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
SHAP（SHapley Additive exPlanations）を使用したモデルの解釈可能性と説明可能性。機械学習モデルの予測の説明、特徴量重要度の計算、SHAPプロット（ウォーターフォール、ビーズウォーム、バー、散布図、フォース、ヒートマップ）の生成、モデルのデバッグ、モデルのバイアスや公平性の分析、モデルの比較、説明可能なAIの実装に使用します。ツリーベースモデル（XGBoost、LightGBM、Random Forest）、ディープラーニング（TensorFlow、PyTorch）、線形モデル、あらゆるブラックボックスモデルに対応します。
Blazor 用の Syncfusion Maps コンポーネントを使用して、インタラクティブな空間データ可視化を実装します。地理データの表示、地図へのマーカー／ポリゴンの追加、地図プロバイダー（Google Maps、Bing Maps、Azure Maps、OpenStreetMap）の統合、コロプレスマップの作成、地図上の操作への対応、地図のエクスポート／印刷、国際化のサポート、アクセシビリティ機能の実装、地図のスタイルや外観のカスタマイズが必要な場合に使用します。
SQL、JavaScript、Python、Cloud Run エンドポイントにわたる BigQuery ユーザー定義関数（UDF）とリモート関数の作成、デプロイ、トラブルシューティングを行います。BigQuery でカスタムスカラー関数や集約関数を作成する場合、Python または JavaScript UDF に PyPI パッケージや Cloud Storage ライブラリをインストールする場合、Python UDF（WITH CONNECTION）またはリモート関数から Google Cloud や外部 API を呼び出す場合に使用します。通常の BigQuery テーブル/データセット CRUD には bigquery-basics、DataFrames クライアントのワークフローには bigquery-bigframes、BigQuery ML モデルには bigquery-ai-ml を使用してください。
Douyin の投稿を検索するツール。キーワードで人気の Douyin 投稿を検索し、日付範囲で絞り込み、結果を構造化テーブルで表示します。ユーザーが Douyin の人気コンテンツや話題の動画を検索したり、Douyin の投稿データを照会したりする場合に使用します。トリガー語：Douyin 投稿検索、Douyin の話題投稿、Douyin 人気投稿、Douyin トレンド、Douyin 検索、話題の動画、人気動画。API がポイント不足（code=3210）を返した場合、Alipay を自動で起動してチャージし、検索を続行します。
Excel、スプレッドシート、表、データ分析、構造化レポート、ファイル変換に関するあらゆるタスクで強く推奨します。このスキルにはウェブ検索が組み込まれており、外部検索ツールは不要です。必要に応じてエージェントが株価、為替レート、市場データ、ニュース、統計、ランキングなどのリアルタイムデータを自動取得します。重要：ユーザーの元のクエリを改変・拡張せず、そのままバックエンドに渡してください。主な機能：(1) データ、数式、グラフ、ピボットテーブル、プロ仕様の書式を含む Excel/CSV を新規作成、(2) 既存ファイル（Excel、CSV、PDF、画像）を分析し、要約、可視化、ダッシュボードを生成、(3) ウェブで最新データを検索して出力に反映、(4) HTML 分析レポートを生成、(5) 形式を変換（PDF から Excel、画像から表、CSV の結合）、(6) 財務モデリング、予算、経費管理、在庫管理。トリガー（EN）：「create Excel」「make spreadsheet」「make a table」「analyze this data」「create a report」「generate chart」「summarize CSV」「data dashboard」「compare data」「merge files」「pivot table」「financial analysis」「budget tracker」「convert PDF to Excel」「extract table from image」「get stock price」「help me with this spreadsheet」「data visualization」「calculate」「forecast」「trend analysis」「data cleaning」「look up data and put in Excel」。Excel/CSV/PDF/画像ファイルのアップロード、またはウェブ検索と構造化出力の依頼でも起動します。トリガー（zh）：「创建Excel」「做个表格」「数据分析」「生成图表」「分析报告」「股价查询」「数据可视化」「合并文件」「数据透视表」「预算表」「帮我做个表」「整理数据」「导出Excel」「对比数据」「趋势分析」「汇率查询」。トリガー（ja）：「Excelを作成」「データ分析」「グラフ作成」「レポート生成」「表を作って」「データ整理」「株価をExcelに」。トリガー（ko）：「Excel 만들기」「데이터 분석」「차트 생성」「보고서 작성」「주가 조회」「표 만들어줘」「데이터 정리」。トリガー（es）：「crear Excel」「analizar datos」「generar gráfico」「informe de análisis」「tabla dinámica」「convertir PDF a Excel」。トリガー（pt）：「criar Excel」「analisar dados」「gerar gráfico」「relatório de análise」「tabela dinâmica」。トリガー（fr）：「créer Excel」「analyser les données」「générer un graphique」「rapport d analyse」「tableau croisé dynamique」。