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
INFORMATION_SCHEMA、Cloud Monitoring、REST API にわたる BigQuery テレメトリについて、データ取得のベストプラクティス、ツール選択の指針、高性能な SQL クエリ構文を提供します。取得するテレメトリが既知の場合、テレメトリツールの選択、高性能な INFORMATION_SCHEMA クエリの作成、単一ジョブのパフォーマンスボトルネック診断用のテレメトリ取得、slot 競合・ジョブ同時実行数・キュー遅延の調査、予約容量・利用率・オートスケーリングの飽和分析、容量ベースおよびオンデマンドのコンピューティングとストレージリソースの課金対象使用量の監査に使用します。原因不明の根本原因診断や症状のトラブルシューティングには使用せず（先に bigquery-troubleshooting を使用）、ビジネスロジック SQL の作成や最適化にも使用しないでください（bigquery-optimization を使用）
曖昧な Prisma Next のプロンプトを、適切な専門スキルに振り分けます。「help me with Prisma Next」「what is Prisma Next」「explain Prisma Next」「I'm new to PN」「where do I start」「what can I do with Prisma Next」「what can I do next with Prisma」「just ran createprisma」「tour of Prisma Next」「Prisma Next overview」や、「Prisma Next vs Prisma 7」「PN vs Drizzle」「PN vs Kysely」「PN vs TypeORM」などの比較質問に使用します。プロンプトがワークフロースキルに明確に該当する場合は使用しないでください。導入／クイックスタート／初回案内／既存プロジェクトの調査、schema／contract の編集、マイグレーション作成（db update / migration plan / migrate）、デプロイ時のマイグレーションレビュー／同時マイグレーション、クエリ／db.orm／db.sql／TypedSQL、Supabase／RLS／role binding、ランタイム／db.ts／middleware wiring、ビルド／Vite plugin／Next.js plugin、デバッグ／構造化エラーエンベロープ／PN-* エラーコード、フィードバック／バグ報告／機能リクエストの場合は、対応する同系列スキルを直接読み込んでください。
乱雑なスプレッドシートデータを整理します。余分な空白の削除、大文字・小文字の不統一の修正、テキスト形式の数値の変換、日付の統一、重複の削除、型が混在する列のフラグ付けを行います。データが乱雑または不統一な場合や、分析前の準備が必要な場合に使用します。次の語句で起動します：“clean this data”“clean up this sheet”“normalize this data”“fix formatting”“dedupe”“standardize this column”“this data is messy”。
ユーザーが Code ノードを使おうとする場合、n8n で JavaScript や Python を書くと言及した場合、またはワークフロー設計でカスタムロジックが必要な場合に使用します。「Code node」「Code」「JavaScript」「Python」「custom logic」「transform data」「$input」「$json transformation」「loop in code」「write a function」、または明らかな解決策が「コードに書けばよい」と思われる場合に起動します。
Prisma Next のマイグレーションを作成します。db update と migration plan の選択、フレームワークが生成した migration.ts の編集（プレースホルダーのセンチネルを dataTransform クロージャーに置換）、MIGRATION.HASH_MISMATCH または PN-MIG-2001 の未入力プレースホルダーからの復旧に対応します。prisma migrate dev、prisma migrate deploy、prisma db push、db update、db update --dry-run、migration plan、migrate、migration new、migration show、db verify、db sign、データ移行、this.dataTransform、dataTransform、placeholder、生成された migration.ts、migration.ts の編集、MIGRATION.HASH_MISMATCH、スキーマのずれに使用します。
Postgres、SQLite、Mongo 向けの Prisma Next クエリを記述します。方式を選択します（Postgres/SQLite は `db.orm.<Model>` + `db.sql.<table>`、Mongo は `db.orm.<root>` + `db.query.from(...)` パイプラインビルダー）。フィルター／射影／ソート／ページネーション、`.include(...)` による先行読み込み、Postgres/SQLite の `db.transaction(...)`、Postgres/SQLite ORM の `.aggregate(...)`、クエリビルダーによる Mongo 集計、名前空間対応アクセサー（`db.orm.<ns>.<Model>`、`db.sql.<ns>.<table>`）を扱います。トリガー：query、where、match、select、project、orderBy、take、skip、include、lookup、first、all、count、aggregate、group、create、update、delete、upsert、returning、transaction、db.close、スクリプトの終了処理、variant、polymorphism、drizzle-style、kysely-style。注意：`.all()` は Thenable（そのまま `await` します）、イテレーターは一度だけ使用できます（`RUNTIME.ITERATOR_CONSUMED`）。Postgres の `count` は `number`、sum/avg/min/max は `number | null` です。範囲指定には連結した `.where()` または `and(...)` を使います（`.between(...)` はありません）。
