Skills

A

audit-xls

anthropics / financial-services

スプレッドシートの数式の正確性、エラー、よくある間違いを監査します。対象は選択範囲、シート単位、またはモデル全体（BS のバランス、キャッシュの照合、ロジックの妥当性など財務モデルの整合性チェックを含む）です。「audit this sheet」「check my formulas」「find formula errors」「QA this spreadsheet」「sanity check this」「debug model」「model check」「model won't balance」「something's off in my model」「model review」などで発動します。

P

pubchem-database

google-deepmind / science-skills

PubChem を照会し、名称／CID／SMILES で検索して、物性、類似性・部分構造検索、生物活性を化学情報学のために取得します。特定の化学物質、医薬品、分子についてユーザーが尋ねたときに使用します。

M

mapbox-geospatial-operations

mapbox / mapbox-agent-skills

問題の種類・精度要件・パフォーマンスニーズpscに基づいて適切な地理空間ツールを選ぶための専門家ガイド

D

data-analyst

cline / skills

ClickHouse を基盤とする分析の対話型データアナリストとして機能します。ユーザーが社内データ、指標、ダッシュボード、テレメトリー、アクティブユーザー、収益、ファネル、トレンド、分布について質問する場合や、アナリスト形式の対話、その場での SQL 作成、チャート、ClickHouse（ローカルまたは ClickHouse Cloud）からのデータエクスポートを求める場合に使用します。

N

ncbi-sequence-fetch

google-deepmind / science-skills

E-utilities を使って NCBI データベースからタンパク質と塩基配列を取得します。アクセッション番号からの直接照会、CDS の翻訳、遺伝子＋生物種の検索、ローカスの照会、PubMed -linked 配列、特許タンパク質の抽出、生物種＋長さに基づくフォールバック検索に対応しています。アクセッション番号、遺伝子名、ローカルスタグ、PubMed ID、特許番号で生物学的配列を取得する必要がある場合に使用します。

R

redis-best-practices

mindrally / skills

キャッシュ、データ構造、高速なキーバリュー操作における Redis 開発のベストプラクティス

M

matplotlib

k-dense-ai / scientific-agent-skills

Matplotlib で科学的なプロットを作成、カスタマイズします。プロット要素の細かな制御、新しい種類のプロット、科学的なワークフローに使用します。出版用に PNG/PDF/SVG へエクスポートできます。簡単な統計プロットには seaborn、インタラクティブなプロットには plotly、ジャーナルスタイルの出版対応マルチパネル図には scientific-visualization を使用してください。

Webhook を介して Paddle のサブスクリプションと顧客の状態をデータベースにミラーリングします。スキーマ、upsert パターン、ステータスの意味、予定された変更、アクセス制御を扱います。

P

pymol

google-deepmind / science-skills

PyMOL を使ってタンパク質や分子構造を可視化・解析・レンダリングします。タンパク質構造の画像作成、構造の整列・重ね合わせ、距離や接触の測定、結合部位や活性部位残基の強調、B-factor/pLDDT による着色、タンパク質-リガンド相互作用の解析に使用してください。ドッキング、分子動力学、シークンスのみの解析には使用しないでください。

O

openfda-database

google-deepmind / science-skills

openFDA API から医薬品医療機器、食品、タバコ、化粧品、獣医製品、物質、透明性データを検索・取得・ダウンロードします。FDA の有害事象、回収、ラベル、承認、供給不足、510(k) 認証、NDC 検索など、28 の API エンドポイントすべてにわたる FDA の安全・規制データ検索に使用してください。

R

retention-engagement

refoundai / lenny-skills

ユーザーの長期的なリテンションを支える要因を特定し、顧客が継続して利用するための行動メカニズムを導入する支援をします。このガイドはユーザーのサバイバル曲線の測定と、高頻度での利用に向けた製品環境の最適化に焦点を当てます。

