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 97,222 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
統計的な厳密さをもってA/Bテストを設計、計画、分析します。A/Bテスト、スプリットテスト、実験設計、統計的有意性、サンプルサイズの計算、テスト期間、多変量テスト、コンバージョン実験について質問された場合に使用します。トリガーフレーズ：「A/B test」「split test」「experiment」「statistical significance」「sample size」「test duration」「which version wins」「conversion experiment」「hypothesis test」「variant testing」
分析トラッキング、解釈、ファネル分析、プロダクト指標、ROI 測定。GA4/GTM のトラッキング設定、分析データの解釈、コンバージョンファネルの分析、ROI の計算、プロダクトエンゲージメントの測定に使用します。トリガー：「analytics」「GA4」「Google Analytics」「conversion tracking」「event tracking」「UTM parameters」「tag manager」「GTM」「tracking plan」「funnel analysis」「conversion rates」「user flow」「cohort analysis」「retention」「product metrics」「North Star metric」「ROI」「break-even」「payback period」「investment analysis」「validate my funnel」「why isn't my funnel converting」「executive financial report」。A/B テストの設定については ab-test-setup を参照してください。
SurrealDB のスキーマ管理・移行 CLI である SurrealKit を使い、テンプレートからプロジェクトを生成し、開発時にスキーマを同期し、ロールバック可能な本番展開を計画・実行します。また、データベースなしで SurrealQL を静的チェックし、JSON/TypeScript 型を生成し、スキーマ、権限、API エンドポイント向けの宣言的な TOML テストスイートを作成します。SurrealKit で SurrealDB スキーマを設定、移行、型付け、チェック、テストする場合に使用します。
ローカル開発、Devbox開発、アプリのセットアップ向けに、sealos-cliを介してSealos Cloudデータベースをプロビジョニング、接続、運用する。プロジェクト用のクラウドデータベースが必要な場合、PostgreSQL/MySQL/MongoDB/RedisなどのSealosデータベースの作成・接続を求める場合、DATABASE_URLなどの環境変数を開発環境に設定したい場合、接続情報、バックアップ、ログ、パブリックアクセスが必要な場合、またはローカルのDocker ComposeデータベースをマネージドSealosデータベースに置き換えたい場合に使用する。
YouTubeの競合を監視するセルフメンテナンス型ツール。市場・競合調査に必要な情報取得機能と、チャンネル履歴、スナップショット、コメント、パッケージ素材を収めたローカルデータバンクを備え、市場データを数週間前ではなく数時間前の状態に保つ。トリガーフレーズ：`monitor my youtube competitors`、`which competitor videos are gaining views right now`、`find fresh breakout videos in a niche`、`youtube packaging and thumbnail analysis data`、`mine youtube comments for audience signal`、`new niche research workspace`、`switch youtube api key`、`backfill youtube channel history`、`get the transcript of this youtube video`、`use youtube`、`run youtube`。
`surreal` コマンドラインバイナリを使って SurrealDB サーバー（インメモリ、RocksDB、SurrealKV、TiKV）を実行し、対話型またはパイプ経由の SQL REPL を開き、データベースのインポート／エクスポート、サーバーの準備状態の確認、バイナリのアップグレード、ストレージの修復、SurrealML モデルの管理を行います。ユーザーがターミナルから SurrealDB を実行、接続、バックアップ、復元、操作する際に使用します。トリガー：surreal start、surreal sql、surreal import、surreal export、surreal isready、surreal upgrade、surreal fix、surreal ml、SurrealDB CLI、surreal server。
Hugging Face Jobs インフラストラクチャ上で TRL（Transformer Reinforcement Learning）を使い、言語モデルをトレーニングまたはファインチューニングする場合に使用します。SFT、DPO、GRPO、報酬モデリングのトレーニング手法と、ローカルデプロイ向けの GGUF 変換を扱います。TRL Jobs パッケージ、PEP 723 形式の UV スクリプト、データセットの準備と検証、ハードウェアの選択、コスト見積もり、Trackio による監視、Hub 認証、モデルの永続化に関するガイダンスも含みます。クラウド GPU トレーニング、GGUF 変換、またはローカル GPU 環境なしで Hugging Face Jobs を使ったトレーニングに言及した場合に使用します。
