Skills

S

spreadsheet

fcakyon / claude-codex-settings

数式に対応したワークフロー、キャッシュ済みの再計算、目視確認を用いて、スプレッドシート（`.xlsx`、`.csv`、`.tsv`）を作成、編集、分析、書式設定するタスクで使用します。

S

sqlite-adonet

dotnet / efcore

Microsoft.Data.Sqlite ADO.NET プロバイダーの実装詳細。`src/Microsoft.Data.Sqlite.Core/` 配下のファイルを変更する場合に使用する。

S

stable-baselines3

ovachiever / droid-tings

RL エージェント（PPO、SAC、DQN、TD3、DDPG、A2C など）のトレーニング、カスタム Gym 環境の作成、監視と制御のためのコールバック実装、ベクトル化環境を使った並列トレーニング、深層 RL ワークフローとの統合など、強化学習タスクに使用します。ユーザーが RL アルゴリズムの実装、エージェントのトレーニング、環境設計、RL 実験を求める場合に使用してください。

S

statistical-analysis

eturkes / claude-scientific-skills

検定選択とレポーティングを伴うガイド付き統計解析。データに適した検定の選択、仮定の確認、検出力分析、APA 形式の結果が必要なときに使用する。学術研究のレポーティングや検定選択の指針に最適。特定のモデルをプログラムで実装する場合は statsmodels を使用する。

S

supabase-js

fcakyon / claude-codex-settings

ユーザーが "use supabase-js"、"query Supabase database"、"supabase auth"、"supabase storage"、"supabase realtime"、"supabase edge functions" を求めたり、@supabase/supabase-js JavaScript/TypeScript SDK を扱う場合にこのスキルを使用する。

S

survey2connect

membranedev / application-skills

Survey2Connect 統合。Users、Surveys、Respondents、Responses、Reports、Integrations を管理。ユーザーが Survey2Connect のデータを操作したい場合に使用。

T

talend

membranedev / application-skills

Talend 連携。Persons、Organizations、Leads、Deals、Activities、Notes などを管理する。ユーザーが Talend のデータを操作したいときに使用。

T

trader-pelosi

jakeschincariol / trader-skill

Pelosi トラッカー。STOCK Act に基づき連邦議会議員が開示を義務付けられている株式取引を監視します。下院書記官が公開する定期取引報告書（PTR）を掲載直後に読み取り、新しい提出書類ごとに一度通知し、各 PDF を整理された行データ（取引者、所有者、株式、ティッカー、買い／売り、オプションの権利行使価格と満期、取引日、金額範囲、開示までの日数）に変換します。保有株に関する取引にフラグを付けます。上院の報告書には、文書化された手動手順で対応します。ユーザーが「Pelosi は何を買っている？」「Nancy Pelosi を追跡して」「議会の取引」「政治家の株取引」「議員が X を買った？」「Pelosi の提出時に通知して」「Pelosi スキルを実行して」などと言った場合に使用します。

T

training-llms-megatron

ovachiever / droid-tings

NVIDIA Megatron-Core と高度な並列化戦略を使って大規模言語モデル（20 億～4620 億パラメーター）を学習します。10 億パラメーターを超えるモデルの学習、GPU 効率の最大化（H100 で MFU 47%）、テンソル／パイプライン／シーケンス／コンテキスト／エキスパート並列化が必要な場合に使用します。Nemotron、LLaMA、DeepSeek で使われている本番環境対応フレームワークです。

T

transformers

ovachiever / droid-tings

自然言語処理、コンピュータービジョン、音声、マルチモーダルタスクで事前学習済み Transformer モデルを扱う際に使用します。テキスト生成、分類、質問応答、翻訳、要約、画像分類、物体検出、音声認識、カスタムデータセットでのモデルのファインチューニングに対応します。