PUDL のエネルギーデータを調べて理解します。利用可能なテーブルの確認、列の意味や使用上の注意の検索、S3 またはローカルディレクトリからの Parquet ファイルの読み込みができます。PUDL Python パッケージは不要です。PUDL データの内容、特定のテーブルや列、データ品質や制限について質問された場合、ノートブックやスクリプトへのデータ読み込みを支援する場合、または発電、公営電力事業の財務、燃料費、発電所の所在地、排出量、設備利用率、FERC 財務データ、EIA 調査データなどを扱うテーブルについて質問された場合に使用します。PUDL、Catalyst Cooperative のエネルギーデータ、または PUDL が取り込む特定のデータソース（EIA-860、EIA-861、EIA-923、FERC Form 1、FERC Form 714、FERC EQR、EPA CEMS、EPA CAMD など）に言及された場合も使用します。
Prisma Nextの構造化エラーエンベロープを読み取り、適切な復旧方法（コード、ドメイン、重大度、理由、修正、メタデータ）に振り分けます。error、exception、my emit failed、my query won't typecheck、my query crashed、my migration won't apply、MIGRATION.HASH_MISMATCH、BUDGET.ROWS_EXCEEDED、BUDGET.TIME_EXCEEDED、RUNTIME.ABORTED、PLAN.HASH_MISMATCH、CONTRACT.MARKER_MISSING、PN-RUN-3001、PN-RUN-3002、PN-RUN-3030、PN-MIG-2001、PN-CLI-4011、PN-SCHEMA-0001、drift、capability missing、planner conflict、prisma studio、EXPLAIN、query log、db.end、db.close、script won't exit、hangs、close connection、pool.end、client is closedに対応します。
Prisma Nextでマージまたはデプロイ時に実行されるマイグレーションを確認し、マイグレーショングラフを表示し、並行／ダイヤモンド収束の競合を解決し、CI向けに環境参照を設定します。「実行されるマイグレーションは？」「デプロイ時に何が実行される？」、マージ競合、ダイヤモンド収束、並行マイグレーション、マイグレーション状態、参照管理、ステージング、本番環境、MIGRATION.DIVERGED、MIGRATION.NO_MARKER、MIGRATION.MARKER_NOT_IN_HISTORY、prisma migrate status、prisma migrate diff、prisma migrate resolveに使用します。
Frictionless Data Package 記述子（datapackage.json）が付属するデータセットを探索・クエリします。データセットに含まれるテーブルやリソースの確認、列名や説明の検索、メタデータに埋め込まれた使用上の警告の表示、または datapackage.json に記述された Parquet ファイル、DuckDB や SQLite データベース、CSV ファイルの読み込み方法を知りたい場合に使用します。datapackage.json の内容や効率的なクエリ方法、メタデータを実際のデータファイルに関連付ける方法を知りたい場合にも使用します。`pudl` などのデータセット固有スキルと組み合わせると、ドメイン知識を追加できます
Prisma Nextランタイムを接続します。`@prisma-next/postgres/runtime` の `postgres<Contract>(...)`、`@prisma-next/sqlite/runtime` の `sqlite<Contract>(...)`、または `@prisma-next/mongo/runtime` の `mongo<Contract>(...)` を使って `db.ts` を設定します。ミドルウェアの構成（`@prisma-next/middleware-telemetry` のテレメトリー、lint、予算）、`DATABASE_URL` の設定、環境ごとの分岐、Postgres、SQLite、Mongo のファサード間の切り替えに使用します。db.ts、postgres()、sqlite()、mongo()、middleware、telemetry、lint、予算、DATABASE_URL、.env、接続プール、poolOptions、開発・本番設定、トランザクション、db.transaction、読み取りレプリカ、マルチデータベース、スクリプトが終了しない、ハング、接続を閉じる、db.end、db.close、pool.end、[Symbol.asyncDispose]、await using に使用します。
