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
Python で地理空間データを扱いやすくするオープンソースプロジェクト。pandas が使用するデータ型を拡張し、ジオメトリ型に対する空間操作を可能にする。Shapely、Fiona、Pyproj の上に構築されている。空間フォーマット（Shapefile、GeoJSON、GeoPackage、KML）の読み書き、空間結合、座標系変換（再投影）、幾何解析（バッファ、重心、凸包）、主題図作成（Choropleth マップ）、空間関係の計算（contains、overlaps、touches、within）、OpenStreetMap データや衛星由来のベクターデータの処理に使用する。
Google Analytics 4 の実装と分析のリファレンス。ライブの GA4 レポートデータを照会するとき、GA4 プロパティやデータストリームを設定するとき、gtag.js をインストールするとき、イベントや e コマースのトラッキングを設計するとき、カスタムディメンションやオーディエンスを登録するとき、Measurement Protocol でサーバーサイドイベントを送信するとき、GA4 を BigQuery にリンクしてエクスポートスキーマを理解するとき、DebugView でデバッグするとき、Consent Mode とデータ保持を構成するときに使用する。トリガー、変数、カスタムテンプレート、サーバーサイドコンテナといった一般的な GTM コンテナ作業には使用しない - google-tagmanager を使用。Google Ads のスクリプトや広告レポート - google-ads-scripts を使用。GA4 エクスポートテーブルに対する SQL の作成や実行 - bigquery スキルを使用。Universal Analytics や Google 以外の分析ツールには使用しない。
エージェントにグラフエンジニアリング——その両輪——を教える。ナレッジグラフ（オントロジー設計、エンティティ/リレーション/イベント抽出、融合、GraphRAG/メモリ提供。東南大学大学院のナレッジグラフ講座 npubird/KnowledgeGraphCourse、4.4K stars から抽出・翻訳）とタスクグラフ（エージェントオーケストレーション——並列ファンアウト、検証器の分離、停止ルール、ヒューマンゲート）。使用条件：ナレッジグラフの構築、テキストからのエンティティ/リレーション抽出、オントロジーの設計、エンティティの重複排除/統合、エージェントへのグラフメモリや GraphRAG の追加、マルチエージェントワークフローのグラフとしてのオーケストレーション、またはグラフエンジニアリングの学習を求められた場合——ティーチングモードでは、エージェントが各段階を実例を交えて説明し、視覚的な図の成果物を生成する。
家計の財務 JSON ストア用に、D3.js を埋め込み、データをインライン化した単一の自己完結型静的 HTML ダッシュボードを生成する。6 つの標準パネル（時系列の純資産、月次キャッシュフロー、定期支出とサブスクリプション、目標の進捗、資産配分、警戒フィード）を備える。視覚的階層には認知デザイン原則を、ナラティブ注釈にはビジュアルストーリーテリングデザインを適用する。週次または月次の財務ダッシュボードを出力するとき、またはユーザーが weekly dashboard、household dashboard、finance HTML report、static dashboard に言及したときに使用。
Huawei Cloud GaussDB 分散データベース（GaussDB for MySQL 互換版および GaussDB for openGauss 分散版）の管理と診断の skill。3 つの能力層にまたがる 12 個の huawei_* アクションを提供する: (1) クエリ（R3、読み取り専用の自動実行）——インスタンスの一覧/取得、フレーバーの一覧、データベースの一覧、(2) 分析（R3、読み取り専用の自動実行）——デプロイ形態の分析（シャード/読み取り専用ノード/エンジンバージョン）とセキュリティ設定の分析（セキュリティグループのポート/SSL）、(3) 管理（R2/R1、プレビュー + ユーザー確認）——インスタンスの作成、バックアップの作成、読み取り専用ノードの追加、シャーディングノードの追加、データベース権限の更新、インスタンスの削除。3 つの重要な警告を保持する: シャードキーは一度設定すると永続的であること、分散 GaussDB には少なくとも 3 ノードが必要であること、MySQL 互換版と openGauss はエンジンバージョンが固定された別製品であること。hcloud GaussDB CLI への依存を宣言し、AK/SK 認証情報とローカルに設定された hcloud profile の両方をサポートする。トリガーには以下が含まれる: "GaussDB"、"分布式数据库"、"GaussDB(for MySQL)"、"GaussDB(for openGauss)"、"openGauss"、"sharding"、"分片"、"添加分片节点"、"只读节点"、"readonly node"、"GaussDB实例"、"GaussDB备份"、"数据库权限"、"部署形态分析"、"安全配置分析"、"GaussDB诊断"、"GaussDB运维"、"HTAP"、"GaussDB部署检查"、"GaussDB安全基线"。
