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 96,770 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
Cargo に実際に処理を実行させるか、実行内容を表示します。コネクターアクションの実行、複数ステップのワークフローの実行、セグメント全体またはモデルに対するバッチの開始、AI エージェントへのメッセージ送信、ノードグラフの作成・編集、ワークフロー・ツール・play の図示、SQL によるランタイムテーブル（runs、batches、spans、records）のクエリを行います。トリガー例：「すべての連絡先に対して実行して」「アクションを実行して」「バッチを開始して」「ワークフローを作成して」「play をスケジュールして」「毎朝実行させて」「エージェントに聞いて」「ワークフローを表示して」「このツールは何をするの？」「この play を可視化して」「グラフを描いて」「このワークフローを説明して」「今日失敗した実行はいくつ？」「このアクションの出力スキーマは？」「……するステップを追加して」。実行に問題が起きた理由の説明には使用せず、cargo-diagnostics を使用してください。結果ファイルのダウンロードには cargo-analytics を使用してください。ワークフローをコードとしてコミットする場合は cargo-project を使用してください。
Cargo からデータを取得し、実行結果を測定します。実行出力のダウンロード、セグメントまたはモデルの CSV／JSON へのエクスポート、実行とバッチの成功数・エラー数の取得を行います。トリガー例：「結果をダウンロードして」「これを CSV にエクスポートして」「ファイルをちょうだい」「成功したのはいくつ？」「エラー率は？」「補完済みリストを送って」「その実行の出力を取得して」「何件のレコードを書き込んだ？」。失敗の理由やクレジットの使用先を尋ねる場合は使用せず、cargo-diagnostics を使用してください。クレジット、プラン、請求書について尋ねる場合は、cargo-billing を使用してください。
Cargo ワークスペース内のデータを扱います。モデル（Companies、Contacts、Deals など）、データセット、列、リレーション、レコード、ワークスペースストレージに対する SQL が対象です。トリガー例：「どんなモデルがある？」「スキーマを表示して」「……用の列を追加して」「連絡先はいくつある？」「SELECT … FROM」「companies テーブルをクエリして」「contacts と companies を結合して」「DDL は何？」「webhook からデータを受け取るモデルを設定して」「このフィールドはどこにある？」「これをモデルにインポートして」「これらのモデルを統合して」「重複アカウントを統合して」「連絡先を会社に紐付けて」「……間のリレーションを設定して」。業務データではなく実行またはバッチのテレメトリをクエリする場合は使用せず、cargo-orchestration を使用してください。再利用可能なフィルター済みオーディエンスに名前を付ける場合は、cargo-segmentation を使用してください。
最適化されたデータモデルを構築するためのPower BIセマンティックモデリングアシスタントです。Power BIセマンティックモデルの操作、メジャーの作成、スター・スキーマの設計、リレーションシップの設定、RLSの実装、モデルパフォーマンスの最適化に使用します。DAX計算、テーブル間のリレーションシップ、ディメンションテーブル／ファクトテーブルの設計、命名規則、モデルドキュメント、カーディナリティ、クロスフィルターの方向、計算グループ、データモデルのベストプラクティスに関する質問に対応します。ガイダンスを提供する前に、必ずpower-bi-modeling MCPツールを使ってアクティブなモデルに接続し、データ構造を把握します。
安定した Canister 状態をページ単位で表示する、管理者専用のビューアです。ユーザー、アイテム、注文、ログ、または安定した Map/Set/Array/VarArray/List/Stack/Queue などのバックエンドデータを表示するビューア、ダッシュボード、デバッグパネル、管理者向け閲覧を求められた場合に使用します。`caffeineai-data-viewer` mops パッケージを介してすべての Caffeine アプリにプリインストールされています。このスキルでは機能と正しい使用方法を説明します。
