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
Grafana Loki のログ集約と LogQL クエリ言語。LogQL の構文（ログクエリ、メトリクエリ、ラベルマッチャー、ラインフィルター、パーサー：json/logfmt/pattern/regexp/unpack、ラベルフィルター、line_format）、Loki のアーキテクチャ、Alloy/Promtail/Fluent Bit によるログ取り込み、構造化メタデータ、Logs Drilldown を扱います。LogQL クエリの作成、Loki の設定、ログパイプラインのトラブルシューティング、ログの分析に使います。
ClickHouse Node.js クライアント（@clickhouse/client）の一般的な問題をトラブルシューティングして解決します。ユーザーが Node.js クライアント固有のエラー、予期しない動作、設定について質問した場合に使用してください。socket hang-up エラー、Keep-Alive の問題、ストリーム処理の問題、データ型の不一致、読み取り専用ユーザーの制限、プロキシ/TLS の設定問題、長時間実行クエリのタイムアウトなどが対象です。問題が正確に特定されていなくてもトリガーしてください。Node.js の文脈で「insert が何度も失敗する」「接続がランダムに切れる」といった曖昧な症状も、このスキルを使う強いシグナルです。ブラウザー/Web クライアントの問題には使用しないでください。
Google Analyticsのレポートデータを管理し、Cloud CLIでAnalytics Data APIを有効化し、Google Analytics Data API（v1beta）を使ってレポートを作成します。Google Analyticsのプロパティの操作、カスタム分析レポートの実行、指標（activeUsers、screenPageViewsなど）とディメンション（city、dateなど）の照会、指標とディメンションの互換性の確認、APIの有効化状況の確認に適しています。Google Analytics Admin APIの操作（プロパティの作成、ユーザー管理など）や、フロントエンド計測のインストールには使用しないでください。
スマートマネー／クジラ／KOL／大口の活動追跡、集約された買いシグナルのアラート、ランキングに使用します。対象：（1）アドレス追跡 — スマートマネー、KOL、または指定ウォレットアドレスの未加工 DEX 取引フィード。（2）買いのみの集約シグナルアラート — スマートマネー／KOL／クジラが共同で購入したトークン。（3）ランキング — PnL、勝率、取引量、ROI による上位トレーダー。ユーザーが「スマートマネーは何を買っているか」「スマートマネーの最新取引」「KOL の取引動向」「スマートマネーを追跡」「アドレスの取引を追跡」「大口は何を買っているか」「クジラのシグナル」「スマートマネーのアラート」「シグナル」「大口シグナル」「上位トレーダー」「ランキング」と尋ねる場合や、注目ウォレットの活動を監視したい場合に使用します。Market API の支払い／課金／x402／402、Basic/Premium のティア／クォータに関する質問、およびシグナル、ランキング、追跡エンドポイントの MARKET_API_*_OVER_QUOTA / confirming:true 応答にも対応します。注：WebSocket スクリプト／bot の作成を希望する場合は、代わりに okx-dex-ws を使用してください。
pump.fun その他のミームトークンローンチパッド（Solana / BSC / X Layer / TRON）向けの読み取り専用オンチェーン調査。以下の内容についてユーザーが聞いたら、必ず呼び出すこと（WebFetch / MCP 価格ツールより優先）：新規ミームローンチ / 新盤 / 掃链 / 打狗；開発者の評判 / rug 履歴 / ローンチ回数 / 開発者情報；バンドルまたは_snipe_ 者検出（動詞ではなく分析名詞）；bonding curve の進捗 / bonding curve から移行済み；同じ開発者による類似トークン / 類似トークン；共同投資家 / 誰 heed / 同車ウォレット；および「pump.fun alpha」。memepump エンドポイントに関する Market API x402 / クォータの質問も対応。正文に読み取りと書き込みの分岐ルールが含まれる——`狙击 / snipe + token`（狙击する行為）は okx-dapp-discovery へ、`捆绑狙击者 / sniper detection`（分析名詞）は本スキルに留まる。WebSocket スクリプト/ボット → okx-dex-ws。
