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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 96,981 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
戦略的代替案のための投資銀行ピッチブック — 類似会社比較、類似取引、バリュエーションのフットボールフィールド、DCF 感度分析、戦略オプションのマトリクス、プロセスの推奨。`assets/template.html` を改変して構築し、IB 固有の UI 要素、開示バンド、出典ラベルを保持する。取締役会 / 売り手側の討議資料に使用する。VC の資金調達デッキではない（html-ppt-pitch-deck を参照）。ワークフローは Anthropic の金融サービス Pitch Agent（Apache-2.0）を基に改変。
Kaggle の `kernel-metadata.json` のセットアップと修復。以下の場合に積極的に有効化する：(1) kernel-metadata.json の作成、(2) メタデータ検証エラーの修正、(3) `id`、`title`、`code_file`、言語、カーネルタイプの設定、(4) private/public、internet、GPU、アクセラレータ動作の設定、(5) dataset_sources、competition_sources、kernel_sources、model_sources の添付、(6) `kaggle kernels push` 前のメタデータ準備、(7) スクリプト／ノートブックのメタデータ変換。提供内容：スキーマチェックリスト、有効なフィールド、ソース配列、デフォルト、プッシュ準備状況のレビュー。
Light 科研メインライン第 2 ステップ・データエンジニアリング：**見つけられて使えるデータ**（出所/ライセンス/バージョン/サイズ/split）+ **idea を出す前にデータの実現可能性を判断**（研究/統計的検出力を支えるデータが足りるか）+ **データリークの防止**（トップカンファレンスで不採録になりがちな地雷）。使う場面：ユーザーが公開データセットを探す/選ぶ/ダウンロードする、またはデータを渡して "研究に使えるか/足りるか/品質は大丈夫か" と尋ねる / クリーニング・欠損値や外れ値の処理・特徴量エンジニアリング・データセット分割・データ拡張 / データセットの自作（収集・アノテーション基準・プライバシー遵守・公開） / 訓練とテストでデータが混ざっている疑い（リーク） / idea を出す前にデータ基盤を評価する。トリガーワード：データが足りるか / データの実現可能性 / データ品質 / データリーク / リーク防止 / train test の重複 / どう分割するか / 交差検証 / アノテーション基準 / 一致度 IAA / データセットの自作 / サンプルサイズは足りるか / 統計的検出力 / データセットを探す / データライセンス / dataset search / data leakage / feasibility / data split / annotation。中核となる規律：**データリーク = critical で一票否決**（標準化が分割より先/時系列リーク/エンティティの重複/ターゲットエンコーディングのリーク）；**データが idea を支えられない = idea の前に止める（戻り辺 2⊣3、データを補うか idea を変える）**；検出力は経験的なしきい値であり power analysis ではない；リーク検出はヒューリスティックで限界があり、"全部調べた" とは言わない。
12 個の専門プロンプトを使い、マッキンゼー級の包括的な市場調査と戦略分析を実施します。市場調査、競合分析、事業戦略、TAM 分析、顧客ペルソナ、価格戦略、市場投入計画、財務モデリング、リスク評価、SWOT 分析、市場参入戦略、包括的な事業分析に使用します。また、بحث سوق、تحليل استراتيجي、تحليل منافسين、دراسة جدوى、خطة عمل などのアラビア語での依頼や、事業参入・投資判断に関する「حلل لي السوق」にも使用します。次の場合は使用しないでください。事業アイデアへの簡単な意見を求めている場合（直接回答）、商品推薦や買い物（personal-shopper を使用）、ソーシャルメディアのコンテンツ戦略（viral-equation を使用）、企業情報の簡単なウェブ検索（web_search を直接使用）、購入する商品の比較（personal-shopper を使用）、単一の競合他社の簡単な分析（直接回答）。例外：「حلل لي السوق」が購入予定の商品についてなら personal-shopper、事業参入についてならこのスキルを使用。「وش أفضل منتج」→ personal-shopper。「وش حجم سوق X」→ このスキル。「قارن لي بين منتجين」→ personal-shopper。「قارن لي بين شركتين」が競合企業の比較ならこのスキル。「دراسة جدوى مشروع」→ このスキル。「أبغى أفتح مشروع」→ このスキル（包括的な分析）。「أبغى أشتري لابتوب」→ personal-shopper（買い物であり、事業ではない）。入力：事業の説明、業界、ターゲット顧客、地域、財務情報（任意）。ツール：sessions_spawn（サブエージェント）、web_search、web_fetch。出力：完全な戦略レポートを artifacts/research/{date}-{slug}.html に保存します。成功基準：12 件のコンサルティング品質の分析を実行可能なレポートにまとめて提供します。
