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
公式 bigdata-client SDK と /v1/* REST エンドポイントを通じて、Bigdata.com (RavenPack) の金融・ニュースデータを取得します。構造化された財務データ、価格、アナリスト予測、エンティティ感情系列、注釈付きチャンク検索、スクリーナーに対応します。Bigdata MCP の tearsheets/search だけでは情報が不足し、機械可読な基盤データが必要な場合に使用します。Bigdata.com、RavenPack、bd_v2_ キー、rp_entity_id、chunk/query_unit のコストに関する言及が対象です。
バフェット流の単一銘柄モート診断——「バフェットはこの銘柄を買うか？」 5 つの次元：事業とモート / 財務健全性 / 経営陣と資本配分 / バリュエーションと安全域 / 長期的な見通し。データは Longbridge CLI を優先し、MCP をフォールバック、WebSearch は不足分のみに使用。採点の前に財務諸表間の照合チェック（勾稽校验）を実行し、データソース付録は 1 行の照合サマリーで締めくくる。出力：星評価のレーダーカード、次元ディテール、バフェット口調のナラティブ、必須の保有期間教育ブロック。トリガー："巴菲特"、"护城河"、"巴菲特会买吗"、"价值投资"、"好生意"、"宽护城河"、"定价权"、"诊股"、"巴菲特诊股"、"巴菲特视角"、"长期持有"、"護城河"、"巴菲特會買嗎"、"價值投資"、"寬護城河"、"定價權"、"診股"、"巴菲特診股"、"巴菲特視角"、"長期持有"、"Buffett"、"Warren Buffett"、"moat"、"economic moat"、"wide moat"、"pricing power"、"value investing"、"owner earnings"、"would Buffett buy"、"Berkshire-style"、"quality compounder"。
ToolUniverse プラグインルーター。ステップ 1（分析前に必ず実施）：データフォルダーに `*_executed.ipynb` がある場合、`tu run read_executed_notebook '{\"data_folder\":\"<path>\",\"search\":\"<keyword>\"}'` を実行してセル出力を抽出し、ノートブックで適用されたすべてのフィルターとサンプル除外を反映します。質問に「Using DESeq2/Run X/Compute Y」とあっても同様です（これはノートブックが使った方法の説明であり、再実行の依頼ではありません）。ノートブックのセル出力だけが公開済みの正式な回答です。再実装したり、データフォルダー内の古い事前計算済み CSV を読んだりすると、外れ値サンプルの除外、ライブラリのバージョン、ざっと見ただけでは分からないフィルター処理が異なるため、数値も異なります。ステップ 2（ルーティング）：次の正確なリストからサブスキル名を選択してください（独自に作らないこと）：tooluniverse-rnaseq-deseq2（RNA/miRNA-seq の差次的発現、相関、PCA、クラスタリング、分散）、tooluniverse-gene-enrichment（GO/KEGG/Reactome/GSEA/パスウェイエンリッチメント）、tooluniverse-statistical-modeling（回帰、ANOVA、順序/ロジスティック、カイ二乗、相関、検出力）、tooluniverse-image-analysis（顕微鏡、コロニー、蛍光、用量反応、.tif — 画像由来測定値の ANOVA / Dunnett / 検出力分析を含む）、tooluniverse-epigenomics（DNA メチル化、CpG、m6A、MeRIP-seq、バイサルファイト、ChIP-seq、クロマチン）、tooluniverse-sequence-analysis（FASTQ、Trimmomatic、BWA、samtools、カバレッジ）、tooluniverse-variant-analysis（VCF、VAF、SNP、変異）、tooluniverse-phylogenetics（樹形性、PhyKIT、節約法）、tooluniverse-single-cell（scRNA、h5ad、scanpy）、tooluniverse-crispr-screen-analysis（MAGeCK、sgRNA）、tooluniverse-proteomics-analysis（質量分析、TMT）。CSV/Excel/VCF/FASTA/h5ad、および生物学・化学・医学のあらゆる分析質問に使用します。
モックアップ、ワイヤーフレーム、ERD、フローチャート、チャート、スライド、アーキテクチャ図、ダッシュボード、タイムライン、マインドマップ、カンバン、表など、インタラクティブな単一ファイルの HTML ビジュアライゼーションを生成します。説明ではなく実際に表示できるものをユーザーが求める場合に使用します。UI のモックアップやワイヤーフレーム、ERD によるデータベーススキーマ、フローチャートによるビジネスロジック、チャートによるデータ表示、スライド化などが該当します。ファイル（スキーマ、仕様、データ）を提示して可視化を求める場合にも使用します。