D

database-design

sickn33 / agentic-awesome-skills

データベース設計の原則と判断。スキーマ設計、インデックス戦略、ORM の選択、サーバーレスデータベースを扱います。

B

business-analytics-reporter

ailabs-393 / ai-labs-claude-skills

このスキルは、CSV ファイル Flexibility の売上・収益データを分析し、弱い点を特定し、統計的なインサイトと改善提言を生成するために使う。ユーザーが業績レポートを依頼した��、売上データの分析を求めたり、弱点の特定や業務改善戦略の提言を必要としたときに使う。

S

scikit-learn

k-dense-ai / scientific-agent-skills

scikit-learn を使用した Python の機械学習をサポートします。教師あり学習（分類、回帰）、教師なし学習（クラスタリング、次元削減）、モデル評価、ハイパーパラメータ調整、前処理、ML パイプラインの構築に使用できます。アルゴリズム、前処理技法、パイプライン、ベストプラクティスに関する包括的なリファレンスドキュメントを提供します。

A

alphagenome-single-variant-analysis

google-deepmind / science-skills

AlphaGenome API を使用して、遺伝的変異が遺伝子発現（RNA-seq）、クロマチンアクセシビリティ（DNASE）、ヒストンマーク（ChIP）、転写因子に与える影響を解析します。非コード変異の影響、病原性、臨床的意義、疾患との関連、機能的影響、遺伝子発現の変化、スプライシングの破綻、プロモーターやエンハンサーの調節効果について尋ねられた場合に使用します。生物学用語を組織／細胞型オントロジー（UBERON/CL）に対応付ける場合や、chr:pos:ref>alt 形式の変異を解析する場合にも使用します。

U

uniprot-database

google-deepmind / science-skills

UniProtKB、UniParc、UniRef にあるタンパク質のメタデータ、機能、分類、配列にアクセスします。タンパク質の検索、識別子の対応付け、機能アノテーションや文献の取得に使用します。配列アラインメント、タンパク質フォールディング、配列類似性検索には使用しないでください（これらのタスクには専用スキルを使用してください）。

R

receipts

anthropics / claude-plugins-official

このマシンのローカルセッション記録から個人用のClaude Code使用・効果レポート（「receipts」）を生成します。マネージャーへのClaude Codeの使用状況や費用の説明、自己評価、「何に使ってきたか」の振り返りに利用できます。~/.claude/projectsをローカルで調査し（最終的なレポート作成以外にAPI呼び出しは行いません）、ローカルのgit履歴と照合して、markdownレポートと単体で表示できるHTMLの証跡をホームディレクトリに書き出します。ユーザーが「receipts」「impact report」「usage report」を求める、「Claude Codeの活動を見せたい」「Claude Codeの価値を証明したい」と言う、または `/receipts` を実行した場合に使用します。

C

chembl-database

google-deepmind / science-skills

ChEMBL データベースを検索し、生物活性分子、創薬ターゲット、生物活性データ、承認薬、化学構造を取得します。ユーザーが化合物、ターゲット、IC50/Ki 値、薬物の作用機序、構造検索について尋ねた場合に使用します。

C

clinvar-database

google-deepmind / science-skills

臨床的意義、病原性分類（例：Pathogenic、Benign、VUS）、臨床エビデンスの根拠の確認、またはヒトゲノム変異の「確実な陽性」ベンチマーク対照の検索に使用します。

A

agentkey

chainbase-labs / agentkey

ユーザーが学習データ範囲外の情報を必要とする場合や、リアルタイムのネットワーク呼び出しが必要な場合は PROACTIVELY に使用します: Web 検索、URL スクレイピング、ニュース、ソーシャルメディア（あらゆるプラットフォーム）、市場価格（暗号資産/株式/FX）、オンチェーンデータ、EC 商品データ、企業情報、天気、旅行（航空券/ホテル）。provider カタログは動的で随時増加するため、provider の存在が不明な場合は先に find_tools を呼び出して確認してください。概念的な作業、コード、ローカルファイル作業には不要です。

