Skills

R

revops-crm-governance-review

sylphxai / skills

アカウント / コンタクト / 商談オブジェクト、ライフサイクルステージ、ソースアトリビューション、オーナー割り当て、必須フィールド、予測の健全性、パイプラインステージ、引き継ぎ、重複管理、連携、権限、自動化、レポート、データ品質、変更管理を対象とする RevOps の CRM ガバナンスを設計・監査する。レベニューチームが表計算の「真実」ではなく、信頼できる一つのオペレーティングシステムを必要とする場合に使用する。

Gate 5：データ構造ドキュメント — データベース技術の選定前にエンティティ、関係、所有権を定義します。Large Track のみ。

Gate 3 サブスキル — Gate 1〜2 で検証済みのすべてのマッピングを含む完全な .tpl テンプレートファイルを生成します。

S

safegraph

membranedev / application-skills

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

S

sanity-cms

dejanvasic85 / williamstownsc

柔軟なコンテンツモデルと強力な API を提供するヘッドレス CMS。Williamstown SC 向けの型安全なクエリによる構造化コンテンツ管理に使用する。

S

scanpy

crazymsn / academic-skills

標準的なシングルセル RNA-seq 解析パイプライン。QC、正規化、次元削減（PCA/UMAP/t-SNE）、クラスタリング、差次的発現、可視化に使用します。確立されたワークフローによる探索的な scRNA-seq 解析に最適です。ディープラーニングモデルには scvi-tools、データ形式の質問には anndata を使用してください。

S

schema-validator

jeremylongshore / tons-of-skills-marketplace

スキーマバリデータの操作を検証する。Data 向けの自動起動 skill

S

scikit-bio

jackspace / claudeskillz

微生物叢解析向けの生物データツールキットです。配列解析、アラインメント、系統樹、多様性指標（alpha/beta、UniFrac）、序列化（PCoA）、PERMANOVA、FASTA/Newick の入出力に対応します。

S

scikit-learn

crazymsn / academic-skills

scikit-learnを使ったPythonでの機械学習。教師あり学習（分類、回帰）、教師なし学習（クラスタリング、次元削減）、モデル評価、ハイパーパラメータ調整、前処理、MLパイプラインの構築に使用します。アルゴリズム、前処理手法、パイプライン、ベストプラクティスに関する包括的なリファレンスドキュメントを提供します。

S

scrapling

saenidev / scrapling-skill

このプロジェクト向けの Scrapling ウェブスクレイピングリファレンス。fetcher の選択（Fetcher/DynamicFetcher/StealthyFetcher）、セレクタパターン、セッション管理、アンチボット回避、適応型／自己修復セレクタ、クロール用の Spider フレームワーク、プロキシローテーション、コマンドラインコマンド、AI 統合用の MCP サーバーを提供する。ウェブスクレイピングの実装、保護されたサイトの処理、データ抽出パイプラインの構築時に使用する。

S

scvi-tools

crazymsn / academic-skills

単一細胞オミクス向けの深層生成モデル。確率的なバッチ補正（scVI）、転移学習、不確実性を伴う differential expression、マルチモーダル統合（TOTALVI、MultiVI）が必要な場合に使用する。高度なモデリング、バッチ効果、マルチモーダルデータに最適。標準的な解析パイプラインには scanpy を使用。

S

scvi-tools

jackspace / claudeskillz

scvi-tools を使って単一細胞オミクスデータを解析する際に使用するスキルです。scRNA-seq、scATAC-seq、CITE-seq、空間トランスクリプトミクスなど、さまざまな単一細胞モダリティに対応します。確率モデリング、バッチ補正、次元削減、差次的発現、細胞タイプのアノテーション、マルチモーダル統合、空間解析に使用します。

S

seaborn

crazymsn / academic-skills

pandas と統合された統計可視化。魅力的なデフォルト設定で分布、関係、カテゴリ比較を素早く探索するために使用する。箱ひげ図、バイオリン図、ペアプロット、ヒートマップに最適。matplotlib 上に構築。インタラクティブな図には plotly、出版向けのスタイルには scientific-visualization を使用。

