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
SellerSprite のトラフィックキーワード逆引き機能を使い、ASIN ごとにキーワードのトラフィックソース、トラフィックシェアの種類、コンバージョンタイプ、自然検索順位や広告掲載順位などの指標を検索します。過去の月のデータと多次元ソートに対応します。ASIN のトラフィックキーワード逆引き、トラフィックキーワード一覧、キーワードのトラフィック構造、自然検索語/広告キーワード分析、キーワードのコンバージョンタイプ、SellerSprite traffic keyword、Amazon traffic keywords、reverse ASIN keywords に言及した場合に起動します。「SellerSprite」に明示的に言及していなくても、ASIN のキーワード流入元やキーワード一覧を確認する意図があれば起動します。
卖家精灵の市場リスト機能を使い、カテゴリー別にAmazonのニッチ市場を絞り込みます。市場規模、競争度、上位セラーの集中度、セラー構成、新商品の割合、価格・評価・粗利益率の範囲など、多数の条件に対応し、参入可能な市場の発見や商品選定方針の評価に役立ちます。Amazonの市場調査、ニッチカテゴリーの調査、市場機会の絞り込み、市場集中度の分析、新商品機会、市場選定、SellerSprite market research、category market researchについて言及した場合にこのスキルを使用します。「卖家精灵」への明示的な言及がなくても、カテゴリー別にAmazon市場を絞り込み評価する必要があれば使用します。
`powerbi-report-author`と`powerbi-desktop`のCLIを使用して、PBIR/PBIP形式のPower BIレポートファイルを作成・編集します。(1) 承認済みのレポート仕様またはデザイン概要の実装、(2) ページ、ビジュアル、フィルター、スライサー、ブックマーク、テーマ、書式の追加・編集、(3) PBIRの検証とPower BI Desktopでのレンダリング確認に使用します。自由形式のビジュアルデザインには、先に`powerbi-report-design`を使用してください。要件定義から承認までのワークフローには、先に`powerbi-report-planning`を使用してください。トリガー：「edit PBIR」「create Power BI report page」「add visual to PBIP」「format report visual」「validate Power BI report」「reload Desktop screenshot」「implement an approved PBIP report spec」「edit PBIR pages/visuals」
キーワード、カテゴリー、価格帯などの条件で Walmart の商品リスティングを検索、閲覧します。ユーザーが Walmart の商品検索、商品リスティング、価格比較、競合分析、商品選定の調査、市場データ、Walmart での商品検索、Walmart search、Walmart products、Walmart product selection、Walmart pricing、Walmart competitors、Walmart market に言及した場合に、このスキルを発動します。ユーザーが「Walmart search」と明示していなくても、Walmart での商品検索、販売状況の確認、価格比較、商品リスティングの分析に関する依頼であれば発動します。
マルチモーダル AI を使って商品メイン画像を分析し、視覚的特徴とプロンプトを抽出します。商品画像の分析、商品画像からの視覚属性の抽出、商品リスティングの色・形状・素材・スタイルの識別、画像プロンプトの推定、視覚的特徴の一括抽出、商品画像情報の構造化データへの変換、視覚属性の統計、画像に基づく商品分類、または main image analysis、image feature extraction、visual attribute recognition、product image analysis、image classification、batch image analysis に関する要望があれば、このスキルを起動します。「画像分析」と明示されていなくても、商品メイン画像や補助画像から構造化情報を抽出する要望であれば起動します。
商品タイトルを形態素解析し、単語頻度、シーン語、対象者語、素材語などの属性軸を抽出します。ユーザーが商品タイトルの分析、高頻度語の抽出、タイトルの形態素解析、シーン語や対象者語の発見、商品間でのタイトル内キーワードの使い方の比較、単語頻度に基づく Listing タイトルの最適化、ASIN グループ内の共通属性パターンの特定、title tokenization、word frequency analysis、scene keyword extraction、audience keyword analysis、title optimization、attribute keyword extraction、keyword frequency を求める場合に使用します。ユーザーが「タイトル分析」と明言していなくても、商品タイトルを意味のある語句に分解する、キーワード頻度を集計する、抽出した属性で商品をグループ化するニーズがあれば、このスキルを使用してください。
