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
Firecrawl CLI を使ってウェブを検索、スクレイピングし、操作します。ユーザーがウェブ検索、記事の検索、トピックの調査、オンラインでの情報検索、ウェブページのスクレイピング、URL からのコンテンツ取得、ウェブサイトからのデータ取得、ドキュメントのクロール、サイトのダウンロード、クリックやログインが必要なページの操作を求めた場合に、このスキルを使用します。「このページを取得」「ここからコンテンツを取り出して」「https:// のページを取得」と言った場合や、外部サイトに言及した場合も使用します。リアルタイムのウェブ検索、ページ全体のコンテンツ、操作機能を提供し、Claude が組み込みツールで標準的に実行できる範囲を超えます。ローカルファイル操作、git コマンド、デプロイ、コード編集タスクでは使用しないでください。
計算負荷の高い科学的タスクの開始時にこのスキルを使用し、利用可能なシステムリソース（CPU コア、GPU、メモリ、ディスク容量）を検出して報告します。リソース情報と戦略的な推奨事項を含む JSON ファイルを作成し、並列処理（joblib、multiprocessing）、アウトオブコア計算（Dask、Zarr）、GPU アクセラレーション（PyTorch、JAX）、メモリ効率の高い手法を使うかどうかなど、計算方法の決定に役立てます。分析の実行、モデルのトレーニング、大規模データセットの処理など、リソース制約が重要となるタスクの前に使用します。
SHA 固定の軽量ランチャーを介して論文に Anti-Autoresearch の完全性フォレンジック調査を実行します（範囲アンカー付き証拠台帳 → GPT 監査担当が所見を提案 → 監査担当の発言とともにすべての提案を列挙するルール専用レポーター）。その後、判定を型付きポリシーゲート（BLOCK/WARN/NO_NEW_BLOCKER）と追記専用の義務台帳に変換します。ユーザーが \"integrity forensics\"、\"forensic audit this paper\"、\"投稿前自查诚信\"、\"审这篇论文的诚信\" と言った場合、または上流リポジトリ独自のスキルがインストールされていない状態で \"anti-autoresearch\" と言った場合に使用します。/paper-writing（投稿時の自己フォレンジック、デフォルト ON）、/peer-review（フォレンジック付録）、/resubmit-pipeline からも呼び出されます。
MCP Developer エンドポイントを介して Materialize 環境を分析し、または MCP クライアント（Claude Code、Cursor、VS Code、Zed、Continue、Windsurf、Claude Desktop）を設定して materialize-developer サーバーに接続します。分析では、環境の健全性確認、パフォーマンス調査、古くなったマテリアライズドビューのトラブルシューティング、メモリ負荷の診断、リソース使用状況の監査、ユーザーオブジェクトへの EXPLAIN ANALYZE の実行、最適化の推奨を行います。クライアント接続では、MCP クライアントを設定して materialize-developer（Emulator、Cloud、または self-managed）に接続し、使用するユーザー/ロールを指定したり、ID を切り替えたりします。「環境を確認して」「MV が古いのはなぜ」「クラスターが遅いのはなぜ」「何を最適化できるか」「マテリアライズドビューで explain analyze を実行して」「Claude Code を materialize-developer に接続する方法」「Materialize MCP 用に Cursor を設定して」といった依頼でも起動します。
組み込み型のプロセス内シャードである Qdrant Edge を使った開発をガイドします。「Edge をサーバーと同期する方法」「ローカルシャードを Qdrant Cloud と同期する方法」「Edge での BM25 またはキーワード検索」「Edge でのハイブリッド検索」「デバイス上の埋め込み」「Edge のスナップショット」「部分スナップショットの適用」「挿入後に Edge の検索結果が空になる理由」についての質問や、qdrant-edge 向けのカスタム同期、BM25、フュージョンコードの作成時に使用します。Edge に標準搭載されている機能と、自分で実装する必要がある機能を判断する場合にも使用します。
metric_names_stats API を使って VictoriaMetrics 内の未使用またはクエリ頻度の低いメトリクスを見つけ、最適化策（破棄ルール、再ラベル設定）を提案します。未使用メトリクスの特定、ストレージの無駄の把握、メトリクス取り込みの最適化、不要なメトリクスの破棄によるカーディナリティの削減、スクレイプ対象の整理、または一度もクエリされていないメトリクスの確認を求められた場合に使用します。「メトリクスのクリーンアップ」「未使用のシリーズ」「破棄できるメトリクス」「メトリクスの最適化」「取り込みの無駄」への言及や、不要なメトリクスをなくして VictoriaMetrics のリソース消費を抑えたい場合にも起動します。