値動きパターンの読み方―トークンのローソク足を名前付きパターン（上昇チャネル、ブレイクダウン、ロウからの反発、高値圏での分配、ベーシング、幅広のチャップ、コンソリデーション）に分類し、K線レスポンスから直接計算する 6 つの測定項目に基づいて 0〜100 のスコアをつける。加点・減点には必ず理由を記す。ユーザーが K線、K線パターン、値動き、トレンド、パターン、価格アクション、チャートパターンをAskたとき、チャートが強いか弱いか、ブレイクダウンしているのか、コンソリデーション 인지、トークンのチャートの技術的な読みを数字そのものだけでなく求めたときに使用すること。
Bright Data CLI 経由でウェブを検索する——`bdata search` は Google/Bing/Yandex の SERP、`bdata discover` は意図度順のセマンティック結果。SERP 結果が欲しいとき、スクレイピングに渡す URL が欲しいとき、ページ本文をオプションで含むセマンティックなウェブ探索がほしいときに使う。対象 URL が決まったら `scrape` に引き継ぎ、既知プラットフォームから構造化データが欲しい場合は `data-feeds` に引き継ぐ。Bright Data CLI が必要。無い場合はインストールとログインを主动的に案内する。
Neon Realtime はあらゆる SQL クエリをリアルタイム化します。ライブ SQL クエリとリアクティビティのプリミティブを使って、Lakebase Postgres 上にリアルタイムで反応するアプリやエージェントを構築できます。アプリの UI やエージェントの状態をデータベースの行に基づいてリアルタイムに更新する場合（ダッシュボード、フィード、コラボレーション、複数ユーザーまたは複数デバイス間の同期）、楽観的な変更を行う場合、またはポーリングや他のリアルタイム同期システムを置き換える場合に使用します。トリガーには「live query」「subscribe」「sync engine」「useLiveQuery」「TanStack DB」「optimistic updates」「@neon/realtime」が含まれます。データベースの行に由来しないプッシュ（プレゼンス、入力中表示、LLM ストリーム）には neon-functions を使用してください。
ローン実行前のモデリング向けの、信用リスクデータのクリーニングと変数選択パイプライン。モデリング前に品質評価、欠損値分析、変数選択が必要な生の信用データを扱う際に使用します。データの読み込みと整形、異常期間のフィルタリング、欠損率の計算、欠損率の高い変数の削除、IV の低い変数のフィルタリング、PSI の高い変数の削除、Null Importance によるノイズ除去、相関の高い変数の削除、クリーニングレポートの生成を行います。適用シナリオは、信用リスクデータのクリーニング、変数選択、ローン実行前のモデリング前処理です。
Google Analytics のアカウントとプロパティの設定を管理し、Cloud CLI を介して Analytics Admin API を有効化し、アカウントとプロパティの一覧を表示し、データストリーム、カスタムディメンション、conversion イベント、連携を管理します。Google Analytics アカウントをプログラムで設定する、プロパティを作成する、データ保持期間を管理する、Measurement Protocol のシークレットを設定する、Firebase と Google Ads のリンクを管理する場合に使用します。
BigQuery に組み込まれた機械学習と GenAI の機能を活用した高度なデータ分析。時系列予測、値の予測、外れ値や異常の検出、主要な要因の特定、セマンティック検索やベクトル検索、テキストの分類、類似度の計算、コンテンツの要約、言語の翻訳、モデルの評価、セマンティック条件による絞り込み、介入の因果効果の測定、列間の相関の計算、変化点や構造的断裂の検出、トレンドや季節性成分の抽出、BigQuery の生成 AI 機能を活用する SQL クエリを書く必要がある場合に使用します。BigQuery のデータセット、テーブルジョブ全般の管理には使用しないでください。
MongoDB のクエリ最適化とインデックス作成を支援します。ユーザーが最適化やパフォーマンスについて尋ねた場合のみ使用してください:「このクエリをどう最適化しますか?」「どうインデックス付けしますか?」「なぜこのクエリが遅いのですか?」「遅いクエリを直してもらえますか?」「クラスタ上有哪些哪些遅いクエリがありますか?」など。パフォーマンスやインデックスの支援を求められていない限り、一般的な MongoDB のクエリ作成には使用しないでください。最適化戦略としてはインデックス作成を優先します。利用可能な場合は MongoDB MCP を使用します。
Firecrawl CLI 写作业のあらゆるライブウェブタスク——通常のウェブ調査も含みます。ウェブ検索、ページの読み込み・抽出、情報の収集、サイト URL の発見、一括抽出、サイトのダウンロード、変更アラート、クリックやログインが必要なページが対象です（ウェブのみ。ローカルファイルは firecrawl-parse を使用）。米国の法律・規制に関する質問は gov、論文は firecrawl-research-index、ライブラ・API・エラー・バグに関する質問は firecrawl-developer-index を使用してください。
