mcpField

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

E
exif-metadata-analysis
exif-metadata-analysis
useosint / skills

Cursor、Claude、AIコーディングエージェントを本格的なオープンソースインテリジェンスプラットフォームに変える、28種類のOSINTエージェントスキル。偵察、アトリビューション、GEOINT、情報漏えいチェック、デューデリジェンスに対応。倫理的で、出典を明示し、パッシブ方式を優先します。

データ・データベース600
F
flight-vessel-tracking
flight-vessel-tracking
useosint / skills

Cursor、Claude、AIコーディングエージェントを本格的なオープンソースインテリジェンスプラットフォームに変える、28種類のOSINTエージェントスキル。偵察、アトリビューション、GEOINT、情報漏えいチェック、デューデリジェンスに対応。倫理的で、出典を明示し、パッシブ方式を優先します。

生産性600
D
data-analysis
data-analysis
akillness / jeo-skills

データセットを分析し、洞察の抽出、パターンの発見、レポート生成を行う。

データ・データベース599
P
pandas-ta
pandas-ta
agiprolabs / claude-trading-skills

pandas-ta を用いて暗号通貨市場データに 130 以上の指標によるテクニカル分析を行う

データ・データベース599
T
trader-cloud-backtest
trader-cloud-backtest
ruvnet / ruflo

重い neural-trader ジョブ(長期ウォークフォワード、大規模モンテカルロ、パラメータスイープ、モデル学習)をローカルではなく Anthropic Managed Agent のクラウドランタイムで実行する

データ・データベース599
Y
youtube-analytics
youtube-analytics
openclaudia / openclaudia-skills

YouTube Data API を使って YouTube チャンネルと動画の成果を分析する。ユーザーが「YouTube analytics」「我的チャンネルを確認して」「動画の成績」「YouTube stats」「チャンネル分析」「YouTube チャンネルの比較」「YouTube SEO言及」,または YouTube の指標,視聴回数,登録者数,コンテンツ成績について言及したときに使用します。

マーケティング・グロース596
L
link-analysis-graphing
link-analysis-graphing
useosint / skills

Cursor、Claude、AIコーディングエージェントを本格的なオープンソースインテリジェンスプラットフォームに変える、28種類のOSINTエージェントスキル。偵察、アトリビューション、GEOINT、情報漏えいチェック、デューデリジェンスに対応。倫理的で、出典を明示し、パッシブ方式を優先します。

データ・データベース595
D
Data Cleaning Pipeline
Data Cleaning Pipeline
aj-geddes / useful-ai-prompts

データクリーニング、欠損値の補完、外れ値の処理、データ変換のための堅牢なプロセスを構築し、データ前処理、データ品質、データパイプラインの自動化を支援します。

データ・データベース593
D
database-schema-design
database-schema-design
aj-geddes / useful-ai-prompts

正規化、リレーション、制約を備えたデータベーススキーマの設計。新しいデータベーススキーマの作成、テーブルの設計、PostgreSQL や MySQL のデータモデル設計時に使用します。

データ・データベース593
X
xlsx
xlsx
bobmatnyc / claude-mpm-skills

Excel ファイルをプログラムから操作する。

ドキュメント592
D
data-visualization
data-visualization
dylantarre / animation-principles

チャート、グラフ、ダッシュボード、データ遷移、その他の情報可視化のアニメーションを作る場合に使用する。

デザイン・UI589
D
database-query-optimization
database-query-optimization
aj-geddes / useful-ai-prompts

インデックスの作成、クエリの最適化、実行計画の解析によってデータベースクエリのパフォーマンスを改善する。応答時間とデータベースの負荷を軽減する。

データ・データベース588
T
technical-analysis
technical-analysis
staskh / trading_skills

株式の RSI、MACD、ボリンジャーバンド、SMA、EMA などのテクニカル指標を計算します。テクニカル分析、指標、RSI、MACD、移動平均線、買われすぎ・売られすぎ、チャート分析についてユーザーが尋ねたときに使用します。

データ・データベース587
I
interactive-dashboard-builder
interactive-dashboard-builder
anthropics / knowledge-work-plugins

Chart.js、ドロップダウンフィルター、プロフェッショナルなスタイルを用いて、セルフ完結型のインタラクティブ HTML ダッシュボードを作成します。ダッシュボードの作成、インタラクティブなレポートの構築、サーバーなしで動作するグラフとフィルター付きの共有可能な HTML ファイルの生成時に使用します。