E

ensembl-database

google-deepmind / science-skills

Ensembl データベースを検索して、遺伝子、転写産物、タンパク質の ID を解決し、ゲノムまたはタンパク質配列を取得し、遺伝子構造（エクソン）を検索し、変異の帰結と影響予測（VEP）を取得します。主要な ID 変換ツール、ゲノム配列データベース、変異影響予測ツールとして使用します。

N

nuxthub

onmax / nuxt-skills

NuxtHub v0.10.8 アプリの構築時に使用します。データベース（sqlite/postgresql/mysql 用の Drizzle ORM）、KV ストレージ、blob ストレージ、キャッシュ API を提供します。設定、スキーマ定義、マイグレーション、マルチクラウドデプロイ（Cloudflare、Vercel）、新しい hub:db、hub:kv、hub:blob 仮想モジュールのインポートを扱います。

C

claimable-postgres

neondatabase / agent-skills

Neon の Claimable Postgres（neon.new）を使って即座に一時的な Postgres データベースをプロビジョニングする。ログイン・登録・クレジットカードの提示は不要。REST API、CLI、SDK に対応。ユーザーが高速な Postgres 環境、プロトタイピングやテスト用の使い捨て DATABASE_URL、「今すぐ DB が欲しい」といった要望 왔ったときに使う。トリガー語には「quick postgres」「temporary postgres」「no signup database」「no credit card database」「instant DATABASE_URL」「npx neon-new」「neon.new」「neon.new API」「claimable postgres API」が含まれる。

E

exploratory-data-analysis

k-dense-ai / scientific-agent-skills

明示的にサポートされた科学ファイルを対象に、範囲を限定したローカル探索的分析を行います。マスキング済みの CSV/TSV/JSON プロファイルに対応し、NumPy、HDF5、FASTA/FASTQ、基本的な画像メタデータの検査も任意で行えます。欠損やリーケージの監査、外れ値と変換への感度分析、厳密な EDA レポートのひな型も提供します。その他の分野の形式は参考のみで、未知の形式は安全側に倒して処理を拒否します。

P

posthog-instrumentation

posthog / posthog-for-claude

コードに PostHog の分析計測を自動的に追加します。ユーザーがコードベースへのトラッキング追加、イベント計測、分析機能の追加、またはフィーチャーフラグの実装を依頼したときに起動します。

O

opentargets-database

google-deepmind / science-skills

Open Targets Platform をクエリして、標的と疾患の関連、創薬標的の探索、創薬可能性／安全性データ、遺伝学／オミクスのエビデンス、既知の薬剤を取得し、治療標的を特定します

H

human-protein-atlas-database

google-deepmind / science-skills

Human Protein Atlas（HPA）からタンパク質発現の半定量データと空間局在データを取得する場合に使用します。

P

protein-sequence-msa

google-deepmind / science-skills

EBI Clustal Omegaでタンパク質の多重配列アラインメントを実行します。複数の配列をアラインメントして、類似性、ドメインの保存性、または重要な残基の保存性を評価する場合に使用します。最大 4000 配列、ファイルサイズ上限は 4 MB です。データベース内の相同タンパク質の検索（MMseqs2、BLASTを使用）、非タンパク質配列（DNA、RNA）のアラインメント、構造アラインメント（Foldseek、PyMOLを使用）、または配列が1つしかない場合には使用しないでください。

P

protein-sequence-similarity-search

google-deepmind / science-skills

MMseqs2（高速、デフォルト）または BLAST（網羅的、フォールバック）を使用して相同タンパク質配列を検索します。ユーザーがタンパク質配列または FASTA ファイルを提示し、相同配列や配列一致の検索、または配列類似性に基づくタンパク質機能の推定を求めた場合に起動します。構造類似性に基づく機能推定には使用しません

P

python-backend

jiatastic / open-python-skills

Python バックエンド開発の専門領域: FastAPI、セキュリティパターン、データベース操作、Upstash 連携、コード品質。以下の場合に使用します: (1) FastAPI での REST API 構築、(2) JWT/OAuth2 認証の実装、(3) SQLAlchemy/非同期データベースの設定、(4) Redis/Upstash キャッシュの連携、(5) AI 生成された Python コードのリファクタリング（deslopification）、(6) API パターンの設計、(7) バックエンド性能の最適化。