Prisma Nextのデータコントラクトを編集します。モデル、フィールド、リレーション、インデックス、列挙型、値オブジェクト（複合型）、型エイリアス、名前空間（Postgresスキーマ）、コントラクト間の外部キー（クロススペースFK）、ポリモーフィック型（`@@discriminator` / `@@base`）を追加し、拡張名前空間（`pgvector.Vector(...)`、`cipherstash.EncryptedString(...)`）を使用します。`@prisma-next/<target>/config` ファサードの `defineConfig` で `prisma-next.config.ts` を設定し、`prisma-next contract emit` を実行します。schema、モデル、フィールド、属性、論理削除、paranoid、スコープ、バリデーション、コールバック、prisma schema、PSL、contract.prisma、contract.ts、contract.json、contract.d.ts、`@prisma-next/postgres/config`、`@prisma-next/postgres/contract-builder`、`@prisma-next/postgres/control`、`@prisma-next/mongo/config`、`@prisma-next/mongo/contract-builder`、`extensions:`、pgvector、cipherstash、postgis、paradedb、supabase、`@prisma-next/extension-supabase`、`@@control`、制御ポリシー、managed、tolerated、external、observedに使用します。
新規プロジェクトや既存データベースに Prisma Next を導入する場合、またはブートストラップツールでひな形が生成された後の最初の手順として使用します。「Prisma Next で何ができる？」「Prisma で次に何ができる？」「どこから始めればいい？」「最初に何をすればいい？」「createprisma を実行したばかり」「createprisma」「npx createprisma」「npx create-prisma」「最初の手順」「最初のクエリ」「ひな形が生成された Prisma Next プロジェクトがあるが、次は何をすればいい？」などの質問に対応します。新規セットアップ向けの `pnpm dlx prisma-next init` と、既存データベースに対する `prisma-next contract infer` + `db sign` にも対応します。また、connect-write-read の最初の流れ、日常的なコマンド（`contract emit`、`db init`、`db update`、`migration plan`、`migrate`、`db schema`、`db verify`）を扱い、次の手順に応じて `prisma-next-contract` / `prisma-next-queries` / `prisma-next-runtime` を案内します。フラグ：--target、--authoring、--schema-path、--probe-db、--output。
`fintech-algorithms` npm パッケージを使って市場データ、取引、定量分析を行います。統計と金融数学の基礎（平均、中央値、パーセンタイル、標準偏差、相関、回帰、分布、z スコア、対数リターン、ボラティリティ、ドローダウン、Sharpe、バリュー・アット・リスク）、テクニカル指標（RSI、MACD、移動平均、Bollinger Bands、ATR、OBV、Stochastic）、ローソク足とチャートのパターン、市場の広がり、ティックデータからのバー生成、OHLC の検証とクリーニング、コーポレートアクション、指数とベンチマークの構築、市場のマイクロストラクチャー、マッチングエンジン、執行と TCA、統計的時系列、信用リスクとデフォルト確率、分類器とスコアの検証（ROC、AUC、Brier、キャリブレーション）、オンチェーン指標と EPS 分析、ボラティリティと共分散の推定（GARCH、実現分散、Ledoit-Wolf 縮小）、ポートフォリオ構築（Markowitz の平均分散、最小分散、リスクパリティ、Black-Litterman、Kelly）を網羅する、依存関係ゼロの TypeScript アルゴリズムを 717 種収録しています。価格系列の分析、統計値や要約の計算、指標の計算や説明、ローソク足やチャートパターンの検出、ティックからのバー生成、市場データの検証やクリーニング、モデルのスコアリングや検証、市場データプロバイダーの接続、またはこれらの計算を近似ではなく正確に行うコードの作成を求められた場合に使用します。
Runs Bright Data jobs from a terminal with the bdata CLI, the published npm package @brightdata/cli. Use when the agent itself needs to run a Bright Data job from a shell right now, when it is building or testing a scraper, when a quick one-off check of a page, a search, a zone or a bill is enough, or when the user names bdata, brightdata, or the Bright Data CLI. Not for deterministic code that repeats the same job on a schedule, which belongs to brightdata-sdk. Not for an AI app that picks its tools at run time, which belongs to brightdata-mcp. Not for a first-time install or a login that will not go through, which belongs to agent-onboarding.