データ・データベース586
R
regime-detection
regime-detection
agiprolabs / claude-trading-skills

ボラティリティのクラスタリング、トレンド検出、統計的手法による市場のレジーム識別で、適応的なトレーディングを実現

データ・データベース586
A
aicoin-hyperliquid
aicoin-hyperliquid
aicoincom / coinos-skills

AiCoin Open API v3 による Hyperliquid のオンチェーン無期限契約アナリティクス — オンチェーンのホエール/スマートマネー/大口資金動向の第一の情報源です。次を質問されたときにこのスキルを使ってください:Hyperliquid のホエール保有、HL 清算、HL オープンインタレスト、HL トレーダー分析、HL テイカーフロー、HL ドロATERADA ン履歴、および一般的なオンチェーンのホエール活動 — 「链上大资金动向」「链上鲸鱼」「聪明钱」「大户在干嘛」「on-chain whale」「smart money」「Hyperliquid大户」「HL鲸鱼」「HL持仓」「HL清算」「HL持仓量」「HL交易员」「HL 资金费率」— HL はオンチェーンで最も厚みのある無期限契約の取引Bulging,而 AiCoin はウォレットキー不要でホエール保有/イベント/清算/トレーダー統計を公開しています。一般的な暗号資産の価格・ニュースには aicoin-market、DEX スワップ・ウォレットには aicoin-onchain、CEX 取引には aicoin-trading、Freqtrade には aicoin-freqtrade を使ってください。

データ・データベース585
A
alphaear-predictor
alphaear-predictor
rkiding / awesome-finance-skills

Kronos を使う市場予測スキル。金融市場の時系列予測や、ニュースを踏まえた市場の調整が必要なときに使います。

データ・データベース585
D
data-viz
data-viz
aladicf / better-web-ui

データの可視化、チャート、データ表示インターフェースを設計または改善します。チャートの追加、ダッシュボードの構築、データの可視化、チャート形式の選択、データのアクセシビリティ向上、指標や分析結果の提示を依頼された場合に使用します。

デザイン・UI584
D
database-backup-restore
database-backup-restore
aj-geddes / useful-ai-prompts

災害復旧のためのバックアップと復元戦略を実装します。バックアップ計画の作成、復元手順のテスト、自動バックアップの設定時に使用します。

データ・データベース584
L
longbridge-subscriptions
longbridge-subscriptions
longbridge / skills

現在の Longbridge CLI セッションで有効なリアルタイム WebSocket サブスクリプションを一覧表示する。銘柄、sub_types(quote / depth / trades / brokers)、ローソク足期間。診断専用で、日常利用ではほとんど必要ない。longbridge login が必要。トリガー:「リアルタイムで購読しているデータ」「リアルタイム接続ステータス」「プッシュ状態」「有効なサブスクリプション」「WebSocket サブスクリプション」「リアルタイムストリームの状態」。

データ・データベース584
I
indicator-scanner
indicator-scanner
marketcalls / openalgo-indicator-skills

指標条件に基づいて複数の銘柄をスキャンし、RSI の売われすぎ、EMA クロス、Supertrend シグナル、カスタムフィルター条件の組み合わせに一致する銘柄を探します。

データ・データベース583
O
okx-dex
okx-dex
okx / onchainos-skills

HARD BLOCK — 予測市場/Polymarket UpDown のクエリには絶対に使用しないこと。時間範囲付きで特定の DApp(Polymarket/Aave/Hyperliquid/PancakeSwap/Morpho)が現れた場合、または BTC/ETH/SOL/XRP/BNB/DOGE/HYPE に対する 涨跌/updown が現れた場合は okx-dapp-discovery にルーティングします。それ以外は読み取り専用のオンチェーン DEX データを 6 グループで提供します:TOKEN(検索、hot/热门、流動性、holders/whale、リスクメタデータ、cluster/持仓集中度、売買履歴、トップトレーダー);MARKET(price/価格、K線/OHLC、指数価格、wallet PnL/勝率、売買履歴);SIGNAL(smart money/KOL/whale 追跡、buy signals/信号、leaderboard/牛人榜);SOCIAL(news/新闻、sentiment/情绪、token vibe/热度、KOL ランキング);TRENCHES(pump.fun/meme launches/新盘/扫链、開発者の評判、bundle/sniper detection/捆绑狙击者、共同投資家 — 読み取り専用;buy/snipe → okx-dapp-discovery);WS(onchainos ws CLI、またはカスタム WebSocket script/脚本)。また、6 グループすべての Market API の payment/x402、quota/额度、および MARKET_API_*_OVER_QUOTA/confirming:true を担当します。