D

dbsnp-database

google-deepmind / science-skills

NCBI の dbSNP データベースで短い遺伝的変異（SNP、indel）を検索、マッピング、照会する場合に使用します。rsID、VCF 形式のゲノム座標、HGVS 文字列間の対応を解決します。rsID に対して、変異タイプ、遺伝子との関連、臨床的意義、アレル頻度、ゲノム座標（GRCh38）を返します

R

research-decision-room

nexu-io / open-design

整理されていないユーザーリサーチのメモ、インタビュー、サポートチケット、アンケート、製品の背景情報を、根拠に基づく意思決定ルームにまとめます。証拠台帳、テーママップ、確信度ヒートマップ、機会マトリクス、意思決定メモ、実験キューを含む単一のHTML成果物を作成します。チームが確実性を捏造することなく、定性的な兆候から製品やデザインの意思決定に進む必要がある場合に使用します。

R

reactome-database

google-deepmind / science-skills

Reactomeデータベース（分析およびコンテンツサービス）を検索します。ユーザーが経路解析、遺伝子リストのエンリッチメント、トークンによる結果の取得、マッピングされていない、または見つからない識別子の検索、識別子のマッピング、反応の構成要素（入力、出力）、経路階層（最上位経路を含む）、図のエクスポート、相互参照のマッピング、ナレッジベースの検索について尋ねた場合に使用します。

E

embl-ebi-ols

google-deepmind / science-skills

EMBL-EBI Ontology Lookup Service（OLS）を検索し、250以上のオントロジー（例：GO、DOID、HP）にわたる生物医学オントロジーの用語、定義、階層を取得します。用語の検索、詳細の取得、階層（親、子、祖先）の参照、プロパティや個体の検索、オートコンプリート候補の取得、オントロジーのメタデータや統計情報へのアクセスを求められた場合に使用します。

M

math-reasoning

lingzhi227 / agent-research-skills

研究論文向けの形式的な数学的推論を行います。方程式の導出、証明の作成、問題設定の形式化、統計検定の選択、LaTeX 数式表記の生成に対応します。数学的導出、定理の証明、記法一覧、統計解析の形式化が必要な場合に使用します。

3

3-statement-model

anthropics / financial-services

3表財務モデルのテンプレート（損益計算書、貸借対照表、キャッシュフロー計算書）を完成させ、データを入力します。モデルテンプレートへの入力、既存のモデルフレームワークの完成、財務モデルへのデータ入力、入力途中のIS/BS/CFフレームワークの完成、既存テンプレート内での統合財務諸表の連携を求められた場合に使用します。3表モデルテンプレートへの入力、完成、データ投入の依頼で起動します。

I

interpro-database

google-deepmind / science-skills

タンパク質のドメイン、ファミリー、部位を特定し、ファミリー内または同じドメインを持つすべてのタンパク質を検索します。ドメインの種分布を調べ、タンパク質ファミリーと GO 用語でゲノムに注釈を付けます。InterPro は 14 のデータベース（Pfam、CDD など）を検索可能な単一のリソースに統合します。InterPro-N はディープラーニングにより、注釈と配列のカバレッジを大幅に拡張します。ドメインアーキテクチャ（IDA）検索を含みます。

S

string-database

google-deepmind / science-skills

STRINGデータベースでタンパク質間相互作用（PPI）、機能エンリッチメント、相同性を検索します。特定のタンパク質間の相互作用、相互作用の証拠、信頼度スコア、タンパク質の相互作用パートナー、経路エンリッチメントについてユーザーが尋ねた場合に使用します。

F

foldseek-structural-search

google-deepmind / science-skills

Foldseek APIを使用して、複数のデータベース（PDB、AlphaFold、CATH、MGnifyなど）に対してタンパク質の3D構造検索を実行します。ユーザーが実際の3D座標ファイル（.cif、.mmcif、.pdb）を提供し、構造が類似するタンパク質を探したい場合に限り使用してください。タンパク質配列、遺伝子名、UniProt IDのみが提示された場合は使用しないでください。