トークン単位のデータに使用します。トークン検索、トレンド／人気トークン（热门、代币榜单）、流動性プール、保有者分布（クジラ／巨鲸、スナイパー、bundler タグ付き保有者の割合）、トークンリスクメタデータ（advanced-info 経由の riskControlLevel、tokenTags、開発者統計、疑わしい／バンドル保有割合）、最近の売買アクティビティ、取引フィード／逐笔成交／每笔交易／ストリーム取引、利益上位アドレス、トークン取引履歴、時価総額・出来高・流動性・保有者数を含む詳細な価格情報（price-info）、保有者クラスター分析（持仓集中度、クラスター概要、クラスターのラグプルリスク／跑路风险、新規ウォレット保有割合／新钱包持仓比例、保有者クラスター、「上位保有者は同じクラスターか」）に対応します。Market API の支払い／计费／x402／402、Basic／Premium のティア／クォータ／额度に関する質問、およびトークンエンドポイント（advanced-info、top-trader、cluster-*、trades、hot-tokens）での MARKET_API_*_OVER_QUOTA／confirming:true 応答にも対応します。注：WebSocket スクリプト／ボットを作成する場合は、代わりに okx-dex-ws を使用してください。
阿里云百炼のモデル精調トレーニングのエントリーポイントです。ユーザーが独自モデルの精調、ファインチューニング、トレーニング（fine-tune。SFT / SFT-LoRA / DPO / DPO-LoRA / CPT に対応し、テキスト、音声、画像を対象とする）、トレーニングデータセットの検証やアップロード、進捗とログの確認、チェックポイントの選択、精調成果物のエクスポート、専用モデルのサービスとしてのデプロイを希望する場合に `bl dataset` / `bl finetune` / `bl deploy` を使用します。手順：validate でデータを検証 → upload で file-id を取得 → finetune create でタスクを作成 → watch で進捗を確認 → export でエクスポート → 任意で compress による量子化・圧縮 → deploy で公開。API key が必要です。書き込み操作はまず `--dry-run` でプレビューしてください。反対条件：ユーザーが火山方舟／ark のファインチューニングを明示した場合はこのスキルを使用しません。モデルの選択には bailian-model-recommend、既存モデルによる画像・動画生成には bailian-gen、その他の百炼リソース管理には bailian-cli を使用します。公式インストール：`bl skill init`（共有プロトコル bailian-protocol と同時にインストール）。
AWS コストの分析、削減額の特定、予算管理、Savings Plans と Reserved Instances の評価、Compute Optimizer による EC2/Lambda/RDS/EBS のサイジング、サービス価格の確認、Athena による CUR の照会、コスト異常の検知、請求ビューによるコストの範囲設定、Free Tier 使用状況の監視。トリガー：AWS 账单、コスト分析、支出削減、savings plan、reserved instance、リサイズ、予算アラート、コスト最適化、定价、free tier、コスト異常、CUR、コスト監査、billing view、billing view ARN。
サーバーをセットアップせずに、ローカルファイル（parquet/csv/json）、URL、S3 パス、またはリモートデータベース（Postgres、MySQL、MongoDB、ClickHouse Cloud、Iceberg、Delta Lake）で SQL、特に分析用 SQL を実行したい場合に使用します。Python に組み込まれた ClickHouse SQL である chDB を提供します。1000 以上の関数、状態を保持する複数ステップのパイプライン向け Session、パラメーター化クエリ、および `s3()`、`mysql()`、`postgresql()`、`iceberg()`、`deltaLake()`、`remoteSecure()` テーブル関数によるデータソース横断の結合に対応します。次の場合に使用：parquet/csv/ファイル、またはリモート分析データソースで SQL を実行したい場合、ClickHouse SQL の機能（ウィンドウ関数、windowFunnel、geoToH3、JSON パス操作、Session、パラメーター化クエリ）を使う場合、`chdb` をインポートするか `chdb.query()` を呼び出す場合。pandas 形式の DataFrame メソッドチェーン（代わりに chdb-datastore を使用）や ClickHouse サーバー管理には使用しないでください。