T

tres-data-collection-commit

anthropics / claude-plugins-community

すでにオンボーディング済みのウォレットについて、Tres Finance でオンチェーンデータ収集（"Commit"）をトリガーする。ユーザーがデータを収集したい、残高を取得したい、ウォレットを同期したい、オンチェーンデータを更新したい、commit を実行したい、commit をトリガーしたい、または Tres で何かを "collect" したいときはいつでもこのスキルを使用する。これは Tres のオンボーディングフローの 2 番目のステップで、ウォレットのアップロード（tres-wallets-upload）と残高検証（tres-asset-balance-validation）の間に位置する。"commit"、"collect"、"data collection"、"pull data"、"fetch on-chain data"、"sync wallets"、"refresh balances" を含むあらゆるリクエスト、またはユーザーがウォレットのアップロードを終えてオンチェーンデータを取り込む準備ができたときは、必ずこのスキルをトリガーする。

T

tres-export-3rd-party-contacts

anthropics / claude-plugins-community

TRES Finance 環境からすべてのサードパーティ（非所有）アドレスを抽出し、XLSX ワークブックとしてエクスポートして、ユーザーが連絡先リストを構築できるようにする。ユーザーが取引からサードパーティのアドレス、カウンターパーティ、外部アドレスをエクスポート・一覧表示・特定したいときはいつでも本スキルを使用する —— たとえ 'contacts' と言わなくても。ユーザーが連絡先インポートファイルの準備、未知のアドレスの検索、取引履歴からのアドレス帳の構築を求めたときにもトリガーする。既存の連絡先の表示やアドレス帳の検索にはトリガーしない —— 取引データから新しいサードパーティアドレスを抽出する場合にのみ使用する。

T

tres-import-contacts

anthropics / claude-plugins-community

CSV または XLSX ファイルから TRES Finance に連絡先（アドレス帳のエントリ）をインポートする。ユーザーが TRES に連絡先、アドレスラベル、アドレス帳のエントリをインポート、アップロード、一括追加したいときはいつでもこのスキルを使用する — export-3rd-party-contacts スキルを使った後に記入したファイルからでも、アドレスを名前にマッピングした任意の CSV/XLSX からでもよい。トリガーフレーズには 'import contacts'、'upload contacts'、'add contacts from file'、'import address book'、'load contacts into TRES'、'bulk label addresses'、'import the contacts file'、'upload the filled contacts sheet' が含まれる。ユーザーが「連絡先ファイルを記入したのでインポートして」とか「これが連絡先のスプレッドシートです、TRES にアップロードしてください」のように言ったときもトリガーする。未識別のアドレスのエクスポートや抽出にはトリガーしない — それは export-3rd-party-contacts スキルである。既存のアドレス帳の閲覧や検索にはトリガーしない。

T

tres-ledger-link

anthropics / claude-plugins-community

正確なフィルターセット（日付範囲、ウォレット、資産、タグ、ステータス、金額など）を備えた TRES Finance ダッシュボードの台帳 URL（Transactions タブ）を構築し、顧客と共有したり再利用したりできるようにする。ユーザーが "ledger link"、"dashboard link"、"filter URL"、"send <customer> a link to <some filtered view>" を求めたときに使用する。対象は Transactions タブのみ（Accounting、Roll Forward、Pivot Tables、Cost Basis、Trial Balances は含まない）。

T

tres-report-create

anthropics / claude-plugins-community

tres-mcp MCP サーバーと GraphQL を介して、任意の TRES Finance レポートをエンドツーエンドで作成（生成）する —— エクスポートをトリガーし、レポート行が実際に作成されたことを検証し（サイレント障害を防ぐ）、完了するまでポーリングし、ダウンロードリンクを返す。あらゆるレポート作成リクエストで本スキルをトリガーする（"create a report"、"generate a report"、"export"、"run a report"、"I need a Transaction Ledger / Balances / Reconciliation / Cost Basis / Roll Forward / Staking / Audit report"、"pull the data for"、"download a report for"、"give me a CSV/XLSX of" などの表現や、ユーザーが TRES にレポートファイルを生成させたい場合を含む）。ユーザーが必要なレポートを判断できない場合は tres-report-advisor と併用する。

