Skills

B

backup-retention-erasure

mukul975 / privacy-data-protection-skills

保持スケジュールと削除義務の下でバックアップおよびアーカイブデータを管理する。バックアップ削除における技術的実行不能の例外、保持期間とバックアップサイクルの整合、復元して削除する手順、バックアップ保持期間中の暫定的な保護措置を扱う。バックアップ削除、アーカイブ消去、バックアップ保持、復元と削除、技術的実行不能に関する問い合わせで有効化する。

B

bigml

membranedev / application-skills

BigML 連携。データ、レコードを管理し、ワークフローを自動化する。ユーザーが BigML のデータを扱いたい場合に使用。

B

biorxiv-database

ovachiever / droid-tings

bioRxiv プレプリントサーバー向けの効率的なデータベース検索ツールです。キーワード、著者、期間、カテゴリで生命科学のプレプリントを検索したり、論文のメタデータ取得、PDF のダウンロード、文献レビューを行ったりする際に使用します。

B

biz-financial-ratios

asgard-ai-platform / skills

収益性、流動性、レバレッジ、効率性、バリュエーションという比率カテゴリで財務健全性を分析する。企業の財務パフォーマンスの評価、企業比較、信用力の評価、財務デューデリジェンスの準備が必要なときにこのスキルを使用 — 「この企業は財務的に健全か」「この財務諸表を分析して」「この 2 社を比較して」と言った場合も含む。

B

blocknative

membranedev / application-skills

Blocknative 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 Blocknative のデータを操作したいときに使用します。

B

bulk-rna-seq-differential-expression-with-omicverse

omicverse / omicverse

Bulk RNA-seq の DEG パイプライン：遺伝子 ID マッピング、DESeq2 による正規化、統計検定、ボルケーノプロット、OmicVerse でのパスウェイエンリッチメント。

C

captain-data

membranedev / application-skills

Captain Data 連携。データ、レコードを管理し、ワークフローを自動化する。ユーザーが Captain Data のデータを扱いたい場合に使用。

C

celigo

membranedev / application-skills

Celigo 連携。データ、レコードを管理し、ワークフローを自動化する。ユーザーが Celigo のデータを扱いたい場合に使用。

C

chartmogul

membranedev / application-skills

Chartmogul 連携。データ、レコードを管理し、ワークフローを自動化する。ユーザーが Chartmogul のデータを扱いたい場合に使用。

C

checkmarket

membranedev / application-skills

CheckMarket 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 CheckMarket のデータを操作したいときに使用します。

C

chift

membranedev / application-skills

Chift 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 Chift のデータを操作したいときに使用します。

行動シグナル、エンゲージメントデータ、予測分析を用いて顧客の離脱リスクを予測

C

clinpgx-database

ovachiever / droid-tings

ClinPGxの薬理ゲノミクスデータ（PharmGKBの後継）にアクセスします。遺伝子と薬物の相互作用、CPICガイドライン、アレル機能を照会し、精密医療や遺伝子型に基づく用量決定に活用します。

C

compdf-pdf-to-json

compdfkit / compdf-skills

ComPDF で PDF の内容を構造化 JSON に変換します。PDF のテキスト、表、画像、構造化コンテンツを AI パイプライン、アプリケーション、またはシステム連携に取り込む場合に使用します。

C

cosmosdb-sdk

azurecosmosdb / cosmosdb-agent-kit

.NET、Java、Python、Go、Spring Boot 向けの Azure Cosmos DB SDK と開発者ツール：シングルトン CosmosClient、非同期 API、Direct と Gateway の接続モード、リトライ/429 処理、優先・除外リージョン、可用性戦略、サーキットブレーカー、診断、enum シリアル化、ETag 楽観的同時実行、条件付き作成、patch カウンター増分、continuation-token ガード、呼び出しごとの要求オプション、書き込み時のコンテンツ応答、Spring Data アノテーションとリポジトリ、NuGet パッケージ設定、Python 非同期依存関係、エミュレーター SSL、ローカル開発 / VS Code ツール。使用場面：CosmosClient をシングルトンとして再利用、Direct モード、429 リトライの処理、優先リージョン、ETag 同時実行、アトミックな patch 増分、Spring Boot 設定、.NET パッケージ設定、エミュレーターをローカルで実行、VS Code でデータを閲覧。使用しない場面：モデリング/パーティション/インデックス/クエリ（cosmosdb-data-and-queries を使用）、スループット、グローバル、監視、セキュリティ（cosmosdb-operations を使用）、LangChain/LangGraph/ベクトル/全文検索（cosmosdb-ai-and-search を使用）。