複数の eBay 海外サイトで商品 listing を検索・閲覧します。ユーザーが eBay 商品検索、eBay listing の照会、eBay 価格比較、eBay 市場の閲覧、販売済み商品、eBay オークション検索、eBay の商品リサーチ、eBay search、eBay products、eBay pricing、eBay competitors、sold items、eBay auctions、eBay market analysis に言及した場合に起動します。「eBay」と明示されていなくても、eBay での商品検索、価格比較、成約済み listing の検索、eBay 市場データの分析に関わる場合は起動します。
卖家精灵の市場統計機能を使い、カテゴリーのノード別に市場統計ダッシュボードを作成します。上位 Listing の平均評価、平均価格、BSR、販売数、出品者数、新商品関連指標を含み、カテゴリーの市場品質と競争状況をすばやく判断できます。カテゴリー市場統計、市場選定ダッシュボード、市場の基礎評価、ノードの市場品質、上位商品の統計、SellerSprite market statistics、category statistics に言及した場合に起動します。「卖家精灵」が明示されていなくても、カテゴリーのノード別集計統計を求めている場合は起動します。
公式の surrealdb SDK を使い、JavaScript と TypeScript から SurrealDB を利用する方法を扱います。接続（WebSocket/HTTP と組み込みエンジン）、認証、CRUD、パラメーター化クエリ、ライブクエリを網羅します。Node、Deno、Bun、ブラウザーから SurrealDB に接続する場合、surrealdb npm パッケージを使う場合、または JS/TS コードで CRUD やリアルタイム操作を行う場合に使用します。トリガー：surrealdb JS、surrealdb.js、new Surreal()、db.query、db.create、db.live、TypeScript SDK、npm i surrealdb。
DESeq2、edgeR、limma-voom を使用した RNA-seq の差次的発現解析。DEG リスト、倍数変化、分散推定、共変量を含むデザイン式、多条件コントラスト、グループ間のベン図集合演算に対応します。DESeq2（デフォルト）、edgeR（QL-F／反復数が少ない場合の正確検定）、limma-voom（大きな n／複雑なデザイン）を使い分けます。カウント行列とメタデータから DEG を特定したい場合や、分散／PCA／クラスタリング解析が必要な場合に使用します。RULE ZERO の優先規則を含みます（存在する場合は executed.ipynb を読み取ります）。
Keepa データに基づく Amazon 商品の高度な検索・絞り込みです。カテゴリー、価格、月間販売数、キーワード、BSR ランク、レビュー数、評価、梱包サイズ、重量、配送方法など複数の条件に対応します。ユーザーが Keepa による商品選定、Amazon 商品検索、高度な商品選定、BSR 絞り込み、販売ランクによる選定、月間販売数の絞り込み、キーワード／カテゴリーによる選定、競合商品の選別、ニッチ商品の発掘、過去のランクによる絞り込み、Keepa product selection、advanced product selection、BSR filtering、sales filtering、category search、competitor screening、historical data filtering、Amazon product selection に言及した場合にトリガーされます。「Keepa」と明示されていなくても、複数条件での Amazon 商品検索、販売指標による絞り込み、単純なキーワード検索を超える高度な商品選定を含む依頼でトリガーされます。
MPSTATS の Ozon ロシア市場で、ブランド別に商品を掘り下げて表示します。Ozon のブランド表示名（ロシア語／ラテン文字）を指定すると、そのブランドの全商品について、販売数、売上、価格、評価、在庫、回転率、販売機会損失などの指標を取得できます。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。ブランド比較、競合分析、ブランド商品構成の調査、ASIN（productId）単位の売れ筋分析に使用します。Ozon のブランド別掘り下げ、Ozon ブランド商品、Ozon の競合ブランド分析、ブランド構成、ブランド SKU、ブランド売れ筋、Ozon ブランド売上、MPSTATS brand、Ozon brand products、brand drill-down、brand competitor analysis、Russian marketplace brand SKUs、brand revenue share に言及した場合に起動します。「MPSTATS」と明示されていなくても、Ozon ブランドの商品一覧や販売数・価格・評価を見たい意図があれば起動します。
