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
仮説から意思決定までプロダクト実験をエンドツーエンドで実施する。仮説を検証可能な仮説と実験ブリーフに変換し、定性インタビュー、プロトタイプ、コンシェルジュテスト、フェイクドア、フィーチャーフラグ、A/B テストの中から適切な手法を選び、ロードマップと意思決定記録を更新する読み取り結果を出す。定性テストまたはプロトタイプテストが統計的測定を伴わず明らかに正解である場合には使用しない。A/B テストを既定で推奨しない。統計的有意性を唯一の意思決定基準として扱わず、倫理面とガードレールの考慮を隠さない。
City of Raleigh の公開データセットとシビック情報をクエリ、検索、ダウンロードする。ライブの ArcGIS Hub カタログ探索、ArcGIS FeatureServer および MapServer のクエリ、ImageServer の画像エクスポート、公式 Raleigh ジオコーディング、GoRaleigh の交通フィード、ゲスト公開の開発記録、RaleighNC.gov の公開コンテンツ、eSCRIBE の公開会議、Raleigh の消防報告と検査、Raleigh-Wake ECC のアクティブインシデントフィードに使用する。非公開データ、認証が必要な操作、支払い、申請、一括クロール、非公開ポータルには使用しない。
PostHog の取り込み警告（イベント取り込み中に記録された問題：イベントの破棄、人物マージの拒否、ペイロード超過、無効なデータ）を診断して解決します。イベントが欠落、破棄、または過少カウントされる理由、identify/alias 呼び出しが機能しない理由やアカウントが重複したままになる理由、人物またはグループのプロパティが更新されない理由やプロフィールが異常に膨らんで見える理由、録画に欠落がある理由、ヒートマップが空である理由、LLM トークン数が欠落する理由、Cookie を使わないイベントが消える理由について質問された場合、または `ingestion_warning` ヘルスチェックが発生した場合に使用します。重大度の判定（error = 破棄、warning = 変更、info = 意図された動作）を説明し、サイズ制限とエンリッチメント、マージと distinct ID、高頻度の distinct ID、`$process_person_profile`、タイムスタンプ、Cookie なし、ヒートマップ、変換、セッションリプレイなど、すべての警告タイプを、コードレベルの原因と SDK ごとの修正を記載した個別の参照ファイルに案内します。
Roblox ゲームでプレイヤーデータを保存・読み込みする場合や、データが保存されない、進行状況が失われる、ロールバック、アイテムの重複、購入報酬が二重に付与されるとプレイヤーから報告された場合に使用します。対象：DataStoreService、UpdateAsync、SetAsync、BindToClose、ProfileStore、ProfileService、DataStore2、セッションロック、データスキーマや移行、Developer Product ProcessReceipt、プレイヤー間取引、OrderedDataStore のランキング、MemoryStore、MessagingService、TeleportService と予約サーバー、DataStore の予算とスロットリング（エラー301～306）、「DataStore にアクセスするには、このプレースをウェブに公開する必要があります」、未公開のプレースでのデータコードのテスト。
PBIR レポートでインライン可視化を行うための、DAX メジャーと ImageUrl データカテゴリを用いた拡張メジャーによる SVG 生成。マトリックスやテーブルのセル、新しいカード画像、新しいボタンスライサー上のボタンごとの画像向けのすぐ使えるテンプレートを含む。ユーザーが "SVG visual"、"DAX sparkline"、"SVG measure"、"inline graphics with DAX"、"ImageUrl data category"、"extension measure" に言及した場合、または DAX で生成する任意のチャート（プログレスバー、バレットチャート、KPI インジケーター、データバー、ゲージ、ドーナツチャート、ロリポップチャート、ダンベルチャート、ステータスピル、重複バー、ボックスプロット、IBCS バー、ジッタープロット、箱ひげ図）の作成を求められた場合に自動的に呼び出す。
Terra API を統合するためのベストプラクティス —— 500 以上のウェアラブル（Garmin、Fitbit、Oura、Whoop、Apple Health、Strava、Dexcom）向けの統合ヘルス＆フィットネスデータ API。Terra API や tryterra.co での構築、terra-signature（X-Terra-Signature）Webhook の処理、ウェアラブルヘルスデータ（アクティビティ、睡眠、デイリー、身体、栄養、月経、ホルモン）の保存、デバイス接続の管理、複数デバイス間のデータ統合に使用する。