データ・データベース583
O
opensearch-skills
opensearch-skills
opensearch-project / opensearch-agent-skills

OpenSearch を使って検索アプリケーションの構築とクエリログの分析を行います。ユーザーが OpenSearch、検索アプリ、インデックスのセットアップ、検索アーキテクチャ、意味検索、ベクトル検索、ハイブリッド検索、BM25、密ベクトル、疎ベクトル、エージェント検索、RAG、埋め込み、KNN、PDF の取り込み、ドキュメント処理など、検索に関する話題に触れた場合に使用します。ログ分析とオブザーバビリティにも使用します。ログの取り込み設定、PPL によるログのクエリ、エラーパターンの分析、インデックスライフサイクルポリシーの設定、トレースの調査、スタックの健全性確認などを希望する場合です。OpenSearch には言及せず、ログ分析、Fluent Bit、Fluentd、Logstash、syslog、traceId、OpenTelemetry などの用語だけを挙げた場合も有効化します。

データ・データベース583
W
web-scraper
web-scraper
guia-matthieu / clawfu-skills

ウェブサイトから構造化データを抽出します。次の用途で使用します:競合のPricing 収集、商品一覧のスクレイピング、連絡先の抽出、研究データの収集、ウェブサイト変更の監視

データ・データベース583
E
earth2studio-create-datasource
earth2studio-create-datasource
nvidia / skills

リモートストアから Earth2Studio のデータソースラッパー(DataSource、ForecastSource、DataFrameSource、ForecastFrameSource)を作成し、検証します。既存データソースによるデータ取得、モデル推論、インストール作業には使ってください。

データ・データベース582
F
feishu-bitable
feishu-bitable
larksuite / openclaw-lark

Feishu の Bitable(多次元テーブル)の作成・検索・編集・管理のためのツール。27 種類のフィールドタイプ、高度なフィルタ、バッチ操作、ビュー管理に対応。**この skill を使用する場面**: (1) Feishu の Bitable アプリを作成または管理する場合 (2) Bitable にレコード(行データ)を追加・検索・変更・削除する場合 (3) フィールド(列)、ビュー、データ表を管理する場合 (4) ユーザーが「多维表格」「bitable」「データ表」「レコード」「フィールド」に言及した場合 (5) データの一括インポートまたは Bitable の一括更新が必要な場合

データ・データベース580
M
memory-schema
memory-schema
basicmachines-co / basic-memory-skills

Basic Memory のスキーマライフサイクル管理:スキーマ未定義のノートの検出、スキーマの推定、スキーマ定義の作成・編集、ノートの検証、ドリフトの検出を行います。ナレッジグラフ全体の一貫性を保つため、Task、Person、Meeting などの構造化されたノートタイプを扱う際に使用します。

生産性580
F
financial-market-analysis
financial-market-analysis
sundial-org / awesome-openclaw-skills

精密な金融インサイト — 権威あるデータを使って銘柄、企業、市場センチメントを分析します。Yahoo Finance を基盤とし、we-crafted.com/agents/financial-market-analysis によるインテリジェントなニュース統合で強化されています。使用を開始するには_dt_"

データ・データベース579
E
earth2studio-create-diagnostic
earth2studio-create-diagnostic
nvidia / skills

シングルステップのデータ変換のために Earth2Studio の診断モデルラッパーを作成します。単純な派生診断、パッケージ済みの AutoModel 診断、生成型または拡散型の診断が含まれます。予測用の時間刻みモデル、データソース、インストールには使用しないでください。

開発577
M
managing-astro-deployments
managing-astro-deployments
astronomer / agents

Astro CLI を使って Astronomer の本番デプロイを管理します。認証、ワークスペースの切り替え、デプロイの作成・更新・削除、コードを本番環境にデプロイしたい場合に使用します。

クラウド・DevOps577
P
physical-ai-people-attribute-search
physical-ai-people-attribute-search
nvidia / skills

OSMO 上で人物属性検索(PAS)の画像拡張と自動ラベリングのワークフローを実行するときに使用します:フロー選択、プレフライト、投入時の補間、監視、結果の取得。キーワード:人物属性検索、PAS、人物拡張、属性検索、人物再同定、服装拡張、人物クロップ拡張。

