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
計算負荷の高い科学的タスクの開始時にこのスキルを使用し、利用可能なシステムリソース（CPU コア、GPU、メモリ、ディスク容量）を検出して報告します。リソース情報と戦略的な推奨事項を含む JSON ファイルを作成し、並列処理（joblib、multiprocessing）、アウトオブコア計算（Dask、Zarr）、GPU アクセラレーション（PyTorch、JAX）、メモリ効率の高い手法を使うかどうかなど、計算方法の決定に役立てます。分析の実行、モデルのトレーニング、大規模データセットの処理など、リソース制約が重要となるタスクの前に使用します。
Redis クラスタのメタデータファイル（nodes-*.conf）の整合性をチェックし、Redis インスタンスの起動失敗、接続異常、障害アラートを引き起こす 7 種類のメタデータ問題を検出する。执行7项检查：slot槽位完整性、master/slave实例个数、文件格式(4个模块)、文件名端口一致性、端口关系、主备关系、myself标记。ユーザーが Redis メタデータファイルのチェック、nodes-*.conf のチェック、Redis クラスタ設定のチェックに言及したときにこのスキルを使う。ユーザーが Redis の起動失敗や接続異常について尋ねたときはいつでも使う。トリガー："Redis元数据检查"、"Redis nodes检查"、"Redis cluster配置检查"、"检查Redis元数据"、"Redis元数据校验"、"Redis启动失败排查"
Python または TypeScript で LanceDB パイプラインを記述、レビュー、デバッグ、ドキュメント化する際に使用します。特にローカルの LanceDB OSS テーブルとリモートの LanceDB Enterprise/Cloud テーブルの両方で動作すべきコードに適しています。移植性のない全表マテリアライズを避け、慣用的なクエリ/検索パターンを選び、取り込み、インデックス作成、フィルタリング、診断に LanceDB のパフォーマンス既定値を適用し、jobs など Enterprise 専用の操作のためにリモートサーバーへの接続を解決するのに役立ちます。
Extruct の企業テーブルに調査に基づくエンリッチメント列を追加する。既存の Extruct テーブルにエンリッチメント列（例：資金調達、業種、テックスタック）を追加したい場合、enrichment-design の列設定を実行したい場合、エンリッチメントの進捗を監視したい場合に使用する。トリガー："enrich"、"add column"、"add data point"、"research column"、"enrich table"、"enrichment"、"add a field"、"run enrichment"、"monitor enrichment"。
MongoDB のスキーマ設計パターンとアンチパターン。データモデルの設計、スキーマのレビュー、SQL からの移行、スキーマの問題に起因するパフォーマンス問題のトラブルシューティング時に使用します。トリガー："design schema"、"embed vs reference"、"MongoDB data model"、"schema review"、"unbounded arrays"、"one-to-many"、"tree structure"、"16MB limit"、"schema validation"、"JSON Schema"、"time series"、"schema migration"、"polymorphic"、"TTL"、"data lifecycle"、"archive"、"index explosion"、"unnecessary indexes"、"approximation pattern"、"document versioning"。
ユーザーが単一期間の在庫問題を解きたい、生鮮品の在庫水準を最適化したい、または需要の不確実性下で一度限りの発注意思決定を行いたい場合。また、ユーザーが「newsvendor model」「newsboy problem」「single-period inventory」「perishable inventory」「overage and underage costs」「critical fractile」「fashion goods inventory」「seasonal products」「service level optimization」「demand distribution matching」に言及した場合にも使用。多期間の問題については dynamic-lot-sizing または stochastic-inventory-models を参照。
SQD Portalで130以上のネットワーク（EVM、Solana、Substrate、Bitcoin、Tron、Hyperliquid）のブロックチェーンデータを照会し、適切な実行方法を選択します。範囲を絞った回答にはPortal MCP、生データのエクスポートにはPortal Stream API/curl、継続的なパイプラインにはPipes/Squidを使用します。オンチェーンログ、トランザクション、トレース、インストラクション、約定、Portalデータセット名についての質問、再現可能なcurl/NDJSONエクスポートの要求、またはSQD Portalのセットアップ（Portal MCPサーバーへの接続、Portal APIキーの設定）を求められた場合に使用します。
PostgREST 互換の BaaS（Supabase / InsForge）上でサービスを構築する——RLS、Auth、PostgREST クエリ、MCP 設定。RLS ポリシーや PostgREST クエリを書く前に必ずこのスキルを読み込む必要があり、クエリが通常の SQL に見えるからといって省略してはならない。トリガー：用 Supabase / InsForge 做後端, 設計 RLS policy, 寫 PostgREST query, 處理 BaaS Auth, 設定 MCP, 推 Supabase production, 自架 Supabase, InsForge。
ユーザーが意思決定支援システム、推薦エンジン、または処方的アナリティクスを求める場合。また、ユーザーが「decision optimization」「recommendation system」「what should we do」「action recommendations」「decision support」「intelligent recommendations」「automated decisions」「prescriptive models」に言及した場合にも使用。純粋な最適化については optimization-modeling を参照。予測については demand-forecasting を参照。
ユーザーが Protheus のレコードロックとデッドロックを理解、診断、防止する必要があるときに使用——RecLock/MsUnlock/SoftLock/LockByName のセマンティクス、BeginTran/EndTran のトランザクションスコープ、ロックリークとデッドロックの診断（TopMemoStatus、MonitorActiveLocks、DBAccess monitor、SQL Server/PostgreSQL/Oracle のロッククエリ）、防止パターン（BEGIN SEQUENCE/RECOVER、ロック順序）を網羅。"registro travado"、"trava de registro"、"deadlock"、"erro de lock"、"travamento no Protheus"、"quem esta travando o registro"、"RecLock nao libera" のようなポルトガル語の表現でもトリガーされる。
公式の ScraperAPI Zapier 統合を使用する Zap の構築をユーザーにガイドする。ユーザーが ScraperAPI を通じて Zapier ワークフローにウェブスクレイピング、SERP データ、E コマースデータを追加したい場合にこのスキルを使用する — ユーザーが「スキル」と言わなかったり統合名を挙げなかったりしても同様。トリガーには次が含まれる："build a Zap that scrapes Amazon prices and emails me"、"connect ScraperAPI to Zapier"、"automate a daily Google search scrape in Zapier"、"use ScraperAPI in a Zap to enrich new leads from a webhook"、"how do I add ScraperAPI as a step in my Zap"、"Zapier workflow to crawl a site with ScraperAPI"、"extract data from a URL inside Zapier"。Zapier 統合は Web UI で組み立てるものであり（JSON としてインポートするものではない）ため、Zap エディター向けの手順ごとの構築ガイドを生成する。注記：ユーザーが指定した URL、クエリ、ページ内容を ScraperAPI に送信する。
ScyllaDB Cloud クラスターへの接続、適切なドライバーとバージョンの選択、認証設定を案内します。ScyllaDB Cloud への接続、CQL ドライバーの選択、ドライバーバージョンの確認、認証情報の設定、デフォルトの整合性レベルの設定、接続プールのサイズ調整、接続問題のトラブルシューティングが必要な場合に使用します。AI エージェントによるクラスター管理には scylladb-cloud-mcp を使用します。「connect to ScyllaDB Cloud」「ScyllaDB connection」「ScyllaDB driver setup」「which driver」「driver version」「Java driver」「Python driver」「CQL connection」「DC-aware load balancing」「ScyllaDB credentials」「connection bundle」「shard-aware」「tablet-aware」「consistency level」「LOCAL_QUORUM」「too many connections」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。