B

backward-traceability

lingzhi227 / agent-research-skills

最終 PDF のすべての数値を、生成元の正確なコード行まで追跡可能にします。\hypertarget/\hyperlink LaTeX コマンドと、コンパイル時に評価される \num{formula} を使用します。再現性とデータ整合性の検証に使用します。

D

dt-obs-predictive-analytics

dynatrace / dynatrace-for-ai

Dynatrace 向けの予測分析。timeseries-forecast ツールによる時系列予測、容量飽和計画、ホスト、サービス、インフラ全体の傾向および異常検出を行います

G

gtex-database

google-deepmind / science-skills

GTEx（Genotype-Tissue Expression）Project の 54 の非疾患組織部位について、定量的な RNA 発現データやバリアント eQTL 情報を取得する場合に使用します。

C

cuopt-numerical-optimization-formulation

nvidia / skills

LP、MILP、QP — 概念、問題テキストの解析、モデリングパターン（パラメータ、制約、決定変数、目的関数）。概念のみで、API は扱いません。

C

convex-design

cline / skills

Convex上でリアクティブかつ型安全な、本番環境向けバックエンドを設計・構築します。スキーマ、クエリ／ミューテーション／アクション、インデックス、認証、ファイルストレージ、スケジューリング、リアルタイムマルチプレイヤー、モバイルバックエンド、Convexのワンプラットフォームスタック上のLLM／エージェントワークフローを扱います。

J

jaspar-database

google-deepmind / science-skills

JASPAR データベースで転写因子（TF）の結合プロファイルを検索します。特定の TF の位置頻度行列（PFM）や位置重み行列（PWM）の取得、遺伝子シンボルから JASPAR Matrix ID への照合、TF メタデータの取得に使用します。複数の出力形式（MEME、TRANSFAC、PFM、JASPAR、YAML）に対応します。

G

gnomad-database

google-deepmind / science-skills

Genome Aggregation Database（gnomAD）を検索します。特定の遺伝的バリアントの希少性やアレル頻度の判定、機能喪失への不耐性を評価するための遺伝子制約指標（pLI、LOEUF）の取得、ゲノム領域や遺伝子内のバリアントの検索、構造バリアントの照会に使用します。個々の患者のゲノム解析、がんの体細胞変異の追跡（COSMIC を使用）、生のシーケンスリードの取得（ENA を使用）には使用しないでください。

S

statsmodels

k-dense-ai / scientific-agent-skills

OLS、GLM、離散モデル、混合モデル、ARIMA、SARIMAX などの Python 統計モデルを適合し、診断します。係数推論、限界効果、モデル比較、時系列予測に対応し、設計と不確実性を明示的にチェックします。計量経済学と統計モデリングに使用します。ガイド付きの検定選択と APA レポートには statistical-analysis を参照してください。

Q

quickgo-database

google-deepmind / science-skills

QuickGO および Evidence & Conclusion Ontology（ECO）REST API をクエリします。遺伝子を生物学的プロセス、分子機能、細胞構成要素に対応付ける場合、特定の経路/GO 用語に関連する遺伝子を探す場合、または Gene Ontology の階層を調べる場合に使用します。薬剤標的のクエリ（OpenTargets を使用）や、機構的なシグナル伝達経路図（KEGG を使用）には使わないでください。

A

auto-paper-demo

marimo-team / skills

追加のユーザー入力なしで、marimo notebook に研究論文のデモを完全自動で作成します。

E

encode-ccres-database

google-deepmind / science-skills

SCREEN GraphQL API 経由で ENCODE Registry of cis-Regulatory Elements（cCREs）を検索するか、ENCODE Portal REST API で実験やファイル（ChIP-seq peaks など）をカスタム検索します。ヒトのさまざまな細胞種にわたる制御アノテーションや実験生データを検索する際に使用します