東方財富のデータベースを基盤に、業界または個別銘柄を対象としてトラッキング系レポート（日報／週報／月報、リサーチレポート、構造化されたトラッキング解説）を作成する。以下のいずれかに該当するとトリガー：（1）ユーザーが「レポート」「リサーチレポート」「トラッキング分析」または定期的なトラッキング文書を明示的に求める；（2）ユーザーが業界、セクター、指数、個別銘柄（名称またはコード）を指定し、体系化された文書化可能な近況のトラッキングや整理を期待する。典型的な例は「XX 業界のレポートを書いて」「XX 株をトラッキングして」「XX の日報を生成して」「XX の最近の状況を見てレポートにして」など。
Kaggle の実行環境、パス、アクセラレータ、再現性。次の場合に積極的に発動します：(1) `/kaggle/input` のパスエラー、(2) `/kaggle/working` の出力配置、(3) ローカルと Kaggle notebook の挙動の違い、(4) GPU/TPU/アクセラレータの選択、(5) インターネットの有効化、(6) パッケージ/バージョンの固定、(7) メモリ整理とタイムアウトの問題、(8) 高速実行のための DEBUG フラグ、(9) Kaggle Secrets の使用ガイダンス、(10) クォータを消費するランタイム設定。提供するもの：パスの規約、ランタイムチェックリスト、アクセラレータ ID、再現性パターン、リソース保護策。
正確で効率的な Kusto Query Language クエリを書くための KQL 言語の専門知識。構文の落とし穴、join パターン、動的型、datetime の落とし穴、正規表現パターン、シリアライズ、メモリ管理、結果サイズの規律、高度な関数（geo、vector、graph）を扱う。KQL クエリを書く、デバッグする、レビューする際は — 単純なものでも — このスキルを使用すること。落とし穴のセクションが、無駄なツール呼び出しや高コストなリトライ連鎖を引き起こす最も一般的なエラーを防ぐため。トリガー: KQL、Kusto、ADX、Azure Data Explorer、Fabric Real-Time Intelligence、EventHouse、Log Analytics、ログ分析、データ探索、時系列、異常検出、summarize、where 句、join、extend、project、let 文、parse 演算子、extract 関数、パイプ前向きクエリ構文への言及全般。
blockedImage を使って大きな画像を処理し、画像処理のために並列計算を活用し、カスタムアダプターを書くためのパターン。blockedImage オブジェクトを作成、処理、可視化するコードを書く場合、images.blocked.Adapter のサブクラスを実装する場合、ユーザーが大きな画像データの支援を必要とする場合に使用します。TIFF、GeoTIFF、.svs、.ndpi、.czi その他の WSI、衛星画像、顕微鏡ボリューム画像形式を扱う際は、常にこのスキルを使用してください。
PostHog のデータウェアハウスビュー（HogQL）または外部の dbt プロジェクト上で、再利用可能なアクティベーションモデル——アクティベーション率の指標と、ユーザー単位/アカウント単位のアクティベーションフラグ——を構築する。ユーザーがアクティベーション、"aha moment"、オンボーディングの成功、またはどの初期行動がユーザーの継続利用を予測するかを定義、モデリング、測定したい場合に使用する。このスキルが徹底する中心的な考え方：アクティベーションは想定された単一のイベントではない——リーチ（十分な数のユーザーが到達する）と予測力（到達したユーザーははるかに定着しやすい）のバランスを取って選ばれる、継続率で検証された初期行動の組み合わせである。候補となる行動の洗い出し、継続率の向上による検証、回数しきい値と行動の組み合わせ、プロダクト単位および B2B グループ単位のアクティベーション、勝ち残った定義を長期運用可能なアクティベーションフラグ + アクティベーション率モデルとしてモデリングすることを扱う。まず modeling-warehouse-foundations を読み、継続率の検証には modeling-product-usage-metrics を組み合わせる。
