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
四半期の受注予測、ARR予測、パイプライン予測、NRR予測、または取締役会向けのcommit／best-case／pipe-onlyの数値を作成する際に使用します。特にCROが、根拠のない単一数値を演出することなく、ファネル計算、顧客群ARR、段階別のコンバージョン仮定を取締役会に説明する場合に適しています。パイプラインをcommit、best-case、pipe-onlyの段階に分解し、顧客群単位のNRR／GRRを予測して、集計値に表れる前に問題のある顧客群を特定します。段階ごとのファネル確度を評価し、確度の低い段階と高い段階を区別します。すべての出力で、使用したコンバージョン率、データ期間、加重方法を明示します。四半期予測や取締役会準備に携わる営業責任者、RevOps、VP Sales、CRO向けです。財務決算には使用しません（finance/financial-analysisを参照）。CROの戦略的採用／担当領域にも使用しません（c-level-advisor/cro-advisorを参照）。価格設定にも使用しません（姉妹スキルpricing-strategistを参照）。
SQL クエリの最適化、データベーススキの設計、パフォーマンス問題のトラブルシューティングを行う。クエリが遅い理由の質問、複雑な結合や集計の記述支援、データベースのパフォーマンス問題への言及、スキの設計や移行の要望があるときに使用。複雑なクエリ、ウィンドウ関数、CTE、インデックス戦略、クエリプランの分析、カバリングインデックスの作成、再帰クエリ、EXPLAIN/ANALYZE の解釈 Burst、，优化前後のクエリベンチマーク、データベース方言（PostgreSQL、MySQL、SQL Server、Oracle）間のクエリ移行などkills
MicronautでプログラムによるJDBCが必要なときに使用します。プールされたDataSource、パラメーター化SQL、io.micronaut.transaction.annotation.Transactional、バッチ処理、ドメイン例外への変換を扱います。MicronautプロジェクトのJDBCまたはSQLデータアクセスのレビュー、Micronaut JDBCのトランザクションとパラメーターバインディングの改善、SQLExceptionのドメイン例外への変換または大規模な結果セットのストリーミング、Micronautで@Transactionalが自己呼び出しによって回避される問題の修正、Micronaut JDBCでのHikariまたはプールされたデータソースの使用レビューなどの依頼で起動します。Plinth Toolkitの一部
Micronaut 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。対象は micronaut-flyway、db/migration スクリプト、flyway.datasources.* 設定、JDBC または Micronaut Data との整合性です。Micronaut プロジェクトでの Flyway マイグレーションの追加・レビュー、micronaut-flyway や db/migration の構成、バージョン付き Flyway SQL マイグレーションの追加、データベースマイグレーション順序のレビュー、Flyway データソースの設定などの依頼で起動します。Plinth Toolkit の一部です。
Replay Vision スキャナーの作成と安全な規模設定をエージェントに案内します。スキャナーの種類（monitor/classifier/scorer/summarizer）の選択、セッションを選ぶ RecordingsQuery の構成、そして重要な点として、作成前に消費クレジットを見積もり、組織の残予算を確認します。これにより、範囲の広いスキャナーが初回の定期スキャンで予算を使い果たすのを防ぎます。 次の場合にトリガー：ユーザーが Replay Vision スキャナーの作成、セットアップ、設定を依頼した場合、vision-scanners-create の呼び出し直前、または vision-scanners-update によって既存スキャナーの query、sampling_rate、sampling_mode を拡大する場合（あるいはより高価なモデルに変更する場合）。 次の場合はトリガーしない：スキャナーや観測結果の閲覧のみ、スキャナーの削除、または既存スキャナーをオンデマンドでセッションに対して実行する場合（vision-scanners-scan-session/-scan-sessions）。既存セッションについて一度だけ質問する場合は、スキャナーを作成せず vision-scanners-inline-scan を使用してください。該当するケースはスキルの最初のセクションで説明しています。
検証済みのアトムマップ、mfapy による同位体シミュレーション、制約付きマルチスタートフィッティング、フラックスプロファイル診断を用いて、定常状態の炭素 13 同位体トレーサー測定から細胞内代謝フラックスを推定する。13C-MFA、炭素トレーサー、質量同位体分布（MDVs/MIDs）、位置異性体、並行トレーサー実験、標識データが経路のフラックスを制約するかどうかの判断に使用する。測定標識からの推論と COBRA のフラックスバランス解析を区別し、非定常 MFA を必要とする実験をフラグ付けする。
Dataverse / Power Platform の作業における基盤となる横断的なコンテキスト — スコープとスキルマップ、ツール機能のリファレンス、安全ルール、安全な変更ライフサイクル。ユーザーが Dataverse、Dynamics 365、Power Platform、CRM、ERP に言及したときに使用し、まず全体像をつかむためにこれを読み込みます。専門スキルはそれぞれの frontmatter のトリガーによって自動的にルーティングされます。Finance and Operations / F&O の業務データ要求も同様に、まずこのスキルが必要で、その後に読み取り用の dv-query を使用します。