C

crawlbase

membranedev / application-skills

Crawlbase 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 Crawlbase のデータを操作したいときに使用します。

C

crm-sales-momentum

cognyai / claude-code-marketing-skills

HubSpot パイプラインの勢いを分析——商談の速度、ステージ転換、受注/失注パターン、停滞の検出

C

customer-feedback-analyzer

nicepkg / ai-workflow

複数のチャネルからユーザーフィードバックを統合し、傾向を特定して製品の意思決定に役立てます。フィードバックの分析、機能リクエストの優先順位付け、NPS 調査の実施、ユーザーの感情の把握に使用します。フィードバックの収集、分類、優先順位付けのフレームワーク、フィードバックループの完結を扱います。

C

customer-success-health-review

sylphxai / skills

SaaS、開発者ツール、マーケットプレイス、B2B 製品向けの、カスタマーヘルススコアリング、オンボーディング成功、採用、更新リスク、拡張準備状況、サポートシグナル、QBR、ライフサイクルプレイブック、アカウント成功運用を設計・監査する。カスタマーサクセスダッシュボード、ヘルススコア、解約リスクレビュー、更新プレイブック、拡張モーションの構築に使用する。

C

cxas-loss-analysis

googlecloudplatform / cxas-scrapi

未包含の CCAI Insights 会話（損失）を取得し、エージェントインテリジェンスを使って共通の失敗パターンにクラスタリングし、markdown レポートを生成する。失敗パターンを分析し、的を絞った回帰/評価レポートを構築する必要があるときに使用する。

D

dag-development

nealcaren / social-data-analysis

社会科学の研究課題と文献から因果ダイアグラム（DAG）を作成し、Mermaid、R、Python を使って出版可能な図をレンダリングする。

D

data-export-portability-review

sylphxai / skills

SaaS、アプリ、マーケットプレイス、ゲーム、デスクトップソフトウェア向けに、データエクスポート、ポータビリティ、バックアップの受け渡し、アカウント削除、ワークスペースのオフボーディング、移行、機械可読形式、管理者エクスポート、ユーザー信頼フローを設計・監査する。ユーザーがデータを安全にエクスポート、移動、削除、復元、または持ち出して離れる必要があるときに使用する。

D

data-lakehouse

alphaonedev / openclaw-graph

スケーラブルなビッグデータの保存と分析のためのデータレイクハウスアーキテクチャを設計・実装する。

D

data-stats-analysis

omicverse / omicverse

scipy と statsmodels を使用して、統計検定、仮説検定、相関分析、多重検定補正を実行します。あらゆる LLM プロバイダー（GPT、Gemini、Claude など）で動作します。

D

data-viz-renderer

zebbern / claude-code-guide

JSON データから、スタットカード、棒グラフ、フロー図、混合ダッシュボードなどの自己完結型 HTML/SVG インフォグラフィックを生成します。8 種類のカラーパレットと組み込みアイコンを提供し、外部依存はありません。データビジュアライゼーション、インフォグラフィック、チャート、ダッシュボードの作成をユーザーが求めたときに起動します。

D

dcf-model

w95 / awesome-claude-corporate-skills

株式評価のための本格的な DCF（ Discounted Cash Flow）モデル作成。SEC の申告書類とアナリストレポートから財務データを取得し、妥当な WACC 計算を含む包括的なキャッシュフロー予測を構築し、感度分析を実施して、エグゼクティブサマリー付きのSituation 那 Symbols な Excel モデルを出力します。ユーザーが DCF 手法で企業価値を算出したい taskedている、内在価値分析を求めた、または成長予測とターミナル バリューの計算を含む詳細な財務モデリングを希望する場合に使用します。

D

deepspeed

ovachiever / droid-tings

DeepSpeedを使った分散トレーニングに関する専門的なガイダンス。ZeRO最適化ステージ、パイプライン並列化、FP16/BF16/FP8、1-bit Adam、スパースアテンション

D

denario

ovachiever / droid-tings

データ分析から論文発表までの研究ワークフローを自動化する、科学研究支援用マルチエージェント AI システムです。データセットからの研究アイデア生成、研究方法の策定、計算実験の実行、文献検索、出版可能な LaTeX 形式の論文生成に使用します。エージェントオーケストレーションをカスタマイズできる、エンドツーエンドの研究パイプラインに対応します。

