Skills

R

redis-caching

shipshitdev / skills

Next.js/NestJS/Prisma アプリ向けに Redis のキャッシュ、レート制限、セッション、ロック、pub/sub を実装する。cache-aside キャッシュを追加するとき、または Redis のキーと TTL をレビューするときに使用。

R

retently

membranedev / application-skills

Retently 統合。Persons、Organizations、Deals、Leads、Projects、Activities などを管理します。ユーザーが Retently のデータを操作したい場合に使用します。

R

risk-scoring-framework

gtmagents / gtm-agents

定量的な手法を用いて顧客のヘルス・リスク階層を算出する方法

R

roi-analyzer

nicepkg / ai-workflow

経営層向けレポートの作成、投資評価、ROI／損益分岐点／回収期間の計算に使用。30 分で分析（87.5% の時間削減）。シナリオ分析を含む。

S

signal-taxonomy

gtmagents / gtm-agents

強化されたデータ向けにスキーマ、トピックタグ、リネージメタデータを定義するために使用

S

single-cell-annotation-skills-with-omicverse

omicverse / omicverse

細胞型アノテーション：OmicVerse における SCSA、MetaTiME、CellVote コンセンサス、CellMatch、GPTAnno、重み付き KNN ラベル転送。

S

sla-tracking

gtmagents / gtm-agents

MQL→SQL 向けに測定、アラート、レポートを設計するために使用

S

spacetimedb-client-typescript

danmossa / spacetimedb-skills

SpacetimeDB の TypeScript または JavaScript クライアント、生成された TS バインディング、`DbConnection`、`DbContext`、クエリビルダー、サブスクリプション、reducer イベント、キャッシュコールバック、React provider/hooks、Vue、Svelte、ブラウザ、Node、Bun、Deno、Next.js、Nuxt、Remix、TanStack、Angular の統合を書くときに使用。トリガー：TypeScript SDK、JavaScript SDK、useSpacetimeDB、useTable。

S

spacetimedb-http

danmossa / spacetimedb-skills

ID、データベース操作、reducer 呼び出し、SQL 実行、schema メタデータ、ログ、energy エンドポイント、認証ヘッダーのために SpacetimeDB HTTP エンドポイントを呼び出すときに使用。トリガー：HTTP API、REST、Authorization header、bearer token、/v1/identity、/v1/database、HTTP reducer 呼び出し、HTTP SQL。

S

spacetimedb-sql

danmossa / spacetimedb-skills

サブスクリプション、コマンドラインクエリ、HTTP SQL、SELECT/FROM/WHERE、DML、システム変数、データ型、リテラル、識別子、パフォーマンスのために SpacetimeDB SQL を書くときに使用。トリガー：SQL、spacetime sql、サブスクリプションクエリ、SELECT、WHERE、INSERT、DELETE、UPDATE、SHOW、識別子、リテラル。

S

sql-optimization

chaterm / terminal-skills

SQL の最適化とチューニング

S

sql-query-optimizer

jeremylongshore / tons-of-skills-marketplace

SQL クエリオプティマイザーの操作を最適化。データ向けの自動アクティブ化スキル

S

stock-research-group

kirkluokun / awesome-a-stock-openclawskills

株式リサーチグループ。業績モニタリング（予想との比較）、証券会社リサーチレポートの検索と解析（Gemini が観点を抽出）、証券会社の月次注目株統計、機関投資家調査の検索、貸借対照表の照会と分析、主事業構成の分析、テクニカル要因、神奇九転を提供する

S

striplog

steadfastasart / geoscience-skills

坑井データの岩相・層序ログを作成、可視化、分析する。エージェントが次の作業を行う必要がある場合に使用する：(1) 深度区間から岩相カラムを作成する、(2) 地質記述を構造化ログに解析する、(3) パターンと色で層序柱を可視化する、(4) 坑井間対比を行う、(5) 正味対総厚比などの統計を抽出する、(6) 岩石タイプの語彙と凡例を定義する、(7) 岩相データを CSV/LAS/JSON にエクスポートする。

S

supabase

dicklesworthstone / agent_flywheel_clawdbot_skills_and_integrations

Next.js SaaS 向けに Supabase を構成する：Drizzle + pooler、Google のみの Auth、RLS、コスト最適化。Supabase のセットアップ、Drizzle の接続、SSR 認証、コスト最適化のときに使用する。