S

shanxi-securities-tushare

truehooha / shanxi-securities-tushare-skill

山西証券 Tushare（sxsc_tushare）を使ってプロフェッショナルな構造化金融市場の履歴データを取得する。特徴：データは T-1 日（リアルタイム相場なし）、データ規約は一括処理とエクスポートに適する。トリガー条件：ユーザーが tushare、sxsc_tushare、山西証券 tushare データの取得／引き出し／エクスポート／一括取得を求めた場合、または履歴相場の一括取得、財務諸表の一括エクスポート、バックテストデータの準備、CSV/Parquet へのデータエクスポート、マクロ履歴データ（CPI/PPI/PMI/社融/利率）、指数構成銘柄、申万／中信業種分類、転換社債データ、先物データ、債券データ、履歴資金フロー、履歴 K 線、値上がり／値下がり制限統計、配当・株式配当、売出制限解除、ファンド基準価額履歴、香港株データ、国債利回り、Shibor 金利、売買停止／再開情報、滬深股通の売買代金上位 10 銘柄に言及した場合、または"拉份数据""导出CSV""批量取数"などと言った場合。この skill はデータ取得とデータ提供のみを担当し、対象の分析は担当しない。ユーザーが対象の分析／評価／比較／深掘り調査を求めた場合は sxsc-tushare-analysis skill が処理する。適用シーン：履歴データの一括取得、バックテストデータテーブルの準備、データエクスポート。

S

simpy

crazymsn / academic-skills

Python のプロセスベースの離散イベントシミュレーションフレームワーク。プロセス、キュー、リソース、時間ベースのイベントを含むシステムのシミュレーション構築に使用します。製造システム、サービス運用、ネットワークトラフィック、物流など、エンティティが時間の経過とともに共有リソースと相互作用するあらゆるシステムが対象です。

S

skos-taxonomy

joelhooks / joelclaw

joelclaw エージェントワークフロー向けに SKOS タクソノミーを設計、適用、維持する。概念スキームの定義、エージェントの入力／出力の分類、外部語彙へのマッピング、タクソノミーメタデータと Typesense 検索の統合に使用する。

S

sqlite-db-truncate

letta-ai / skills

バイナリ解析と手動パースによって、破損または切り詰められた SQLite データベースファイルからデータを復元するためのガイダンス。標準ツールで開けない損傷した SQLite データベースを扱う場合、特に破損がバイナリの切り詰め、不完全な書き込み、ファイルシステムエラーによる場合に本スキルが適用される。

S

SQLite

oriolrius / pki-manager-web

better-sqlite3 Node.js ドライバーを使った SQLite データベースに関する専門的なガイダンス。データベースのセットアップ、クエリ、トランザクション、マイグレーション、パフォーマンス最適化、TypeScript との統合を扱います。組み込みデータベース、better-sqlite3 ドライバー、SQLite の操作を扱うときに使用します。

S

stock-info-explorer

kirkluokun / awesome-a-stock-openclawskills

Yahoo Finance（yfinance）を利用した金融分析ツール。リアルタイム相場の取得、移動平均線と指標（RSI/MACD/Bollinger/VWAP/ATR）を備えた高解像度チャートの生成、ファンダメンタルズの概要.summary、そしてテキスト summary と Pro チャートを同時に出力するワンショットレポートの実行に対応する。

S

supabase-database-ops

venture-formations / aiprodaily

Supabase のデータベース操作における重要なガードレール。publication_id フィルタリングによるマルチテナント分離、supabaseAdmin の適切な使用、SELECT * の回避、エラーハンドリングのパターン、安全なサーバーサイドのデータベースアクセスを確保する。データベースクエリを書くとき、supabase を扱うとき、newsletter_campaigns、articles、rss_posts、またはテナントスコープのデータにアクセスするときに使用。

電話番号情報（キャリア、種類、発信者名）を照会し、SMS/音声 OTP でユーザーを検証する。電話番号の検証とデータ拡充に使用する。このスキルは REST API (curl) の例を提供する。

T

tenzir-ecs

tenzir / skills

Elastic Common Schema（ECS）に関する質問への回答とマッピングの作成に対応します。Elastic/Elasticsearch のフィールド、フィールドセット、データ型、許容値、分類（`event.kind`、`event.category`、`event.type`、`event.outcome`）、カスタムフィールド、フィールドの再利用、正規化、OpenTelemetry/OTel/OTLP/SemConv との整合性を扱います。ログ、セキュリティテレメトリー、SIEM 検知、ネットワークフロー、IAM/ユーザーアクティビティ、クラウド/サービスのコンテキスト、脅威インテリジェンス、または可観測性のメトリクス/トレースを ECS、Elastic Security、Elastic Observability、Elasticsearch のマッピング/テンプレートにマッピングする際に使用します。

