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
PE取引の評価向けに、IRR/MOICの感度分析表をすばやく作成します。エントリー倍率、レバレッジ、エグジット倍率、成長率、保有期間のシナリオ別にリターンをモデル化します。取引の評価、前提条件のストレステスト、IC向けリターン資料の作成に使用します。トリガー：「returns analysis」「IRR sensitivity」「MOIC table」「what's the return at」「model the returns」「back of the envelope」
ユーザーが「公開前にコンバージョントラッキングを QA して」「UTM／ピクセル／イベント発火を確認して」「トラッキングの事前チェックを設定して」または「Meta と Google の二重計上を防ぐ重複排除ルールを設定して」と依頼した場合に使用します。コンバージョンイベントの発火、UTM の整備、プラットフォーム間の重複排除ルール、アトリビューション期間の調整、オフライン／iOS-ATT のモデル化ギャップフラグなど、計測の仕組みを構築・修正し、事前チェックリストと UTM／イベント仕様の作成ツールを提供します。R1/R2 の採点には使用しません（ad-account-auditor の採点付き拒否判定を使用）。アカウント構成には使用しません（campaign-architect を使用）。有料広告のコンバージョントラッキング QA／UTM 規範／プラットフォーム間の重複排除
プラットフォームの報告コンバージョンと GA4／EC の数値が一致しない場合、Meta と Google が同じ売上を二重計上している疑いがある場合、または定期（月次）の照合作業ブックが必要な場合に使用します。注文 ID の正解データを基準に重複したクレジットを除去し、アトリビューション期間と通貨を統一し、アトリビューションモデルを比較し、地域別／ホールドアウトテストから増分効果を読み取ります。一時点の R2 判定や RQS ゲートには使用しません（ad-account-auditor を使用）。ROI／ROAS の比率計算自体には使用しません（roi-calculator を使用）。オーガニックなダークソーシャルのシェア帰属や GA4 のダイレクトトラフィック分解には使用しません（dark-social-attributor を使用）。有料広告のアトリビューション照合／重複排除／増分分析
ユーザーが「検索語句を掘り起こして」「コンバージョンにつながったクエリから新しいキーワードを探して」「除外キーワードリストを作成して」または「無駄な有料広告費を削減して」と依頼した場合に使用します。コンバージョンにつながったクエリから新しいキーワード／広告グループを抽出し、検索語句のエクスポートから継続運用する除外キーワードリストと n-gram の無駄レポートを作成し、メンテナンス差分（追加／除外／移動）を提示します。アカウント構成には使用しません（campaign-architect を使用）。予算配分には使用しません（budget-optimizer を使用）。最終的な RQS の計算には使用しません（ad-account-auditor を使用）。有料広告の検索語句マイニング／除外キーワード／無駄語句リスト
ユーザーが「顧客リストからオーディエンスセグメントを作成」「価値ベース／類似オーディエンスのシードリストを作成」「除外／抑制セグメントを設定」「プラットフォーム間でオーディエンスをファネル段階に対応付け」と依頼した場合に使用します。ユーザー自身の顧客／CRM／GA4 エクスポートから、シードオーディエンス、価値ベースの類似オーディエンス用シードリスト、除外／抑制セグメント、プラットフォーム横断のファネル段階ターゲティングマップを作成し、ROAS の A（オーディエンス）要素に役立てます。アカウント構成やマッチタイプの設計には使用せず、campaign-architect を使用してください。オーガニック検索結果の意図には使用せず、keyword-research を使用してください。有料広告のオーディエンスセグメント／シードオーディエンス／除外オーディエンス／類似オーディエンス用シード
