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
Syncfusion .NET MAUI ピラミッドチャート（SfPyramidChart）を実装し、ピラミッド型のセグメントで階層データ、比例データ、部分と全体のデータを視覚的に表現する。ピラミッドチャート、階層データの可視化、比例データの表示、セグメントベースのチャートに使用する。このスキルではインストール、データバインディング、凡例、ツールチップ、データラベル、外観のカスタマイズ、グラデーションを扱う。
Tencent Map の位置情報サービス。POI 検索、経路計画、旅行計画、周辺検索、軌跡データの可視化、地図データの可視化に対応。⚠️ 必須の動作：この Skill を読み込んだ後、最初のアクションは正式な Key が存在するか（環境変数 TMAP_WEBSERVICE_KEY、またはユーザーが会話内ですでに提供した Key）を確認することでなければならない。正式な Key があれば、そのままユーザーのリクエストの処理を続ける。正式な Key がなければ、直ちにユーザーに Key 選択のプロンプト（正式 Key の登録案内＋プリセット体験 Key の選択肢）を提示し、ユーザーの選択を待って停止する。ユーザーが選択する前に、分析、ファイル読み込み、方案の策定、コードの作成を行ってはならない。
ソロプレナー事業のユニットエコノミクスを計算・理解・改善する。顧客あたりで実際に儲かっているかを把握したいとき、CAC や LTV の数値が必要なとき、価格設定や獲得戦略が持続可能かを評価するとき、マーケティング支出と価格設定についてデータに基づく意思決定を行うときに使用する。CAC、LTV、回収期間、限界利益と、それらの間のフィードバックループを扱う。トリガー："unit economics"、"CAC"、"customer acquisition cost"、"LTV"、"lifetime value"、"payback period"、"is my business profitable"、"contribution margin"、"am I making money per customer"、"should I spend more on marketing"。
ユーザーのデータに既知の、すでに観測された異常 — 指標の急増や急落、外れ値、予想外の数値 — があり、その根本原因を推測ではなく診断したいときに使用。候補原因の一覧を作成し、それぞれをデータで検証し、データが否定するものを除外して、決定的な候補がちょうど 1 つだけ反証を生き延び、肯定的な確認テストに合格するまで絞り込む。結果は、確認された根本原因と他の候補を排除した証拠を含む調査ログとなる。手元に特定の異常がないデータセットに対する自由な探索（それは data-analysis）や、外部の主張を情報源と照合すること（それは claim-verify）には使用しない — これはすでに把握している 1 つの異常に対する反応的な診断である。
Google Maps をスクレイピングせずに、地域のビジネス見込み客リストを作成します。「<city> の歯科医／配管工／サロン／レストランとメールアドレスを探して」「<city> の <category> の事業者メールを検索」「ウェブサイトがない、または質の低いウェブデザイン見込み客」「事業者サイトのリストに検証済みメールを補完」「住所から 5 km 以内の見込み客」「新しい事業者が現れたら知らせて」などの依頼を、各事業者のウェブサイトをクロールする OpenStreetMap ベースの Actor に振り分けます。事業者ごとに、MX 検証済みメール、電話番号、ソーシャルプロフィール、ウェブサイトのプラットフォーム、0～100 の見込み客スコアを含む 73 列の行を返します。Google Maps、API key、プロキシ、ログインは不要で、すべてのフィルターは課金前に適用されます。コールドメールや電話向けの地域 B2B 見込み客、Google の規約に触れない Google Maps の代替、持ち込みサイトリストへの情報補完、または特定の都市とカテゴリの新規事業者を定期監視したい場合に使用します。
createInputDataset を使って、Simulink の入力ポート向けに新しい波形を一から合成します。External Inputs または Signal Editor の Dataset に入力する信号（ステップ、ランプ、正弦波、チャープ、パルス、ノイズ）の生成、作成、合成をユーザーが求めた場合にのみ使用します。timeseries と timetable の各形式に対応し、データ型、補間、単位、次元を適切に設定します。function-call および trigger 入力ポートのタイミング設定も扱います。ファイル（MAT、CSV、スプレッドシート）内の既存データを読み込み、インポート、または取得する場合には使用しません。モデル入力に使うデータであっても同様です。シミュレーションの実行や出力のプロットには使用しません。