NVIDIA ハードウェア上で科学計算向け Python を GPU で高速化し、結果が正しく、より速いことを検証します。CUDA/GPU の最適化、CPU がボトルネックとなる NumPy、SciPy、pandas、scikit-learn、NetworkX、scikit-image、ベクトル検索、画像処理、グラフ、シミュレーション、ファイル I/O のワークロード、CuPy、cuDF、cuML、cuGraph、cuVS、cuCIM、KvikIO、Warp、Newton、Numba-CUDA、RAFT に関する質問、プロファイリング、メモリ転送、カーネル、マルチ GPU のボトルネックに使用します。大規模なデータ並列 Python コードが遅く、GPU 高速化が有効そうな場合は、ユーザーが CUDA と明示していなくても使用します。
ARS-Codex による研究、執筆、原稿レビュー、研究スクリーニング、実験に使用します。深い調査、文献レビューやシステマティックレビュー、メタ分析、研究課題、草稿、改訂、ロードマップ、要旨、引用、研究公正チェック、査読、研究から論文作成までに対応します。記録のスクリーニング：sr-screener。引用関連のトリガー：check citations、look over the refs、檢查引用、檢查參考文獻、인용 확인、인용 형식 검사。韓国語：논문 심사、논문 수정、초록 작성、체계적 문헌고찰、연구부터 논문까지。スペイン語：revisión de literatura、revisar artículo、enmendar mi artículo、escribir resumen、investigación a artículo。ARS エイリアスにも使用します：/ars-plan、/ars-outline、/ars-abstract、/ars-lit-review、/ars-citation-check、/ars-disclosure、/ars-format-convert、/ars-3w、/ars-revision-coach、/ars-revision、/ars-reviewer、/ars-mark-read、/ars-unmark-read、/ars-cache-invalidate、/ars-rebuttal-audit、/ars-full。プロンプト、参考資料、テンプレート、契約は ars/ にあります
Sheets と Workspace 向けの Google Apps Script 自動化を構築します。カスタムメニュー、トリガー（onEdit / time-driven / form submit）、ダイアログ、サイドバー、一括メール、PDF エクスポート、外部 API に対応します。Google スプレッドシートの自動化、Sheets のメニュー／サイドバー／ダイアログの作成、メールや webhook からの Sheets 行へのアクセス、Sheets ワークフローのスケジュール設定、または「Sheets でこれをスクリプト化するには」と尋ねられた場合に使用します
値動き、チャートパターン、テクニカル指標に精通し、古典的な Wyckoff／Dow 理論と現代的な定量検証を組み合わせて優位性を特定します。「technical analysis、chart pattern、indicator、RSI、MACD、support resistance、trend、candlestick、price action、fibonacci、trading、technical-analysis、charts、indicators、price-action、patterns、support-resistance、trend-following」が言及された場合に使用します。
過去のデータを使って、暗号資産および従来型の取引戦略をバックテストします。パフォーマンス指標（Sharpe、Sortino、最大ドローダウン）を計算し、エクイティカーブを生成して、戦略パラメーターを最適化します。ユーザーが取引戦略のテスト、シグナルの検証、または手法の比較を希望する場合に使用します。「backtest strategy」「test trading strategy」「historical performance」「simulate trades」「optimize parameters」「validate signals」などのフレーズで起動します。
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。