拡大前に、増分貢献、無駄な支出、または測定の完全性について有料広告アカウントを監査する際に使用します。独自にエクスポートしたデータに基づき、20 項目のカテゴリ別 ROAS プロファイルを実行し、検証済みの拒否条件と SHIP/FIX/BLOCK/UNDECIDED の判定を適用します。キャンペーン構成の設計には使用せず、campaign-architect を使用してください。クリエイティブ制作には使用せず、ad-creative-builder を使用してください。有料広告アカウント監査／ROAS 評価
ユーザーが「A/B テストを設計して」「クリエイティブ／ランディングページのテストを設定して」「増分テストを実施して」または「この結果は統計的・実務的に重要か」と尋ねた場合に使用します。仮説、バリエーションマトリックス、サンプルサイズ／期間／検出力の計画を作成し、独自にエクスポートした結果に基づいて効果と不確実性を記録します。事前に確約され、責任者が承認した行動ルールのみを適用し、統計ヘルパーが事業上の判断を選ぶことはありません。バリエーションの作成には使用せず、ad-creative-builder を使用してください。公開済みの変更を 1 件振り返る用途には使用せず、paid-measurement-loop を使用してください。広告 A/B テスト設計／実験設計／有意性判定／増分テスト
ユーザーが「インフルエンサーキャンペーンの効果を分析して」「インフルエンサーを比較して」または「効果のあったコンテンツを見つけて」と依頼した場合に使用します。目標やベンチマークと比較する指標スコアカード、プラットフォーム／インフルエンサー／コンテンツのランキング、エンゲージメント品質とセンチメントの評価、コンバージョンアトリビューションの内訳、優先順位付きの学びを作成します。金額ベースのリターン計算には使用せず、roi-calculator を使用してください。インフルエンサーマーケティング効果分析／施策振り返り
ユーザーが「ペーシングを確認して」「予算を使いすぎ／使わなさすぎているか」「このキャンペーンは予算目標に沿っているか」「配信途中で費用が急増／停滞したのはなぜか」と依頼した場合に使用。費用と目標曲線の比較、学習フェーズの状況、配信超過／未達の判定、再配分のトリガーを提示する。初期予算の配分には budget-optimizer、入札戦略の選択には bid-strategy-planner、RQS ゲートには ad-account-auditor を使用。有料広告の予算ペーシング監視／消化の速すぎ・遅すぎ／配信中のペーシング
ユーザーが「Shopping feedを最適化」「商品掲載拒否を修正」「商品タイトル／属性を改善」「feed主導のPMaxアセットグループを構築」と依頼した場合に使用します。Shopping／Performance Maxの商品feedを監査・書き換えます。タイトル／説明のパターン、必須・推奨属性、GTIN／在庫状況／価格の整備、掲載拒否のトリアージ、feed主導のアセットグループ／リスティンググループ構造を扱い、ROASのO（Offer）次元に情報を提供します。テキスト広告コピーには使用せず、ad-creative-builderを使用してください。アカウントやRQSのスコアリングには使用せず、ad-account-auditorを使用してください。商品Feed最適化／ショッピング広告Feed／商品タイトル最適化／商品掲載拒否の修正
Catalyst NoSQL — NoSQLItem ビルダーで型付き項目を構築するキー値テーブルストア。パーティションキーが必須。'NoSQL'、'nosql.table'、'insertItems'、'fetchItem'、'updateItems'、'deleteItems'、'queryTable'、'NoSQLItem'、'document storage'、'flexible schema'、'Catalyst document database' でトリガー。SQL の結合、ZCQL クエリ、固定のリレーショナルスキーマが必要な場合は使用しないこと — 代わりに catalyst-datastore を使用してください。
ユーザーが「ダイレクト流入の本当の流入元を特定」「ダークソーシャルを測定」「『どこで当社を知りましたか』欄を追加」「クリックデータなしでソーシャル経由の登録を示す」と依頼した場合に使用します。自社の共有面における共有リンク／UTM の整備仕様、既存のフォーム項目と置き換える自己申告型アトリビューション項目（まず自由記述、後からコード化）の設計、GA4 のダイレクト流入の内訳分析（ディープ URL への直接アクセス、モバイルアプリの偏り、非公開共有との相関）を作成します。すべての導出値に Estimated／代理値と明記し、GSC と Wikipedia のページビューからブランド検索リフトの代理指標を算出します。これは ECHO O2 の基盤となる、定義済みのダークソーシャル手法です。有料チャネルのアトリビューション照合（プラットフォーム申告のコンバージョンと分析上のコンバージョン）には使用せず、attribution-reconciler を使用します。ダークソーシャルのアトリビューション／ダイレクト流入の内訳／自己申告型流入元項目／共有リンク UTM