lib-content および lib-node API を使用して、コンテンツの一括作成、更新、クエリ、移行、変換を行う Enonic XP スクリプトを生成します。クエリ DSL（NoQL）、集計、バッチ処理、長時間実行処理向けのタスクコントローラー、エクスポート／インポートのワークフローを扱います。コンテンツの一括作成・更新・削除スクリプトの作成、NoQL 構文でのクエリ、環境間のコンテンツ移行、長時間実行タスクの実行、集計やページネーション付き取得に使用します。Guillotine GraphQL のフロントエンドクエリ、コンテンツタイプのスキーマ定義、単一の contentLib.get() 呼び出し、Enonic 以外のデータ移行ツールには使用しないでください。
コードベース、ブランチ差分、または単一コミットの構築コストを、推測ではなく根拠に基づいて見積もります。ヘルパースクリプト（LOC カウンターと git セッションアナライザー）で実際の範囲を測定し、各ソース行を生産性カテゴリに分類します。コスト計算ツールを実行して、エンジニアリング時間、組織のオーバーヘッド、カレンダーとチームコストのビュー、および Claude ROI を算出し、実効行数／時間を妥当性確認します。メインフローから分離した独自の推論予算を持つ、分岐した分析ワークフローとして実行します。実際のエンジニアリング時間をオーバーヘッドやチーム倍率と分け、範囲、前提、信頼度を示さずに数値を提示しません。ユーザーが求め、実際に調査した場合を除き、地域固有の市場レートを主張しません。開発コスト、作業量、エンジニアリング時間、または ROI の見積もりを求められたときに使用します。
オペレーション責任者（CXディレクター、サポート責任者、VP Ops、BizOps責任者、IT運用責任者、財務運用責任者）が、運用キャパシティの算定、人員計画の作成、稼働率リスクのモデル化、Q3または年間のサポートキャパシティ計画、CS対応体制の設計を行う際に使用します。Erlang-Cの待ち行列計算、P90需要の算定、縮小率を考慮したFTE、管理者の対応開始基準、立ち上がりと離職を織り込んだ四半期ごとの採用計画が必要な場合に適しています。チームの稼働率が継続的に80%を超える場合、または12か月でチームが50%を超えて成長する場合に適用します。人員予算を確定する前に実行してください。これはエンジニアリングキャパシティではありません（DORAとサイクルタイムについてはvpe-advisorを参照）。戦略的な3年間の人員計画でもありません（chro-advisorを参照）。
「録画を見たいが、どれを見ればよいかわからない」というユーザーを、見る価値のあるセッションの短い高精度リストへ導きます。視聴するセッションやリプレイを尋ねる場合、興味深い／役立つ録画を探したい場合、セッションリプレイのどこから始めればよいかわからない場合、または具体的なフィルターを指定せずに、目標（登録、価格設定、オンボーディング、チェックアウト、機能、レイジクリック、エラー、モバイル、特定の人物）に関するセッションを見たい場合に使用します。`query-session-recordings-list` を使って曖昧な意図を絞り込んだ RecordingsQuery に変換し、有力候補にディープリンクを付けて `investigating-replay` に引き継ぎます。ユーザーがすでに録画／セッション ID を持っている場合（investigating-replay を使用）、または既知のエラーに関するリプレイを求めている場合（finding-replay-for-issue を使用）は使わないでください。
PostHogエンドポイントをクライアントアプリまたはSDKに接続します。OpenAPI仕様の取得、openapi-generatorまたは@hey-api/openapi-tsによる型付きクライアントの生成、適切な認証ヘッダーの送信、変数ペイロードの構成（HogQL code_nameとinsight breakdownプロパティの使い分け）、レート制限およびマテリアライズ済みエンドポイントのエラーレスポンスへの対応を扱います。「エンドポイントの呼び出し方は？」「これのクライアントを生成して」「どの認証ヘッダーを使う？」と尋ねられた場合に使用します。
Remotion プロジェクトで、アニメーション付きの金融ローソク足チャートを作成します。データ取得（Yahoo Finance）、プラグインアーキテクチャ（config / timeline / Scene / plugin）、Canvas のフレーム単位の描画、ダークな取引端末風のスタイル、Remotion Studio でのプレビューとレンダリング出力を扱います。トリガー：ローソク足チャート、candlestick、OHLC、株価アニメーション、金融チャート動画、Remotion チャート。
AIが生成するPostHogレポートを定期作成します。自由記述のプロンプトをcronで実行するよう設定し、実行ごとにLLMが合成したMarkdownをメール、Slack、またはMicrosoft Teamsに配信します。単発レポートではなく、任意の頻度（日次、週次、月次、年次）でXのAI要約を定期的に受け取りたい場合に使用します。（自由記述のプロンプトではなく、既存のインサイト／ダッシュボードのサブスクリプションにAI要約を追加するには、`managing-subscriptions`とその`summary_enabled`オプションを参照してください。）