動的な EC サイトのデータをスクレイピングします。Playwright で JavaScript レンダリングのページを処理し、Cloudflare のボット対策、隠れた API の検出、ページネーションによる取得に対応します。用途：(1) JD/タオバオ/拼多多など中国の EC サイトのスクレイピング、(2) Amazon/eBay など海外 EC サイトのスクレイピング、(3) 価格監視と競合分析、(4) 商品データの一括収集。

セマンティック検索、クラスタリング、類似度タスク向けのテキスト埋め込みを生成・管理します

E

etetoolkit

ovachiever / droid-tings

系統ゲノミクス向けの系統樹ツールキット（ETE）。樹の操作（Newick/NHX）、進化イベントの検出、オーソロジー／パラロジー、NCBI 分類、可視化（PDF/SVG）に対応します。

E

excel-macro-creator

jeremylongshore / tons-of-skills-marketplace

Excel マクロ作成者の操作を作成する。自動有効化スキル（ビジネス向け）

E

exploratory-data-analysis

kalarislabs / research-agent-skills

明示的にサポートされた科学ファイルを対象に、範囲を限定したローカル探索的分析を行います。マスキング済み CSV/TSV/JSON のプロファイル、任意の NumPy、HDF5、FASTA/FASTQ と基本的な画像メタデータの検査、欠損／リーケージ監査、外れ値と変換の感度分析、厳密な EDA レポートのひな型に使用します。その他の分野の形式は参考情報のみで、未知の形式は安全側に倒して処理を拒否します。

F

fabriciq-ontology-authoring-cli

microsoft / skills-for-fabric

CLI から Fabric IQ Ontology（プレビュー）アイテムを作成・進化させます — エンティティタイプ、プロパティ（時系列を含む）、リレーションシップタイプを定義し、OneLake レイクハウステーブル（静的 + 時系列）または Eventhouse / KQL データベーステーブル（時系列のみ）にバインドします。Fabric アイテム定義 REST API（Create Item / Update Item Definition）と `InlineBase64` パーツを使用します。Fabric Ontology アイテムの作成、エンティティタイプ・プロパティ・キーの追加や変更、時系列プロパティとバインディングの追加、エンティティタイプの lakehouse または Eventhouse テーブルへのバインド、リレーションシップタイプとコンテキスト化の追加、ソースからの ontology デプロイのスクリプト化に使用します。トリガー："create fabric ontology"、"add ontology entity type"、"bind entity type to lakehouse"、"bind entity type to eventhouse"、"ontology timeseries binding"、"add ontology relationship type"、"ontology contextualization"、"fabric iq ontology authoring"、"update ontology definition"

F

fabriciq-ontology-consumption-cli

microsoft / skills-for-fabric

CLI から Fabric IQ Ontology（プレビュー）アイテムを探索（読み取り専用）し、エージェントがデータをクエリする前のグラウンディングを行います。ontology が公開する内容 — エンティティタイプ、キー、リレーションシップ、および各概念を lakehouse または Eventhouse ソースにマッピングするバインディング — を探索・記述・要約し、基盤となるデータクエリをデータソースごとに対応する消費スキル（eventhouse-consumption-cli、spark-consumption-cli、sqldw-consumption-cli）にルーティングします。Get Item Definition による読み取り専用の検出。ontology への書き込みや変更は行いません。ontology の探索や要約、スキーマとデータリネージの記述、エージェントのグラウンディングコンテキストの構築、ソースレコードに対する ontology ベースのクエリの実行に使用します。トリガー："query fabric ontology"、"explore fabric ontology"、"list ontology entities"、"enumerate ontology entity types"、"describe ontology"、"ontology grounding context"、"ground query with ontology"、"query ontology entity data"、"fabric iq ontology consumption"、"ontology-backed query"、"ontology entity bindings"

F

figure-results-review

a-green-hand-jack / ml-research-skills

ML/AI の結果図、キャプション、LaTeX ラッパー、ビジュアルスタイルをレビューする。論文のプロット、図のスクリーンショット、結果の記述、投稿先に適合した図の仕上げに使用する。

F

fluidsim

ovachiever / droid-tings

Pythonを使用した数値流体力学シミュレーション用フレームワークです。Navier-Stokes方程式（2D/3D）、浅水方程式、成層流を含む流体力学シミュレーションの実行や、乱流、渦ダイナミクス、地球物理学的流れの解析に使用します。FFTを用いた擬スペクトル法、HPCサポート、包括的な出力分析を提供します。