HTTP API を使って Grafana ダッシュボードを JSON 形式で作成・修正・公開します。パネルタイプ（timeseries / stat / gauge / table / heatmap / logs / traces / node-graph）、`gridPos` の 24 列レイアウト、単位、しきい値、テンプレート変数・データソース変数・チェーン変数、変換（`organize` / `calculateField` / `filterByValue`）、`${__field.labels.x}` や `${__from}` を使ったパネル／ダッシュボードリンク、Loki／Prometheus のアノテーションに対応しています。ダッシュボード作成のスクリプト化、新しいサービスのダッシュボード JSON 작성、`$job` ドロップダウン変数の追加、変換による「Error %」列の計算、デプロイのアノテーション叠加、`POST /api/dashboards/db` でのダッシュボードの送信時に使用します。API やスキーマの名称を出さず、「この指標のダッシュボードを作って」「サービスのドロップダウンを追加して」「エラーをパーセンテージで見せて」「デプロイを重ねて」「ダッシュボードの JSON をエクスポートして」といった依頼でも使用します。API で送信するたびに、返された `version` とダッシュボード UID への GET で検証してください。
ユーザーが Deepline で last30days のような事前調査を希望する場合に使用します。調査や情報拡充のために重要な公開、非公開、CRM、ワークフロー、ソーシャル、ウェブのデータソースを特定する、プロバイダーのカバレッジを比較する、Deepline のクレジット費用を見積もる、ワークフローの構築や実行前にソース計画を提案する、または購買担当者、競合他社、コミュニティ、CRM の情報をもとに独自の表現やメッセージを作成する場合に使用します。トリガー：事前調査、ソース発見、プロバイダー戦略、調査データソース、ScrapeCreators、X/Twitter データ、Reddit コメント、公開・非公開データセット、CRM データ、ワークフローデータ、独自の表現、メッセージ表現、課題に関する表現。
SaaS ベンダーがサードパーティの ETL/ELT プラットフォームでソースコネクターを提供する計画を立てます。構築前の需要検証、顧客のデータスタックが稼働するプラットフォームに基づく選定、保守負担を誰が担うかで順位付けした構築経路（プラットフォーム管理の掲載、ベンダー保守の SDK コネクター、カスタムのオープンソース tap）、製品 API の抽出対応状況の監査、CDC 範囲の誠実な設定（API ソースが提供するのは疑似 CDC であり、ログベースではない）、認証目標、予算を確保した保守計画を扱います。ユーザーが ETL／ELT カタログへの掲載、ソースコネクター、データパイプライン統合、CDC の追加に言及した場合は、「コネクター戦略」という言葉がなくても使用します。ベンダー独自のインバウンドマーケットプレイスには使用せず、代わりに samber/developer-platform-skills@connector-marketplace-strategy を使用します。
BlackForge で暗号資産の市場データに関する質問に回答します。ユーザーが現物取引所のコインの板情報や取引データについて尋ねる場合に使用します。取引所の最新統計、取引ペアの板の厚さや指値注文の流動性、テイカーの買い・売り出来高、注文ラダーの段、価格帯ごとの存続時間、取引タイミング、大口取引、市場時価総額／注目度の補足情報が対象です。また、期間を指定した指標の取得、グラフ化、比較や、取引所の取扱ペアの確認にも使用します。9 つの現物取引所（binance、bitget、bybit、coinbase、gate、kraken、kucoin、mexc、okx）と 14,000 以上の現物ペアに対応し、確定した各分の各ペアについて 169 の測定列を提供します（Ultra/PAYG では 1m、すべてのプランで 5m/1h/1d の集計）。BlackForge の名前が出ていなくても、取引所の暗号資産市場データに関する質問なら起動します。BlackForge MCP ツール（blackforge_catalog / blackforge_symbols / blackforge_latest / blackforge_series / blackforge_usage）または `blackforge` CLI を使用し、API を再実装しません。返される各列は測定値であり、取引の推奨ではありません。
顧客向けに製品データへのSQLアクセスを設計します。JDBC/ODBCエンドポイント、データウェアハウス共有、ホスト型クエリ環境を対象とします。スキャン頻度に応じたアーキテクチャの選択（ゼロコピー共有、複製コピー、テナントごとのコンピューティング分離）、セキュアビューと行レベルセキュリティによるエンジンレベルのテナント分離、CIで強制する追加のみのスキーマ安定性契約、BIツール接続とドライバー認定、クエリガバナンスとコスト上限、短期間有効な認証情報の発行、料金体系を扱います。ユーザーがJDBC、ODBC、顧客向けSQLアクセス、TableauやPower BIの製品データへの接続、SQLアドオンの料金設定に言及した場合は、「SQLアクセス」と明言していなくても使用します。ファイルの一括配信には使用せず、代わりに samber/developer-platform-skills@bulk-data-sharing-design を使用してください。
