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
小紅書（Xiaohongshu）の個人ノートのデータ振り返り — ユーザー自身のクリエイターバックエンド（創作中心/蒲公英里）のノートデータに基づき、ファネル診断、ボトルネックの要因分析、複数ノートの横断的なパターン発見を行います。ユーザーが「ノートデータの振り返り」「この投稿はなぜ伸びないのか」「この投稿のデータを見てほしい」「小紅書のデータ分析」「インプレッションは高いのにクリックされない」「フォロワーが伸びない」「どの種類のコンテンツを強化すべきか」「バックエンドのデータを書き出したので見てほしい」と言った場合や、バックエンドのデータのスクリーンショット/CSV/Excel/いくつかの数値をそのまま貼り付けた場合に使用します。ユーザー自身のアカウントのノートの実績のみを分析し、プラットフォームのデータの取得や水増しは行いません。
ユーザーが Protheus のデータ辞書設定スクリプトを生成または検証する必要があるときに使用する——SX2（テーブルヘッダー）、SX3（フィールド）、SIX（インデックス）、SXG（フィールドグループ）、SXA（フォームフォルダ／タブ）、SX1（レポート質問項目）、SX5（汎用テーブル）、SXB（F3 参照クエリ）、SX7（トリガー）を扱う。"criar campo customizado"、"cadastrar tabela customizada"、"dicionario de dados"、"criar indice SIX"、"gatilho de campo"、"tabela generica SX5"、"consulta F3" のようなポルトガル語の表現や、ZA1/ZZ1 のようなフィールドプレフィックス名でもトリガーする。
ASP.NET Core アプリケーションで Syncfusion Bullet Chart を実装するためのガイド。比較パフォーマンスの可視化、KPI ダッシュボード、進捗トラッキング、目標比較チャート、または実績値と目標値の表示が必要なあらゆるシナリオを構築する場合にこの skill を使用します。Bullet Chart は、実際のパフォーマンスと目標ベンチマークをコンパクトな形式で効果的に比較できます——ダッシュボード、エグゼクティブサマリー、パフォーマンス監視システムに最適です。ユーザーが bullet chart、performance comparison、target visualization、KPI dashboard、progress bars with targets に言及したときにトリガーします。
Syncfusion を使用して ASP.NET Core でインタラクティブな階層型 TreeMap 可視化を実装します。複数のレイアウト、カラーマッピング、ドリルダウン機能、インタラクティブ機能を備えた階層データ用のツリーマップを作成します。ユーザーが階層データ構造を可視化する必要がある場合、相対的なサイズを持つネストされたカテゴリを表示する場合、インタラクティブなドリルダウンナビゲーションを実装する場合、ツリーマップによるデータ探索を可能にする場合に、この skill を使用します。
比例データと階層データの可視化のための Syncfusion Flutter Pyramid Charts (SfPyramidChart、PyramidSeries) を実装する。Flutter でピラミッドチャート、ファネル形式の可視化、セグメントベースのデータ比較を扱う場合に使用する。このスキルでは、シリーズ構成、セグメントの分離、ギャップ比率、PyramidMode、データラベル、凡例、ツールチップのカスタマイズを扱う。
コンパクトで軽量なデータ可視化のための Syncfusion Flutter Spark Charts (SfSparkLineChart、SfSparkAreaChart、SfSparkBarChart、SfSparkWinLossChart) を実装する。Flutter ダッシュボードでマイクロチャート、スパークライン、KPI インジケーター、インラインのトレンドチャートを扱う場合に使用する。このスキルでは、4 種類すべてのスパークチャートの構成、データバインディング、マーカー、ツールチップ、トラックボールを扱う。
取引の品質管理スコアカードとポストモーテム分析。決定論的で、トークン消費ゼロ、外部依存ゼロ。エクイティカーブと取引ログから 3 軸の週次評価（Result 40%、Growth 30%、Process 30%）を算出する。16 のリスク調整後パフォーマンス指標（Sharpe、Sortino、Calmar、MAR、Ulcer Index、Profit Factor、Expectancy）、遊休資金ペナルティの検出、8 タグの決定論的な取引ポストモーテム（仮説検証、レジーム違反、サイジングエラー、早すぎるエントリー、完璧なエグジット）を含む。純粋な Python 標準ライブラリ——プラガブルなデータアダプターにより、あらゆるブローカー、あらゆる台帳フォーマットで動作する。使用場面：取引の品質管理システムの構築、トレーディングポッド向けの停滞防止ガードレールの設定、週次のトレーダースコアカードの実装、取引後分析の実行、システマティックな取引運用における「足踏み」（遊休資金の蓄積）の検出、または自己申告の損益をブローカー検証済みの約定照合に置き換えること。使用しないこと：ライブの注文執行、ブローカー連携、リアルタイムのリスク管理、ポートフォリオ最適化。