直販とパートナー主導のチャネル経済性を見直し、再調整する際に使用します。チャネルごとのフルコストのサービス提供費用を算出し、キャッシュ、LTV、限界利益の観点からチャネル ROI を評価して、制約条件を踏まえた最適なチャネル構成を導きます。パイプラインが混在（例：直販 60% + パートナー主導 40%）し、CAC、サポート負荷、パートナー割引、案件速度の差、顧客維持率の差、間接費配賦をすべて考慮した場合にどのチャネルが利益を生むのか分からない状況で、四半期ごとのチャネルレビューを行う営業責任者、RevOps、営業担当副社長向けです。サービス提供費用、チャネル ROI の判定（DOUBLE-DOWN / MAINTAIN / DEFUND / EXIT）、感度分析済みのチャネル構成の推奨、限界利益逓減の転換点（例：「直販とパートナーのどちらが実際に利益を生むのか」）を出力します。
Zerobus Ingest を使って、アプリ、サービス、デバイス、スクリプトのレコードを Unity Catalog Delta テーブルに直接書き込みます。SDK（Python、TypeScript、Go、Java、Rust、C++、.NET）、REST、OTLP、MQTT、Arrow Flight、Apache Kafka 互換のプロデューサー API に対応し、メッセージバスの運用は不要です。イベント、テレメトリ、ログ、IoT データ、CDC、列指向バッチをほぼリアルタイムで Databricks にストリーミングする場合、既存のコレクターやログ転送ツール（OpenTelemetry、Debezium、Vector、Telegraf、Cribl）を接続する場合、lakehouse へのデータ供給専用のメッセージバスを置き換える場合、または Zerobus の認証、スキーマ、スループット、配信の問題をデバッグする場合に使用します。
既存のサードパーティ SDK トラッキングコード（Firebase、Amplitude、Sensors Data、Mixpanel、GA4）を AE SDK（数数 / ThinkingAI / Agentic Engine / AE SDK）に移行します。切り替え（置き換え）または既存のトラッキングと併用（デュアル書き込み）します。トリガーワード：埋点迁移、埋点切换、第三方埋点迁移、第三方埋点切换、迁移埋点到数数、把 xx SDK 切换到数数、把已有埋点用数数实现一遍、用数数替换 xx SDK、集成数数并参考已有 xx SDK 埋点、Firebase 迁移、Amplitude 迁移、Mixpanel 迁移、神策迁移、Sensors Data 迁移、GA4 迁移、gtag 迁移、双写、tracking migration、migrate Firebase/Amplitude/Mixpanel/Sensors Data/GA4 to AE、switch xx SDK to ThinkingAI、replace xx SDK with AE、replace logEvent with track、re-implement existing tracking with ThinkingAI、add AE tracking alongside existing analytics、dual-write。プロバイダー非依存のコアにプロバイダーごとのアダプターを備え、ae-generate-tracking-plan と ae-generate-tracking-code を再利用します。
Cypher および Neo4j スタイルのクエリを、HelixDB v3 Rust SDK の直接リクエストに変換します。入力に Cypher、Neo4j、MATCH、OPTIONAL MATCH、WHERE、RETURN、ORDER BY、LIMIT、DISTINCT、MERGE、CASE、UNWIND、FOREACH、DETACH DELETE、IS NULL、または可変長パスパターンが含まれる場合に使用します。対象が Helix Cloud の場合は、必ず最初に helix-mcp を使用してください。
定性・定量のユーザーリサーチをエンドツーエンドで支援します。ユーザーリサーチ、ユーザーインタビュー、ディスカッションガイド、インタビューガイド、調査計画、定性調査、定量調査、ユーザーアンケート、アンケート設計、ユーザビリティ調査、参加者募集、調査結果の統合、インタビュー記録、調査レポート、AI を使った調査、または Cookiy AI への明示的な言及があれば使用します。顧客と話したい、探索的調査を行いたい、調査やアンケートを作成したい、インタビューデータを分析したい、AI モデレーター付きインタビューを実施したい、またはアンケート回答を集めたい場合にも使用します。調査計画、ディスカッションガイドの作成、Cookiy による AI モデレーター付きインタビュー（実在または合成）、アンケートの設計と配布、結果のレポート化まで、全工程をカバーします。
