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
GA4 の指標、コンバージョンファネル分析、主要な EC KPI を用いて e コマースのパフォーマンスを分析する。ユーザーがオンラインストアのパフォーマンス評価、コンバージョン離脱の診断、e コマースのトラッキング設定、パフォーマンスダッシュボードの作成を必要とするときにこのスキルを使用する — たとえ「why are sales down」「optimize our online store」「set up GA4 for e-commerce」「what metrics should we track」と言った場合でも。
書き込みパスで Electric を Drizzle ORM または Prisma とともに使用する。Drizzle の tx.execute(sql) と Prisma の $queryRaw を使って ORM トランザクションから pg_current_xact_id() を取得すること、REPLICA IDENTITY FULL を保持するマイグレーションの実行、Electric shapes と互換性のあるスキーマ管理パターンを扱う。Drizzle または Prisma を Electric と併用して書き込むときに読み込む。
Firecrawl CLI でウェブを検索、スクレイピング、操作する。ユーザーがウェブ検索、記事の検索、トピックの調査、オンラインでの調べもの、ウェブページのスクレイピング、URL からのコンテンツ取得、ウェブサイトからのデータ取得、ドキュメントのクロール、サイトのダウンロード、クリックやログインが必要なページの操作を望むときはいつでもこのスキルを使用する。ユーザーが「fetch this page」「pull the content from」「get the page at https://」と言ったときや、外部ウェブサイトに言及したときにも使用。これにより、完全なページコンテンツと操作機能を備えたリアルタイムのウェブ検索が可能になる——Claude が組み込みツールでネイティブに行える範囲を超えている。ローカルファイル操作、git コマンド、デプロイ、コード編集タスクには使用しない。
IPO目論見書の1ページ概要を生成します。ユーザーが目論見書／提出書類のリンク（A株、香港株18A/18C、米国S-1/F-1）またはローカル文書を提示した場合、会社名だけでIPO目論見書、上場申請、聴聞資料の分析を求めた場合、あるいは「目論見書の概要」「目論見書1ページ版」「目論見書分析」「IPO分析」「上場申請」などに言及した場合に、このスキルを使用します。「1ページ」と明示されていない場合も対象です。出力：モバイルで読みやすい単一ファイルの HTML 概要と、構造化された Excel データ原本。このスキルは目論見書の開示内容を忠実に翻訳・整理し、投資助言や完全なデューデリジェンスは行いません。決算・四半期・年次報告書の抽出は対象外です。ユーザーに /hike-earnings-core の実行を案内してください（明示的な呼び出しのみ）。
Datafeed Toolbox を使って MATLAB で金融・経済データにアクセスするためのガイド。Bloomberg（bloomberg/blp/bloombergHypermedia による市場データ）、FRED（fredrs による連邦準備制度の経済データ）、Haver Analytics（haver/haverdirect/haverview による経済データ）、LSEG Datastream（datastreamws による履歴データ）を扱う。MATLAB からこれらのデータプロバイダーに接続する際に使用。
MLflow 3（オープンソース、3.15 に固定）によるクラシック ML 向け MLOps — モデルの記録と登録、dev/staging/prod 間でのバージョン昇格、トラッキングサーバーの立ち上げ、ゲート付き評価、サービング。MLflow 2 時代のデフォルト（artifact_path、registry stages と get_latest_versions、baseline_model を伴うトップレベルの mlflow.evaluate、runs-URI 登録、pickle シリアライズ、mlruns ファイルストア、MLServer サービング）を、それらを置き換えた MLflow 3 のイディオム（名前付き LoggedModel、エイリアスと copy_model_version、models.evaluate と validate_evaluation_results、skops/torch.export のデフォルト、データベースバックエンド、FastAPI スコアリングサーバー）で修正する。MLflow のトラッキング、モデルレジストリ、評価、サービングに触れる Python コードを書く、レビューする、移行するときに使用する。