トリガー（de）：「Excel erstellen」「Datenanalyse」「Diagramm erstellen」「Bericht erstellen」「Pivot-Tabelle」。トリガー（ru）：「создать Excel」「анализ данных」「построить график」「сводная таблица」「отчёт」。トリガー（ar）：「إنشاء Excel」「تحليل البيانات」「إنشاء رسم بياني」「تقرير」。トリガー（hi）：「Excel बनाओ」「डेटा विश्लेषण」「चार्ट बनाओ」「रिपोर्ट」。トリガー（th）：「สร้าง Excel」「วิเคราะห์ข้อมูล」「สร้างกราฟ」。トリガー（vi）：「tạo Excel」「phân tích dữ liệu」「tạo biểu đồ」「báo cáo」。トリガー（id）：「buat Excel」「analisis data」「buat grafik」「laporan」。トリガー（it）：「creare Excel」「analisi dati」「generare grafico」「report」。
系統解析 — EBI_msa_align（Clustal Omega/MUSCLE/MAFFT）による新規の多重配列アラインメントと、手元の配列からの近隣結合法／UPGMA 系統樹構築（EBI_build_phylogenetic_tree）に加え、系統樹解析、tree-ness、飽和度（PhyKIT）、節約情報サイト、アラインメントのギャップ解析、DVMC、長枝検出、BUSCO オルソログに対応します。PhyKIT、Biopython、DendroPy を使用します。配列のアラインメント、配列またはアラインメントからの系統樹構築、系統樹の品質管理、多遺伝子系統ゲノミクス、進化速度解析、比較ゲノム研究に使用します。
Salesforce Connect 用のカスタム Apex アダプターを生成します。ETL やコピーを行わず、外部 REST API をライブで照会可能な External Objects として Salesforce に接続します。次の場合に起動します：標準外の外部 API の接続、DataSource.Provider/Connection または `.cls`/`.cls-meta.xml` のカスタムアダプタークラスの作成、アダプターの callout 用 `.namedCredential-meta.xml` の追加、外部データのレコード化、「custom adapter」「ExternalId field」「DataSource namespace」に関する依頼、またはカスタム Apex が適切かどうかの判断。次の場合は起動しません：標準アダプター（OData、Snowflake）がすでに設定済みの場合、コピー／一括同期（platform-data-manage を使用）、Connect 以外の Apex callout（platform-apex-generate または integration-connectivity-generate を使用）。
ツールや修正を提案する前に、繰り返し現れるパターン、ルール、異常に関する作業を1つの検出パケットにまとめます。再利用可能なスキャン、不審な反復形状、グループ化された外れ値候補、またはコード、ログ/イベント、テレメトリ、メトリクステーブルにわたる初期異常トリアージが必要な場合に使用します。パケットを1つ選択します：text-prefilter、structural-code-rule、log-event-pattern、metric-anomaly。トリガー：繰り返し発生するバグ、不審な急増、異常なコホート、ノイズの多いイベント、コードスメルの分類、ルールパック、アンチパターン、外れ値、異常、不正シグナル、または反復する問題。根本原因のインシデント調査は log-analysis、KPI/ビジネスの説明は data-analysis、リポジトリの追跡は codebase-search、修正は専門スキル、アラート/インシデント運用は monitoring-observability に振り分けます
Spring Boot アプリケーションで Flyway データベースマイグレーションを追加またはレビューする際に使用します。Maven 依存関係、db/migration スクリプト、spring.flyway.* 設定、ベースラインと検証、JDBC または Spring Data JDBC との整合性を扱います。「Spring Boot プロジェクトで Flyway マイグレーションを追加またはレビュー」「spring.flyway または db/migration の構成」「Spring Boot 用のバージョン付き Flyway SQL マイグレーションを追加」「Spring Boot のデータベースマイグレーション順序をレビュー」「Spring プロジェクトのリピータブル Flyway マイグレーションを修正」といった依頼で起動します。Plinth Toolkit の一部です。
候補として特定済みの PostgreSQL テーブルを Timescale/TimescaleDB ハイパーテーブルに移行し、最適な設定と検証を行うスキルです。ユーザーが以下を依頼した場合に起動します。- PostgreSQL テーブルのハイパーテーブルへの移行または変換 - ダウンタイムを最小限に抑えたハイパーテーブル移行の実行 - 大規模テーブルのブルーグリーン移行の計画 - ハイパーテーブル移行の成功検証 - 移行後の圧縮設定 前提条件：対象テーブルが候補として特定済みであること（必要に応じて、まず find-hypertable-candidates を使用）。キーワード：migrate to hypertable、convert table、Timescale、TimescaleDB、blue-green migration、in-place conversion、create_hypertable、migration validation、compression setup。パーティション列の選択、チャンク間隔の計算、主キー／制約の処理、移行実行（インプレースまたはブルーグリーン）、パフォーマンス検証クエリを含む、段階的な移行計画を提供します