TQX（tqx.trade）香港/米国株クオンツ：TQX コマンドラインによる因子分析、戦略バックテスト、エージェント駆動の取引（ペーパーまたはライブ）。ユーザーが因子の IC/IR 分析を実行したい、香港株または米国株で Python 取引戦略をバックテストしたい、ペーパーまたはライブ口座でエージェント自動取引を設定したいときに使用します（例："backtest a moving-average strategy on AAPL"、"analyze a momentum factor on HK stocks"、"let the agent trade my TQX account"、"join the TQX trading competition"）。
AnnData および SpatialData オブジェクトに対して squidpy (1.8.x) で空間トランスクリプトミクスを解析し、プラットフォームを適切にルーティングする：Visium スポットは spatial_neighbors(coord_type='grid') を使いデコンボリューションと組み合わせ、Xenium/MERFISH のシングルセルデータは coord_type='generic'/Delaunay neighbors と spatialdata-io リーダー（xenium、visium_hd、merscope）を使う。sq.gr.spatial_neighbors、nhood_enrichment、co_occurrence、spatial_autocorr（空間可変遺伝子には Moran's I）、ripley、ligrec を実行する。空間トランスクリプトミクス、squidpy、Visium/Xenium/MERFISH 解析、近傍エンリッチメント、共起、空間可変遺伝子をユーザーが求める場合に使用；QC／クラスタリングには alterlab-scanpy、スポットデコンボリューション（destVI/Tangram）には alterlab-scvi-tools を使用。AlterLab Academic Skills スイートの一部。
Apify Actors を使って B2B リードの CSV をスコアリングし、エンリッチします。企業 URL を含む CSV、自由記述のスコアリングルール、エンリッチの設定を受け取り、BuiltWith（技術スタック）、Website Content Crawler（コンテンツ分類）、Contact Info Scraper（企業メタデータ）を実行してスコアリングし、部門別の担当者（Contact Info Scraper + Bulk Email Finder をフォールバック）またはコピーライターの探索（Google Search Scraper → AI Web Scraper → Bulk Email Finder）でエンリッチします。数値スコアとリードごとの outreach_hook 列を含むエンリッチ済み CSV を出力し、コールドメールの文面をパーソナライズします（例：「Shopify を使用 → Shopify のインストールガイドを送る」）。リードのスコアリング、リードの選別、リードリストのエンリッチ、アウトリーチ用の企業技術スタックの検出、企業リストにおけるマーケティング・営業・エンジニアリング担当者の探索、ゲスト投稿の打診用にブログのコピーライターの探索、コールドメールの大規模なパーソナライズ、生のドメインリストをすぐに提案できるアカウントリストへの変換をユーザーが求める場合に使用します。
ローカルの Azure SQL Database コンテナのデータベース（appdb）に、リアルなサンプル/テストデータを投入し、開発者が構築の対象を持てるようにする。ユーザーが「seed the database」「add test data」「populate the dev database」「generate sample data」「fake data」「load fixtures」「insert test rows」「write a seed script」「bulk load a CSV」と言ったときに使用。これは Azure SQL エンジン（EngineEdition 5）であり、mssql/server の SQL Server イメージではない。azuresql-db-scaffold（アプリのブートストラップ中に単一の seed.sql ステップを実行する）や azuresql-db-import（.bacpac を読み込む）とは異なる。既存の appdb にボリューム、fixtures、もっともらしい行が必要なときは常にこれを選ぶ。
