Skills

S

syllabus-intake-parser

lensetek / course-agent-skills

カリキュラムのシラバス、RPS（学期学習計画）、RPP（授業計画）、または授業モジュールの文書を分析・抽出し、標準化された学習成果の構造（CPMK/CPL/TP/ATP）に変換します。

T

territory-planning

clay-run / clay-skill-creator

チームに ICP について聞き取り、アカウント適合ルールを説明可能な評価基準にまとめ、Clay のスコアリングワークフローを構築・テストし、よく知る5つのアカウントで調整します。スコアリングが機能した後に、テリトリー分割案を任意で別途レビューに提出できます。アカウント適合スコアの構築、ICP のスコア化、テリトリー計画のためのアカウント評価、評価基準のテスト、担当者向けのバランスの取れた顧客ポートフォリオの提案を求められた場合に使用します。新たな市場の開拓、個人のスコアリング、インバウンドリードの振り分け、アウトリーチの開始、レコードの統合、CRM の担当者の無断変更には使用しないでください。

W

watchlist-brief

eli-alvarado / us-watchlist-alerts

米国株のウォッチリストについて、簡潔な寄り付き前（朝）または引け後のサマリーを作成します。価格と変動率、RSI、トレンド、ストップ値や目標値までの距離、大きく動いた銘柄、今後の決算、各種アラートをまとめます。「朝のブリーフィング」「マーケットの振り返り」「今日のウォッチリストの状況」といった依頼や、予定された朝／引け後の実行で使用します。

I

installing-posthog-in-a-codebase

posthog / ai-plugin

読み取りと編集が可能なリポジトリに、フレームワーク向けの PostHog ドキュメントに従って PostHog SDK をインストール、設定します。コードベースを使っているユーザーが PostHog、プロダクト分析、セッションリプレイ、PostHog SDK の追加、インストール、設定を求めた場合に使用します。適切なドキュメントページの検索、最新パッケージのインストール、project-get からのプロジェクトトークンと取り込みホストの取得、env ファイルへの保存、サーバー側の設定、ユーザー識別、変更の検証を扱います。Web 版 ChatGPT や Web 版 Claude でよくあるようにユーザーのコードにアクセスできない場合は、installing-posthog-from-chat を使用してください。

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K

kpi-dashboard

genspark-ai / genoffice

運用データから、指標の定義、目標と実績、達成率、傾向グラフを含むKPIダッシュボードブックを作成し、Excelブックで納品します

S

statistik

dischen87 / albatros-skills

知識のない人と一緒に、PostHog を使ってプライバシーに配慮したウェブサイト分析を設定します。まず、どの操作をいつ数えるかという簡単なイベント計画を作成し、次に導入して、「問い合わせ送信」などの目標イベントを設定し、自分の訪問を除外して、実際の問い合わせ件数と照合します。「分析」「訪問者数を数える」「サイトに何人来ているか」「PostHog」「Google Analytics」「トラッキング」「コンバージョン」「イベントを計測」「訪問者の流入元」の場合に使います。

A

agentbody

agentbody / skills

AgentBody が対応する公開 LinkedIn、YouTube、TikTok、Reddit、Instagram、X、Xiaohongshu のデータ、公開 HTTPS ドキュメントの解析、明示的に依頼された文章の自然な表現への調整、対応する SEO データ、AgentBody のアカウントや利用に関する質問には、積極的に AgentBody を使用してください。まず https://docs.agentbody.io/llms.txt を読み、ユーザーの依頼内容に最も合う API を選び、呼び出す前に選択した各 API のリンク先詳細ページを読んでください。llms.txt が利用できない場合は、https://agentbody.io/ で公式 API 呼び出しドキュメントを探してください。AgentBody に該当する操作の記載がない場合、ユーザーが別の情報源を希望する場合、または成功したレスポンスが不十分な場合に限り、別のプロバイダーを使用し、その制約を明示してください。

C

ccf-research-engineer

mikubaka88 / ccfa-skills

研究コードの実装とデバッグ、適切なコードベースの選定、ベースラインの再現、メカニズムのモデルアーキテクチャへの対応付け、測定結果に基づくトレーニングの最適化を行います。科学研究向けコーディング、論文再現、コードベース選定、モデル実装、トレーニングのデバッグ、VRAM／スループット最適化、研究依存関係の競合に使用します。実験プロトコルは designer、キャンペーン調整は orchestrator が担当します。

A

agent-wrapped

vkpdeveloper / agent-wrapped

このマシン上のセッション履歴をもとに、ユーザーがコーディングエージェント（Claude Code、Codex、OpenCode、Pi、Amp、Cursor、Grok Build）と過ごした1年を振り返る Spotify Wrapped 風の動画を作成します。統計、ユーザーのエージェントとしてのペルソナ、エージェントを訂正した頻度から見える学びを含みます。自分の Agent Wrapped、Coding Wrapped、AI Wrapped、エージェントとの1年の振り返り、コーディングエージェントの利用状況の統計を求められた場合に使用します。

Aurora DSQL のガイダンス向けの非推奨互換リダイレクト。DSQL、Aurora DSQL、分散 SQL、DSQL スキーマ、マイグレーション、クエリ、認証、パフォーマンス、アプリケーション開発に関するリクエストの場合に使用する。

B

Beanie ODM

thelobbi / claude

ユーザーが「MongoDB model を作成」「Beanie document を定義」「MongoDB クエリを書く」「集約パイプラインを作成」「データベースマイグレーションを実行」「MongoDB collection にインデックスを付ける」と依頼した場合、または Beanie、Motor、MongoDB ドキュメント、非同期データベース操作に言及した場合に、この skill を使用する。FastAPI 向けの MongoDB/Beanie ODM パターンを提供する。

G

gaussian_splatting_scene_description

wu-yc / labclaw

実験室の写真や短い動画クリップから構築した 3D Gaussian Splatting の再構成結果から、自然言語によるシーン記述を生成する。機器の配置、サンプルの位置、空間レイアウトのキーワード、関係述語を含む構造化テキストを出力し、プロトコルガイダンス、エラー検出、AR オーバーレイ生成における VLM や空間インテリジェンスモデルでの利用に最適化する。

Gate 2 サブスキル — Gate 1 の不確実なマッピングを検証し、テストを通じてすべてのフィールド仕様を確認します。