論文のソースデータ表と登録済み画像アセットを監査し、統計的なシグナルやデータの不整合を探すとき、paperconan の scan.json/report.html を解釈するとき、慎重な PubPeer または研究公正に関するメモを準備するとき、DOI/タイトルから公開されている補足データを探すときに使用する。論文データ検査、source data audit、paper data audit、疑わしい数値表、図のレビュー、マルチモーダル画像レビュー、PubPeer 準備、research integrity、DOI/タイトルデータ取得でトリガー。.xlsx/.csv/.tsv、.pdf/.docx 内の表、および外部マルチモーダル Agent による適応的な画像レビューを対象とし、グラフの数値化や自律的な意味判断は含まない。
pbi-cli を使って Power BI PBIR レポートページのビジュアルを追加、設定、データバインド、一括管理する。ユーザーが "add a chart"、"bar chart"、"line chart"、"card"、"KPI"、"gauge"、"scatter"、"table visual"、"matrix"、"slicer"、"combo chart"、"bind data"、"visual type"、"visual layout"、"resize visuals"、"bulk update visuals"、"bulk delete"、"visual calculations" に言及したとき、またはレポートページ上でビジュアルを配置、移動、バインド、削除したいときはいつでもこのスキルを呼び出す。サポートされているビジュアルの種類や、ビジュアルをデータモデルに接続する方法をユーザーが尋ねたときにも呼び出す。
Cartography schema をノードラベル、プロパティ、リレーションシップの信頼できる情報源として、Prowler Attack Paths の openCypher クエリを作成する。Prowler 固有の追加（Internet ノード、ProwlerFinding、内部分離ラベル）、$provider_uid のスコープ設定、Neo4j と Amazon Neptune の両方のシンクで効率的に動作する型付き `HAS_*` エッジを持つリストプロパティの項目ノードを扱う。トリガー：Attack Paths クエリを作成または更新するとき。
Qdrant のモニタリングと可観測性のセットアップを案内します。「how to monitor Qdrant」「what metrics to track」「is Qdrant healthy」「optimizer stuck」「why is memory growing」「requests are slow」と尋ねられたとき、または Prometheus、Grafana、ヘルスチェックをセットアップする必要があるときに使用します。メトリクス分析を必要とする本番問題のデバッグ時にも使用します。
Scrapy または web-poet のコードを書く、変更する、デバッグする、説明する前にこれを読むこと — spiders、ページオブジェクト、pipeline、settings、セレクタ — 一行の修正であっても、また Scrapy プロジェクト、scrapy-poet、scrapy-zyte-api、ブラウザレンダリングの雛形作成・設定であっても同様。これらのライブラリはあなたの学習カットオフ以降に更新されている。本 skill を最初に呼び出すこと。特定サイト向けのスクレイパー構築（scrape）、保存された HTML ファイル（scrape-analyze-page）、Scrapy Cloud のデプロイ/ジョブ（zyte）には適用しない。
SpacetimeDB プロジェクトの開始、CLI のインストール、ログイン、アーキテクチャの理解、または TypeScript、React、Angular、Vue、Svelte、Next.js、Nuxt、Remix、TanStack、Browser、Node.js、Bun、Deno、Rust、C#、C++ のクイックスタートを進めるときに使用。トリガー：install SpacetimeDB、quickstart、getting started、architecture、state mirroring、FAQ、new app。
株式スクリーナー。ユーザー独自のルール（売上成長率、利益率、EPS、P/E、益回り、セクター、指標ファイル内のあらゆる指標）に照らして企業リストを確認し、各企業がどのルールをどれだけ満たすか、または満たさないかを正確に示し、合格した企業を候補リストとして順位付けします。SEC提出書類から /trader-analyst が書き込む指標、または任意の CSV を読み取ります。ユーザーが「株をスクリーニングして」「条件に合う企業を探して」「ウォッチリストを絞り込んで」「この中でルールを満たすのはどれ」「候補を絞って」「これらの株を順位付けして」「株価収益率 30 倍未満の成長企業」などと言った場合に使用します。
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。