BidDeed.AI、Everest Capital USA、Life OS、そして Shapira 一家の 2025 年の成果に関する包括的な振り返り分析。Ariel が年末レビュー、2025 年の分析、年間振り返りを求めたり、2025 年を通じてあらゆる領域（ビジネス、家庭、技術）で何を成し遂げたかを理解したいときに使用する。GitHub リポジトリ、Supabase データ、Life OS のトラッキング、会話履歴にわたる指標、可視化、インサイトを含む詳細な分析を生成する。
Cloudflare Hyperdrive を扱う。これはグローバルなコネクションプールとクエリキャッシュで Cloudflare Workers を既存の PostgreSQL および MySQL データベースに接続する：wrangler hyperdrive create での設定作成、wrangler.jsonc のバインディング、必須の nodejs_compat フラグ、node-postgres (pg)、postgres.js、mysql2 のドライバ設定、Drizzle ORM と Prisma の統合、ローカル開発、キャッシュと TLS のオプション。Workers に RDS、Aurora、Neon、Supabase のデータベースへのアクセスを付与する場合、コネクションプールやハイブリッドアーキテクチャを設定する場合、または Failed to acquire a connection from the pool、TLS not supported by the database、connection refused、missing nodejs_compat、Code generation from strings disallowed といったエラーをデバッグする場合に使用する。
Contentsquare React Native SDK の統合またはアップグレードに対応。Session Replay、画面トラッキング、トランザクション、分析、マスキング、プライバシーのオプトイン／オプトアウトを扱う。他の作業に先立ち、必ず Contentsquare プロジェクトのヘルスチェックを行う（データソース ID を尋ねるか、Android と iOS の bundle ID を特定し、healthcheck endpoint を呼び出してプロジェクトの状態を報告）。Contentsquare、CSQ、StartConfig、AnalyticsOptions、CSQMask、CSQWebView、@contentsquare/react-native-bridge を扱う場合、または旧 `Contentsquare` API から `CSQ` に移行する場合に使用。
自動車事業向けの製造原価計算、分析、削減。間接費／バーデンレートの計算、差異分析、内製か外注かの意思決定、バリューエンジニアリング、サイクルタイムからコストへの換算を扱う。ユーザーが「cost analysis」「overhead rate」「burden rate」「variance analysis」「make vs buy」「value engineering」「cost reduction」「should cost」「labour rate」と言ったとき、または製造コストのガイダンスを必要とするときに使用する。
データセットに対する反復的で自己検証的な探索的分析 — 主張するだけでなく、計算を再実行して検証された知見のみを提示する — を行いたいときに使用。一度に 1 つの具体的な仮説を提案し、それを検証する分析コードを書いて実行し、数値が有意な効果量で裏付ける場合にのみ知見として記録する。新しい検証済みの知見が現れないか、予算に達するまでループする。結果は、すべての主張が再現可能な数値に裏付けられた知見レポートとなる。単一の既知の異常やパイプライン障害の診断、および外部の主張を情報源と照合すること（それは claim-verification タスク）には使用しない — これは限定されたデータセットに対する自由な探索である。
チャート選択、色彩理論、注釈のベストプラクティスを扱うデータ可視化。チャートタイプ（棒、折れ線、散布図、ヒートマップ）、軸のルール、データによるストーリーテリングを網羅します。用途：チャート、グラフ、ダッシュボード、レポート、プレゼンテーション、インフォグラフィック、データストーリー。トリガー: data visualization、chart、graph、data chart、bar chart、line chart、scatter plot、data viz、visualization、dashboard chart、infographic data、data presentation、chart design、plot、heatmap、pie chart alternative
DataHub カタログの根拠に基づいてテキストから SQL への作業を行います。ユーザーが SQL の作成、下書き、デバッグ、実行を依頼した場合、SQL が必要なデータの質問への回答、指標の計算、指定テーブルのクエリ、または DataHub MCP ツールが利用可能な状態での SQL 結果の調査に使用します。ユーザーがテーブルやデータセット URN をすでに提示していても、必ず find_sql_context から始め、SQL を書く前に選択したテーブルに対して inspect_tables_for_sql を呼び出してください。
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。