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
TikTok Shop の e コマースデータアシスタント。ecomseer.com 経由で商品を検索し、トレンド商品を見つけ、インフルエンサーを分析し、ショップを探索し、動画パフォーマンスを追跡し、広告インサイトを取得する。トリガー: 找商品, 搜商品, 爆品, 带货, TikTok电商, 达人分析, 视频带货, 店铺分析, 广告素材, 销量榜, 跨境电商, search products, find trending, TikTok Shop, influencer analysis, shop data, ad creatives, sales ranking, e-commerce analytics, product research.
ShapeStream と Shape を構成して Postgres テーブルをクライアントに同期する。ShapeStreamOptions（url、table、where、columns、replica、offset、handle）、カスタム型パーサー（timestamptz、jsonb、int8）、カラムマッパー（snakeCamelMapper、createColumnMapper）、onError の再試行セマンティクス、backoff オプション、ログモード（full、changes_only）、requestSnapshot、fetchSnapshot、subscribe/unsubscribe、Shape マテリアライズドビューを扱う。同期の設定、shape の構成、型の解析、同期エラーの処理を行うときに読み込む。
Acumatica ERP と連携する Jigx アプリを構築する際に使用する。インスタンスのプローブ、SOAP/UI プローブによる画面の理解、モバイル向けに汎用クエリと contract REST のどちらを選ぶかの判断、画面の組み込みロジックの読み取りと顧客インスタンスとの突き合わせ、セレクターとカスケード規則、オンデマンド読み取りと差分読み取り、カスタムエンドポイントの作成、REST および OData 関数、Acumatica の設定値、acuerp アクセストークン、.value ペイロードラッパー、ルックアップ同期、expand selection、ローカルファースト同期、コマンドキューの再試行、ファイルアップロード、PDF 添付、サービスオーダーの送信を含む。
ドキュメント、メモ、ウェブコンテンツ、文字起こし、調査資料、コードリポジトリを、根拠に基づく可視化対応のナレッジグラフにまとめます。意味型付きのエンティティノード、文単位の出典情報、型付きの関係エッジを備えます。ov compileと併用して、人物、組織、グループ、動物、場所、製品、プロジェクト、システム、サービス、モジュール、データセット、標準、ドキュメント、イベントなどを対象に、`entities/*.md`ノードファイルとルートの`relations.jsonl`エッジファイルを作成または段階的に更新します。
AdonisJS Lucid ORM と SQL レイヤーを扱うときに使用: データベース設定、マイグレーション、スキーマ生成、スキーマクラス、モデル、CRUD 操作、モデルクエリビルダー、クエリスコープ、フック、シリアライズ、リレーション、トランザクション、ページネーション、デバッグ、バリデーションルール、モデルファクトリ、シーダー、データベースクエリビルダー。@adonisjs/lucid、database/schema.ts、app/models、database/migrations、database/factories、database/seeders、db サービスクエリ、Lucid リレーション、モデルの動作に関わるタスクでトリガー。
MATLAB の Industrial Communication Toolbox を使用して PI 資産を検索・照会する。2 つの経路：(1) ユーザーがタグ名や説明を提供した場合は piclient + tags による PI タグの直接検索（R2022a 以降）、(2) 要素/属性の階層が必要な場合は afclient による Asset Framework のナビゲーション（R2026a 以降）。PI AF サーバー、PI Data Archive のタグ、資産階層、要素テンプレート、属性検索、OSIsoft PI システムの履歴データを扱うときに使用する。
ユーザーが機械学習をサプライチェーンの問題に適用したいとき、ML モデルを構築したいとき、または AI を予測に使いたいときに使用する。ユーザーが "machine learning"、"deep learning"、"neural networks"、"AI supply chain"、"predictive models"、"classification models"、"regression models"、"anomaly detection"、"computer vision"、"NLP for supply chain" に言及したときにも使用する。従来の予測は demand-forecasting を参照。最適化は optimization-modeling を参照。
ユーザーが機械学習と最適化を組み合わせたい、最適化モデルで ML の予測を使用したい、または AI を数理計画法と統合したいときに使用する。ユーザーが「ML と最適化のハイブリッド」「予測してから最適化」「学習拡張最適化」「最適化におけるニューラルネットワーク」「エンドツーエンド学習」「最適化パラメータのための ML」に言及した場合にも使用する。純粋な最適化については optimization-modeling を参照。純粋な ML については ml-supply-chain を参照。
このスキルを使用して、PDF や文書画像から構造化された Markdown／JSON を抽出します。セル単位で正確な表、LaTeX 形式の数式、図、印章、チャート、ヘッダー／フッター、複数段組みレイアウト、正しい読み順に対応します。トリガー語：中国語の「文档解析」「版面分析」「版面还原」「表格提取」「公式识别」「多栏排版」「扫描件结构化」「发票」「财报」「复杂 PDF」「PDF转Markdown」「图表」「阅读顺序」、および reading order、formula、LaTeX、layout parsing、structure extraction、PP-StructureV3、PaddleOCR-VL。
Etsy のニッチリサーチ。スコアには根拠が付属し、シード検索、誠実な信頼度、繰り返しのリサーチをトレンドに変えるローカルストアを備える。トリガーフレーズ：`research the dad shirt niche on Etsy`、`is this Etsy niche low competition`、`find low-competition Etsy sub-niches under dad`、`what tags do winning Etsy listings use for this niche`、`size up the competitors in this Etsy niche`、`use everbee`、`run everbee`。
参考文献リストや文献コーパスを、論文、著者、掲載媒体、トピック、引用リンクを含むナレッジグラフに変換し、分析（引用クラスター、重要論文、橋渡しとなる研究、研究ギャップ）したり、Neo4j、Gephi、NetworkX、Obsidian、graphifyなどのMarkdownグラフツールにエクスポートしたりします。研究分野のマッピング、引用ネットワークの構築、影響力のある論文や橋渡しとなる論文の発見、文献間のつながりの可視化に使用します。依存関係なしで構築でき、OpenAlexによるデータ補完も任意で利用できます。
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。