T

tikhub-api-helper

tiendatne2004 / tikhub_api_skill

TikTok、Douyin、Xiaohongshu、Lemon8、Instagram、YouTube、Twitter、Reddit などの TikHub API を検索・照会します。ユーザーがソーシャルメディアプラットフォームからのデータ取得について尋ねた場合に使用します。英語と中国語のクエリに対応しています。

T

timesfm-forecasting

crazymsn / academic-skills

Google の TimesFM 基盤モデルによるゼロショット時系列予測。カスタムモデルをトレーニングせずに、あらゆる単変量時系列（売上、センサー、エネルギー、バイタル、気象）に使用可能。CSV/DataFrame/配列入力に対応し、点予測と予測区間を提供。初回使用前に RAM/GPU を検証するプリフライトシステムチェッカースクリプトを含む。

T

torch-geometric

crazymsn / academic-skills

PyTorch Geometric（PyG）でグラフニューラルネットワークを構築するためのガイド。ユーザーがグラフニューラルネットワーク、GNN、ノード分類、リンク予測、グラフ分類、メッセージパッシングネットワーク、異種グラフ、近傍サンプリング、または torch_geometric / PyG を含むあらゆるタスクについて質問した場合にこのスキルを使用する。torch_geometric からのインポートがある場合、またはユーザーがグラフ畳み込み（GCN、GAT、GraphSAGE、GIN）、グラフデータ構造、関係/ネットワークデータの扱いに言及した場合にもトリガーする。ユーザーが 'graph learning' や 'geometric deep learning' と言っただけでも、このスキルを使用する。

T

transformers

crazymsn / academic-skills

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。

U

uniprot-database

jackspace / claudeskillz

UniProt REST API に直接アクセスします。タンパク質検索、FASTA の取得、ID マッピング、Swiss-Prot/TrEMBL に対応します。複数のデータベースを使う Python ワークフローでは、40 以上のサービスへの統一インターフェースである bioservices を推奨します。HTTP/REST の直接操作や UniProt 固有の制御に使用します

U

user-research-synthesizer

w95 / awesome-claude-corporate-skills

インタビュー、アンケート、分析から得たユーザーリサーチの知見を統合する。リサーチデータと定性的な知見に基づき、インサイトレポート、カスタマージャーニーマップ、実行可能な推奨事項を作成する。

X

xlsx

jd-opensource / joysafeter

数式、書式、データ分析、可視化に対応した、包括的なスプレッドシートの作成・編集・分析。Claude がスプレッドシート（.xlsx、.xlsm、.csv、.tsv など）を扱う必要がある場合に使用します：(1) 数式と書式を備えた新しいスプレッドシートの作成、(2) データの読み取りや分析、(3) 数式を保持したまま既存スプレッドシートを修正、(4) スプレッドシート内でのデータ分析と可視化、(5) 数式の再計算。

Z

zarr-python

jackspace / claudeskillz

クラウドストレージ向けのチャンク化 N 次元配列。圧縮配列、並列 I/O、S3/GCS 統合に対応し、NumPy/Dask/Xarray と互換性があり、大規模な科学計算パイプラインに適しています。

Z

zinc-database

jackspace / claudeskillz

ZINC（購入可能な化合物 2.3 億件以上）にアクセス。ZINC ID/SMILES での検索、類似性検索、ドッキング用の 3D 対応構造の取得、類似化合物の探索、バーチャルスクリーニングや創薬に利用

A

agentic-productivity-setup

davidondrej / skills

毎日の Git コミット、アクティブな AI エージェントセッション、指示プロンプトを計測し、集計チャートを Discord に送信する、プライベートでローカルファーストの macOS システムを構築または再構築する。エージェント型の生産性トラッカーをセットアップしたい、毎日のエージェントレポートを導入したい、このアーキテクチャを Mac 上で再現したい、安全に構築する方法を知りたいときに使用。差別化点：汎用的なコントラクトから新しいシステムを作成し、他人のデータ、パス、認証情報、リポジトリ、プロンプト、プライベート設定を一切コピーしない。

A

algo-ecom-search

asgard-ai-platform / skills

クエリ理解から結果提示までのパイプライン全体にわたり、E コマース検索の関連性を最適化する。ユーザーが検索品質の改善、クエリ処理機能の実装、検索関連性の問題の診断を必要とするときにこのスキルを使用 — 「検索結果がひどい」「商品検索を改善して」「検索関連性の最適化」と言った場合でも。

A

anndata

crazymsn / academic-skills

シングルセル解析におけるアノテーション付き行列のデータ構造。.h5ad ファイルの操作や scverse エコシステムとの統合に使用。これはデータ形式のスキルであり、解析ワークフローには scanpy、確率モデルには scvi-tools、集団規模のクエリには cellxgene-census を使用。