T

tres-rollup-review

anthropics / claude-plugins-community

TRES Finance におけるロールアップルールの正確なサブトランザクション影響を計算し（適用されるすべてのフィルターを含む）、ルール作成前に本当の問題（一致ゼロ、重複、設定ミス）を指摘する。2 つのモードがある。モード A：tres-rollup-rules スキルから呼び出される作成前の品質ゲートで、提案された候補ルールを審査する。モード B：誰かが提出したルール、または既存の PENDING ルールの単独レビュー。ユーザーが "review this rollup rule"、"what would this rollup rule actually match"、"preview the rollup impact"、"how many transactions would this rule catch"、"is this rollup rule valid"、"validate my rollup rule"、"check my pending rollup rules"、"review the rollup requests" と言ったときに本スキルをトリガーする。新しいロールアップの設計や提案には使用しない —— それは tres-rollup-rules の役割。本スキルは影響を測定して問題を指摘するだけで、変更を実行することはない。

T

tres-tx-story

anthropics / claude-plugins-community

TRES Finance MCP を使用してブロックチェーン取引をそのハッシュで分析し、すべての資産の動きを示す視覚的なフロー図を生成したうえで、何が起きたかを平易な言葉で説明する。ユーザーが取引ハッシュを提示し、ある取引について "analyze"、"explain"、"visualize"、"diagram"、"show me what happened in"、"tell the story of" を求めたときはいつでも本スキルを使用する。ユーザーが tx ハッシュ（0x で始まる長い 16 進数文字列）を貼り付けて、それについて何かを尋ねたときにもトリガーする。取引ハッシュの分析には常に本スキルを使用する —— 記憶だけに頼って回答しようとしない。

T

tres-upload-tx-header-validation

anthropics / claude-plugins-community

TRES Finance のバルク取引 CSV アップロードで必要な正確な列ヘッダー名。TRES の手動取引またはサブ取引アップロード CSV のヘッダー行を構築・修正・検証するときはいつでも使用する —— 特にアップロードが \"Missing required column(s): ...\" で失敗した後。トリガーとなる表現には 'fix my CSV headers'、'bulk transaction upload failed'、'missing required columns'、'validate TRES upload CSV'、'transaction CSV template headers' が含まれる。本スキルはヘッダーの命名規則のみを対象とし、行の値やアップロードのワークフローは扱わない。連絡先インポート CSV（tres-import-contacts を使用）、ウォレットアップロード CSV（tres-wallets-upload を使用）、またはバルク取引アップロードのヘッダーと無関係な一般的な CSV 解析にはトリガーしない。

T

tubular

membranedev / application-skills

Tubular 統合。データとレコードを管理し、ワークフローを自動化。ユーザーが Tubular のデータを操作したい場合に使用。

U

umeng-cli

umeng / umeng-cli

友盟のコマンドラインツール umeng-cli の使用説明。ユーザーが umeng-cli のインストール、更新、アンインストールを行うとき、または CLI 経由で友盟 API の呼び出し、アカウント管理、Skills の管理、呼び出し統計の報告を行う必要があるときに使用する。

PR 作成、snapshot、meadow、garden、grapher の各ステップを含むエンドツーエンドのデータセット更新ワークフロー。ユーザーがデータセットの更新、データのリフレッシュ、ETL 更新の実行、データセットバージョンの更新に言及したときに使用する。

U

us-stock-analysis

sundial-org / awesome-openclaw-skills

米国株を包括的に分析します。ファンダメンタル分析（財務指標、事業の質、バリュエーション）、テクニカル分析（指標、チャートパターン、サポート／レジスタンス）、銘柄比較、投資レポートの作成を行います。米国株ティッカーの分析（例：「AAPL を分析」「TSLA と NVDA を比較」「Microsoft のレポートを作成」）、財務指標の評価、テクニカルチャート分析、米国株の投資推奨を求められた場合に使用します。

U

usd-reserve-loss-gold-revaluation

fatfingererr / macro-skills

「米ドル／いずれかの通貨が準備通貨の地位を失い、金が唯一のアンカーになる」という前提のもとで、中央銀行の通貨負債 ÷ 金準備を用いて「バランスシートが耐えられる暗黙の金価格」を推計し、各国／各通貨のレバレッジ度合い、ギャップ、順位を出力する。