S

supabase

magnus919 / agent-skills

Supabase でアプリを開発するとき、Supabase CLI を実行するとき、マイグレーションと RLS ポリシーを設計するとき、データベースの挙動をテストするとき、クライアント型を生成するとき、公式のセルフホスト可能な Docker スタックをデプロイするとき、またはその Postgres、Auth、Storage、Realtime、Functions、API gateway、バックアップ、アップグレード、セキュリティを管理するときにこのスキルを使用する。マネージドおよびセルフホスト型のプロジェクトに使用する。Supabase のサービスや規約を伴わない一般的な PostgreSQL の作業には使用しない。

S

syncfusion-javascript-maps

syncfusion / javascript-ui-controls-skills

TypeScript と JavaScript で Syncfusion Maps を実装するためのガイド。ユーザーがインタラクティブな地図を作成する、マーカーを追加する、地理データを可視化する、地図レイヤーを扱う、カラーマッピングを適用する、注釈を追加する、凡例を構成する、地図のインタラクションとイベントを処理する必要があるときにこのスキルを使用します。TypeScript（モジュールベース）と JavaScript（CDN/ES5）で動作します。

T

te2-cli

data-goblin / power-bi-agentic-development

Tabular Editor 2（TabularEditor.exe）のコマンドライン構文リファレンス。デプロイ、スクリプティング、BPA 分析、CI/CD 統合。ユーザーが "TabularEditor.exe"、TE2 のコマンドラインフラグ（-D、-S、-A、-B、-TMDL、-O、-C）に言及した場合、または "コマンドラインでモデルをデプロイ"、"Power BI の CI/CD を設定"、"モデルデプロイを自動化"、"コマンドラインから BPA を実行"、"モデルを TMDL として保存" を求めた場合に自動的に呼び出す。

T

territory-optimization

gtmagents / gtm-agents

公平性、空白領域、生産性の観点でテリトリー案をスコアリングするために使用。

T

thoughtspot

membranedev / application-skills

ThoughtSpot 統合。データ、レコードを管理し、ワークフローを自動化します。ユーザーが ThoughtSpot のデータを操作したい場合に使用します。

T

trace

simota / agent-skills

セッションリプレイを分析し、ペルソナベースの行動パターンを抽出し、UX の課題をストーリーテリングする。実際のユーザー操作ログから「なぜ」を読み取る。ペルソナ検証のために Field/Echo と連携する。

"HuggingFace Transformers"、"pre-trained models"、"pipeline API" に関する場合、または "text generation"、"text classification"、"question answering"、"NER"、"fine-tuning transformers"、"AutoModel"、"Trainer API" について質問する場合に使用

U

update-study

iamseungpil / claude-for-dslab

ユーザーが「update study」「analyze new experiments」「update experiment document」「refresh study notes」を求めた場合にこの skill を使用します。matplotlib のプロット、比較表付きのエグゼクティブサマリー、実装構造、図の解釈を伴う実験結果、コード例付きの改善案、仮説、限界、図付き LaTeX PDF エクスポートを含む、学術論文品質の実験レポートを作成します。機能として、増分検出（新しい実験のみを分析）、DataFrame へのデータ抽出、プロットの自動生成、品質基準を伴う反復的な文章改善ループ、ゼロハルシネーション検証、LaTeX PDF エクスポート。使用方法 - `/update-study logs/experiment.log study.md` または `/update-study "logs/exp1.log logs/exp2.log" results/ablation_study.md`

U

usage-health-scorecard

gtmagents / gtm-agents

アクティベーション、エンゲージメント、マネタイズのガードレールを監視するフレームワーク。

U

usage-to-value-map

gtmagents / gtm-agents

製品テレメトリを ROI のストーリーと拡張……に変換する方法

U

using-document-databases

ancoleman / ai-design-components

柔軟なスキーマのアプリケーション向けのドキュメントデータベース実装。コンテンツ管理、ユーザープロフィール、カタログ、イベントログを構築するときに使用する。MongoDB（主要）、DynamoDB、Firestore、スキーマ設計パターン、インデックス戦略、集約パイプラインを扱う。

V

video-scene-analyzer

soheik / agent-skills

シーン境界を検出し、構造化された制作メタデータを JSON として生成することで動画ファイルを分析する。動画内のシーンの分析、シーン変化の検出、シーンレベルのメタデータ（カメラアングル、色調、テンポ、トランジション、テキストオーバーレイ）の生成、ビジュアル素材のカタログ化、動画コンテンツの構造化 JSON 分解の作成を求められたときに使用する。フレーム抽出用の同梱 videx スクリプトを含む（ffmpeg/ffprobe が必要）。シーンごとの内容サマリー、制作/演出タグ、シーン横断の素材ライブラリを含む analysis.json を出力する。