キャッシュ、セッションストレージ、ジョブキュー向けに Render Key Value（Redis 互換の Valkey 8）インスタンスを作成・設定します。Key Value が必要な場合、Redis または Valkey を使用している場合、キャッシュ、セッションストア、ジョブキューのバックエンドが必要な場合、または maxmemory ポリシー、ipAllowList、接続文字列、内部／外部アクセスを設定する場合に使用します。トリガー語：Key Value、Redis、Valkey、cache、session store、REDIS_URL、maxmemory、ipAllowList、allkeys-lru、noeviction。
ユーザー自身の有料 TikHub API を使用して、公開されているソーシャルメディアのクリエイター、アカウント、投稿、動画、コメント、文字起こし、トピック、パフォーマンスデータを調査し、追跡可能な JSON、Markdown、CSV、Excel のファイルとしてエクスポートします。生姜调研、全平台调研、博主调研、对标账号、抓作品、抓评论、下载视频、批量下载视频、视频转逐字稿、逐字稿、TikHub、抖音、小红书、视频号、TikTok、YouTube、B站、微博、Instagram、X、Reddit、知乎、社媒公开数据监控に言及した場合は必ず使用します。有料の一括収集を行う前に、必ず API 料金を明示し、リクエスト数と費用の見積もりを提示します。
`posthog:insight-create`または`posthog:insight-update`でインサイトを作成・更新する際に、適切なY軸単位を選択します。TrendsQuery（`trendsFilter.aggregationAxisFormat`）とSQLインサイト（`DataVisualizationNode`、`chartSettings.yAxis[].settings.formatting`）の両方に対応します。エージェントが単位変換だけを目的に`formula`を追加しようとしている場合（例：秒を60で割って分表示にする）、`math_property`またはSQL列が時間、通貨、比率、大きな件数を表す場合、またはグラフインサイトの文脈で「format the y-axis」「duration」「seconds」「minutes」「hours」「milliseconds」「ms」「percentage」「%%」「currency」「decimals」「axis label」「axis unit」とユーザーが言及した場合に使用します。
URLパスを調査し、動的セグメント（数値ID、UUID、スラッグ、日付）を読みやすいエイリアスにまとめるプロジェクト単位のパスクリーニングルールを提案、テスト、並べ替え、適用します。ユーザーが「パスを整理」「URLを正規化」「類似ページをグループ化」「パスの種類が多すぎる」「/users/123と/users/456は同じページ」「パスクリーニングを設定」と言う場合や、Web分析またはPathsの内訳が何千ものほぼ同じURLに分散する理由を尋ねる場合に使用します。正規表現構文（re2）、エイリアスのプレースホルダー規則、ルールの順序、テストワークフロー、path-cleaning-rules-update MCPツールによるルール適用を扱います。
ReactプロジェクトをMetabase Modular embedding（embed.js Webコンポーネント）からModular embedding SDK（@metabase/embedding-sdk-react）に移行します。embed.js WebコンポーネントからReact SDKコンポーネント（MetabaseProvider）に切り替える場合に使用します。これはバージョンアップではなく、埋め込み技術の変更です。
Feishu Base を操作します。テーブル、フィールド、レコード、ビューの作成、統計、数式/lookup、フォーム、ダッシュボード、アプリモード（BaseApp/AppMode のページとコンポーネント）、Workspace ディレクトリ、ワークフロー、ロール権限、テンプレートセンター（Base テンプレートのカテゴリ/一覧/検索）に対応します。Base/多次元テーブル/bitable、BaseApp/AppMode、/base/ または /app/ リンクがある場合に使用します。BaseApp に lark-apps は使用しません。ファイルのインポート/エクスポートは lark-drive、認証/認可は lark-shared に振り分けます。
Feishu スプレッドシート：スプレッドシートの作成と操作に対応します。ワークシートと行/列構造（追加/削除/結合/サイズ/非表示/固定/グループ化）、セルの読み書き（値/数式/スタイル/コメント/セル画像）、範囲のコピー/移動/並べ替え/入力、検索と置換、一括更新、グラフ、ピボットテーブル、条件付き書式、フィルターとフィルタービュー、ドロップダウンリスト、スパークライン、浮動画像などのオブジェクトの作成と管理に対応します。数式の検証、過去バージョンへの復元、ローカルの Excel/CSV と Feishu スプレッドシート間のインポート/エクスポートも可能です。スプレッドシートの作成/編集、集計と可視化、書式設定、数式計算（Excel 数式の移行を含む）、財務モデリング（DCF、三表、予算、Sensitivity など）に使用します。多次元テーブル（Base/bitable）には lark-base を使用してください。クラウドストレージ（Drive/クラウドストレージ）内のスプレッドシートファイルを名前やキーワードで検索する場合は、まず lark-drive の drive +search でリソースを特定してください。doubao.com の /sheets/ URL/token が提示された場合も、このスキルを直接使用し、ドメインが Feishu でないことを理由に WebFetch にフォールバックしないでください。振り分けはドメインではなく URL パスの形式と token に基づきます。
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。