A

antv-l7

antvis / l7

AntV L7 地理空間可視化ライブラリの包括的なガイド。ユーザーが次のことを必要とするときに使用：（1）WebGL レンダリングによるインタラクティブな地図の作成（2）地理データ（点、線、ポリゴン、ヒートマップ）の可視化（3）位置情報ベースのデータダッシュボードの構築（4）地図レイヤー、インタラクション、アニメーションの追加（5）GeoJSON、CSV、その他の空間データの処理と表示（6）地図を AMap（GaodeMap）、Mapbox、Maplibre、またはスタンドアロンの L7 Map と統合（7）大規模な地理データセットのパフォーマンス最適化。

A

arboreto

crazymsn / academic-skills

スケーラブルなアルゴリズム（GRNBoost2、GENIE3）を使用して、遺伝子発現データから遺伝子制御ネットワーク（GRN）を推定します。転写因子と標的遺伝子の関係や制御相互作用を特定するため、トランスクリプトームデータ（bulk RNA-seq、single-cell RNA-seq）を分析するときに使用します。大規模データセットの分散計算に対応しています。

A

arboreto

jackspace / claudeskillz

スケーラブルなアルゴリズム（GRNBoost2、GENIE3）を使用して、遺伝子発現データから遺伝子制御ネットワーク（GRN）を推定します。転写因子と標的遺伝子の関係や制御相互作用を特定するため、トランスクリプトームデータ（bulk RNA-seq、single-cell RNA-seq）を分析するときに使用します。大規模データセットの分散計算に対応しています。

A

attribution-analysis-modeling

liangdabiao / claude-data-analysis-ultra-main

マルコフ連鎖、Shapley 値、カスタムアトリビューションモデルを用いたマルチタッチアトリビューション分析を実行する。マーケティングチャネルの効果分析、コンバージョンアトリビューションの算出、マーケティング予算の最適化、カスタマージャーニーの把握が必要な場合に使用する。チャネル遷移分析、ROI 計算、マーケティング最適化のインサイトをサポートし、中国語にも対応。

A

authoritative-data-harvester

yushui2022 / mathmodel-skill

権威ある公開データを自動的に特定して取得し（API/公式の一括ダウンロードを優先）、再現可能な取得とクリーニングの方案を出力する。ユーザーが権威あるデータ、公式統計、API ダウンロード、データソースのクロールを必要とする場合に呼び出す。

B

benchling-integration

crazymsn / academic-skills

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。

C

clinicaltrials-database

jackspace / claudeskillz

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

jackspace / claudeskillz

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

cohort-analysis

mohitagw15856 / pm-claude-skills

リテンション、LTV、行動パターンのためのコホート分析を構成する。コホート分析の実施、コホート別のリテンション分析、時間軸でのユーザーの行動セグメント、獲得期間別のライフタイムバリューの算出を求められたときに使用する。方法論、コホート定義、リテンションカーブ、優先順位付けされた介入策を含む完全なコホート分析フレームワークを出力する。

C

cross-jurisdiction-class

mukul975 / privacy-data-protection-skills

管轄区域をまたいでデータ分類を調和させ、GDPR の特別カテゴリと CCPA の機微な PI（1798.140(ae)）、HIPAA PHI（160.103）、LGPD の機微データ（Art. 5-II）を対応付ける。多国籍コンプライアンス向けの規制横断マッピングマトリクスを提供する。キーワード：管轄横断、GDPR、CCPA、HIPAA、LGPD、機微データ、多国籍、分類マッピング。

D

dashboard-build

mckinsey / vizro

このスキルは Vizro ダッシュボードの構築、実装、テスト（フェーズ 2）に使用します。ユーザーが動作するアプリの作成を希望する場合、「just build it」と言う場合、または実装可能なデータが揃っている場合に有効化します。dashboard-design スキル（フェーズ 1）の spec ファイル、または設計をスキップするユーザーの確認が必要です。

D

dask

crazymsn / academic-skills

RAM に収まらない pandas/NumPy ワークフロー向けの分散コンピューティング。既存の pandas/NumPy コードをメモリの制約を超えて、またはクラスタ全体にスケールさせたいときに使用。並列ファイル処理、分散 ML、既存の pandas コードとの統合に最適。単一マシンでのアウトオブコア解析には vaex、インメモリの高速化には polars を使用。