Catalyst Zia サービス — 事前学習済み AI API による OCR、顔分析、テキスト分析、オブジェクト検出、バーコードリーダー、内容モデレーション。「Zia」「OCR」「face detection」「text analytics」「object detection」「barcode」「content moderation」「image recognition」でトリガーします。DC の制限：Identity Scanner Document Processing は DC 内のみで利用できます（API を含む）。Facial Comparison はどの DC からでも API 経由で利用可能ですが、コンソールでのテストは DC 内のみです。QuickML（AutoML、ML パイプライン、LLM サービング、RAG）については、代わりに catalyst-quickml を読み込んでください。
ユーザーが「自分のリストからメールセグメントを作成」「アクティブ／休眠／RFM セグメントを作成」「カゴ落ち客やライフサイクル段階別のオーディエンスを設定」「配信停止者やバウンスの抑制リストを作成」と依頼した場合に使用します。ユーザー自身のリスト／CRM／GA4／EC データのエクスポートから、行動、属性、ライフサイクル段階別のセグメントと抑制リストを作成し、セグメントごとの規模に Measured／Estimated と表示します。SEND E（エンゲージメント／ターゲティング）指標に情報を提供します。EQS の採点や拒否判定には使用せず、email-quality-auditor を使用。認証や迷惑メールコンテンツの確認には使用せず、deliverability-qa を使用します。メールリストのセグメント化／ライフサイクルセグメント／抑制リスト／離脱ユーザーの再獲得
ユーザーが「tROAS が注文数ではなく利益を最適化するようコンバージョン値を設定」「購入価値に利益率を反映」「リード／電話／登録コンバージョンの価値ルールを作成」「利益を重視するので売上額に基づく入札をやめる」と依頼した場合に使用します。コンバージョン価値モデルを定義して QA を行います。コンバージョンごとの値、利益率／純価値の調整、固定／動的な価値ルール、売上を伴わないアクションの代理値、価値と件数の整合性チェックを含み、価値モデル仕様書とローンチ前の価値 QA シートを作成します。タグの発火や UTM の適正確認には conversion-signal-qa、プラットフォーム間の重複計上の除去には attribution-reconciler、R1/R2 のスコアリングには使用しないでください。R1/R2 は ad-account-auditor のスコア付き拒否項目です。付费广告转化价值建模/利润出价/价值规则QA
[非推奨] 複雑なデータモデリング向けの任意の高度なツールです。簡単な MySQL テーブルの作成には relational-database-tool を直接使用してください。PostgreSQL / CloudBase PG のスキーマ作業には postgresql-development を使用してください。新しい環境では queryPgDatabase/managePgDatabase 経由で PostgreSQL DDL を使用してください。代わりに postgresql-development スキルを参照してください
ユーザーが「送信後、メールが実際にどこへ届いたか追跡する」「シードリストで受信トレイ／迷惑メール／プロモーションの結果を確認する」「Gmail Postmaster / Microsoft SNDS のレピュテーション推移を見る」「前回の送信後に配置が低下したか確認する」と依頼した場合に使用します。プロバイダーごとの受信トレイ／迷惑メール／プロモーションへの配置状況、Postmaster + SNDS によるドメイン／IP レピュテーションの推移、具体的な悪化項目を示す送信ごとの差分、エクスポート済みテレメトリーを基に再利用できる SEND-S 配置スナップショットを作成します。送信前の SPF/DKIM/DMARC 認証チェックには使用せず、deliverability-qa を使用してください。EQS の計算や拒否判定の実行には使用せず、email-quality-auditor を使用してください。メールの受信トレイ到達状況の監視／受信トレイ対迷惑メール／Postmaster のレピュテーション推移