W

win-loss-dataset

gtmagents / gtm-agents

定性的 + 定量的な勝敗インサイトを記録するための構造

Y

yc-weekly-growth-compass

magnus919 / agent-skills

成長率、ユーザー行動、実験の証拠を用いて週次のスタートアップ成長の意思決定を行う。runway、burn、収益性の推移分析にはこのスキルを使用せず、財務的な持続性には `yc-default-alive-calculator` を使用する。

Z

zendesk-sunshine

membranedev / application-skills

Zendesk Sunshine 統合。データ、レコードを管理し、ワークフローを自動化します。ユーザーが Zendesk Sunshine のデータを操作したい場合に使用します。

3

30x-seo-monitor

norahe0304-art / 30x-seo

Google Search Console のデータを使用して自社サイトの SEO パフォーマンスを監視。キーワードの順位、クリック、表示回数、CTR、位置の変化を経時的に追跡。最も成果の高いページ、順位が下落しているキーワード、新たな上位表示の機会を特定。ユーザーが "monitor my site"、"my rankings"、"GSC data"、"Search Console"、"my keywords"、"position changes"、"CTR"、"impressions"、"clicks" と言った場合に使用。

A

ab-test-framework-ml

dengineproblem / agents-monorepo

A/B テストのエキスパート。統計検定、実験、ML 最適化に使用する。

A

alpha-vantage

membranedev / application-skills

Alpha Vantage 統合。データ、レコードを管理し、ワークフローを自動化します。ユーザーが Alpha Vantage のデータを操作したいときに使用します。

A

alterlab-citation-graph

alterlab-ieu / alterlab-academic-skills

無料の ResearchRabbit / Connected Papers 類似ツール — OpenAlex API を使って 1 つ以上のシード論文を中心に引用・共引用グラフを構築する。引用ネットワークを双方向にたどり（シードが引用する文献とシードを引用する文献）、発見した近傍を共引用の強さと書誌結合で順位付けし、あるトピックの文献で最も中心的な論文を浮かび上がらせ、ネットワークを GraphML（Gephi / Cytoscape / yEd）と JSON としてエクスポートする。文献の全体像のマッピング、シード DOI からの最重要論文や共引用の多い論文の発見、参考文献ネットワークのスノーボール、引用マップ/共引用分析の構築、研究領域の論文同士のつながりの可視化に使用 — 購読は不要（無料の OpenAlex API キーを推奨）。AlterLab Academic Skills スイートの一部。

A

alterlab-pdf-extract

alterlab-ieu / alterlab-academic-skills

無料の Elicit-columns 相当 — N 件の PDF（または MarkItDown が対応する任意の文書）を取り込み、ユーザー定義の列を持つ論文ごとのエビデンステーブルを構築する。1 論文 1 行、すべてのソースから抽出したい属性や質問ごとに 1 列とする。多数の論文から構造化データを比較表やデータ抽出シート（サンプルサイズ、手法、主要な知見、効果、集団/介入/アウトカム、限界）にまとめる場合、コーパスをスクリーニングしてスプレッドシートにする場合、多数の PDF から同じフィールドを CSV/Markdown に抽出する場合に使用する。変換は MarkItDown 経由。既定ではオフラインのヒューリスティックバックエンド、精度の高い回答には任意で LLM バックエンドを使用。AlterLab Academic Skills スイートの一部。

A

alterlab-qiime2-amplicon

alterlab-ieu / alterlab-academic-skills

QIIME 2 ディストリビューション（2026.7。"amplicon" ディストリビューションは 2026.4 に "qiime2" へ改名）を使って 16S/ITS アンプリコン（マイクロバイオーム）解析を正しい順序で実行する：manifest インポート、dada2 denoise-paired より前に cutadapt trim-paired でプライマー除去（trunc-len は demux 品質 .qzv から選択）、バージョンを合わせた SILVA 138 または Greengenes2 分類器に対する feature-classifier classify-sklearn、そして diversity core-metrics-phylogenetic — .qza/.qzv の artifact とプロバナンスのモデル、および 2026.1 の feature-table summarize の変更（旧 summarize_plus）も解説する。リクエストに QIIME2、QIIME 2、qiime、16S、18S、ITS、アンプリコン、マイクロバイオーム、ASV、DADA2 デノイズ、feature table、分類学的分類、core-metrics 多様性が含まれる場合に使用する。エクスポートした feature table で下流の alpha/beta 多様性、PCoA、PERMANOVA を行う場合は alterlab-scikit-bio を優先する。本スキルは conda 専用（pip install 不可）。AlterLab Academic Skills スイートの一部。

