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 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
ユーザーが "semantic model"、"data model"、"dataset" に言及した場合、またはその "build"、"model"、"design"、"optimize"、"review"、"audit" を求めた場合、あるいは "add a measure"、"add a relationship"、"create a role" / "set up RLS"、"add a calculation group"、"set up incremental refresh"、"fix a star schema"、"reduce model size"、"prepare a model for Copilot / AI"、"check model quality" を求めた場合に、このスキルを使用する。ライフサイクル全体（設計、構築、更新、レビュー）を扱い、すべての操作をまず `te` コマンドラインで、次に TOM（connect-pbid）またはモデル MCP で、最後に TMDL の作成（tmdl スキル）で実行する。レポートのビジュアル（pbir-cli を使用）や単体の DAX クエリチューニング（dax スキルを使用）には使用しない。
Web プロトコル専用のリバースエンジニアリングスキルです。敵対的なブラウザクライアントを、ブラウザ不要の Python コレクターに変換します。入力とツール経路を自動判定します。サンプルで十分なら既存成果物のみを扱います。新規の Web ライブターゲットでは、指紋ベースライン、続いてデバッガートレースを順に実行します（デフォルトは chrome-devtools、次に js-reverse。DP がすでに必要な場合は、js-reverse が同一ホスト上で両方の役割を担え、2 台目の Chrome を起動してはいけません。リプレイの識別情報はインストール済みの curl impersonate に固定します。不明なリスク制御に対して、未検証の経路を一括追加しません。Camoufox／管理ベースラインは指紋による圧力がある場合に限ります。attach がない場合、またはページワールドでの捕捉が不十分／観測を妨げる場合は、サイレント値捕捉を第一級のデバッガートレース手段とします）。継続時は現在のゲートを引き継ぎます。マウント済みの Web MCP 系統のみをルーティングします。主経路の対象外は APK、ネイティブアプリ、小程序です。敵対的な Web 署名、トークン、Cookie、WebSocket、GraphQL、protobuf、レスポンスデコード、指紋、WASM、チャレンジ初期化、動的フォント、プロトコルコレクターのフローに使用します
ネイティブの Stata AI Skill バックグラウンドサービス（http://127.0.0.1:19522）を通じて Stata を実行、設定、リセット、再設定する。ユーザーが Stata コマンド、回帰、データの要約、t 検定、仮説検定、do ファイル、.do スクリプト、.dta データセット、計量経済学のワークフローの実行、設定済みの Stata インストールの切り替え、Skill セットアップのやり直し、Stata AI Skill 設定のクリア、lianxh を使った Stata 記事や cookbook 形式のリソースの検索を求めたときに使用。ユーザー側に VS Code、Node.js、Python ランタイムは不要。
Supabase CLI によるデータベースマイグレーションのパターン：npx supabase migration new、ゼロダウンタイムマイグレーション、データバックフィル戦略、スキーマのバージョン管理、ロールバック戦略、TypeScript の型生成。データベースマイグレーションの作成、ゼロダウンタイムのスキーマ変更、本番環境でのデータバックフィル、スキーマバージョンの管理、ロールバック戦略の立案を行う場合に使用する。「supabase migration」「supabase schema change」「supabase zero downtime」「supabase rollback」「supabase db push」「supabase migration new」でトリガーする。
リバースエンジニア。著名投資家の公開 SEC 提出書類（四半期ごとの 13F-HR。インサイダー取引も確認する場合は Form 4 も）を読み取り、コピーできる配分としてポートフォリオを再構成します。すべての保有銘柄とファンド内の比率、前四半期以降の買い付け、追加、縮小、売却を示し、各 CUSIP に銘柄コードを対応付けます。その後、予算スキルが資金に合わせて配分できるよう trader/targets.json に書き込みます。ユーザーが「Buffett をコピー」「Berkshire をコピー」「Ackman は何を保有しているか」「この投資家をリバースエンジニアリング」「13F を見せて」「前四半期に何を買ったか」「上位 5 件をコピー」などと言った場合や、ファンドまたは著名投資家の名前を挙げた場合に使用します。
Edward Tufte の原則をあらゆるデータ可視化、チャート、ダッシュボード、インフォグラフィックに適用する。ユーザーがチャート、グラフ、ダッシュボード、KPI タイル、データ付きテーブル、スパークライン、スモールマルチプル、時系列、分布プロット、コロプレス図、その他定量的またはカテゴリ的な情報を伝える視覚表現の作成、設計、批評、改善を求めたときに使用する。また "visualize"、"viz"、"data viz"、"chart"、"graph"、"dashboard"、"infographic"、"Tufte" といった語でもトリガーされる。Tufte 準拠のデザインを自己完結型 HTML/SVG または React（Recharts/D3）で出力する。既定で Tufte のルールに従い、ユーザーはチャートごとにオプトアウトできる。