データ・データベース577
D
data-science-expert

エキスパートレベルのデータサイエンス、分析、可視化、統計モデリング。ユーザーが分析、可視化、統計、pandas、NumPy に言及したとき、またはタスクがデータ分析、機械学習、データ可視化、特徴エンジニアリングに関わるときに使う。

データ・データベース576
E
earth2studio-create-prognostic
earth2studio-create-prognostic
nvidia / skills

Earth2Studio の予知(時間刻み進行的予報)モデルのラッパーを作成します。診断モデル、データソース、インストールには使用しないでください。

開発575
G
google-sheets
google-sheets
membranedev / application-skills

Google Sheets の連携。分析データ、レコード、ワークフローの管理を行います。ユーザーが Google Sheets のデータとやり取りしたい場合に使用します。

データ・データベース575
K
kaggle
kaggle
shepsci / kaggle-skill

統合された Kaggle スキル。ユーザーが Kaggle、kaggle.com、Kaggle の URL、Kaggle コンペ、Kaggle のデータセット/モデル/ノートブック、Kaggle のフォーラム/ディスカッション/解法記事、Kaggle のベンチマーク、Kaggle 上で開催されるハッカソン、Kaggle バッジ、Kaggle のアカウント設定を明示的に言及したときに使用します。ユーザーが明確に Kaggle に関連づけている場合を除き、一般的な ML、GPU/TPU、ノートebook、データセット、ベンチマーク、データサイエンスのタスクには使用しないでください。

データ・データベース575
L
longbridge-kline
longbridge-kline
longbridge / skills

Longbridge Securities を通じて、香港 / 米国 / A 株 / シンガポール上場の株式のローソク足(OHLCV)データと日中分の時系列を提供します。1m / 5m / 15m / 30m / 1h / 日 / 週 / 月 / 年の期間、日付範囲による過去データ、当日の日中カーブに対応しています。トリガー:「K线」「K 線」「走势」「历史价格」「日K」「月K」「周K」「分时图」「近一周走势」「K線」「走勢」「歷史價格」「週K」「分時圖」「candlestick」「candles」「OHLCV」「intraday chart」「price history」「weekly chart」「monthly chart」「1-year chart」「前复权」「前復權」「forward adjusted」

データ・データベース575
I
indicator-dashboard
indicator-dashboard
marketcalls / openalgo-indicator-skills

Plotly Dash または Streamlit を使い、テクニカル指標分析用の Web ダッシュボードを構築します。単一銘柄、複数銘柄、複数タイムフレームのレイアウトに対応し、リアルタイム更新にも対応します。

データ・データベース573
C
custom-indicator
custom-indicator
marketcalls / openalgo-indicator-skills

openalgo の Rust コアの ta プリミティブ上にベクトル化した NumPy を使ってカスタムテクニカル指示子を作成します。チャート表示とベンチマークを備えた本番品質の O(n) 指示子関数を生成します。

データ・データベース572
D
data-visualizer
data-visualizer
daffy0208 / ai-dev-standards

現代のライブラリを用いたチャート、ダッシュボード、データ可視化の作成に関するエキスパート

データ・データベース572
D
database-schema-documentation
database-schema-documentation
aj-geddes / useful-ai-prompts

データベーススキーマ、ERD 図、テーブルの関係、インデックス、制約のドキュメントを作成する。データベーススキーマの文書化、ERD 図の作成、テーブルのドキュメント作成をするときに使う。

データ・データベース572
D
Data Visualization
Data Visualization
aj-geddes / useful-ai-prompts

matplotlib と seaborn を用いて、探索的分析、インサイトの提示、業務関係者へのFindings の伝達のために効果的な可視化を作成する

データ・データベース571
L
longbridge-capital-flow
longbridge-capital-flow
longbridge / skills

Longbridge Securities を通じて単一銘柄の日中資金フロー時系列と大口/中口/小口の分布を取得する。同一日のデータのみ(履歴範囲なし)。トリガー: "资金流向", "主力资金", "净流入", "大单", "中单", "小单", "资金分布", "机构资金", "主力净流入", "資金流向", "主力資金", "淨流入", "大單", "中單", "小單", "資金分佈", "機構資金", "capital flow", "money flow", "net inflow", "large order distribution", "institutional flow"。