D

data-engineer

htlin222 / dotfiles

ETL パイプライン、データウェアハウス、ストリーミングアーキテクチャを構築する。データパイプラインの設計や分析基盤に使用。

D

data-engineering

pluginagentmarketplace / custom-plugin-data-engineer

データパイプラインアーキテクチャ、ETL/ELT パターン、データモデリング、本番データプラットフォーム設計

D

data-flow-mapping

mukul975 / privacy-data-protection-skills

組織内の国際的な個人データフローを体系的にマッピングする方法を案内する。システムごとの棚卸し手法、第三者の特定、移転メカニズムの割り当て、ギャップ分析、データフローの可視化を扱う。キーワード：データフローマッピング、国際移転、データインベントリ、移転登録簿、越境データフロー。

D

data-lineage-tracking

mukul975 / privacy-data-protection-skills

プライバシーコンプライアンスのためのデータリネージ追跡を実装する。起源の追跡、変換のログ記録、アクセス監査、削除の検証、システム横断のリネージグラフを含む。ソースからシンクへのマッピング、GDPR Art. 30 RoPA との統合、リネージの自動検出、漏えい影響範囲の特定を扱う。キーワード：データリネージ、データプロビナンス、データフローマッピング、変換ログ、削除検証。

D

data-scientist

davila7 / claude-code-templates

高度な分析、機械学習、統計モデリング Reproductive concerning エキスパートデータサイエンティスト。複雑なデータ分析、予測モデリング、ビジネスインテリジェンスに対応します。

D

database-reviewer

itou-daiki / easy_stat_edu

PostgreSQL データベースのスペシャリスト。クエリ最適化、schema 設計、セキュリティ、パフォーマンスを専門とする。SQL の作成、マイグレーションの作成、schema の設計、データベースのパフォーマンス問題の調査時に積極的に使用。Supabase のベストプラクティスを取り入れている。

D

datacommons-client

jackspace / claudeskillz

世界各地の公開統計データにプログラムからアクセスできるプラットフォーム、Data Commons を利用します。人口統計、経済指標、健康統計、環境データ、または Data Commons で利用できる公開データセットを扱うときに使用します。人口統計、GDP、失業率、疾病有病率の照会、地理的エンティティの解決、統計エンティティ間の関係の調査に利用できます。

D

datamol

crazymsn / academic-skills

シンプルなインターフェースと妥当なデフォルト値を備えた、RDKit の Python 流ラッパーです。SMILES の解析、標準化、記述子、フィンガープリント、クラスタリング、3D 配座、並列処理など、標準的な創薬に適しています。ネイティブの rdkit.Chem.Mol オブジェクトを返します。高度な制御やカスタムパラメーターが必要な場合は、rdkit を直接使用してください。

D

db-table-best-practice

forge-town / skills

Drizzle ORM のデータベーステーブル定義を作成またはレビューする際に必ず従うこと。テーブル名、列名、インデックス、リレーションの設定がすべてプロジェクトの命名規約とテーブル構造規約に従うようにする。

D

deeptools

crazymsn / academic-skills

NGS解析ツールキット。ChIP-seq、RNA-seq、ATAC-seqの可視化向けに、BAMからbigWigへの変換、品質管理（相関、PCA、フィンガープリント）、ヒートマップ/プロファイル（TSS、ピーク）を提供します。

D

depmap

crazymsn / academic-skills

Cancer Dependency Map（DepMap）から、がん細胞株の遺伝子依存性スコア（CRISPR Chronos）、薬剤感受性データ、遺伝子効果プロファイルを照会します。がん特異的な脆弱性、合成致死相互作用の特定、腫瘍学の創薬標的の検証に使用します。

D

dnanexus-integration

crazymsn / academic-skills

DNAnexus クラウドゲノミクスプラットフォーム。アプリ／アプレットの構築、データ管理（アップロード／ダウンロード）、dxpy Python SDK、ワークフローの実行、FASTQ/BAM/VCF に対応し、ゲノミクスパイプラインの開発と実行に使用します

D

dune-analytics

moonpay / skills

Dune REST API によるブロックチェーン分析 — ライブのオンチェーンデータに対して DuneSQL クエリを実行し、デコード済みのコントラクトテーブルを検出し、クレジット使用量を監視する。ユーザーがオンチェーンデータ、ウォレットの活動、DEX 取引、トークン転送、スマートコントラクトのイベントについて尋ねたとき、または「Dune をクエリ」「Dune クエリを実行」「Dune データセットを検索」と言ったときに使用する。作成・入金したウォレットを分析するために MoonPay と組み合わせて使用する。

E

etetoolkit

crazymsn / academic-skills

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。