PubChem と ChEMBL から化合物データを取得し、曖昧性の解消、相互参照、立体化学処理に対応します。化合物名を SMILES/InChI/CID/ChEMBL ID に解決する場合（OPSIN による IUPAC 名から構造への決定論的な解析を含む）、分子特性の取得、異性体／立体異性体の識別、データベース間での同一性の相互検証に使用します。化合物名は必ず英語を使用し、曖昧なクエリ（例：複数の形態がある Vitamin D）にフラグを付けます。
Bailian CLI (`bl`) を使って、「データ→ファインチューニング→エクスポート→デプロイ→呼び出し」の一連のワークフローを実行します。学習を省略してベースモデルを直接デプロイすることもできます。テキストモデル（SFT/DPO/CPT）、音声 TTS モデル（CosyVoice）、画像生成モデル（Wan2.7）、動画生成モデル（Wan i2v/kf2v）のファインチューニングに対応します。データセットの検証・アップロード、ファインチューニングジョブの作成と学習完了待ち、最良の checkpoint のエクスポート、推論デプロイの作成と起動待ち、呼び出し例の提示を行います。ユーザーが Bailian / DashScope / Alibaba Cloud Model Studio での「モデル学習」「ファインチューニング」「fine-tune」「finetune」「モデルのデプロイ」「モデルの公開」「ファインチューニング済みモデルの実行・呼び出し」「推論モデルの学習」「継続事前学習」「LoRA/SFT/DPO 学習」「音声合成モデル」「TTS ファインチューニング」「CosyVoice」「音声クローン」「画像生成のファインチューニング」「テキストから画像生成」「画像から画像生成」「Wan2.7」「画像モデルの学習」「動画生成のファインチューニング」「画像から動画生成」「最初のフレームから動画生成」「最初と最後のフレーム」「kf2v」「i2v」「Wan 動画」「動画エフェクトの学習」などに言及した場合に起動します。「bl の使用」と明言していなくても、Bailian での学習またはデプロイが目的なら使用し、コマンドを独自に組み立てないでください。
スタートアップ向けの最高データ責任者アドバイザリーです。AI トレーニングデータの権利と同意の来歴、データプロダクト戦略（データウェアハウス、レイクハウス、メッシュの選択、内製か購入か）、B2B 顧客データ資産の評価と M&A 準備、データチームの組織進化を扱います。顧客データでモデルをトレーニングするかの判断、データアーキテクチャの選定、資金調達や M&A に向けたデータ評価、データ人材の採用順序の決定、またはユーザーが CDO、chief data officer、データ戦略、data mesh、lakehouse、トレーニングデータ、データプロダクト、データ収益化、顧客データ資産に言及した場合に使用します。戦術的なデータエンジニアリングスキルではなく、戦略的な意思決定のみを対象とします。
仕入れ先の発見や卸売商品の調査に使う、1688 の売れ筋商品ランキングデータを検索します。ユーザーが 1688 の商品ランキング、1688 の売れ筋商品、卸売の人気商品、国内の仕入れ先ランキング、ドロップシッピング向け商品の選定、1688 のトレンド商品、まとめ買いに人気の商品、サプライヤーの商品ランキング、1688 billboard、1688 bestsellers、sourcing rankings、wholesale hot products、trending product rankings、supplier rankings、1688 trends に言及した場合にこのスキルを起動します。ユーザーが「1688 ランキング」と明示していなくても、1688 で売れ筋の卸売商品や仕入れの機会を探す依頼であれば起動してください。
ESPN の公開エンドポイントと Cricsheet のオープンデータを使ったクリケットデータ。ほぼリアルタイムのシリーズスコアボード、順位表、試合概要、ニュース（ESPN）に加え、過去のボールごとのデータ、選手統計、選手名簿（Cricsheet、ODC-BY 1.0）を提供します。設定不要、API キー不要です。クリケットのスコア、IPL/BBL/PSL/国際シリーズ、順位表、試合詳細、クリケットニュース、ボールごとの履歴、選手の通算成績について尋ねられた場合に使用します。他のスポーツには使用せず、football-data（サッカー）、nfl-data（NFL）、nba-data（NBA）、wnba-data（WNBA）、nhl-data（NHL）、mlb-data（MLB）、tennis-data（テニス）、golf-data（ゴルフ）、cfb-data（カレッジフットボール）、cbb-data（カレッジバスケットボール）、fastf1（F1）を使用してください。賭けのオッズには polymarket または kalshi、一般ニュースには sports-news を使用してください。ICC ランキングには使用しないでください。無料の情報源はありません（v1 の制限）。
ロシアの Ozon マーケットプレイスにおける、単一 SKU の日次時系列パフォーマンスを MPSTATS で取得します。日付単位で Ozon 商品の販売数、価格、在庫、評価などの指標を返し、成長傾向、季節性、異常な変動の検証用に検索順位/可視性データを追加できます。Ozon のトレンド、販売数の推移、価格推移、日次データ、在庫推移、検索順位、商品履歴、MPSTATS trend、Ozon daily performance、Ozon time series、Ozon search visibility、Russian marketplace product history に言及した場合に起動します。「MPSTATS」に明示的に言及していなくても、Ozon 商品の日次または期間別の推移を確認する意図があれば起動します。