データ・データベース571
L
longbridge-valuation
longbridge-valuation
longbridge / skills

Longbridge を通じて単一銘柄のバリュエーション分析 —— 現在の PE / PB / PS / EV-EBITDA スナップショット、歴史パーセンタイル(1–3 年)、業種中央値と相対プレミアム、業種内の順位。トリガー: "估值贵不贵", "是不是被低估", "PE 历史百分位", "PB 分位", "行业溢价", "行业折价", "X 现在适合买不", "估值水平", "估值貴不貴", "是否被低估", "PE 歷史分位", "行業溢價", "行業折價", "is X expensive", "is X undervalued", "PE percentile", "industry valuation premium", "valuation snapshot"。

データ・データベース571
E
encore-go-database
encore-go-database
encoredev / skills

Encore Go で PostgreSQL を扱う。`encore.dev/storage/sqldb` の `sqldb.NewDatabase` を使い、スキーママイグレーションと SQL クエリを行う。

データ・データベース568
L
longbridge-quote
longbridge-quote
longbridge / skills

Longbridge Securities を通じて、香港/米国/A株/ Listing された株のリアルタイム相場、静的参照データ、バリュエーション指標を提供する。最新価格、騰落率出来高高、売買代金、市値業種、PE/PB、回転率などの指標を返す。トリガー:「現在多少钱」「股价」「涨跌幅」「成交量」「市值」「市盈率」「PE」「PB」「換手率」「業種」「現在多少」「股價」「成交量」「市值」「市盈率」「stock price」「current price」「quote」「market cap」「PE ratio」「valuation」「NVDA price」「AAPL quote」「茅台市值」「腾讯股价」「700.HK」「600519.SH」。

データ・データベース568
M
metabase-database-metadata
metabase-database-metadata
metabase / agent-skills

Metabase データベースメタデータ形式(YAML ベースのディスク上の表現で、Metabase インスタンスから同期されたデータベース、テーブル、フィールドを表す)を理解する。ユーザーが `@metabase/database-metadata` が生成したメタデータファイルを読み書き・理解する場合、または `.metadata/databases` フォルダを通じてプロジェクトのスキーマ(列、型、FK リレーション)を推論する場合に使用する。

データ・データベース568
G
grepai-storage-qdrant
grepai-storage-qdrant
yoanbernabeu / grepai-skills

GrepAI 向けに Qdrant ベクトルデータベースを設定します。高速なベクトル検索にはこのスキルを使用してください。

データ・データベース565
L
longbridge-candlestick
longbridge-candlestick
longbridge / skills

Longbridge Securities を介して、香港/米国/A株/シンガポール上場の株式について K 線ローソク足チャートパターンを識別します。OHLCV データから 15 種類の定番パターン(锤子線、吊り人形、吞没、十字星、朝の星、夕の星、白兵三騎、黒烏三騎、流れ星など)を判定し、概括的な強気/弱気/ニュートラルシグナルを生成します。トリガー:「K线形态」「蜡烛图形态」「锤子线」「吞没形态」「十字星」「早晨之星」「暮色之星」「三白兵」「三黑鸦」「吊颈线」「射击之星」「K線形態」「蠟燭圖形態」「錘子線」「吞沒形態」「candlestick pattern」「hammer」「engulfing」「doji」「morning star」「evening star」「three white soldiers」「shooting star」「K-line pattern」。

データ・データベース565
S
seaborn
seaborn
davila7 / claude-code-templates

統計的可視化。散布図、箱ひげ図、バイオリン図、ヒートマップ、ペアプロット、回帰、相関行列、KDE、faceted プロット。探索的解析と出版用の図に。

データ・データベース565
P
pp-scrape-creators
pp-scrape-creators
mvanhorn / printing-press-library

28 プラットフォームの Scrape Creators エンドポイントすべてをカバーし、クレジットを考慮したコメントマイニングと、他の Scrape Creators ツールにはないローカルコーパスを提供します。トリガーフレーズ:`find which platforms a creator is on`、`pull the comments and replies from this post`、`monitor a brand's ads`、`search creator transcripts for a keyword`、`how many credits would this sweep cost`、`use scrape creators`、`run scrape-creators`。

マーケティング・グロース564
B
blueprint
blueprint
astronomer / agents

Pydantic の検証で再利用可能な Airflow タスクグループテンプレートを定義し、YAML から DAG を組み立てます。blueprint テンプレートの作成、YAML からの DAG の組み立て、共有変数や環境ごとのプロファイルの宣言、設定の検証、インストール可能なパッケージとしてのテンプレートの共有、非エンジニア向けのコード不要 DAG 作成に活用します。

データ・データベース563
G
grepai-embeddings-lmstudio
grepai-embeddings-lmstudio
yoanbernabeu / grepai-skills