スタースキーマ用の再利用可能なディメンション / ルックアップテーブル（国・地域、タイムゾーン、通貨、日付、プラン / プロダクト、その他の記述的属性）を、PostHog のデータウェアハウスビュー（HogQL）または外部の dbt プロジェクト上で構築する。ディメンションテーブル、ルックアップテーブル、スタースキーマ、コンフォームドディメンションをモデリングしたい場合、または JOIN を繰り返さずにイベント / 収益 / 利用状況を国、地域、タイムゾーン、プラン、通貨の属性で拡充したい場合に使用。ディメンションデータの入手（アップロード、ウェアハウスソース、イベントからの導出）、エイリアス付きの 1 エンティティ 1 行ビューへの整形（ディメンションはほとんど変化しないため、必要に応じて低頻度のスケジュールでマテリアライズ）、保存済み join または person join によるファクトへの接続（その列をネイティブフィールドとして読めるようにする）までを扱う。重要なルール: 通貨には独自のレートテーブルではなく組み込みの convertCurrency() を使用する。まず modeling-warehouse-foundations を読むこと。ここでのディメンションは収益、コンバージョン、アクティベーション、プロダクト利用のモデリングスキルで再利用される。
GPS/GNSS トラックからの移動と軌跡の分析：クリーニング、停止/トリップ検出、道路ネットワークのマップマッチング、速度/方向、フロー集計、起終点の構築。フリート、人間の移動性、動物追跡、AIS、スポーツトラックに使用する。GPS ポイント、GPX、軌道、停止検出、マップマッチング、移動オブジェクトごとのタイムスタンプ付き位置でトリガーする。個人の軌跡のプライバシー、集計、匿名化、公開にも使用する。観測トラックのない仮想ルート、等時線、静的 OD コストには network-accessibility-analysis を使用する。
pbi-cli を使用して TMDL/TMSL 形式をインポート・エクスポートし、トランザクションでモデルのライフサイクルを管理し、Power BI セマンティックモデルをバージョン管理する。ユーザーが "deploy"、"export"、"import"、"TMDL"、"TMSL"、"version control"、"git"、"backup"、"migrate"、"transaction"、"commit changes"、"rollback" に言及したとき、またはモデル状態の保存／復元を望むときは常にこのスキルを呼び出す。
pbi-cli を使用して Power BI PBIR レポートのページレベルおよびビジュアルレベルのフィルターを追加・削除・管理する。ユーザーが "filter"、"TopN filter"、"top 10"、"bottom 5"、"relative date filter"、"last 30 days"、"categorical filter"、"include values"、"exclude values"、"clear filters"、"slicer filter"、"page filter"、"visual filter" に言及したとき、またはページ上や特定のビジュアルに表示されるデータを制限したいときに、このスキルを呼び出す。
pbi-cli を使用して Power BI レポートのページとブックマークを管理する — PBIR レポートでページを追加・削除・設定・レイアウトする。ユーザーが "add page"、"new page"、"delete page"、"page layout"、"page size"、"page background"、"hide page"、"show page"、"drillthrough"、"page order"、"page visibility"、"page settings"、"page navigation"、"bookmark"、"create bookmark"、"save bookmark"、"delete bookmark" に言及したとき、またはページレベルの状態を捕捉するブックマークを管理したいときに、このスキルを呼び出す。ユーザーが drillthrough の設定や pageBinding について尋ねたときにも呼び出す。
pbi-cli を使って Power BI PBIR レポートプロジェクトのひな型作成、検証、プレビュー、管理を行います。ユーザーが "create report"、"new report"、"PBIR"、"scaffold"、"validate report"、"report structure"、"preview report"、"report info"、"reload Desktop"、"convert report"、".pbip project"、"report project" に言及した場合、または PBIR フォルダー形式を理解したい、新しいレポートをゼロから作成したい、レポート全体を扱いたい場合にこのスキルを呼び出します。個別のタスクについては、power-bi-visuals（グラフ、バインド）、power-bi-pages（ページ管理）、power-bi-themes（テーマ、書式設定）、power-bi-filters（ページ/ビジュアルフィルター）も参照してください。
pbi-cli を使って Power BI セマンティックモデルの行レベルセキュリティ（RLS）ロール、オブジェクトレベルセキュリティ、パースペクティブを構成します。ユーザーが "security"、"RLS"、"row-level security"、"access control"、"data restrictions"、"who can see"、"filter by user"、"perspectives"、"limit visibility" に言及した場合、またはロールごとにデータアクセスを制限したい場合にこのスキルを呼び出します。