V

victoriametrics-docs

victoriametrics / skills

コマンドラインフラグ、HTTP API パス、LogsQL／MetricsQL の構文に言及する前に、VictoriaMetrics、VictoriaLogs、VictoriaTraces、operator、vmanomaly、Helm chart、VictoriaMetrics Cloud のドキュメントを確認します。フラグやエンドポイントの存在を述べる場合、ユーザーがフラグの機能を尋ねた場合、または以前の回答で API パスを誤って提示した可能性がある場合に使用します。トリガー：コマンドラインフラグ、CLI フラグ、フラグの内容、フラグの機能、API パス、HTTP エンドポイント、エンドポイントの存在確認、MetricsQL 関数、LogsQL パイプ、LogsQL フィルター、operator フラグ、ドキュメントの有無、ドキュメントの場所、VictoriaMetrics ドキュメント。

V

vignette-catalog-compose-notebook

carpenter-singh-lab / vignette-catalog-skills

既存の vignette カタログで作業する：その marimo notebook を開くか再実行し、セットアップし、稼働中のカーネルで @app.function ヘルパーを再利用してデータに関する質問に答える。リポジトリに catalog.toml があり、ユーザーが notebook を開くか実行したい、始めたい、データを探索したい、分析や図を作りたい、新しい notebook を構成したいと求めたときはいつでも使用する。汎用の notebook や新しいカタログの作成には使用しない。

W

watermelondb

jchaselubitz / drill-app

WatermelonDB のモデル、監視パターン、React 統合。モデルコード、オブザーバー（findAndObserve、query.observe）、またはリアルタイム更新される DB データを表示する画面を書いたりデバッグしたりするときに使用。

W

web-scraping-python

zlstas / skills

『Python による Web スクレイピング』（Ryan Mitchell）の実践を適用する。対象：最初のスクレイパー（第 1 章：urllib、BeautifulSoup）、HTML 解析（第 2 章：find、findAll、CSS セレクター、正規表現、lambda）、クローリング（第 3-4 章：単一ドメイン、クロスサイト、クロールモデル）、Scrapy（第 5 章：spider、item、pipeline、rule）、データの保存（第 6 章：CSV、MySQL、ファイル、メール）、ドキュメントの読み取り（第 7 章：PDF、Word、エンコーディング）、データのクレンジング（第 8 章：正規化、OpenRefine）、NLP（第 9 章：n-gram、マルコフ、NLTK）、フォームとログイン（第 10 章：POST、セッション、Cookie）、JavaScript（第 11 章：Selenium、ヘッドレス、Ajax）、API（第 12 章：REST、非公開 API）、画像/OCR（第 13 章：Pillow、Tesseract）、罠の回避（第 14 章：ヘッダー、ハニーポット）、テスト（第 15 章：unittest、Selenium）、並列処理（第 16 章：スレッド、プロセス）、リモート（第 17 章：Tor、プロキシ）、法的問題（第 18 章：robots.txt、CFAA、倫理）。"web scraping"、"BeautifulSoup"、"Scrapy"、"crawler"、"spider"、"scraper"、"parse HTML"、"Selenium scraping"、"data extraction" でトリガーする。

W

wp-gravity-forms

kylebrodeur / wordpress-agent-kit

Gravity Forms を扱うときに使用：wp gf CLI によるコアとアドオンのインストール・更新、フォームとエントリーのプログラム的な管理、バージョン管理のためのフォーム JSON のエクスポート/インポート、通知のテスト、Cloudflare Turnstile アンチスパムの構成、フォームを AI が利用できる MCP 互換スキーマへの変換。GFAPI PHP クラスや hook/filter の開発にも使用。