Redisベクトル検索に関するガイダンスを提供します。HNSWとFLATのアルゴリズム選択、ベクトルインデックス設定（次元数、距離メトリック、データ型）、ベクトル類似度とTAGまたはNUMERICフィルターを組み合わせたフィルター付きハイブリッド検索、RedisVLを使ったRAG検索パターンを扱います。FT.CREATEでVECTORフィールドを定義する場合、埋め込み（OpenAI、Cohere、sentence-transformers）を統合する場合、HNSWパラメーター（M、EF_CONSTRUCTION、EF_RUNTIME）を調整する場合、検索拡張生成パイプラインを構築する場合、または属性でベクトル検索結果を絞り込む場合に使用します
Bright Data インフラストラクチャを使用して、あらゆるウェブサイト向けの本番環境対応ウェブスクレイパーを構築します。サイト分析、API の選択、セレクターの抽出、ページネーション処理、スクレイパーの完全な実装をガイドします。ユーザーがスクレイパーの構築、クローラーの作成、ウェブサイトからのデータ抽出、商品ページのスクレイピング、ページネーション処理、ウェブソースからのデータパイプライン構築、または任意のサイトからのデータ収集の自動化を希望する場合、「スクレイパー」と明示していなくてもこのスキルを使用してください。「〜用のスクレイパーを作る」「〜からデータをスクレイピングする」「〜から商品を抽出する」「〜のページをクロールする」「[ウェブサイト]からデータを取得する」「〜からデータを取り出したい」などの表現がトリガーになります。
プロジェクトで Spring Data JDBC を扱うためのルールとガイドライン。Spring Data JDBC エンティティ（org.springframework.data.relational.core.mapping の @Table）、集約、AggregateReference リンク、埋め込みオブジェクト、@MappedCollection 関連、Spring Data JDBC リポジトリ（CrudRepository / ListCrudRepository）を追加、削除、変更する際は必ずこのスキルを使用。spring-data-relational の @Table、@Column、@MappedCollection、@Embedded アノテーション、AggregateReference フィールド、@PersistenceCreator コンストラクター、JDBC リポジトリの @Query メソッドに関する依頼も対象。JPA（jakarta.persistence）エンティティには使用せず、代わりに spring-data-jpa スキルを使用。
Amazon Ads レポートを一括取得するスキル。Sponsored Products (SP) / Sponsored Brands (SB) / Sponsored Display (SD) のすべてのレポートタイプに対応します。スクリプトがレポートの作成、待機、ダウンロード、展開を自動で行い、読み取り可能な構造化データを直接返します。実際に利用可能なレポートタイプと各タイプの列リスト/groupBy/filters の唯一の正本は `references/report-types/{adProduct-dir}/{reportTypeId}.md` です。ユーザーが Amazon Ads レポートの取得やダウンロード、SP/SB/SD のキャンペーン、キーワード、検索語句、広告商品、購入商品、広告グループ、トラフィック異常、Prompt 拡張など、あらゆるレポートの取得に言及した場合に起動します。このスキルは linkfox-amazon-ads-auth に依存します。Sponsored Television (ST) / Amazon DSP はまだ対象外です。
MPSTATSでロシアのOzonマーケットプレイスの商品リストをセラーIDから掘り下げます。そのセラーが出品する全SKUについて、販売数量、売上、価格、評価、在庫、回転率、逸失売上などの包括的な指標を返し、多次元の数値フィルタリング、並べ替え、通貨換算に対応します。店舗構成の分析、セラーの売れ筋商品の分析、競合店舗との比較に使用します。ユーザーがOzonセラーの商品、Ozon店舗分析、Ozonセラーの掘り下げ、OzonセラーのSKU、Ozon店舗の売れ筋、Ozon競合店舗、MPSTATS seller、Ozon seller drill-down、Ozon shop audit、Russian marketplace seller SKUs、Ozon store structureに言及した場合に、このスキルを起動します。ユーザーが「MPSTATS」と明示していなくても、OzonのセラーIDから店舗内全商品の販売実績を確認する意図があれば起動します。
iOS/macOSアプリでCloudKitとiCloud同期を実装、レビュー、改善します。CKContainer、CKRecord、CKQuery、CKSubscription、CKSyncEngine、CKShare、NSUbiquitousKeyValueStore、iCloud Driveのファイル調整を扱う場合、cloudKitDatabaseを指定したModelConfigurationでSwiftDataモデルを同期する場合、競合解決、ネットワーク障害、容量制限に関するCKErrorコードを処理する場合、または同期処理の前にiCloudアカウントの状態を確認する場合に使用します。
要件または既存アプリに基づいて、リレーショナルデータベースとドキュメントデータベースのスキーマを設計します。テーブルやコレクション、キー、リレーション、制約、実際のクエリパターンに基づくインデックス、ERD、可逆的なマイグレーションスクリプトを扱います。デフォルトは PostgreSQL（Supabase を含む）で、MySQL、SQLite、MongoDB もサポートします。新しいアプリや機能のデータモデリング、既存スキーマの確認や修正、キーやインデックスの選択、マルチテナントの計画、正規化や非正規化、CREATE TABLE 文やマイグレーションの作成に使用します。アプリを説明して「どう保存すればよいか」と尋ねるだけの場合も対象です。データベースプロバイダー間のデータ移行には database-migrator を使用してください。
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。