このスキルを使用して、PDF や文書画像から構造化された Markdown／JSON を抽出します。セル単位で正確な表、LaTeX 形式の数式、図、印章、チャート、ヘッダー／フッター、複数段組みレイアウト、正しい読み順に対応します。トリガー語：中国語の「文档解析」「版面分析」「版面还原」「表格提取」「公式识别」「多栏排版」「扫描件结构化」「发票」「财报」「复杂 PDF」「PDF转Markdown」「图表」「阅读顺序」、および reading order、formula、LaTeX、layout parsing、structure extraction、PP-StructureV3、PaddleOCR-VL。
Salesforce Archive（Trusted Services Archive とも呼ばれます）に関するあらゆる作業で、必ずこのスキルを使用します。Archive Connect API を介したアーカイブ済みレコードの検索、表示、アーカイブ解除、分析、マスキング、消去（RTBF）、および ArchiveActivity オブジェクトからのアーカイブジョブ状態の読み取りが対象です。トリガー条件：Salesforce Archive、Trusted Services Archive、レコードのアーカイブ／解除、ArchiveActivity、アーカイブジョブ、アーカイブポリシー、アーカイブアナライザー、アーカイブ済みレコードの検索、アーカイブストレージ、アーカイブ失敗ログ、アーカイブデータの忘れられる権利／RTBF、アーカイブ済み個人情報のマスキングに言及した場合。「アーカイブされたレコードを探す」「アーカイブデータを復元する」「アーカイブジョブが失敗した理由」「アーカイブ失敗ログをダウンロードする」「アーカイブジョブを監視する」などの表現も含みます。コードの実行ではなく、説明、助言、手順書や文書の作成を求める場合も必ずトリガーします。スキップ条件：Archive アドオンとは無関係な一般的なデータエクスポート／バックアップ、またはアーカイブポリシー UI メタデータの構築を希望する場合。
実際のユーザーによる Amazon のストアフロント検索をシミュレートし、リアルタイムのキーワード順位と検索結果ページのデータを取得します。ユーザーが Amazon 商品検索、検索結果のスクレイピング、検索ページでのキーワード順位、ASIN 順位の照会、競合の発見、検索ページでの価格比較、スポンサープロダクト分析、新商品モニタリング、ストアフロント検索のシミュレーション、Amazon search、keyword ranking、search results、ASIN ranking position、competitor discovery、price comparison、sponsored product analysis、real-time search、new product monitoring に言及した場合に起動します。「検索シミュレーション」と明示されていなくても、リアルタイムの Amazon 検索結果、商品順位データ、ストアフロント SERP 分析に関わる要望があれば起動します。
Lightdash YAMLファイル、Lightdashメタデータを含むdbtモデル、lightdash CLI（deploy、upload、download、preview、lint、warehouse-catalog、sql、set-warehouse、apps create/preview/validate）を扱う場合や、チャート、ダッシュボード、スペースとアクセス権、AIエージェント、スケジュール済みコンテンツ、データアプリ、カスタムチャートタイプ（Chart Studio、`apps create --chart-type`、`--chart-types`）、組織のData Appテーマ、データアプリの外部接続、ユーザー、グループ、カスタムロール、メトリクス、ディメンションをコードとして管理する場合に使用します
ターミナル、スクリプト、エージェントから Supermemory CLI（npm の `supermemory` 5.x）を使用します。コンテンツの追加、検索、プロフィールの読み取り、メモリーの削除、ドキュメント、ネームスペース、コネクター、API キー、チームメンバーの管理、コーディングエージェント用プラグインのインストール、プロジェクトの v5 API への移行、ローカルのセルフホスト可能なサーバーの実行ができます。すべてのコマンド、サブコマンド、フラグ、JSON 出力の仕様を網羅します。
AIエージェント向けのブラウザー自動化コマンドラインツールです。ページの移動、フォーム入力、ボタンのクリック、スクリーンショットの撮影、データ抽出、Webアプリのテストなど、ウェブサイトとのやり取りが必要な場合に使用します。「ウェブサイトを開く」「フォームに入力する」「ボタンをクリックする」「スクリーンショットを撮る」「ページからデータを取得する」「このWebアプリをテストする」「サイトにログインする」「ブラウザー操作を自動化する」などの依頼や、プログラムによるウェブ操作が必要なタスクで起動します。