PostHog のデータをクエリする方法を説明し、サポートされているプロダクト分析では型付きランナーを既定とする。HogQL/SQL を書く前に読むこと。PostHog に対して execute-sql を呼ぶ前にも読むこと。PostHog のエンティティの検索や集約に使う。対象のエンティティにはインサイト、ダッシュボード、コホート、機能フラグ、実験、アンケート、hog flows、ウェアハウスデータ、person がある。トレンド、ファネル、リテンション、ライフサイクル、パス、スティッキネス、ウェブ分析、エラー追跡、ログ、セッション、LLM トレースに使う。管理対象のビジネスまたはテレメトリ指標を計算する前に、system.information_schema.metrics で承認済みの定義を確認すること。例として MRR、アクティベーション、課金対象使用量、アクティブ組織数、失敗率がある。生のイベントから指標を導出하거나型付きドメИнструメンツを使う前に、承認済みの定義を使うこと。HogQL の差異、システムテーブルのスキーマ、関数、クエリ例、スキーマの探索についても扱う
Camoufox（C++ によるフィンガープリント偽装機能を備えた Firefox フォーク）を使った検出回避ブラウザー自動化。標準的なブラウザーツールが Cloudflare、Akamai、またはボット検出によってブロックされる場合に使用します。トリガーには、“stealth browse”、“anti-detection”、“bypass bot”、“camofox”、“blocked by Cloudflare”、保護されたサイト（X/Twitter、Amazon、Product Hunt）のスクレイピング、または agent-browser/playwright がボット検出エラーで失敗する場合が含まれます。
エージェントによる実験作成を支援します。experiment-setup-context でプロジェクトの設定を読み込み、仮説を定義し、ロールアウトとバケット分けを設定し、分析と実行時間を設定して、推測に基づく選択を報告します。ロールアウトの判断は configuring-experiment-rollout に、指標の設定は configuring-experiment-analytics に委任します。\n次の場合にトリガー：ユーザーが新しい実験または A/B テストの作成を求めた場合、または experiment-create を呼び出そうとしている場合。\n次の場合はトリガーしない：既存の実験の更新、ライフサイクルの管理、実験の閲覧のみを行う場合。
shapefile、GeoJSON、GeoPackage ファイルなどの地理空間ベクターデータを扱う Python ライブラリです。空間分析、幾何演算、座標変換、空間結合、オーバーレイ処理、コロプレスマップの作成や、ベクター地理データの読み書き・分析を伴うタスクに使用します。PostGIS データベース、インタラクティブマップ、matplotlib/folium/cartopy との連携に対応します。バッファー分析、データセット間の空間結合、境界の統合、データの切り抜き、面積や距離の計算、座標系の再投影、地図の作成、空間ファイル形式の変換などに利用できます。
Management API 経由で ZenMux のリアルタイムアカウントデータを照会します。対象は、サブスクリプションの詳細、アカウント状態、クォータ使用量（5h/7d/月次）、Flow レート、PAYG 残高、生成ごとのコスト/トークン数、時系列の傾向、モデルランキング、プロバイダーの市場シェアです。ユーザーが現在の使用量、残りクォータ、クレジット、残高、ボーナスクレジット、Flow レート、生成コスト、トークン/コストの傾向、人気モデル、ランキング、プロバイダーのシェアを知りたい場合に使用します。「check my usage」「quota left」「my balance」「subscription status」「Flow rate」「generation cost」「usage trend」「top models」「leaderboard」「market share」「provider breakdown」「查用量」「余额」「配额」「订阅详情」「Flow 汇率」「额度还剩多少」「使用趋势」「排行榜」「模型排名」「供应商占比」で起動します。ドキュメント、セットアップ、チャージ、トラブルシューティング、コード作成には使用しないでください。
リード獲得向けの Google Maps スクレイパーです。gosom/google-maps-scraper エンジンを動かし、業種と場所から地元企業の整理された CSV を作成します。Docker 上でローカルに動作し、localhost:8080 の REST API として提供します。デフォルトでリード情報 8 項目（名前、電話番号、メールアドレス、ウェブサイト、カテゴリ、住所、評価、レビュー数）を返し、オプションで Instagram、Facebook、LinkedIn のプロフィール、または約 34 項目すべての生データも取得できます。リードリスト、「場所を指定した［業種］の一覧」、地元企業のデータ、場所の連絡先情報（メール、電話、SNS）の補完、または Google の検索ごとの約 120 件を超える全市データの取得を求められた場合に使用します。Instagram、TikTok、YouTube、X などのソーシャルメディアプラットフォーム自体を直接スクレイピングする用途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。