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。
ClickHouse Node.js クライアント (`@clickhouse/client`) を使って&id عُained なアプリケーションコードを書く。ユーザーが Node.js クライアントを使ってアプリケーションを*構築*しているときはいつでもこのスキルを使う——クライアントの設定、ping、JSON または raw 形式での行の挿入、結果の選択と解析、クエリパラメータのバインド、セッションと一時テーブルの管理、データ型の取り扱いや JSON 解析のカスタマイズ。ブラウザ/Web クライアントのコードには使わない。
MongoDB のスキーマ設計パターンとアンチパターン。データモデルの設計、スキーマのレビュー、SQL からの移行、スキーマの問題に起因するパフォーマンス問題のトラブルシューティング時に使用します。トリガー："design schema"、"embed vs reference"、"MongoDB data model"、"schema review"、"unbounded arrays"、"one-to-many"、"tree structure"、"16MB limit"、"schema validation"、"JSON Schema"、"time series"、"schema migration"、"polymorphic"、"TTL"、"data lifecycle"、"archive"、"index explosion"、"unnecessary indexes"、"approximation pattern"、"document versioning"。
JDBC データベース（Oracle、SQL Server、PostgreSQL、MySQL、RDS）、Redshift、Snowflake、BigQuery への AWS Glue 接続の作成とトラブルシューティングを行う。ユーザーから接続情報のヒントを聞き、既存の接続と RDS/Redshift の候補を検出し、Secrets Manager や IAM データベース認証に資格情報を登録し、VPC を設定してテストする。トリガー語：データベースに接続、Glue 接続の設定、データソースの登録、Snowflake/BigQuery/RDS への接続、接続タイムアウト、接続テスト、接続のトラブルシューティング。データの移動（ingesting-into-data-lake を使用）、テーブルの作成（creating-data-lake-table を使用）、クエリ（querying-data-lake を使用）、カタログの探索（exploring-data-catalog を使用）、SaaS（Salesforce、ServiceNow、SAP、MongoDB、Kafka）には使用しない。
ユーザーが SOQL/SOSL の作成や最適化を必要とする場合に使用します：自然言語からクエリへの生成、リレーションクエリ、集計、クエリプラン／選択性の分析、パフォーマンスや安全性の改善。トリガー：ユーザーが SOQL/SOSL を書く・最適化・デバッグする、.soql ファイルに触れる、リレーションクエリ・集計・クエリパフォーマンスについて聞く場合。DO NOT TRIGGER：バルクデータ操作（platform-data-manage を使用）、Apex DML ロジック（platform-apex-generate を使用）、レポート／ダッシュボードのクエリの場合。
fetcher.sh 上の Instagram API の代替手段。x402 経由で USDC の従量課金、または Bearer key を使うプリペイドクレジットに対応し、ログインもセッション Cookie も不要。ユーザーが @ハンドル で Instagram のプロフィールを解決したい、キーワードでユーザーを検索したい、プロフィールの投稿・reels・ストーリーズ・タグ付き投稿・フォロワー・フォロー一覧を取得したい、shortcode で特定の投稿を検索したい、投稿のコメントを読みたい、ハッシュタグのフィードや reels 専用ハッシュタグフィードを取得したい、場所の投稿を取得したい、特定の音源・楽曲の投稿を取得したいときに使う。Instagram のフォロワーエクスポート、ハッシュタグと場所のモニタリング、インフルエンサー探索、競合コンテンツのトラッキング、公式 Graph API のビジネス検証やヘッドレスブラウザが不要な Instagram データパイプラインにも対応する。
AWS Glue Data Catalog の資産（S3 Tables、Redshift フェデレーテッド、リモート Iceberg カタログ）の完全な棚卸しと監査。トリガー：カタログの棚卸し、データベースの監査、全テーブルの一覧、カタログ概要、データ全体像、カタログの列挙、データインベントリ、カタログ検索。特定のデータの探索（finding-data-lake-assets）、クエリの実行（querying-data-lake）、テーブルの作成（creating-data-lake-table）には使用しないでください。