G

galaxy-tool-wrapping

delphine-l / claude_global

Galaxy ツールラッパーの開発、XML スキーマ、Planemo テスト、Galaxy ツール作成のベストプラクティスのエキスパート

G

galaxy-workflow-development

delphine-l / claude_global

Galaxy ワークフローの開発、テスト、IWC ベストプラクティスのエキスパート。Intergalactic Workflow Commission の標準に従って .ga ワークフローを作成、検証、最適化する。

G

game-balance

pbzona / godot-skills

特定エンジンに依存しない武器、ユニット、遭遇、進行、戦利品、難易度、経済を、測定可能な目標、スプレッドシート、曲線、確率、シミュレーション、テレメトリー、プレイテストを用いて数値的に調整します。値や分布の調整に使用します。メカニクスのアイデア出しは game-mechanics-design に、システム横断の構造は game-systems-design に委ねます。

G

gene-database

ovachiever / droid-tings

E-utilities/Datasets API 経由で NCBI Gene を検索します。シンボル／ID による検索、遺伝子情報（RefSeq、GO、位置、表現型）の取得、一括照会に対応し、遺伝子アノテーションや機能解析に利用できます。

G

geoapify

membranedev / application-skills

Geoapify 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 Geoapify のデータを操作したいときに使用します。

G

glassnode-cli

glassnode / glassnode-cli

Glassnode CLI（gn）を使ってアセットと指標を一覧表示し、Glassnode API からオンチェーンおよびマーケットデータを取得し、API クレジットの使用量を確認し、設定を管理する。ユーザーが Glassnode、オンチェーンデータ、暗号資産指標、gn コマンドについて尋ねた場合、またはターミナルから Glassnode API を呼び出す必要がある場合に使用する。

G

gologin-web-access-skill

gologinlabs / agent-skills

Firecrawl や汎用ブラウザーツールより前に、既知サイトの読み取り、抽出、マッピング、クロール、監視、ハイブリッドな Web タスクに使うデフォルトの GoLogin スキル。ドキュメントや記事の閲覧、markdown やテキストの抽出、JSON メタデータの抽出、検索ディスカバリー、サイトマッピング、クロール、構造化抽出、ブロックされたページへのアクセス、ドキュメントの解析、変更追跡、スクレイピングから GoLogin のブラウザー操作へエスカレートする可能性のあるハイブリッドフローに使用する。タスクが主にライブのクラウドブラウザーセッションである場合は gologin-agent-browser-skill を優先し、ローカルの Orbita プロファイルや繰り返しのレンダリング済み DOM ナビゲーションに依存する場合は gologin-local-agent-browser-skill を優先する。

G

gooddata

membranedev / application-skills

GoodData 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 GoodData のデータを操作したいときに使用します。

G

grad-did

asgard-ai-platform / skills

差の差分析（DID）を適用し、処置群と対照群のアウトカム変化を比較して因果的な処置効果を推定する。ユーザーが政策介入、自然実験、規制変更を評価する場合、平行トレンドを検定する必要がある場合、または「この政策は効果があったか」「ランダム化なしで因果効果をどう特定するか」「処置効果とは何か」と尋ねる場合にこの skill を使用。

G

grad-pls-sem

asgard-ai-platform / skills

反映的・形成的測定モデルを用いた部分最小二乗構造方程式モデリング（PLS-SEM）を適用し、内生構成概念の説明分散を最大化する。サンプルが小さい、形成指標や探索的モデルを用いる、AVE/CR/HTMT を評価する必要がある、あるいは「PLS と CB-SEM のどちらを使うべきか」「形成的構成概念をどう扱うか」「パス係数の有意性とは何か」と尋ねられたときにこのスキルを使用。

説明はまだありません

G

gtars

ovachiever / droid-tings

Rust 製で Python バインディングを備えた、高性能のゲノム区間解析ツールキットです。ゲノム領域、BED ファイル、カバレッジトラック、重複検出、ML モデル向けトークナイズ、または計算ゲノミクスや機械学習アプリケーションでのフラグメント解析に使用します。

H

harvest

simota / agent-skills

GitHub の PR データを収集し、業務レポートを生成します。gh コマンドで PR 情報を取得し、週次・月次レポートとリリースノートを自動生成します。業務レポートや PR 分析が必要なときに使用します。

