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
LWC（.js、.html、.js-meta.xml）の Lightning Data Service ベストプラクティスをレビューまたは実装する際に使用します。UIAPI と Apex の選択、refreshApex / notifyRecordUpdateAvailable、@salesforce/schema のインポート、LDS record-form のデータパターンを扱います。「この LWC に LDS のベストプラクティスを適用」「この LWC の LDS ベストプラクティス上の問題をレビュー」「このコンポーネントの Lightning Data Service の問題をレビュー」「このデータには UIAPI と Apex のどちらを使う？」「レコード保存後の古いデータを修正」「LDS キャッシュを同期」「フィールド名に @salesforce/schema を使用」「getRecord と Apex のどちらかを選ぶ」といった依頼で起動します。新しい LWC の作成時（experience-lwc-generate を使用）、SLDS デザイントークンの適用時（design-systems-slds-apply を使用）、`lightning-*` ベースコンポーネントの props/events/slots を一般的に選択または接続する場合（experience-lwc-base-components-integrate を使用。このスキルは、修正にベースの record form が関わる場合でも、LDS データレイヤーの判断理由のみを対象とします）、セキュリティ／RTL／アクセシビリティのレビュー時（別途実施）には起動しないでください。
n8n でファイル、画像、添付ファイル、バイナリデータを扱う場合、または AI エージェントがユーザーのアップロードしたファイルをツール入力として受け取る場合や、生成ファイルを返す場合に使用します。Data Tables（スキーマ、重複排除、永続状態）については、別の n8n-data-tables-official スキルを参照してください。「ファイル」「画像」「PDF」「添付ファイル」「バイナリ」「アップロード」「ダウンロード」、ファイル付きチャットトリガー、ファイルを必要とするエージェントツール、ビジョン／マルチモーダル、または JSON 以外のファイルデータ処理で起動します。
OSMO 上で NVIDIA Cosmos AnomalyGen（Cosmos-Predict2 派生）を使い、PCBA、金属表面、ガラスの検査用欠陥画像生成をオーケストレーションする場合に使用します。Day 0 のフローでは USD-to-ROI、画像編集による拡張、AnomalyGen を用いたコールドスタートに対応し、初期 PCBA データセットを作成します。Day 1 のフローでは実画像の推論とラベリングを行います。このスキルは、初回のアセット設定、ファインチューニング用チェックポイントの作成、デプロイ設定を支援します。トリガーキーワード：defect image generation、dig workflow、dig pipeline、defect image detection workflow、aoi pipeline、aoi anomalygen、usd2roi anomalygen、day 0 pcba、day 1 pcba、day 1 real-photo alignment、day 1 manual roi、metal surface anomaly、glass defect、anomalygen finetune、setup_pcb、setup_metal、setup_glass、setup_pretrained、dig setup、dig datasets、dig pretrained checkpoint、dig image-edit endpoint、cosmos defect generation、cosmos-predict2 defect、cosmos-anomalygen、cosmos predict2 finetune。
n8nでファイルとバイナリデータを正しく扱います。ファイル、画像、PDF、添付ファイル、アップロードやダウンロード、base64、ビジョン／マルチモーダル入力を扱う場合や、AIエージェントがツールの入力または出力としてファイルを必要とする場合に使用します。また、ユーザーが $binary、binaryPropertyName、「PDFを読む」「ファイルを添付」「画像を送る」、Mergeでバイナリが失われる問題、チャット画像用CDNに言及した場合にも使用します。$binaryと$jsonの違い、バイナリの読み書き、Mergeを使った変換中のバイナリ保持、エージェントとツール間のバイナリ境界、チャット画面におけるCDN／URLの要件を扱います。