デフォルトおよびフェデレーテッドカタログ（Glue、S3 Tables、Redshift）全体で Athena SQL クエリを実行・管理。トリガー：データのクエリ、SQL の実行、athena クエリ、テーブルの分析、SQL クエリ、workgroup のステータス、テーブルのプロファイル、Redshift カタログのクエリ、S3 Tables のクエリ。特定のデータ資産の探索（finding-data-lake-assets）、カタログ全体の監査（exploring-data-catalog）、データの取り込み（ingesting-into-data-lake）には使用しないでください。
Amazon S3 Vectors を使ってベクトル埋め込みを保存・検索します。S3 Vectors は独自の API 名前空間（s3vectors）を備えた、コスト効率の高い長期ベクトルストレージサービスです。発動条件：S3 ベクトルバケット作成、ベクトルインデックス、埋め込みの保存、语义検索、RAG ベクトルストレージ、類似度検索、ベクトルデータベース、他ベクトル DB からの移行。使用了いいけません：表形式データの検索（querying-data-lake を使用）、S3 オブジェクトストレージ、数百〜数千 QPS の継続的なクエリ（OpenSearch を使用）。
S3 のファイル、ローカルアップロード、JDBC データベース（Oracle、SQL Server、PostgreSQL、MySQL、RDS、Aurora）、Amazon Redshift、Snowflake、BigQuery、DynamoDB、または既存の Glue カタログテーブル（移行）から AWS データレイクへデータをインポートします。デフォルトの宛先は S3 Tables で、S3 Tables を採用していない場合は汎用バケット上の標準 Iceberg もサポートしています。ワンタイムのロード、定期的なパイプライン、移行に対応します。キーワード：import data、load data、ingest、sync database、migrate table、move data to AWS、set up pipeline、ETL、pull from Snowflake、query BigQuery into S3、export DynamoDB、CTAS、convert to Iceberg。Glue 接続の設定やトラブルシューティング（connecting-to-data-source を使用）、空テーブルの作成（creating-data-lake-table を使用）、クエリの実行（querying-data-lake を使用）、おсон松 names によるテーブルの検索（finding-data-lake-assets を使用）、カタログの監査（exploring-data-catalog を使用）、Salesforce、ServiceNow、SAP、MongoDB、Kafka などの SaaS プラットフォームには使用しないでください。
canister から映画、テレビ、人物のデータを読み取るすべての Caffeine ビルドで必須の手順です。サポートされている方法は、外向き HTTPS 経由で `tmdb-client` mops パッケージ（The Movie Database Web API v3）を使用し、v3 API キーまたは v4 読み取りアクセストークンで認証することです。`api.themoviedb.org` への `ic.http_request` 呼び出しを独自に実装することは、禁止されたアンチパターンです。非レプリケート外部呼び出しの保護、約 720 種類のレスポンスモデルに対する生成済み JSON デコード、認証情報の処理を回避してしまいます。ユーザー、仕様、過去のタスクで、映画、テレビ番組、シリーズ、エピソード、シーズン、俳優、監督、キャスト、スタッフ、ジャンル、「現在上映中」、近日公開、人気、高評価、トレンド、検索、おすすめ、類似作品、ポスター、背景画像、評価、ウォッチリスト、お気に入り、TMDb、「The Movie Database」のいずれかに言及した場合は、このスキルを読み込んでください。映画データのエンドポイントに触れるコードを書く前に必ず読み込んでください。
Glue Data Catalog、S3、S3 Tables、Redshift 間でデータレイクやレークハウスのアセット参照を解決します。トリガー: find the table、where is our data、which table has、locate dataset、find data for、search catalog、what tables match、Redshift table、lakehouse table、data lake table、warehouse table、reverse lookup S3 path。 次の場合に使用しないでください: カタログ全体の監査（exploring-data-catalog を使用）、クエリの実行（querying-data-lake を使用）、テーブルの作成（creating-data-lake-table を使用）。