決算アナリスト。SEC EDGAR から企業の報告数値（10-Q と 10-K の XBRL 企業ファクト、最新の決算 8-K とプレスリリース）を直接読み取り、売上高、粗利益率、営業利益率、純利益率、純利益、希薄化後 EPS の変化を四半期ごとにまとめ、前年同期と比較し、直近 12 か月の数値も示します。スクリーナーが読み込む指標ファイルを書き出します。「Apple の決算はどうだった」「決算を分析して」「今四半期の変化は」「売上は伸びているか」「10-Q を確認して」「利益率を比較して」「保有銘柄を分析して」などと言われた場合に使用
Kubernetes ホームラボ向けの CloudNative-PG (CNPG) PostgreSQL データベース管理。共有プラットフォームクラスタ、アプリごとの専用クラスタ、認証情報のプロビジョニング、kubernetes-replicator による名前空間をまたぐレプリケーション、監視を扱う。使用場面：(1) アプリ用に新しいデータベースを追加する、(2) 専用の CNPG クラスタを作成する、(3) データベースの認証情報と名前空間をまたぐレプリケーションを設定する、(4) データベース接続や CNPG クラスタの健全性をデバッグする、(5) 特殊なワークロード向けに PostgreSQL 拡張を追加する。トリガー："database"、"postgresql"、"postgres"、"cnpg"、"cloudnative-pg"、"pooler"、"pgbouncer"、"database credentials"、"db password"、"managed roles"、"Database CRD"、"database cluster"、"shared database"、"dedicated database"、"cnpg cluster"
[非推奨] 複雑なデータモデリング向けの任意の高度なツールです。簡単な MySQL テーブルの作成には relational-database-tool を直接使用してください。PostgreSQL / CloudBase PG のスキーマ作業には postgresql-development を使用してください。新しい環境では queryPgDatabase/managePgDatabase 経由で PostgreSQL DDL を使用してください。代わりに postgresql-development スキルを参照してください
スキーマバリデーション、入力サニタイズ、出力エンコーディング、型変換を含むデータバリデーションのパターン。validate、validation、schema、form validation、API validation、JSON Schema、Zod、Pydantic、Joi、Yup、sanitize、sanitization、XSS prevention、injection prevention、escape、encode、whitelist、constraint checking、invariant validation、data pipeline validation、ML feature validation、またはカスタムバリデータを実装する際に使用。
Databricks AI Runtime は、Databricks serverless compute 上で GPU トレーニングのワークロードを送信・管理するための `databricks air` コマンドラインコマンドです。`databricks air` ワークロード YAML の作成と送信、ハイパーパラメーターやシークレットの受け渡し、実行状態の確認、実行の一覧表示・キャンセル、ログのストリーミングと進捗の監視、カスタム Docker イメージの設定、環境設定に使用します。
プロバイダーの API（GitHub、GitLab、Bitbucket、Azure DevOps。ローカル git は対象外）から、プロジェクトおよびリポジトリごとの DORA 指標「デプロイ頻度」と「変更リードタイム」を取得します。DORA 指標の実行・更新、プロジェクト（例：「Example Project」）のデプロイ頻度やリードタイムの測定、隔週指標レポートの作成、デプロイ数や変更が本番環境に到達するまでの時間についてユーザーから依頼された場合に使用します。リポジトリがどのプロバイダーにあるかは問いません。「run the DORA metrics」「metrics for Example Project」「deployment frequency for [project]」「lead time for [project]」「biweekly metrics report」「how many deploys did we do this sprint」「add a GitLab/Bitbucket/Azure DevOps project to the DORA metrics」などの表現でも起動します
Firecrawl CLI（firecrawl）による Web スクレイピング、クロール、検索、ブラウザ自動化。URL を markdown/HTML としてスクレイピングする、Web サイト全体をクロールする、サイト上のすべての URL を検出する、任意のスクレイピング付きで Web 検索を実行する、自動化用のクラウドブラウザセッションを起動する、AI エージェントで自然言語の Web クエリを実行する場合に使用します。firecrawl-cli のインストール（npm install -g firecrawl-cli）と認証（firecrawl login または FIRECRAWL_API_KEY 環境変数）が必要です。トリガー：scrape URL、crawl site、map website URLs、firecrawl search、browser automation with firecrawl、web agent query。
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。