Alibaba Cloud SLS（Simple Log Service）のインデックス設定管理スキルです。aliyun CLI を通じて、Logstore インデックスの確認、作成、更新、削除、ユーザー提供の構造化ログサンプルからのインデックス設定生成、指定されたクエリ／SQL ワークロード、書き込みスループット、ストレージコストに応じた既存設定の最適化を支援します。トリガー："SLS 索引"、"索引配置"、"create index"、"update index"、"delete index"、"generate index"、"optimize index"、"全文索引"、"字段索引"、"log index config"、"aliyun sls index"。
本番環境向けの ML パイプライン基盤を設計・実装します。MLflow または Weights & Biases による実験トラッキングの設定、トレーニングをオーケストレーションする Kubeflow または Airflow の DAG 作成、Feast によるフィーチャーストアのスキーマ構築、モデルレジストリのデプロイ、再トレーニングと検証のワークフローの自動化を行います。ML パイプラインの構築、トレーニングワークフローのオーケストレーション、モデルライフサイクルの自動化、フィーチャーストアの実装、実験トラッキングシステムの管理、データのバージョン管理のための DVC の設定、ハイパーパラメーターの調整、Kubeflow、Airflow、MLflow、Prefect などの MLOps ツールの設定に使用します。
金融時系列分析手法のツールボックスです。株式、商品先物、暗号資産、ETF、外国為替、指数を対象に、データ取得から高度な分析までの全工程をカバーします。時系列検定、予測モデリング、クロスアセット関係、ボラティリティリスク、ポートフォリオ最適化、レジーム識別、商品固有の分析、ネットワーク分析の 8 分野にわたり、70 種類以上の分析手法を備えています。データ取得には tushare MCP ツール（A 株、香港株、米国株、先物、ファンド、マクロデータ）を優先し、商品先物（CL=F）や暗号資産（BTC-USD）など tushare がカバーしない資産は yfinance スクリプトで補います。
Datos macro y sociales de Argentina via la API oficial Series de Tiempo del Estado (apis.datos.gob.ar/series). ~4250 series del INDEC + BCRA + Min Economia + Sec Trabajo. Sin auth, sin API key. IPC nacional, EMAE, IPI, ISAC, EPH (desempleo), pobreza, comercio exterior, salarios (RIPTE, SMVM), tipo de cambio, reservas, REM expectativas. Transformaciones builtin (% YoY, % YTD, change) y agregacion temporal (daily→monthly→yearly) server-side. La API mas estable y mejor documentada del repo.
定期レポートの内容を自然な英語で説明すると、指標を定義し、接続済みのデータソースからデータを取得して、チャット要約と XLSX ワークブックを作成します。定義を保存し、必要に応じて、またはスケジュールに従って再実行できます。「地域別の前年比売上」から売掛金の滞留期間、売上に占める人件費まで対応します。コネクターがない場合は、アップロードされた CSV または XLSX だけで作業できます。レポート、ダッシュボード、KPI セット、指標の要約、定期的な数値を求められた場合に使用します。「毎週追跡して」「毎月この数字を見たい」「～のレポートを作って」「前回と同じレポート」「KPI ダッシュボードをまとめて」などの依頼が対象です。「レポート」という言葉がなくても、指標の指定があれば使用します。
Next.js、Vercel Edge Functions、AWS Lambda などのサーバーレス環境向けに Neon Serverless Driver を設定します。@neondatabase/serverless をインストールし、環境変数を設定して、TypeScript 型を使った動作する API ルートの例を作成します。アプリケーションを Neon に接続する、Neon データベースからデータを取得・クエリする、Neon を Next.js やサーバーレスフレームワークと統合する、従来の PostgreSQL クライアントが使えないエッジ／サーバーレス環境でデータベースアクセスを設定する場合に使用します。
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。