一括ファイルおよびデータレイクのエクスポートを B2B プロダクトの機能として設計します。オブジェクトストレージへの Parquet ファイル配信と、ネイティブなデータウェアハウス／データレイク共有（Snowflake shares、Delta Sharing、リンクされたデータセット）の二者択一、バッチ間のパーティショニングとスキーマ進化の契約、配信頻度と鮮度の保証（全量ダンプ、増分、CDC、ストリーミング）、受信者ごとの認証情報を使った共有バケットのセキュリティ、データ転送コストの配賦、越境データレジデンシーを扱います。ユーザーが一括エクスポート、S3 へのデータダンプ、Parquet、Snowflake shares、Delta Sharing、エクスポート鮮度 SLA に言及した場合に使用します。「一括データ共有」とは言っていなくても対象です。ライブ SQL エンドポイントには使用せず、代わりに samber/developer-platform-skills@sql-jdbc-access-design を使用してください
Prometheus / Grafana Mimir / Grafana Cloud Metrics の PromQL を書き、検証し、最適化する。`rate` と `irate` と `increase` の違い、ラベルマッチャーと正規表現、`sum / avg / topk / by / without` による集約、クラシックおよびネイティブの `histogram_quantile`、ゼロ除ガード付きの比率計算、陳腐化 检测の `absent` / `changes`、時間オフセットと `predict_linear`、レコーディングルールの命名、SLO とバーンレート計算、カーディナリティ特定の手順を扱う。メトリクスクエリを書く、p95 が間違っている直す、エラーバジェットのアラートを作る、「query is slow」のデバッグ、増大したカーディナリティの原因ラベルを特定する、ダッシュボードのクエリをレコーディングルールへ移行する、といったときに使う。ユーザーが「calculate the error rate」「p99 latency」「sum by service」「why is this query slow」「what's filling Mimir」のように Prometheus や PromQL の名を明示しなくても適用する。
AWS メッセージングおよびストリーミングサービスの一般的な使い方をガイドする。Amazon SQS、Amazon SNS、Amazon EventBridge、Amazon MQ、Amazon Kinesis Data Streams、Amazon Data Firehose、Amazon Managed Service for Apache Flink、Amazon Managed Streaming for Apache Kafka（MSK）を扱う。メッセージングとストリーミングのパターンを推論するときに使う。また、各顧客通信チャネルを所有する AWS サービスも判別する：メール（Amazon SES）、および WhatsApp、SMS、MMS、RCS、音声、モバイルプッシュ（AWS End User Messaging ファミリー）。リクエストは該当チャネルの専門スキルにルーティングされる。ユーザーがすでに具体的なチャネルを明示している場合は、そのチャネルの専門スキルに委譲するGenerally。具体的なサービスに関する詳細な質問には、専門スキルまたはドキュメント検索を使う。MSK や Managed Service for Apache Flink の質問には使わないこと、専門スキルを優先する。顧客通信チャネルの設定は行わず、専門スキルに委譲する。
fetcher.sh 上の Twitter API 代替および X API 代替。x402 により USDC で従量課金、または Bearer キーによるプリペイドクレジットSelectors—no OAuth、開発者アプリケーション申請も不要。キーワード、ハッシュタグ、高度演算子（from:、to:、since:、until:、min_faves:、filter:）でのツイート検索、ハンドル名による Twitter/X プロフィールのスクレイapsing、ユーザーのツイート・リplies・フォロワー・フォロイングの取得、単一ツイートとそのリプライ／リツイート、Twitter List のメンバーとツイート、按国Trending トピックの確認、名称による X アカウント検索Reversible。また Twitter データパイプライン、競合監視、ハッシュタグ追跡、センチメント分析の入力、フォロワーエクスポートにも対応し、公式 X API の価格ティアやアプリ審査は不要。