ローカル／リモートバインディング、CRUD、クエリ、キャッシュ、ミドルウェア向けに Syncfusion Angular DataManager を実装します。JsonAdaptor、ODataAdaptor、ODataV4Adaptor、UrlAdaptor、WebApiAdaptor、WebMethodAdaptor、RemoteSaveAdaptor、GraphQLAdaptor、CustomDataAdaptor、CustomAdaptor に対応します。Query クラス、フィルタリング、ソート、ページング、グループ化、永続化、オフラインモード、キャッシュ、エラー処理を扱います。
ビジネス目標からレビュー可能なドラフトまで、AE A/B 実験を設計します。実験仮説の作成、指標の準備状況の評価、指標や Features の選択・作成、グループやトラフィックの設計、サンプルサイズや期間の見積もり、実験ドラフトの作成、準備状況や競合の確認を求められた場合に使用します。SDK のガイダンスは条件付きの分岐です。ユーザーが A/B 実験 SDK、クライアント SDK の統合、実験 SDK のコード生成、または SDK のトラブルシューティングを明示的に求めた場合に限り対応し、通常の実験設計やドラフト作成には SDK の作業を含めません。
設定に基づいて AE A/B 実験を診断・解釈し、根拠を報告して妥当な判断につなげます。実験の意味、リリース可能か、結果が有意でない理由、グループサイズや露出の異常、処置結果の不一致、レポートの信頼性、次の対応について尋ねられた場合に使用します。SRM、期間の十分性、新奇性効果、指標の不一致、データの欠落や異常、設計の妥当性、データの信頼性、指標の解釈、トレンドとセグメントの分析、根本原因の仮説、リリースの推奨事項を扱います。プラットフォームの検出と読み取りには、必ず ae-cli を使用します。
適切な形のPostHogエンドポイントを初回で作成します。クエリ種別の選択、命名規則、変数として公開する内容（HogQLのcode_nameとインサイトの内訳）、data_freshness_seconds、初日からマテリアライズするかどうかを扱います。「エンドポイントを作成」「このクエリをAPIとして公開」「このインサイトをエンドポイントに変換」といった依頼や、新しいエンドポイントの構成について相談された場合に使用します。コホート内訳を含むクエリや対象外の比較クエリのマテリアライズ、マテリアライズ済みエンドポイントでのインライン専用変数、範囲を限定しない日付指定、曖昧な名前など、よくある誤りを避けます。
POST /v2/query 向けの HelixDB v3 JSON クエリリクエストを直接作成し、デバッグします。リクエストエンベロープ、ネストされた読み書きバッチ、操作ツリー AST ノード、パラメーターと parameter_types、ベクトルおよび BM25 の走査前フィルタリング、正規化されたレスポンスオブジェクトを扱います。廃止された step-array または queries.json バンドル形式は使用しないでください。対象が Helix Cloud の場合は、必ず最初に helix-mcp を使用してください。
現在のプランナーとデータベース実行モデルに基づいて、HelixDB v3 のクエリ性能を評価、改善します。数値の完全一致、ビットマップ完全一致読み取り、実行時メンバーシップの上限設定、隣接フィルターの正規化、ユニオンのバッチ処理、交差集合の事前マテリアライズ、順序付き範囲ドライバー、専用カウントプログラム、飽和ウィンドウ、正確性を保つフォールバック、有界走査、ベクトル/BM25 の事前フィルタリングに使用します。例では直接の v3 SDK リクエストとネストされた JSON AST を使用します。対象が Helix Cloud の場合は、必ず最初に helix-mcp を使用し、ライブの可観測性データに基づいて評価してください。
Make プラットフォームの DSL YAML を設計または生成する際に使用します。アプリ、エンティティ、フィールド、リレーション、ビュー、レコードスキーマの定義が対象です。「建模」「建表」「加字段」「定义关联」「生成 DSL」のような依頼でも起動します。リソースのデプロイ（makecli）、フロントエンド UI の構築（makeui）、Service／API コードの実装（make-app-service）、認証（make-app-auth）、ランタイムのパッケージ化（make-app-runtime）、OCR 連携（make-integration）、canvas-table の動作（canvas-table-integration）は対象外です。
engineering analytics MCP ツール（pull-requests：CI 状態付き PR 一覧、workflow-health：ワークフローごとの CI 傾向、pr-lifecycle：単一 PR のタイムライン）を使って、GitHub リポジトリの CI とプルリクエストパイプラインの健全性を診断します。CI が速くなっているか遅くなっているか、どの GitHub Actions ワークフローが遅い、または不安定なボトルネックか、PR の作成からマージまでの所要時間、作成者のマージ時間と同じ集団との比較、CI が失敗または保留中のオープン PR、特定のプルリクエストが停滞している箇所について尋ねられたときに使用します。「engineering analytics」「is CI getting slower」「slow workflow」「flaky CI」「time to merge」「cycle time」「PR throughput」「failing checks」「where is PR <n> stuck」「CI long pole」「what's holding up this PR」で起動します。特定の CI 失敗の責任者や該当コミットを判定するには investigating-ci-failures を、これらの数値をインサイトとして保存するには turning-engineering-analytics-into-insights 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。