A

apple-data

fandhe-ai / agent-reference-skills

Apple のデータ永続化、データフロー、ネットワーク、ユーティリティのリファレンス。SwiftData / Core Data / Foundation / Combine。@Model、ModelContainer、ModelContext、@Query、Predicate、FetchDescriptor、SectionedResults、ResultsObserver、NSManagedObject、NSFetchRequest、NSFetchedResultsController、NSPersistentContainer、NSPersistentCloudKitContainer、NSStagedMigrationManager、URLSession、JSONDecoder、JSONEncoder、Publisher、sink、Future、AsyncPublisher、@Published、AnyCancellable

A

arcgis-advanced-layers

saschabrunnerch / arcgis-maps-sdk-js-ai-context

WMS、WFS、WMTS、OGCFeatureLayer、KMLLayer、MapImageLayer、CatalogLayer、MediaLayer、VideoLayer などの高度なレイヤータイプを扱う。OGC サービス、サーバーサイドレンダリング、地理参照されたメディアコンテンツ、ArcGIS Video Server からのライブ動画フィードに使用。

A

arcgis-coordinates-projection

saschabrunnerch / arcgis-maps-sdk-js-ai-context

座標系、投影、座標変換を扱う。座標の変換や、位置を複数の形式で表示するために使用。

A

arcgis-portal-content

saschabrunnerch / arcgis-maps-sdk-js-ai-context

WebMap/WebScene の保存、ブックマーク、スライド、ポータルアイテムなど、ポータルコンテンツを管理する。コンテンツの永続化、WebMap/WebScene の構成、ナビゲーションのプリセットに使用。

A

arcgis-tables-forms

saschabrunnerch / arcgis-maps-sdk-js-ai-context

表形式のデータ表示には FeatureTable を、フィーチャ編集フォームには入力要素を備えた FormTemplate を構成する。スプレッドシート形式のデータグリッドの追加、属性編集フォームの構築、フォーム入力タイプと検証の設定、フォームでの関連レコードの表示に使用。

A

ascii-city-engine

magnus919 / agent-skills

ポータブルな一人称のカラー ASCII 都市エンジンと、GIS 由来の小規模な都市パックを構築する。地形追従の歩行、レイキャストによるキャラクター描画、都市プロバイダーのスキーマ、再現可能な公共 GIS の取り込みを設計する場合に使用する。従来の 3D/WebGL ゲーム、多層の屋内、一般的な GIS 分析、フル解像度の GIS アーカイブのコミットには使用しない。

A

attribution-playbook

gtmagents / gtm-agents

キャンペーンのタグ付け、アトリビューションモデル、

A

automated-reconciliation

gajetoso / financeskills

ユーザーが AI を使って大規模に異なる財務データソース（例：銀行明細と総勘定元帳）を照合したい場合に使用する。また、ユーザーが "bank rec"、"matching invoices"、"reconciling payments"、"fuzzy matching in finance"、"automated accounting" に言及した場合にも使用する。

A

automl-pipeline-setup

dengineproblem / agents-monorepo

AutoML のエキスパート。automated machine learning、hyperparameter tuning、model selection に使用する。

A

azure-horizondb

microsoftdocs / agent-skills

Azure Horizondb 開発のための専門知識。トラブルシューティング、ベストプラクティス、意思決定、アーキテクチャと設計パターン、制限とクォータ、セキュリティ、構成、統合とコーディングパターン、デプロイを扱います。pgvector、azure_ai SQL 関数、LangChain ベクトルストア、Apache AGE グラフ、ハイブリッド検索のチューニングなど、Azure Horizondb 関連の開発タスクに使用します。Azure Cosmos DB（azure-cosmos-db を使用）、Azure SQL Database（azure-sql-database を使用）、Azure Table Storage（azure-table-storage を使用）には対応しません。

A

azure-resource-manager-mysql-dotnet

sickn33 / agentic-awesome-skills

.NET 用 Azure MySQL Flexible Server SDK。MySQL Flexible Server デプロイメントのデータベース管理に使用します。