A

alibabacloud-dms-skill

aliyun / alibabacloud-aiops-skills

Alibaba Cloud DMS データベースの読み書きスキル。DMS 内で対象データベースを検索し、SQL クエリやデータ変更を実行します。トリガー："DMS query"、"database query"、"execute SQL"、"search database"、"DMS SQL"、"insert data"、"update data"。

H

hypothesis-generation

k-dense-ai / scientific-agent-skills

証拠の範囲に基づき、科学的な問い、候補仮説、対立する説明、因果関係または関連性に関する主張、識別力のある予測、測定方法、事前登録可能な分析計画を策定します。仮説を事実として扱わず、観察や予備的知見を透明で検証可能な研究計画にまとめる際に使用します

P

physical-ai-neural-reconstruction

nvidia / skills

NVIDIA NuRec/NRE のルーター：USDZ レンダリング、NCore 変換、3DGS、gRPC センサーシミュレーション、車両ライン対応、PhysicalAI HF データセット。SimReady やインフラ構築には使用しないでください。

N

nemotron-customize

nvidia / skills

リポジトリ標準の Nemotron カスタマイズ手順を計画・設定し、単一または複数ステップのパイプラインとして連結します。対象は、キュレーション、翻訳、SFT/PEFT（AutoModel または Megatron-Bridge）、事前学習/CPT、RL アライメント（DPO/RLVR/GRPO/RLHF）、BYOB/MCQ ベンチマーク、チェックポイント変換、ModelOpt 最適化、環境プロファイル、学習済みチェックポイントまたは既存/ホスト済みエンドポイントの評価です。Nemotron の手順やワークフローが指定された場合、またはこれらのクリーンアップ、翻訳、学習、ファインチューニング、アライメント、変換、最適化、評価、パイプライン化を求められた場合に使用します。フロントエンド/ダッシュボード/可視化、一般的な ML の助言、課金/アクセス、Nemotron 以外のコーディングタスクには使用しないでください。

U

ucsc-conservation-and-tfbs

google-deepmind / science-skills

UCSC Genome Browser から進化的保存スコア（phyloP、phastCons）と転写因子結合部位（TFBS）を取得します。ゲノム変異や領域が進化的に保存されているか、機能的に重要か、主要プロジェクト（ENCODE、JASPAR、ReMap）において TF 調節因子によって境界づけられているかを分析する際に使用します。

S

seaborn

k-dense-ai / scientific-agent-skills

pandas と連携し、分布、関係、カテゴリ比較、回帰表示、ペアプロット、ヒートマップの統計可視化を Seaborn で作成します。集約、不確実性、欠損データを明示的に扱う関数型およびオブジェクト型インターフェースに対応します。静的な探索的プロットに最適です。インタラクティブな図には plotly、出版向けのスタイルには scientific-visualization を使用します。

U

unibind-database

google-deepmind / science-skills

UniBind データベースで実験検証済みの転写因子（TF）結合部位を検索します。直接的な TF-DNA 相互作用データセットの取得、ローカル分析用の結合部位座標（BED/FASTA）のダウンロード、または種、細胞株、TF 名による利用可能なデータセットの一覧表示に使用します。特定の区間、位置、遺伝子、モチーフモデル、発現データの検索には使用しないでください。

A

affinity-diagram

owl-listener / designer-skills

多数の定性的なデータポイントをテーマとインサイトの記述にまとめます。複数のセッションや情報源を横断して統合する場合に使用します。単一の記録には `summarize-interview`、あるセグメントの内面状態には `empathy-map` を使用してください。

M

mapbox-data-visualization-patterns

mapbox / mapbox-agent-skills

コロプレスマップ、ヒートマップ、3D ビジュアライゼーション、データ駆動型スタイリング、アニメーションデータなど、地図上でデータを可視化するパターン。レイヤータイプ、カラースケール、パフォーマンス最適化を網羅。

C

card-sort-analysis

owl-listener / designer-skills

オープンまたはクローズドのカードソート結果を、グループ分けとラベルの案にまとめます。カードソート調査の実施後に使用してください。結果を完全な構造にまとめるには、`information-architecture`（ux-strategy）を使用してください。