ユーザーが「ローンチを監視」「Product Hunt／Hacker News の順位を追跡」「ローンチ期間を見守る」と依頼した場合に使用。T-0 から T+30 の期間を監視します。ローンチ前の計測設定確認（UTM／イベントのチェック。RAMP P1 の上流工程）、HN の順位／ポイント／コメントのポーリングと、ポイントよりコメントが多い場合の炎上早期警告（Estimated のヒューリスティック）、PH の投票／注目掲載状況、ストアランキングとレビュー、ニュースへの波及、目標と比較した D0/W1/M1 KPI スナップショット、急増と持続性および自社チャネルでの獲得状況の分析、ローンチ層別 KPI 目標に基づくアラート閾値を扱います。ローンチ当日の実行／ロールバック判断には使用せず、launch-day-conductor を使用。指標の詳細分析には使用せず、performance-analyzer を使用。SEO 順位の追跡には使用せず、rank-tracker を使用します。ローンチ監視／順位ポーリング／炎上比較／急増と持続性
ユーザーが「広告が疲弊しているか」「規模拡大に伴って CTR が低下する理由」「クリエイティブをローテーションする／オーディエンスを広げるべきか」と尋ねた場合に使用します。フリークエンシー、CTR、CVR の低下を配信初期のベースラインと比較し、クリエイティブのローテーション／オーディエンスの拡大／現状維持のトリガーと、広告セットごとの疲弊状況を提示します。代替クリエイティブの作成には ad-creative-builder、RQS スコアや拒否判定には ad-account-auditor を使用してください。广告疲劳检测/频次管理/换素材还是扩人群
ユーザーが「リストの健全性を継続的に監視する」「反応が減った／エンゲージメントのない購読者を定期的に検出する」「開封率が下がり続ける／バウンスが増えている理由を調べる」「再同意依頼と整理の作業リストを作る」と依頼した場合に使用します。定期的な SEND リスト減衰・抑制リストの変動監視を実行します。エンゲージメントの最終時期別コホート（30／90／180／365 日）、ハードバウンスとスパム苦情の傾向とベンチマークの比較、抑制リストの増加／漏れの確認、SEND S（リスト衛生）および E（エンゲージメント減衰）のサブ項目に紐付く、セグメント別の再同意依頼／配信終了／整理の作業リストが含まれます。送信前の一度限りの認証チェックには使用せず、deliverability-qa を使用してください。同意／抑制レコード自体には使用せず、consent-registry を使用してください。EQS の計算や拒否判定の適用には使用せず、email-quality-auditor を使用してください。メールリストの健全性監視／抑制リストの変動／休眠ユーザーの整理
pint と uncertainties を使い、科学計算における物理単位の追跡と測定不確かさの伝播を行う。単位変換と次元の検査、GUM 不確かさバジェット、A タイプおよび B タイプの評価、包含係数と拡張不確かさ、モンテカルロ伝播、有効数字やプラスマイナスでの報告、曲線フィットを通じた誤差伝播、CODATA 定数、単位が失われたコードや不確かさ伝播が壊れた Python コードの監査、および無次元群（Reynolds、Peclet、Damkohler、Knudsen、Biot、Womersley）、拡散時間や Debye 長さといった代表スケール、観測されたorders の範囲を用いた桁数の妥当性チェックで使う。「この値は物理的に妥当か」「単位を健全にチェックして」「この流れはどの領域か」、桁 Orders ずれている結果に対してトリガーする。