Underworld Overseer の JSON セーブを検査し、RobThePCGuy/Underworld-Overseer-Save-Mapper でインタラクティブなダンジョンマップを生成またはトラブルシューティングする。ユーザーがセーブの Map レコードを検証したい、部屋の座標と DescriptorID の値を可視化したい、mapper をインストールしたい、空または壊れた HTML 出力を診断したい場合に使用する。トリガー：Underworld Overseer save、dungeon save map、DescriptorID、Map JSON、Underworld Overseer mapper、save-to-HTML。
Obsidian vault 向けの包括的なナレッジグラフレポートを生成する。複数のグラフクエリ（vault-stats、hubs、bridges、orphans-rich）を組み合わせ、データ概要表を含む構造化された 4 モジュールの分析レポートを作成する。obsidian-graph-query skill のインストールが必要。用途：vault report、knowledge report、vault analysis、vault health、knowledge graph report、知識圖譜報告、vault 分析。
ターミナルから X/Twitter を検索・監視・分析するための X Intelligence CLI。「search x」「find tweets about」「what's X saying」といった X/Twitter リサーチのプロンプト、トレンド確認、フォロワーの差分、リアルタイムの監視タスク、センチメント/レポート分析、ブックマーク同期のワークフローに使用する。直近のコミュニティの議論が重要な場合（ライブラリ/API の変更、ローンチ、市場や文化的なイベント）に最適。検索、監視、トレンド、ブックマーク、いいね/フォロー（OAuth）、Grok 分析、JSON/JSONL/CSV/Markdown エクスポートに対応。対象外：オリジナルツイートの投稿、DM、エンタープライズ限定機能。
20 年以上の経験を持つエリート AI/ML シニアエンジニア。Claude を世界水準の AI 研究者兼エンジニアに変え、本番グレードの ML システム、LLM、transformer、コンピュータビジョンソリューションを構築できるようにします。使用場面：(1) ML/DL モデルをゼロから構築またはファインチューニング、(2) ニューラルネットワークアーキテクチャの設計、(3) LLM、transformer、アテンション機構の実装、(4) コンピュータビジョンタスク（物体検出、セグメンテーション、GAN）、(5) NLP タスク（NER、感情分析、埋め込み）、(6) MLOps と本番デプロイ、(7) データ前処理と特徴量エンジニアリング、(8) モデル最適化とデバッグ、(9) ML プロジェクトのクリーンコードレビュー、(10) 最適なライブラリとフレームワークの選択。トリガー：「ML」「AI」「deep learning」「neural network」「transformer」「LLM」「computer vision」「NLP」「TensorFlow」「PyTorch」「sklearn」「train model」「fine-tune」「embedding」「CNN」「RNN」「LSTM」「attention」「GPT」「BERT」「diffusion」「GAN」「object detection」「segmentation」。
Alibaba Cloud Redis（ApsaraDB for Redis / Tair）インスタンスのヘルスチェック。7 つの次元にわたる HTML レポートを生成する: インスタンスの基本情報、現在のセッション、リソース使用量の推移（CPU/メモリ/接続/帯域幅、直近 7 日間）、ビッグキー / ホットキー分析、スローログ統計、アラート履歴、リスク優先度順の推奨事項。標準/クラスター/SplitRW アーキテクチャ、Tair PENA（永続メモリ）および Tair ESSD（ディスク）タイプをサポート。単一インスタンス、複数インスタンス、全アカウント一括モードをサポートする。トリガーキーワード: Redis 検査、Redis ヘルスチェック、KVStore 検査、Tair 検査、CPU 使用率、メモリ使用率、接続使用率、帯域幅使用率、プロキシ使用率、永続メモリ、ディスク使用率、スローログ、ビッグキー、ホットキー、アラート履歴、インスタンスヘルスレポート。
Chrome CDP を使って BOSS直聘（求人サイト）をスクレイピングします。キーワード、都市、フィルターで求人を検索し、JD の詳細を取得して、給与をプレーンテキストで含む構造化 JSON/CSV を出力します。取得結果を求人市場のプロンプトに要約することもできます。任意の --company は、追加リクエストなしで会社名（boss_name の部分文字列）によりローカルで結果を絞り込みます。BOSS直聘 または zhipin.com で求人を検索・分析したい場合に使います。
CARTO でルーティングと起終点分析のワークフローを構築する。ユーザーが routing、route calculation、travel time、travel distance、OD matrix、origin-destination、isoline、isochrone、isodistance、catchment area、reachable area、drive time polygon、walk time polygon、service area、accessibility analysis、travel time matrix、distance matrix、commute patterns、trip flow、OD flow、mobility patterns、taxi trips、ride patterns、route geometry、shortest path、network distance に言及したとき、またはルートの計算、isoline の生成、移動行列の構築、起終点間の移動パターンの分析を行いたいときにトリガーする。
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。