CLI/Python で 20 以上のバイオインフォマティクスリソースを検索します。遺伝子情報、BLAST/BLAT、ウイルス配列のダウンロード、PDB/mmCIF 構造、G2P 残基アノテーション、エンリッチメント解析、OpenTargets、COSMIC、CELLxGENE、8cube のマウス特異性／発現データをすばやく検索できます。対話的な探索や簡単なクエリに最適です。バッチ処理や高度な BLAST には biopython、複数データベースを扱う Python ワークフローには bioservices を使用してください。
Hugging Face Jobs のクラウド GPU 上で Hugging Face Transformers を使用し、物体検出（D-FINE、RT-DETR v2、DETR、YOLOS）、画像分類（timm モデル——MobileNetV3、MobileViT、ResNet、ViT/DINOv3——および任意の Transformers 分類器）、SAM/SAM2 セグメンテーション用のビジョンモデルをトレーニング、ファインチューニングします。COCO 形式のデータセット準備、Albumentations による拡張、mAP/mAR 評価、精度指標、bbox/point プロンプトによる SAM セグメンテーション、DiceCE 損失、ハードウェア選定、コスト見積もり、Trackio による監視、Hub への永続化を扱います。物体検出、画像分類、SAM、SAM2、セグメンテーション、画像マッティング、DETR、D-FINE、RT-DETR、ViT、timm、MobileNet、ResNet、バウンディングボックスモデル、または Hugging Face Jobs でのビジョンモデルのファインチューニングが話題に上がった場合に使用します。
CZ CELLxGENE Censusをプログラムからクエリし、バージョン管理された公開のシングルセルおよび空間トランスクリプトームデータを取得します。集団規模の細胞メタデータ、遺伝子発現スライス、Censusの集計数、ソースH5ADのURI/ダウンロード、埋め込み、空間Censusデータ、または生物種、組織、疾患、アッセイ、細胞種を横断した参照アトラス比較が必要な場合に使用します。手元のシングルセルデータの解析にはscanpy、anndata、またはscvi-toolsを使用してください。
世界の株式市場（TW、US、KR、JP、HK。個別株と ETF／ファンドの両方）における FinLab クオンツ取引パッケージの総合ガイドです。取引戦略、バックテスト、株価データ、FinLabDataFrame、ファクター分析、銘柄選択を扱う場合や、ユーザーが FinLab、取引、クオンツ取引、米国株、S&P 500 / NASDAQ 100、SPY / QQQ、セクター ETF またはレバレッジ ETF、ETF ローテーション、米国株、市場分析に言及した場合に使用します。データアクセス、戦略開発、バックテストのワークフロー、ベストプラクティスに加え、米国市場固有の内容（データ利用可能性マップ、提出日基準の四半期ファンダメンタルズ、米国の投資対象銘柄群の構築、USMarket と USFundMarket のデフォルト、ETF のバックテスト）を含みます
複数項目のデータ、バッチ、ページネーション付き API、レート制限付き API、複数ブランチへのファンアウト、「各項目に対して実行」する処理を扱う場合に使用します。ユーザーがループ、反復、バッチ処理、ページング、並列処理、「項目をループ」などに言及した場合にも使用します。トリガー：「loop」「iterate」「for each」「batch」「page through」「paginate」「rate limit」「process all」「fan-out」「parallel branches」「concurrency」、またはノードを一度だけ実行するか項目ごとに実行するかを判断する必要がある場合。
Logfireのテレメトリデータ（トレース、ログ、スパン、メトリクス、サマリー、SQLの結果）をクエリして分析します。ユーザーが「query logfire」「search traces」「find logs」「query data」「search spans」「look up errors in logfire」「get metrics from logfire」「analyze telemetry」「summarize errors」「find root cause」と依頼する場合や、コードにLogfireのクエリ機能を追加する場合に使用します。Logfire UI、ブラウザー、ライブビュー、Exploreページの直接操作やリンクを開く依頼には使用せず、logfire-uiを使用してください。「show」や「view」の意味が曖昧な場合は、UI表示とクエリ分析のどちらを希望するか確認してください。
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。