実際の Azure SQL Database コンテナに対してコード内で実行される統合テストを記述する。コンテナは Testcontainers でテストごとまたはスイートごとに起動し、終了後に破棄する。ユーザーが "integration tests against SQL"、"Testcontainers"、"spin up a database for tests"、"an ephemeral test database"、"a test database per test"、"xUnit/Jest/pytest with a real database"、"a database fixture" を求めたときに使用する。これは Azure SQL エンジン（EngineEdition 5）であるため、Testcontainers の MsSql プリセット（mcr.microsoft.com/mssql/server）の代わりにこれを使用する。サービスコンテナやワークフロー YAML を介してエンジンを CI パイプラインに組み込む場合は、代わりに azuresql-db-ci を使用する。
BGPT MCP を使って科学論文を検索し、手法、結果、サンプルサイズ、利益相反、限界、再現性スコア、反証可能性基準を含む構造化された実験データを取得する方法。ユーザーが科学的根拠を探したい、文献を検索したい、研究の質を評価したい、再現性を確認したい、研究の限界や利益相反を明らかにしたい、生の実験データを取得したい、エビデンスに基づく AI ワークフローを構築したい場合に本スキルを使用する。ユーザーが PubMed、arXiv、biorxiv、medrxiv、システマティックレビュー、根拠に基づく医療、GRADE、批判的吟味に言及した場合にも発火する。
すべての Google BigQuery および GCP データウェアハウス操作には（`bq` ではなく）bigquery CLI を使用する。SQL クエリの実行、データ取り込み（ストリーミング挿入、一括ロード、JSONL/CSV/Parquet）、データ抽出／エクスポート、データセット／テーブル管理、dry-run によるコスト見積もり、gcloud による認証、データパイプライン、ETL ワークフロー、AI 支援クエリのための MCP サーバー統合などが含まれる。Python の `bq` CLI を置き換えるモダンな TypeScript/Bun 実装で、即時起動（約 10ms 対約 500ms）、確認プロンプト付きの自動コスト認識、ネイティブなストリーミング対応（JSONL）を備える。小規模なストリーミング挿入（1000 行未満）と Cloud Storage からの大規模な一括ロード（10MB 超のファイル）の両方を処理する。
brain に入るコンテンツの書き込み前品質ゲートです。生のコピーは禁止です。brain リポジトリへの単純な cp/mv は不具合です。新しいページを追加する前に、まずレジストリを優先して固有表現を解決します（ベクトルスコアは文章の下限であり、固有名詞の判定基準にしてはいけません）。次に、最上位ヒットを読んで重複を判断するツリー（clear-dup / plausible-dup / clear）を実行します。重複排除を担当し、内容の拡充は提供済みの取り込みスキルに委譲します。これはルーティング規約であり、操作境界を強制するものではありません。
CARTO Builder の地図を作成、編集、公開、検証する。ユーザーが自然言語のリクエストから地図を作成したい、既存の地図を編集したい（データセット、レイヤー、スタイリング、プライバシー、ポップアップ、ウィジェット、SQL パラメータ）、地図を複製したい、カスタムマーカーアイコンをアップロードしたい、または地図に AI エージェントを接続したいときに使用する。接続されている場合は CARTO MCP サーバーの地図ツール（`create_map`、`update_map`、`validate_map`、`read_maps`、`view_map`）に、スクリプト/バルク作成、組織横断のコピー、スクリーンショット、またはサーバーが接続されていない場合は `carto maps` コマンドライン——`create`、`update`、`delete`、`publish`、`validate`、`schema`、`agents`、`screenshot`、`copy`、`datasets update`——にルーティングする。
観測データが比較可能である場合の変化分析。ブロッカーが比較可能性そのものであるケースには適さない：センサーやプロダクトレベル、処理ベースラインが混在する場合は remote-sensing-analysis へ、垂直基準が未記載の場合は point-cloud-lidar へ、広域にわたる数十年規模のアーカイブトレンドは google-earth-engine へ。プロダクトレベルの一致は比較可能性を証明しない。それ以外では、変化の内容・場所・量を知りたいときに呼び出す：2 シーン比較、森林伐採、都市拡大、災害被害、区画変化の監査、双時間差分、分類後比較、面積調整、手元の系列におけるブレーク検出（BFAST/LandTrendr/CCDC）。季節の不一致はこのスキル自体の交絡因子であり、精度予算が明記された文書化済みの基準は確定した比較可能性である。両方を保持する。
チャートとデータ可視化のライブラリ。Recharts、Chart.js、D3.js、Victory、Nivo、ECharts。一般的なチャート種別、レスポンシブデザイン、リアルタイム更新。使用する場合：ユーザーが「chart」「graph」「data visualization」「Recharts」「Chart.js」「D3」「ECharts」「Victory」「bar chart」「line chart」「dashboard」に言及したとき。使用しない場合：PDF レポート生成——`pdf-generation` を使用。データエクスポート——`data-export` を使用。