ユーザーが複数の相反する目的を最適化したい、パレート最適解を求めたい、またはコスト、サービス、品質、持続可能性の間のトレードオフを調整したい場合。また、ユーザーが「multi-objective」「Pareto optimization」「NSGA-II」「trade-off analysis」「scalarization」「weighted objectives」「goal programming」「multiple criteria optimization」に言及した場合にも使用。単一目的については optimization-modeling を参照。
TanStack DB のオフライントランザクションサポート。OfflineExecutor は永続アウトボックス（IndexedDB/localStorage）、リーダー選出（WebLocks/BroadcastChannel）、バックオフ付きリトライ、接続検出を統括する。createOfflineTransaction/createOfflineAction は TanStack DB のプリミティブをオフライン永続化でラップする。少なくとも 1 回の配信のための冪等キー。ストレージが利用できない場合はオンライン専用モードへ段階的に縮退する。個別のエントリポイントによる React Native サポート。
AIコーディングアシスタントがGIS/CAD/C#/AI/IoT/3D分野の専門知識を必要とするときに使用します。8カテゴリ、計114のスキルを収録：gis（40）、cad（21）、csharp（12）、ai（17）、iot（4）、3d（6）、demos（4）、others（10）。タグ検索とオンデマンド読み込みに対応し、GDAL、GeoServer、MapServer、Leaflet、PROJ、PostGIS、DuckDB Spatial、GeoLibre、JTS、CesiumJS、FreeCAD、Blender、OpenSCAD、OCCT、NPOI、SqlSugar、Furion、Serilog、Dify、Ollama、LangChain、vLLM、MinerU、SuperSplat、Home Assistant、CHAGSなどを扱います。
ウェブ検索、URLやPDFからの抽出、深掘り調査レポート、提供された行への構造化データ補完、FindAllによるエンティティ検索、定期的なウェブ監視などのウェブワークフローにparallel-cliツールを使用します。科学的な質問では一次文献と機関の情報源を優先します。最新のウェブ情報や範囲の限定された調査を確認するとき、既知のURLやPDF、JavaScriptで描画されたページから内容を取得するとき、企業・人物・製品の一覧にウェブ由来の項目を追加するとき、自然言語の条件に合うエンティティを見つけるとき、複数ソースを網羅したレポートを明示的に求められたとき、またはウェブの変化を定期的に追跡するときに使用します。CLI不要の既知ページの単発確認や、オフラインの文献データベースには使用しません。
製品にプロダクトテレメトリと分析を追加するためのビジネスケースを書く。テレメトリで何が可能になるか、現在見えていないものは何か、導入に何が必要か、ビジネス価値は何かを説明する、簡潔でステークホルダー向けの文書を作成する。主要なテレメトリのライフサイクルの外側に位置する——技術的な作業に着手する前に使用する。ユーザーが「ビジネスケースを書いて」「分析を正当化して」「トラッキングの根拠を示して」「テレメトリ概要」「なぜ分析を追加するのか」「経営層をトラッキングに納得させて」「分析の ROI」を求めるときに使用する。
PBIR レポート向けの Python ビジュアル作成と matplotlib/seaborn のパターン。ユーザーが "Python visual"、"matplotlib in Power BI"、"seaborn in Power BI"、"pythonVisual" に言及した場合、または "create a Python visual"、"add a matplotlib chart"、"write a Python visual script" を求めた場合に自動的に呼び出す。
ユーザーが Protheus ERP のテーブルに対して SQL クエリを構築、パターン選択、最適化する必要があるときに使用します。Workarea（DbSelectArea/DbSeek）対 Embedded SQL 対 TCSqlExec のパターン選択、必須の D_E_L_E_T_/xFilial フィルター、SIX インデックスに整合した WHERE の並び順、SQL インジェクションを防ぐ FWPreparedStatement のパラメーター化、クロスデータベース（PostgreSQL/MSSQL/Oracle）の移植性を扱います。"consulta SQL"、"montar query"、"otimizar consulta"、"qual indice usar"、"escolher entre DbSeek ou SQL"、"prevenir SQL injection no Protheus" のようなポルトガル語の表現でもトリガーされます。
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。