X

xlsx

fcakyon / claude-codex-settings

スプレッドシートファイルが主な入力または出力であるタスクでは、必ずこのスキルを使ってください。既存の .xlsx、.xlsm、.xltx、.csv、.tsv ファイルを開いたり、 읽んだり、編集したり、直したりすること（列の追加、数式の計算、書式設定、グラフ作成、汚いデータの整理など）、ゼロからまたは他のデータソースから新しいスプレッドシートを作成すること、表形式ファイルどうしを変換することが対象です。ユーザーがスプレッドシートファイルを名前やパスで言及した場合（たとえば「ダウンロードの xlsx」のようなosionな言い方）に、それに対して作業或多Connorの生成を求めるときは必ず発動してください。汚い表形式データファイル（不正な行、ずれたヘッダー、ゴミデータ）をきれいなスプレッドシートに整理・再構成するときも発動します。成果物は必ずスプレッドシートファイルでなければなりません。主な成果物が Word 文書、HTML レポート、単体で動く Python スクリプト、データベースパイプライン、Google Sheets API 連携である場合は発動しないでください。表形式のデータが関わっていても同様です。

A

a-stock-financial

nigo81 / nigo-skills

A 株上場企業の財務諸表を照会・エクスポートするツール。貸借対照表、損益計算書、キャッシュフロー計算書の三大諸表と財務サマリーに対応し、報告期/年度/四半期単位での照会が可能で、Excel にエクスポートできる。トリガーワード：查财报、财务报表、资产负债表、利润表、现金流量表、财务数据、上市公司财报、导出财报、年报、季报。ユーザーが A 株企業の財務データ、財務諸表分析、三大諸表に言及したときは常にこのスキルを使用する。

A

abtesting-design

alphaonedev / openclaw-graph

仮説の構築、帰無仮説/対立仮説、コントロール/バリアントの設定、ハッシュベースのランダム化、層別化

A

academic-plotting

kalarislabs / research-agent-skills

研究の背景情報をもとに、ML 論文向けの出版品質の図を生成する。論文の節や説明からシステムの構成要素と関係を抽出し、Gemini でアーキテクチャ図を生成する。実験結果やデータからは、グラフの種類を自動選択し、matplotlib/seaborn でデータに基づく図を生成する。学会論文の図を作成する際に使用。

A

ai-anomaly-detection

gajetoso / financeskills

ユーザーが機械学習を用いて大量の財務データから不正、誤り、異常なパターンを検出したいときに使用。また、ユーザーが "ML fraud detection"、"unsupervised learning for audit"、"isolation forest"、"autoencoders for finance"、"unusual transaction clusters"、"automated expense auditing" に言及したときにも使用。

A

airflow-hitl

necatiarslan / airflow-vscode-extension

Airflow で human-in-the-loop ワークフロー（承認/却下、フォーム入力、人間が駆動する分岐）が必要なときに使用する。ApprovalOperator、HITLOperator、HITLBranchOperator、HITLEntryOperator を扱う。Airflow 3.1+ が必要。

A

algo-forecast-prophet

asgard-ai-platform / skills

Meta の Prophet を使い、祝日と変化点を含むビジネス時系列の予測モデルを構築する。使いやすい時系列予測、欠損データや祝日の処理、自動的な変化点検出が必要なときにこのスキルを使用 — 「Prophet で予測」「ビジネス予測」「簡単な時系列モデル」と言った場合も含む。

A

algo-mfg-spc

asgard-ai-platform / skills

生産プロセスの安定性を監視するために統計的工程管理図を実装する。ユーザーが工程の変動の検出、管理限界の設定、または普通原因と特殊原因の変動の区別を必要とするときにこのスキルを使用する — たとえ「process monitoring」「control chart」「is our process in control」と言った場合でも。

A

algo-nlp-similarity

asgard-ai-platform / skills

マッチングと重複排除のために、語彙的・意味的な手法でテキスト類似度を計算する。類似文書の検索、ほぼ重複した文書の検出、テキスト間の意味的な近さの測定が必要なときにこのスキルを使用 — 「これらのテキストはどの程度似ているか」「重複を探して」「意味的マッチング」と言った場合も含む。

A

allium-onchain-data

allium-labs / skills

Allium API 経由でブロックチェーンデータを照会する。トークン価格、ウォレット残高、トランザクション、履歴データ。ユーザーが暗号資産の価格、ウォレットの中身、オンチェーン分析について尋ねたときに使用。