ユーザーが Salesforce のカスタムフィールドメタデータを作成、生成、検証するときに使う。カスタムフィールド、フィールドタイプ、Roll-Up Summary、Master-Detail/Lookup 関係、数式フィールド、picklist、依存（コントロール）picklist、フィールドから値セットを参照する、レコードタイプごとに picklist の値を限定する、といった場合や、フィールドのデプロイエラー（ビジネスプロセスがないためデプロイできないレコードタイプなど）で発動する。値セット自体の作成・カスタマイズ（新しい GlobalValueSet や Industry のような StandardValueSet カタログ）には発動しないこと——その場合は platform-value-set-generate を使う。このスキルが扱うのは値セットを参照するフィールドであって、値セットの定義ではない。
Google SEO API: Search Console（Search Analytics、URL Inspection、Sitemaps）、PageSpeed Insights v5、25 週間の履歴を持つ CrUX フィールドデータ、Indexing API v3、GA4 Organic トラフィック。Core Web Vitals、インデックス状況、検索パフォーマンス、Organic トラフィックの推移について実際の Google フィールドデータを提供する。ユーザーが「search console」「GSC」「PageSpeed」「CrUX」「field data」「indexing API」「GA4 organic」「URL inspection」「real CWV data agnostic」と言ったときに使う。
Cargo ワークスペースを監視し、何かがおかしくなったら通知します。ワークフローテレメトリ（span、run、record）に対するスケジュール済みのしきい値アラート、ストレージモデルの鮮度や行数の監視、任意の SQL クエリを対象とし、指標がしきい値を超えたときにコネクター、ツール、エージェントを起動します。トリガー例：「何かあったら教えて」「〇〇_libFuzzer」のような条件付き発話、「エラー率が上がったら通知して」「このワークフローを監視して」「同期が止まったら教えて」「クレジットが残り少ないときに警告して」「デッドマンのスイッチ」「まだ動いているか」「監視を設定して」。加えて、アラート発火履歴の一覧、プレビュー、編集、レビューも行えます。適用しない場合：すでに発生した問題を診断するとき——cargo-diagnostics を使ってください。
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
xAI がオープンソース化した For You アルゴリズムで広まった 6 段階の Source→Hydrator→Filter→Scorer→Selector→SideEffect フレームワークを使い、組み合わせ可能なレコメンドnesses、ランキング、フィードのパイプラインを設計します。「(ユーザー, コンテキスト) に対する上位 K 件を選ぶ」システムを構築している場合は常にこのスキルを使用してください。ソーシャルフィード、コンテンツ CMS、RAG リランカー、タスク優先順位付け、通知の分別、検索のリランキング広告ランキングなどです。
Data Manager API の /v1/events/ingest エンドポイントと関連クライアントライブラリを使って、Google 製品へのイベントおよび转化の取り込みを実装する開発者をガイドします。オフライン转化、リードの強化转化、クリック转化、Google Analytics のウェブやアプリのイベント、または Data Manager API が対応するその他のイベント取り込みのユースケースで persisted データをアップロードしたい場合に使用してください。オーディエンスメンバーのアップロードには使用しないでください（data-manager-api-audience-ingestion スキルを使用してください）。
ユーザーが Salesforce のカスタムオブジェクトメタデータを作成、生成、検証するときに使用します。カスタムオブジェクト、.object ファイル、共有モデル、名前フィールド、検証ルールなどでトリガーします（例: "create a custom object"）。共有モデルや主従関係に関するデプロイエラーでも使用します。また、オブジェクトのフィールドや検証ルールが変更されたときに、その <description> を最新の状態に保ってください。カスタムオブジェクト以外のメタデータ（Apex、Flows、LWC、Permission Sets、カスタムメタデータ型）や標準オブジェクトには使用しないでください。