B

baremetrics

membranedev / application-skills

Baremetrics 統合。データ、レコードを管理し、ワークフローを自動化します。ユーザーが Baremetrics のデータを操作したいときに使用します。

B

bear-migrate

autumnsgrove / lattice

忍耐強い力で山を動かす。冬眠から目覚め、動かすべきものを集め、慎重に運び、検証のために冬眠し、再び目覚めて確認する。データ、コンポーネント、アイコン、ドキュメント、フォーマット、システムなど、あらゆる移行に使用する。

B

bruges

steadfastasart / geoscience-skills

地震解析のための地球物理学の方程式と岩石物理計算。エージェントが次のことを行う必要があるときに使用します：(1) AVO 応答（Zoeppritz、Shuey、Aki-Richards）を計算する、(2) Gassmann 流体置換を実行する、(3) 地震ウェーブレット（Ricker、Ormsby）を生成する、(4) 反射率と合成地震記録を計算する、(5) 速度から弾性率を計算する、(6) Gardner/Castagna の経験的関係を適用する、(7) 岩石物理の効果をモデル化する。

中国株の株価（A 株、香港株）を分析し、投資推奨を提供する。中国企業の株式分析、売買推奨、市場トレンドについてユーザーが質問したときに使用。

C

chkit

obsessiondb / chkit

chkit による ClickHouse スキーマ管理。chkit のコマンドラインコマンド、ClickHouse のテーブル／ビュー／マテリアライズドビュー定義、マイグレーション生成、ドリフト検出、clickhouse.config.ts ファイルを扱うときに使用します。chkit コマンド、@chkit/core のインポート、スキーマ定義作業でトリガーします。

C

cloud-aws-rds

partme-ai / full-stack-skills

AWS RDS に関する包括的なガイダンスを提供する。データベースの作成、設定、バックアップ、RDS の管理を含む。ユーザーが AWS RDS について尋ねたとき、RDS データベースを作成する必要があるとき、RDS を設定するとき、AWS データベースサービスを管理するときに使う。

C

coding-python

alphaonedev / openclaw-graph

Python 3.12+：標準ライブラリ、async/await、dataclasses、型ヒント、venv/uv。FastAPI pandas numpy pydantic

C

compare

fcakyon / phd-skills

wandb、neptune、tensorboard、mlflow をまたいだトレーニング実行の同一エポック比較。student の現在の step で実行を揃え（baseline の最終 step と現在を比較することは決してしない）、プロキシ指標と下流のターゲットを分離する。ユーザーが実行の比較、実行が改善しているかの確認、baseline に対する遅れの追跡、実験のランク付け、または実行間のパフォーマンス評価を求めたときに使用する。

C

crawler

alpoxdev / hypercore

[Hyper] Playwriter と CDP を使ってウェブサイトを調査し、クロール戦略を選択し、API／認証の証拠を収集し、発見事項を `.hypercore/crawler/[site]/` に記録し、調査が十分に根拠づけられてから初めてクローラーコードを生成する。

fastCRW を使って 1 つ以上のウェブページから JSON Schema に沿った型付き JSON オブジェクトを抽出する。構造化データが必要な場合に使用する —「get the price and stock status」「extract all job listings as JSON」「pull structured fields from this page」。crw ワークフローのはしごのステップ 6。

D

data-analysis

firatcand / founder-skills

ユーザーが製品または GTM アナリティクス——指標階層とノーススター、ファネル、コホートリテンション、チャーン、パイプライン速度、予測、リードスコアリング、NRR、A/B テスト、または分析用 SQL——を設計、実行、監査する必要があるとき、あるいは分析するデータセットをアップロードしたときに使用する。"why did activation drop"、"is this metric meaningful"、"review my dashboard"、"what should I measure" といった質問でトリガーされる。機能の成功指標を定義する仕様を書くには product-spec を使用する。

D

data-analysis

jinfanzheng / kode-sdk-csharp

データ分析と統計計算。ユーザーが「数据分析/统计/计算指标/数据洞察」を必要とする場合に使用。一般的な分析、金融データ（株式、リターン）、ビジネスデータ（売上、ユーザー）、科学研究に対応。処理には pandas/numpy/scikit-learn を使用。データ取得のために data-base を自動的に有効化する。

D

database-schema-designer

jeremylongshore / tons-of-skills-marketplace

'データベーススキーマデザイナーの操作を構築します。自動アクティベートスキル（対象：