ユーザーが「any crypto news」「latest news」「market update」「daily briefing」「BTC news」「ETH news」「news on SOL」「search SEC ETF」「regulation news」「Bitcoin halving」「is BTC bullish or bearish」「coin sentiment」「sentiment trend」「trending coins」「top bullish coins」「bearish sentiment」「social buzz」「market mood」「fear and greed」「full article」「read more」「economic calendar」「经济日历」「macro data」「宏观数据」「NFP」「nonfarm」「非农」「CPI」「GDP」「FOMC」「利率决议」「interest rate decision」「PMI」「unemployment rate」「失业率」「economic events」「经济事件」について尋ねた場合、または暗号資産ニュース、市場インテリジェンス、センチメント分析、ソーシャルトレンドデータ、マクロ経済カレンダーに関する依頼があった場合に使用します。API 認証情報が必要です。市場価格・ローソク足（okx-cex-market）、注文（okx-cex-trade）、アカウント情報（okx-cex-portfolio）には使用しないでください。
ログインや Meta 開発者アカウントなしで、プロフィール、投稿、リール、ストーリーズ、コメント、ハッシュタグ、場所、メンションなどの公開 Instagram データをスクレイピングします。Instagram プロフィールのフォロワー数、自己紹介、投稿数の取得、最近の投稿やリールの取得、投稿コメントの閲覧、ハッシュタグまたは場所に基づく投稿検索、キーワードによるアカウント検索、競合の Instagram コンテンツ追跡、インフルエンサーの審査や発見、エンゲージメント指標のエクスポート、ブランドへのメンション監視、Instagram データパイプラインの構築に使用します。Apify の Instagram Scraper 上で動作します。無料の Apify アカウント（API token）が必要で、初回使用時にこのスキルが設定を支援します。
ユーザーが表形式データ（pandas DataFrame、parquet、csv、Arrow、json）を扱い、フィルタリング、グループ化、集計、結合、または遅い pandas の高速化をしたい場合に使用します。chDB DataStore を提供します。pandas と同じ API を使い、内部では ClickHouse エンジンが動作します。S3、MySQL、PostgreSQL、MongoDB、ClickHouse Cloud、Iceberg、Delta Lake から DataFrame として読み込み、データソースをまたいで結合することもできます。トリガー：ユーザーが DataFrame、parquet、csv、「fast pandas」、「speed up pandas」、データソース間の DataFrame 結合に言及した場合、または `chdb.datastore` や `from datastore import DataStore` をインポートした場合。生の SQL 構文（代わりに chdb-sql を使用）、ClickHouse サーバー管理、Python 以外の DataStore API 作業には使用しないでください。
inference.sh CLI を介して Tavily と Exa によるウェブ検索とコンテンツ抽出を行います。アプリ：Tavily Search、Tavily Extract、Exa Search、Exa Answer、Exa Extract。機能：AI 検索、コンテンツ抽出、直接回答、調査。用途：調査、RAG パイプライン、ファクトチェック、コンテンツ集約、エージェント。トリガー：web search、tavily、exa、search api、content extraction、research、internet search、ai search、search assistant、web scraping、rag、perplexity alternative
[inference.sh](https://inference.sh) を介して、安全なサンドボックス環境で Python コードを実行します。NumPy、Pandas、Matplotlib、requests、BeautifulSoup、Selenium、Playwright、MoviePy、Pillow、OpenCV、trimesh など、100 以上のライブラリがプリインストールされています。用途：データ処理、ウェブスクレイピング、画像加工、動画作成、3D モデル処理、PDF 生成、API 呼び出し、自動化スクリプト。トリガー：python、execute code、run script、web scraping、data analysis、image processing、video editing、3D models、automation、pandas、matplotlib
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。