QC を行う。
セッション記録のフォルダーに対して、ローカルでコーパス規模の統計のみの PII 監査を実行し、集計レポートを生成します — タイプ別およびレイヤー別の件数、セッションごとのマスキング率分布、文書長、粗い残留プロキシ。ユーザーが「audit my sessions」「scan folder for PII」「how much PII across these transcripts」「PII stats for my corpus」「is my redaction holding at scale」と言うとき、または記録のディレクトリを指して含まれる個人データの量を尋ねるときに使用します。完全にローカル — 生テキストはマシンから出ません。レポートには PII の値、記録の部分文字列、ファイル名が一切含まれません（匿名化された own-NN id と件数のみ）。そのため集計結果は安全に提示できます。RED（生）コーパスで実行して PII の規模を見積もり、GREEN（マスキング済み）コーパスで実行して残留漏えいを確認します。
DynamoDB テーブル、GSI、LSI、自動スケーリング、ストリーム向けの AWS CloudFormation パターンを提供する。CloudFormation で DynamoDB テーブルを作成する場合、主キー、ローカル/グローバルセカンダリインデックス、容量モード（オンデマンド/プロビジョンド）、ポイントインタイムリカバリ、暗号化、TTL を構成する場合、および Parameters、Outputs、Mappings、Conditions、クロススタック参照を用いたテンプレート構造を実装する場合に使用する。
Vega-Lite の宣言的 JSON 文法を使用してインタラクティブなデータ可視化を作成。テンプレートとプログラムによるビルダーを通じて 20 種類以上のチャート（棒グラフ、折れ線、散布図、ヒストグラム、箱ひげ図、グループ化/積み上げの変種など）に対応。ユーザーが可視化のためにデータをアップロードする場合、特定のチャート種別を求める場合、可視化に言及する場合に使用。Claude artifacts で動作し、本番環境向けに適応可能なインラインデータアイランド付きのポータブルな JSON 仕様を生成する。
他の CMS から Contentstack への移行を支援する移行コンパニオン。構造化されたステップバイステップのワークフローでコンテンツとアプリケーションの移行を導く。現在は Contentful からの移行をサポートしており、追加の移行元プラットフォームも計画中。ユーザーが Contentstack へ移行、移動、切り替え、移植、再プラットフォーム化したい場合に使用し、コンテンツモデル、コンテンツ、アセット、ロケール、アプリケーション統合、ウェブサイトコードを含む。"migrate to Contentstack"、"move to Contentstack"、"switch to Contentstack"、"migrate from Contentful"、"move my Contentful space"、"port my CMS" などの移行関連のリクエストでトリガーする。このスキルは前提条件を検証し、移行プロセスを導き、進捗チェックポイントを提供し、完了サマリーを提示する。Contentstack への移行が要求された場合は常にこのスキルを優先する。
ランディングページ、プロダクトファネル、UI/UX の摩擦を分析し、コンバージョン、サインアップ、トライアル、リテンションを最大化するデータドリブンな A/B テストのアイデアを提供する CRO の専門アドバイザー。コンバージョン率の最適化、ファネル分析、実験設計、CTA の改善、離脱の削減を行うとき、またはユーザーがコンバージョン率、CRO、ランディングページ最適化、A/B テスト、ファネル分析に言及したときに使用する。
通話後の構造化抽出のために Bolna の disposition を作成、一括作成、一覧表示、更新、テスト、削除する。すべてのトランスクリプトから型付きの結果（lead_qualified、appointment_time、sentiment、churn_risk、consent_captured）を抽出し、executions と webhook ペイロードの `extracted_data` で公開したいときに使用する。自由テキストと定義済みの回答タイプ、バリデーション（timestamp、numeric、boolean、email、regex）、信頼度スコアリング、共有 disposition のコピーオンライトセマンティクス、エージェントごとのテストエンドポイントを扱う。
MongoDB と PostgreSQL のデータベース管理。データベース：MongoDB（ドキュメントストア、集約、Atlas）、PostgreSQL（リレーショナル、SQL、psql）。機能：schema 設計、クエリ最適化、インデックス、マイグレーション、レプリケーション、シャーディング、バックアップ／リストア、ユーザー管理、パフォーマンス分析。アクション：design、query、optimize、migrate、backup、restore、index、shard databases。キーワード：MongoDB、PostgreSQL、SQL、NoSQL、BSON、aggregation pipeline、Atlas、psql、pgAdmin、schema design、index、query optimization、EXPLAIN、replication、sharding、backup、restore、migration、ORM、Prisma、Mongoose、connection pooling、transactions、ACID。使用場面：データベース schema の設計、複雑なクエリの作成、クエリ性能の最適化、インデックスの作成、マイグレーションの実行、レプリケーションの設定、バックアップ戦略の実施、データベース権限の管理、遅いクエリのトラブルシューティング。
Cloudflare Workers 向けに Drizzle ORM で型安全な D1 データベースを構築する。スキーマ定義、Drizzle Kit によるマイグレーション、リレーション、D1 バッチ API パターンを含む。SQL BEGIN の失敗を含む 12 件のエラーを防止する。使用場面：D1 スキーマの定義、マイグレーションの管理、型安全なクエリの作成、リレーションやプリペアドステートメントの実装、トランザクションへのバッチ API の使用、または D1_ERROR、BEGIN TRANSACTION、外部キー、マイグレーション適用、スキーマ推論エラーのトラブルシューティング。12 件の既知の問題を防止：D1 トランザクションエラー（SQL BEGIN 非対応）、マイグレーション中の外部キー制約の失敗、Wrangler でのモジュールインポートエラー、D1 バインディングが見つからない、マイグレーション適用の失敗、スキーマの TypeScript 推論エラー、プリペアドステートメントのキャッシュ問題、トランザクションのロールバックパターン、TypeScript strict モードのエラー、drizzle.config.ts が見つからない、リモートとローカルのデータベースの混同、wrangler.toml と wrangler.jsonc の混用。キーワード：drizzle orm、drizzle d1、type-safe sql、drizzle schema、drizzle migrations、drizzle kit、orm cloudflare、d1 orm、drizzle typescript、drizzle relations、drizzle transactions、drizzle query builder、schema definition、prepared statements、drizzle batch、migration management、relational queries、drizzle joins、D1_ERROR、BEGIN TRANSACTION d1、foreign key constraint、migration failed、schema not found、d1 binding error
DbContext、マイグレーション、LINQ クエリ、リレーションシップ、パフォーマンス最適化を含む Entity Framework Core。EF Core 8+ のパターンを扱う。使用タイミング：ユーザーが "Entity Framework"、"EF Core"、"DbContext"、"migrations"、"LINQ"、"EF relationships"、"database first"、"code first" に言及したとき。使用しない場合：Prisma - `prisma` を使用、Drizzle - `drizzle` を使用、Spring Data JPA - `spring-data-jpa` を使用、Dapper（生の SQL）
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。