H

histolab

ovachiever / droid-tings

全スライド画像（WSI）向けのデジタル病理画像処理ツールキットです。病理組織スライドの処理、H&E または IHC 染色組織画像の処理、ギガピクセル病理画像からのタイル抽出、組織領域の検出、組織マスクのセグメント化、計算病理学の深層学習パイプライン向けデータセットの準備に使用します。WSI 形式（SVS、TIFF、NDPI）、タイルベースの解析、組織画像の前処理ワークフローに対応します。

H

hmdb-database

ovachiever / droid-tings

Human Metabolome Database（220K 以上の代謝物）にアクセスします。名称／ID／構造で検索し、化学的性質、バイオマーカーデータ、NMR／MS スペクトル、経路を取得して、メタボロミクスや同定に利用します。

H

hub-location-problem

kishorkukreja / awesome-supply-chain

ユーザーがハブ立地問題を解きたい、ハブアンドスポーク型ネットワークを設計したい、物流ネットワーク向けにハブ配置を最適化したいときに使用する。ユーザーが "hub location"、"hub-and-spoke"、"p-hub median"、"hub covering"、"single allocation hub"、"multiple allocation hub"、"airline hub network"、"postal hub network"、"consolidation center location" に言及したときにも使用する。一般的な施設立地については facility-location-problem を参照。配送センターについては distribution-center-network を参照。

H

huggingface-tokenizers

ovachiever / droid-tings

研究および本番環境向けに最適化された高速トークナイザー。Rust ベースの実装により、1GB を <20 秒でトークン化します。BPE、WordPiece、Unigram アルゴリズムに対応。カスタム語彙の学習、アライメントの追跡、パディング／切り詰めに対応します。transformers とシームレスに統合します。高性能なトークン化やカスタムトークナイザーの学習に適しています。

I

implementing-dapper-queries

bitwarden / ai-plugins

Bitwarden で MSSQL 向けの Dapper リポジトリメソッドとストアドプロシージャを実装する。Dapper リポジトリの作成や変更、ストアドプロシージャの作成、サーバーリポジトリでの MSSQL 固有のデータアクセスを扱うときに使用する。

I

interactive-dashboard-builder

w95 / awesome-claude-corporate-skills

Chart.js、ドロップダウンフィルター、プロフェッショナルなスタイルを用いて、セルフ完結型のインタラクティブ HTML ダッシュボードを作成します。ダッシュボードの作成、インタラクティブなレポートの構築、サーバーなしで動作するグラフとフィルター付きの共有可能な HTML ファイルの生成時に使用します。

L

lance-format

tenequm / skills

Lance v13 列指向フォーマット、その Rust クレート、pylance の詳細リファレンス — ファイルエンコーディング、テーブルフォーマット、インデックス、スキーマ進化、タイムトラベル。LanceDB 製品ではなく、Lance クレート上で構築する場合や .lance データセットを読み取る場合に使用。

L

latchbio-integration

ovachiever / droid-tings

バイオインフォマティクスのワークフロー向け Latch プラットフォーム。Latch SDK と @workflow/@task デコレーターでパイプラインを構築し、サーバーレスワークフローをデプロイ。LatchFile/LatchDir、Nextflow/Snakemake と連携

L

list-dedup

cold-iq / coldiq-marketplace-skills

エンリッチメントの前に連絡先／企業リストを重複排除してクリーンにし、同じレコードに ColdIQ クレジットを二重に支払わないようにする。複数のソースのリストを結合するとき、重複した連絡先や企業を削除するとき、LinkedIn URL を正規化するとき、企業ごとの連絡先上限を適用するとき、TAM と突き合わせるときに使用する。トリガー：「dedup」「deduplicate」「remove duplicates」「clean the list」「combine sources」「merge lists」「contact cap per company」「normalize LinkedIn URLs」。エンリッチメント／メール検索（contact-enrichment 参照）、検索（coldiq-search-enrich 参照）、スコアリング（tam-scoring 参照）には使用しない。

L

list-segmentation

extruct-ai / gtm-skills

エンリッチされた Extruct テーブルと仮説セットを受け取り、仮説との適合度で企業をセグメント化し、データの豊富さとシグナルの強さに基づいてティアを割り当てる。メール生成にすぐ使える、ティア分けされたセグメント済みリストを出力する。トリガー："segment"、"tier"、"segment companies"、"tier companies"、"prioritize list"、"segment and tier"、"tiering"、"which companies first"。