ユーザーが「週次のソーシャルレポートを実施」「エンゲージメント率の分母は何か」「今週の勝ち投稿と次サイクルの変更点は何か」と依頼した場合に使用。オーガニックソーシャル指標の辞書（すべての率に分母を明記。ERR はリーチ基準、ERI はインプレッション基準、ER はフォロワー基準とし、期間をまたいで固定）、投稿ごとの集計は平均ではなく中央値とし、オーガニックとブーストを分離、EMV は明示的なラベル付きの経営層向け換算にのみ使用（スコアには一切含めない）、従業員を除外した CHAOSS／Orbit 形式のコミュニティ健全性分析、次のカレンダーサイクルで利用する最良／最悪パフォーマーの書き戻しを作成します。金額ベースの ROI 計算や ECHO プロファイルの結果ゲート判定には使用せず、roi-calculator と social-quality-auditor を使用してください。ソーシャル週次レポート／エンゲージメント率の分母／指標辞書／振り返り結果の書き戻し
ユーザーが「自社のシェア・オブ・ボイスを追跡して」「競合と比べて会話のどれだけを占めているか」「今四半期の SOV の推移を見たい」と尋ねた場合に使用します。固定された競合パネルを基に、プラットフォームおよび期間ごとに SOV% = ブランドへの言及数 ÷（ブランドとパネル内の競合への言及数）を算出します。パネルを切り替えるとトレンドは無効になるため、ECHO O3 ルールに従って系列を再開し、中断を記録します。感情加重 SOV（人手でコード化されていない場合、感情は Estimated と表示）と、Wikipedia のページビューに基づく注目シェアの代替指標も提供します。キー不要のリスニングコネクター、gdelt.py のニュースエコー、ユーザーのエクスポートデータを使用し、公開カウントのみを扱います。非公開プラットフォームはスクレイピングしません。バックリンクやオフサイト SEO シグナルには使用せず、offsite-signal-analyzer を使用してください。声量份额/竞品声量对比/提及份额/注意力份额
ユーザーが「ローンチの振り返り／事後分析を実施」「チャネル別にローンチ結果と目標を比較」「次回のローンチで何を継続・中止するか決定」と依頼した場合に使用。構造化された D1/W1/M1 の振り返りを作成します。内容は、チャネル別の実績と目標の比較表（UTM による自社分析データを正確な値として、プラットフォームの自己申告値を参考値として扱い、すべての数値に Measured / User-provided / Estimated のラベルを付与）、最大の未達項目に対する 5 Whys 分析、チャネルごとの継続／中止／変更の判断、次回ローンチに向けた 3～5 件の実行可能な学び、ローンチ台帳に提出する成果スナップショットです。リターン計算（CPA / ROI）には使用せず、roi-calculator を使用してください。ステークホルダー向けレポートの執筆には report-generator、指標の詳細分析には performance-analyzer を使用してください。ローンチ振り返り／チャネル別アトリビューション／5 Whys／継続・中止
ユーザーが有料キャンペーンの変更を「振り返る」、「この広告変更は効果があったか」、「変更前後の ROAS／CPA を比較」と依頼した場合に使用。固定の振り返り期間で対照群と比較して ROAS／CPA を読み取り、計算は roi-calculator に委任したうえで、Promote / Keep-testing / Rollback / Unproven の判断を返します。RQS のスコアリングや拒否判定には ad-account-auditor、ROI 比率の計算には roi-calculator、チャネル横断の集計には performance-analyzer を使用してください。有料広告の振り返り／ROAS の再評価／広告効果のアトリビューション
ユーザーが「メールの A/B テストを設計」「件名／CTA の多変量テストを設定」「配信時間テストを実施」「ホールドアウトグループを作成」、または「このメール結果は統計的・実務的に意味があるか」と依頼した場合に使用。反証可能な仮説、セルごとに変数を 1 つに絞ったマトリクス、サンプルサイズ／MDE／期間／検出力の計画、自社 ESP データに基づく効果と不確実性の評価を作成します。事前に決定し、オーナーが承認したアクションルールのみを適用します。このヘルパーが業務上のアクションを選ぶことはありません。EQS／拒否判定やメールの執筆には使用しません。メール A/B テスト設計／多変量テスト／配信時間テスト／ホールドアウトグループ／有意性の判定
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。