A

anndata

ovachiever / droid-tings

Pythonで注釈付きデータ行列を扱う際、特にシングルセルゲノミクス解析、メタデータ付き実験測定値の管理、大規模な生物学的データセットの処理に使用するスキルです。AnnDataオブジェクト、h5adファイル、シングルセルRNA-seqデータ、scanpy/scverseツールとの統合に関するタスクにも使用します。

A

arcgis-charts

saschabrunnerch / arcgis-maps-sdk-js-ai-context

Charts Components パッケージを使用して ArcGIS レイヤーデータからインタラクティブなチャートを描画する。棒グラフ、折れ線グラフ、円グラフ、ヒストグラム、散布図、箱ひげ図、ゲージ、レーダー、ヒートマップに使用する。

B

benchling-integration

ovachiever / droid-tings

Benchling の研究開発プラットフォーム連携。API を通じてレジストリ（DNA、タンパク質）、在庫、ELN エントリー、ワークフローにアクセスし、Benchling Apps を構築し、Data Warehouse を照会して、ラボデータ管理を自動化します。

B

bioservices

ovachiever / droid-tings

40 以上のバイオインフォマティクスサービスに対応する主要な Python ツールです。複数データベースのワークフローでは、UniProt、KEGG、ChEMBL、PubChem、Reactome、QuickGO に対応するこのツールを推奨します。クエリ、ID マッピング、パスウェイ解析のための統一 API を提供します。REST を直接制御する場合は、個別のデータベース Skill（uniprot-database、kegg-database）を使用してください。

B

browsing-bluesky

oaustegard / claude-skills

API と firehose を通じて Bluesky のコンテンツを閲覧する——投稿の検索、ユーザーアクティビティの取得、トレンドトピックのサンプリング、フィードとリストの閲覧、アカウントの分析と分類。パーソナライズされたフィード向けの認証アクセスに対応。Bluesky のリサーチ、ユーザー監視、トレンド分析、フィード閲覧、firehose サンプリング、アカウント分類に使用。

C

cellxgene-census

ovachiever / droid-tings

CZ CELLxGENE Census（6,100 万超の細胞）をクエリします。細胞種、組織、疾患でフィルタリングし、発現データを取得して、scanpy/PyTorch と連携し、集団規模の単一細胞解析を行います

C

chartiq

membranedev / application-skills

ChartIQ 統合。データ、レコードを管理し、ワークフローを自動化。ユーザーが ChartIQ データを操作したい場合に使用。

C

chembl-database

ovachiever / droid-tings

ChEMBL の生物活性分子および創薬データを検索します。構造／特性による化合物検索、生物活性データ（IC50、Ki）の取得、阻害剤の検索、創薬化学の SAR 研究に対応します。

C

clarity-gate

frmoretto / clarity-gate

RAG システムにおける認識品質のための取り込み前検証。ドキュメントがナレッジベースに入る前に適切に条件付けされていることを保証する。CGD（Clarity-Gated Documents）を生成し、SOT（Source of Truth）ファイルを検証する。

C

claude-scientific-skills

microck / ordinary-claude-skills

Claude 向けの 128 以上のおすすめの科学スキルの包括的なコレクション。生物学、化学、医学、ゲノミクス、高度な分析領域の研究を可能にします。

C

clinicaltrials-database

ovachiever / droid-tings

API v2 を通じて ClinicalTrials.gov を検索します。疾患、薬剤、場所、状態、フェーズで試験を検索します。NCT ID で試験の詳細を取得し、データをエクスポートして、臨床研究や患者マッチングに活用します。

C

clinvar-database

ovachiever / droid-tings

NCBI ClinVar を検索し、バリアントの臨床的意義を調べます。遺伝子／位置による検索、病原性分類の解釈、E-utilities API または FTP 経由のアクセス、VCF のアノテーションに対応し、ゲノム医療に利用できます。