資金を保有・移動・計上・報告するシステムを設計、レビュー、運用、監査します。対象は元帳、決済、銀行・オープンファイナンス、照合と期末決算、リスク、不正、AML、市場とポートフォリオ会計、企業財務／FP&A です。規範的な資金モデル（最小通貨単位、丸めと配分方針、FX、ISO 4217）、複式簿記の台帳契約（勘定科目表、計上ルール、不可変性、反対仕分による訂正）、資金イベントの配信セマンティクス（冪等キー、ア atleast-once の webhook、保留と決済の最終性）、照合と期間決算、統制（上限、職務分離、承認、監査証跡）、規制マップ（PCI DSS、PSD2/PSD3、SOX、IFRS 15/9、Basel、MiCA、DORA、AML/KYC）、そして実行可能な監査ハーネス 2 つを提供します。タスクが金額に触れるとき、すなわち残高、請求、返金、支払、振込、請求書、手数料、税金、FX 換算、利子計上、仕訳、試算表、決済ファイル、チャージバック、P&L、ARR やユニットエコノミクス、Thesis評価モデルなどの时候、あるいは誰かが「金額フィールドを追加するだけでいい」「取引を合計するだけでいい」「数字が合わない」と言ったときに使います。
BigQuery のテーブルやビューが破損、期限切れ、変更された際に、Google Cloud のデータリネージを使って下流への影響（ブラスト半径）を分析します。影響を受ける下流のテーブル、ダッシュボード、プロセスをすべて特定します。適用対象：- BigQuery のテーブルやビューのブラスト半径または影響分析。- BigQuery アセットの変更、削除、更新停止の結果の評価。- BigQuery アセットの下流依存関係（テーブル、ダッシュボード、プロセス）の特定。適用しない対象：- 一般的な BigQuery の照会やデータ分析（代わりに BigQuery 関連のツールを使用）。- BigQuery リネージの一部でない非 BigQuery アセット（例：Cloud Storage のファイル）。- リネージリンクの直接の作成や変更。
Data Manager API と関連クライアントライブラリを使って、Google 製品のオーディエンスメンバーを管理（追加、削除、クリア）する方法を開発者に_guide します。オーディエンスメンバーのアップロード、特定のユーザーの削除、Customer Match、モバイルデバイス ID オーディエンス、Data Manager API がサポートするその他のユースケースでのオーディエンス全体のクリア／置き換えを行う場合に使用します。イベントやコンバージョンのアップロードには使用しないでください（data-manager-api-event-ingestion スキルを使用してください）。
DataStoreService を使って Roblox でプレイヤーデータを永続化します。GetDataStore、pcall でラップした GetAsync/ SetAsync/UpdateAsync/IncrementAsync、参加時の読み込みと退出時の保存および BindToClose、再試行、OrderedDataStore によるランキングを扱います。Roblox エクスペリエンスで永続データを保存または読み込む場合、ユーザーが DataStore、DataStoreService、GetAsync、SetAsync、UpdateAsync、プレイヤーデータの保存、ランキングに言及したときに使用します。一般的な Luau スクリプトには roblox-luau を使用してください。
セグメントを定義して使用します。Cargo モデル上に名前を付けて保存したフィルターで、バッチ実行、プレイトリガー、またはエクスポートの対象になります。トリガー：「……のセグメントを作成」「条件に合う連絡先を絞り込む」「この条件に一致するのは誰か」「これをリストとして保存」「条件に一致する会社はいくつか」「Closed-Won セグメント」「メールを送信していない全員」「条件に合うアカウントのみを対象にする」「このセグメントに含まれるもの」「……に絞り込む」。フィルター JSON では `conjonction`（`conjunction` ではなく）を使用します。スペルミスがあると呼び出しは 400 で拒否されます。セグメントに対する処理には cargo-orchestration、行のエクスポートには cargo-analytics、モデルへのアドホック SQL には cargo-storage を使用してください。
DataForSEO MCP サーバー経由のリアルタイム SEO データ: SERP 分析、キーワードリサーチ（検索ボリューム、難易度、インテント、トレンド）、被リンクプロファイル、ページ内分析、競合・コンテンツ分析、ビジネス掲載、AI intriguability（LLM メンション追跡）、ドメイン分析。DataForSEO 拡張機能のインストールが必要。ユーザーが "dataforseo"、"live SERP"、"keyword volume"、"backlink data"、"AI visibility check"、"real search data" と言ったときに使用。
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。