GrepAI の埋め込みプロバイダーとして LM Studio を設定する。GUI インターフェースでローカル埋め込みを行う場合に使用。

開発563
S
statistical-analyst
statistical-analyst
alirezarezvani / claude-skills

仮説検定の実行、A/B 実験結果の分析、サンプルサイズの計算、効果量を用いた統計的有意性の解釈を行います。観測された差が本当に存在するかを検証したい場合、実験の規模を事前に適切に決めたい場合、または検定結果を確信を持って解釈したい場合に使用します。

データ・データベース562
U
using-dbt-state
using-dbt-state
dbt-labs / dbt-agent-skills

dbt State(ノードを再構築する代わりに複製またはスキップする、サーバー側の再利用メカニズム)の有効化、設定、最適化、デバッグ時に使用します。dbt State と `state:modified` セレクターまたは `--state` による defer を混同している場合にも使用します。モデルが予期せず再構築される、`select *` を含むビューが再構築される、揮発性 SQL(`current_timestamp()`、`random()`)が再構築される/されない、開発者間の複製、lag_tolerance について尋ねられた場合にも使用します。

データ・データベース562
M
memory-systems
memory-systems
sickn33 / agentic-awesome-skills

短期・長期・グラフベースのメモリアーキテクチャを設計する。セッションをまたいで情報を保持するエージェントの構築、会話全体でエンティティの一貫性を保つ必要がある場合、蓄積された知識に基づく推論を実装する場合に使う。

エージェントワークフロー560
A
analyze-results
analyze-results
wanshuiyin / auto-claude-code-research-in-sleep

ML の実験結果を分析し、統計量を計算し、比較表とインサイトを生成する。ユーザーが「結果を分析」「比較-syntax haha」と言葉にしたり、実験データの解釈を必要としたりするときに使う。

データ・データベース559
L
live-feed
live-feed
marketcalls / openalgo-indicator-skills

ライブ WebSocket 市場データに対するリアルタイムの指標計算を構築します。LTP/クォート/板情報をストリーミングし、指標をリアルタイムで計算します。必要に応じて Plotly のライブレスト母校… ラインチャートにも対応します。

データ・データベース558
L
longbridge-etf-analysis
longbridge-etf-analysis
longbridge / skills

Longbridge による ETF 分析フレームワークです。 상품の選別(AUM/費用率/指数)、トラッキングエラー、流動性(スプレッド/出来高)、プレミアム/ディスカウント(NAV と市場価格)、そして A 株 ETF の配分に関する知見を扱います。発動キーワード:ETF分析、ETF选择、ETF跟踪误差、ETF溢价、ETF流动性、ETF费率、ETF规模、宽基ETF、行业ETF、指数基金、ETF選択、ETF追蹤誤差、ETF溢價、ETF流動性、ETF費率、ETF規模、指數基金、ETF analysis、ETF selection、tracking error、ETF premium discount、ETF liquidity、expense ratio、broad market ETF、sector ETF、index fund。

データ・データベース557
E
experiment-plan
experiment-plan
wanshuiyin / auto-claude-code-research-in-sleep

Direction

生産性556
M
moolaski-financial-analyst
moolaski-financial-analyst
looskis / moolaski

実用的な Excel モデルを使って財務上の質問に答える財務アナリストです。質問を明確にし、入力データを集め、チェックシート付きの数式連動ワークブックを作成して整合性を検証し、結論とそれを変える要因を最初に示します。DCF、類似企業分析、LBO、合併モデル、三表予測、運営予算と予実比較、13 週間のキャッシュフロー、資本予算、スタートアップのキャップテーブル、プロジェクトファイナンス、不動産の取得と開発、賃貸、転売、GP/LP ウォーターフォール、シナリオと損益分岐点、他者が作成したモデルの監査を扱います。企業、プロジェクト、不動産の価値、取引や投資の妥当性、企業の資金枯渇の可能性について質問された場合、または「DCF」「comps」「LBO」「merger model」「3-statement model」「budget」「variance」「13-week cash flow」「NPV」「cap table」「SAFE」「project finance」「DSCR」「pro forma」「rent roll」「cap rate」「waterfall」「IRR」「sensitivity」「what if」を求められた場合、あるいはモデルの「review」や「fix」を依頼された場合に使用します。

データ・データベース556
12,302 件中 2161–2220 件

MCP は初めてですか?

プロトコルの概要から最初のサーバーの導入まで、よくある疑問にまとめて答えます。

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。