C

cobrapy

ovachiever / droid-tings

制約ベースの代謝モデリング（COBRA）。システム生物学および代謝工学の解析向けに、FBA、FVA、遺伝子ノックアウト、フラックスサンプリング、SBML モデルを扱います。

C

coldiq-search-enrich

cold-iq / coldiq-marketplace-skills

ColdIQ marketplace API を通じて Lima Data で人物と企業を検索・エンリッチする。仕事用または個人用メールアドレスの検索、電話番号の検索、人物や企業のエンリッチ、役職 / シニアティ / 地域によるコンタクトの開拓、Sales Navigator 形式のフィルタリング、バッチエンリッチ、LinkedIn URL 検索、人物 / 企業の変化の監視に使用する。トリガーは "find email"、"work email"、"personal email"、"find phone"、"enrich person"、"enrich company"、"prospect people"、"prospect companies"、"search people"、"search companies"、"batch enrich"、"find people at company"、"LinkedIn lookup"、"Sales Navigator list"。キャンペーンの送信（instantly-api / emailbison を参照）、Apollo 固有のフィルタセマンティクス（apollo-search を参照）、純粋なリストの重複排除（list-dedup を参照）、購買シグナルの発見（signal-detection を参照）には使用しない。

C

configure-trace-metrics

coval-ai / coval-external-skills

OpenTelemetry の span から Coval のトレースベース指標を推薦、作成、プレビュー、アタッチする。ユーザーが Coval のトレースを持ち、カスタムトレース指標、include_traces を使ったトレース対応の LLM ジャッジ指標、レイテンシ、トークン使用量、プロバイダー障害、ツールの挙動、業界固有のワークフローシグナル、またはトレース属性に基づく本番監視を求める場合に使用。

C

conversion-debug

cognyai / claude-code-marketing-skills

コンバージョン追跡デバッガー —— ライブ API アクセス、BigQuery 検証クエリ、トラブルシューティングフローチャートを用いて、GTM、GA4、Google Ads、Meta Pixel 間の不一致を診断します

C

convex-best-practices

julianromli / ai-skills

本番環境向け Convex アプリを構築するためのガイドライン。関数の構成、クエリパターン、バリデーション、TypeScript の使用、エラー処理、Zen of Convex の設計哲学を扱う。

C

crawl4ai-seo

artwist-polyakov / polyakov-claude-skills

Crawl4AI を基盤とした SEO サイトクローラー。ページの完全監査：title、meta、H1、canonical、パンくずリスト、ナビゲーション、内部リンク。サイトのインベントリ、ナビゲーション監査、ランディングページ比較、競合分析。Google と Yandex の SEO に対応（キリル文字 URL、商業的要因、地域性）。yandex-search-api、yandex-metrika、yandex-webmaster、scrapedo-web-scraper と連携。トリガー：crawl4ai、seo crawl、site audit、page inventory、site inventory、on-page audit、internal links、internal linking audit、navigation audit、landing comparison、competitor analysis、competitor pages、orphan pages、technical seo、аудит сайта、краулер、перелинковка、навигационный аудит。

C

cs-analytics

asgard-ai-platform / skills

CSAT、NPS、CES、初回接触解決率、サポートチケットのテキストマイニングを用いて、カスタマーサービスのパフォーマンスを測定・最適化する。ユーザーが CS チームのパフォーマンス評価、主な苦情要因の特定、人員配置の最適化、CS ダッシュボードの構築を必要とするときにこのスキルを使用する — たとえ「is our CS team doing well」「what are customers complaining about」「how many agents do we need」「build a CS dashboard」と言った場合でも。

C

cyfe

membranedev / application-skills

Cyfe 連携。データ、レコードを管理し、ワークフローを自動化します。ユーザーが Cyfe のデータを扱いたいときに使用します。

D

data-python

alexanderstephenthompson / claude-hub

データ処理向けの Python パターン — pandas、polars、pyspark

D

dbt

alphaonedev / openclaw-graph

dbt は SQL ベースのモデルを使ってデータウェアハウス内のデータを変換するツールで、テストとドキュメント作成を可能にします。