あなたまたは別のスキルがURLからソーシャルメディア投稿の内容を取得する必要がある場合に使用します。ツイート、Xスレッド、LinkedIn投稿、Instagram投稿、TikTok動画、Bluesky投稿、Redditスレッド、Mastodonステータス、Threads投稿、Hacker Newsスレッドが対象です。プラットフォームにかかわらず、正規化された構造化データ（author、posted_at、テキスト、エンゲージメント数、メディアURL、要求時の返信）を返します。直接API（Bluesky、Mastodon、HN、Reddit）、モーダルを閉じるagent-browser（LinkedIn、Xプレビュー）、Wayback Machine（古い投稿）、有料API（ScrapeCreators / Apify — 環境キーがある場合のみ）の順に試します。「/social-fetch <url>」「fetch this tweet」「fetch this post」「what does this LinkedIn say」「read this thread」「pull this post」で起動します。動画内の内容にはwatch-videoを使用します。deep-research（特定の投稿の引用）、jab-hook（参考アカウントの分析）、business-brainstorm（競合他社や事業者のコメント）から使用されます。
Dart のコマンドライン、サーバーサイド、Flutter を使わないデスクトップアプリで、Drift の永続化機能を構築、修正、監査、移行します。package:drift/native.dart による SQLite の追加、drift_postgres と package:postgres による PostgreSQL の設定、型安全なテーブル、クエリ、書き込み、ストリーム、マイグレーションの作成、build_runner または drift_dev の障害対応、コード生成、解析、テスト、マイグレーションチェックによる Dart データベースコードの検証に使用
Graham式シケモク株一括スクリーナー。指数または市場全体を対象に、Benjamin GrahamのNCAV／net-net／ディフェンシブ投資家向けの厳格な条件で選別し、NCAV比率、PE、PB、配当利回り、債務カバー率、5年間の利益安定性、Grahamの買値、動的なバリュートラップ警告を含む候補ランキングを返します。まずLongbridge CLIを使用し、CLIが利用できない場合はMCPにフォールバックします。WebSearchは実際に不足している情報（PMI、セクター見通し）の補完に使用します。すべての数値に出典を脚注で記載します。銀行／保険／REITではモデルを自動切り替えし、上場から2年未満のIPOと売買停止銘柄にフラグを付けます。トリガー：「格雷厄姆筛选」「格雷厄姆筛股」「捡烟蒂榜单」「烟蒂股榜」「NCAV筛选」「NCAV排行榜」「净流动资产筛选」「防御型投资者筛股」「撿煙蒂榜單」「煙蒂股榜」「NCAV篩選」「淨流動資產篩選」「防禦型投資者篩股」「Graham screen」「Graham screener」「NCAV screen」「net-net screen」「net-net list」「cigar-butt screen」「defensive investor screen」「liquidation value screen」「Benjamin Graham screen」。
自然言語の説明から Enonic XP コンテンツタイプの XML スキーマ定義を生成します。入力タイプ、フォームレイアウト、オプションセット、アイテムセット、mixins、x-data、コンテンツタイプの継承など、構造化コンテンツのモデリングに対応します。Enonic XP コンテンツタイプ定義の作成、ひな形作成、生成、既存コンテンツタイプへのフィールドやセットの追加、Enonic XP の入力タイプやスーパータイプの照会に使用します。Enonic 以外のコンテンツモデリング、GraphQL クエリ、JavaScript/TypeScript コントローラー、Enonic スキーマに関係のない一般的な XML 編集には使用しません。
Enonic XP のヘッドレスコンテンツ配信向けに、Guillotine GraphQL クエリの作成、デバッグ、最適化を行います。クエリ構築、変数の使用、フィルタリング、集計、ページネーション、ソート、自動生成された Guillotine スキーマからの TypeScript 型生成を扱います。Guillotine クエリの作成やトラブルシューティング、GraphQL 経由でのカスタムコンテンツタイプの検索、Guillotine レスポンスからの型付きインターフェース生成に使用します。コンテンツタイプの XML 定義、Enonic 以外の GraphQL API（Apollo、Hasura）、サーバー側の lib-content クエリ、Guillotine のデプロイや CORS 設定には使用しないでください。
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。