コードベースから分析トラッキングの現状をリバースエンジニアリングする。SDK 呼び出し、ID 管理、計装パターンをスキャンし、事実に基づく棚卸しを作成する — 推奨事項ではない。.telemetry/current-state.yaml とタイムスタンプ付きの監査レポートを出力する。現在何がトラッキングされているかを知りたい場合、既存の分析を監査する場合、新しい計画を設計する前にトラッキングの実態を記録する場合、'what analytics do we have'、'what events are tracked'、'scan for tracking'、'tracking inventory' に該当する場合に使用する。
明確な方針を持つ目標トラッキングプランを設計し、現状から目標への差分を明示する。プロダクトモデル、現状監査、テレメトリのベストプラクティスを組み合わせ、どのイベント、プロパティ、エンティティ、グループ階層が存在すべきかを決定する。.telemetry/tracking-plan.yaml と .telemetry/delta.md を出力する。ユーザーがトラッキングプランの作成や再設計、何をトラッキングするかの決定、アナリティクス計装の計画、「トラッキングを設計」「何をトラッキングすべきか」「トラッキングプランを作成」「アナリティクスイベントを計画」を求めたときに使用。
データウェアハウステーブルまたはマテリアライズドビューから個人またはグループのプロパティを設定し、ウェアハウスの列をフィーチャーフラグ、コホート、インサイトで使えるプロパティにします。「Postgres の列を個人プロパティに同期したい」、「ウェアハウステーブルをユーザーにマッピングしたい」、「毎日の identify cron を置き換えたい」、「ウェアハウスから個人プロパティを更新したい」とユーザーが求めたとき、または PostHog へのリバース ETL を求めたときに使用します。テーブルと識別子列の選定、1 回の呼び出しでテーブル全体の列マッピングを提案すること、ID プロパティと予約プロパティの除外、既存プロパティとの衝突の確認、最初のバックフィルの実行を扱います。
A 株、香港株、米国株、ETF 優先のワークフロー向けのマルチマーケットインテリジェント銘柄選定。Codex が個別銘柄の分析、マーケットスキャンの実行、ポートフォリオの構築、戦略のバックテスト、BUY/SELL/HOLD シグナルの診断、範囲を限定したローカルマーケットデータのウォームアップを行う必要があるときに使用する。銘柄コード（600519、AAPL、0700.HK）、ETF コード（510300、159915）、中国株名（贵州茅台）、および 分析、选股、scan、portfolio、backtest、因子、评分、ETF、场内基金、BUY/SELL/HOLD、诊断 などのキーワードを含むクエリでトリガーされる。幅広い投資信託プラットフォームや全市場データ同期リクエストには使用しない。
Web アナリティクスチーム向けにパスクリーニングルールを提案する自動 AI ヘルスチェックを実行し、その内容を推論する。チームまたはコホート向けのパスクリーニング提案の生成、提案チェックの実行、AI 提案ルールのレビュー/適用、path_cleaning_suggestions のヘルス問題の調査、提案パイプラインの拡張を求められたときに使用する。suggest_path_cleaning_rules 管理コマンド、path_cleaning_suggestions ヘルスチェック、コホートゲーティング（チームの事前計算）、および保存前に提案が実際のパスに対して検証される方法を扱う。ルールを手動で作成または直接適用する場合は、代わりに managing-path-cleaning-rules を使用する。
顧客に表示される Billing MCP ツールから PostHog の課金利用量と支出を説明する。利用量や支出が多い理由、どの製品やプロジェクトが利用量を押し上げているか、利用量タイプの意味、利用量を減らす方法、時間の経過で何が変わったか、利用量変更アラートを受け取った理由、急増/急減アラートが実際のものかノイズかをユーザーが尋ねたときに使用する。events、recordings、feature flag requests、exceptions、survey responses、synced rows、logs、AI events、AI credits、Inbox credits など、課金対象の PostHog 製品メトリクスをユーザーが挙げた場合は、製品固有の分析スキルの前に使用する。Billing の利用量/支出ツールから始め、より深い調査のために顧客に表示される製品 MCP サーフェスへルーティングする。
動画スクリーンショット、スクロールするテキスト、証拠の手がかりを精選するツールです。WeChat、小紅書、ウェブページ、会議などの画面録画から、上限付きの高再現率でキーフレームを抽出し、スクリーンショット密度を調整して切り替え途中の状態を除外します。ローカルOCRの複数アンカーとテキストのない画像主体を使い、原文を保存しない証拠手がかりインデックスを生成できます。匿名アノテーションを用いて非公開コーパスの匿名化済み二経路ベースラインを構築し、予算制約付き・カテゴリ限定・非破壊の分類／要約パッケージと、項目を減らすだけでカバレッジ維持ゲートを備えた重複監査パッケージも提供します。明示的なスクロールテキストモードでは、ローカルOCRと保守的な本文領域の切り出しにより、コピー可能なTXT/Markdown、元のOCR、参照元を出力します。このモードは原文を保存するため、手がかりインデックスとはプライバシー方針が異なります。フレーム抽出、OCR、本文の結合はローカルプログラムで実行します。トリガー語：動画スクリーンショット、画面録画のスクリーンショット、チャット履歴のスクリーンショット、証拠スクリーンショット、動画証拠の手がかり、フレーム抽出と重複除去、キーフレーム抽出、スクリーンショットが多すぎる、遷移フレーム、画面切り替え、スクリーンショット監査、スクロールテキスト抽出、画面録画の文字起こし、文字起こしページ抽出。動画圧縮、動画編集、法的な証拠能力の判断、音声抽出には使用しないでください。
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。