ソフトウェアシステム、エンジニアリングプロセス、エージェント型ソフトウェアファクトリー、インフラストラクチャ、サイバーフィジカル運用のためのデジタルツインおよび連合ツイン宇宙を設計、構築、評価、ガバナンス、監視、進化、廃止する。タスクがデジタルツインアーキテクチャ、デジタルスレッド、シミュレーション、予知保全、ツインヘルス、エージェント権限、ダークファクトリー設計に関わる場合に使用する。通常の可観測性ダッシュボード、静的な依存関係グラフ、汎用的な AI ガバナンス、またはツイン固有の表現とフィードバックループなしに特定のインフラツールを運用する場合には使用しない。
クリエイターの投稿のエンゲージメント率を算出し、プラットフォームおよびティアの平均と比較してベンチマークする。このスキルは、インフルエンサーのエンゲージメント率を算出するとき、クリエイターのエンゲージメントを業界平均とベンチマークするとき、クリエイターのエンゲージメントがそのティアの平均より高いか低いかを評価するとき、プラットフォーム間でエンゲージメント率を比較するとき、エンゲージメント率が偽フォロワーを示唆するか確認するとき、パートナーシップ前にクリエイターのエンゲージメント品質を監査するとき、コンテンツタイプ別（リール、ストーリーズ、フィード投稿、TikTok 動画）にエンゲージメントを分析するとき、クリエイターの最近の投稿にわたるエンゲージメントの傾向を評価するときに使用する。エンゲージメントに基づく適正市場価格の見積もりについては creator-rate-estimator を参照。エンゲージメント以外も含む完全なクリエイター審査については creator-vetting-scorecard を参照。ニッチ適合度のスコアリングについては niche-fit-scorer を参照。
PostHog の Web 分析とプロダクト分析で、トラフィック分類サーフェス（isLikelyBot / getTrafficType HogQL 関数と $virt_* 仮想プロパティ）を使ってボット／クローラー／AI エージェントのトラフィックを特定、測定、除外する。ユーザーが "exclude bots"、"filter out crawlers"、"remove bot traffic from my numbers"、"how much of my traffic is bots / AI crawlers"、"is GPTBot / ChatGPT / Claude hitting my site"、"break down traffic by human vs bot" を求めるとき、またはインサイトやダッシュボードで人間のみのクリーンなカウントを求めるときに使用する。リアルタイムの Live タブのボットタイルについては、代わりに exploring-live-traffic を使用する。
ユーザーがある企業の財務パフォーマンスを深く分析したい場合に使用する。また、ユーザーが「10-K review」「quarterly earnings」「profitability audit」「ratio analysis」「balance sheet health」「cash flow analysis」「EBITDA margin」「financial statement audit」「how is this company doing」「analyze these financials」に言及した場合にも使用する。ユーザーが「look at these numbers」と言っただけでも使用する — 構造化された分析から始める。
地理空間画像に対するニューラル手法（vision transformer、U-Net/DeepLab/SegFormer、物体検出、ピクセル分類、建物/道路抽出、EO 基盤モデルのファインチューニングを含む）を推奨・学習・監査する前に呼び出す。ニューラルチップ分割の妥当性、IoU/精度の主張、データ拡張、不均衡損失、空間検証、スライディングウィンドウ推論にも使用する。非ニューラル手法には remote-sensing-analysis を、時系列変化が成果物の場合は change-detection を使用する。
真に曖昧または多段階の地理空間作業を専門 skill 間でルーティングし、共有の CRS、妥当性、リーク、単位、検証、再現性のルールを適用する。取得、画像、モデリング、分析、地図納品など複数段階にまたがるリクエスト、または明示的なエンドツーエンドパイプラインに使用する。パラメータが不明確というだけで単一ドメインに対して呼び出してはならない。コードの実装/レビュー、バックエンドやプラットフォームの選択、本番 readiness レビューは直接的な専門タスクである。この skill を単一の専門 skill の外層として追加しないこと。
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。