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
Cloud SQL PostgreSQL を使って Google App Engine Standard に Django をデプロイします。Unix socket 接続、ローカル開発用の Cloud SQL Auth Proxy、Gunicorn の設定、本番環境向けの設定を扱います。Django の App Engine へのデプロイ、Cloud SQL PostgreSQL の設定、Unix socket 接続のセットアップ、「No such file or directory」「connection refused」「FATAL: password authentication failed」のトラブルシューティングに使用します。
Foundry IQ ナレッジベース。用途：ローカルまたは Blob の文書を検索可能にする、KB の作成／診断、未対応コネクターや複数ソース KB の作成／再構成の切り分け（classic-search の用語が含まれる場合も対象）、既存 KB をエージェントに接続する（複数ソース KB を含む）、Search サービスの作成／再利用、引用付きで既存ナレッジベースから検索する。ブランド名は不要です。クエリ／対象に関する質問の前に手順を確認してください。対象外：他の KB プロバイダー、リポジトリファイル検索、Foundry IQ KB やコネクターの依頼を伴わない従来型 Azure AI Search のインデックス／クエリ／アプリ作業、一般的なエージェント作成。
12 個の専門プロンプトを使い、マッキンゼー級の包括的な市場調査と戦略分析を実施します。市場調査、競合分析、事業戦略、TAM 分析、顧客ペルソナ、価格戦略、市場投入計画、財務モデリング、リスク評価、SWOT 分析、市場参入戦略、包括的な事業分析に使用します。また、بحث سوق、تحليل استراتيجي、تحليل منافسين、دراسة جدوى、خطة عمل などのアラビア語での依頼や、事業参入・投資判断に関する「حلل لي السوق」にも使用します。次の場合は使用しないでください。事業アイデアへの簡単な意見を求めている場合（直接回答）、商品推薦や買い物（personal-shopper を使用）、ソーシャルメディアのコンテンツ戦略（viral-equation を使用）、企業情報の簡単なウェブ検索（web_search を直接使用）、購入する商品の比較（personal-shopper を使用）、単一の競合他社の簡単な分析（直接回答）。例外：「حلل لي السوق」が購入予定の商品についてなら personal-shopper、事業参入についてならこのスキルを使用。「وش أفضل منتج」→ personal-shopper。「وش حجم سوق X」→ このスキル。「قارن لي بين منتجين」→ personal-shopper。「قارن لي بين شركتين」が競合企業の比較ならこのスキル。「دراسة جدوى مشروع」→ このスキル。「أبغى أفتح مشروع」→ このスキル（包括的な分析）。「أبغى أشتري لابتوب」→ personal-shopper（買い物であり、事業ではない）。入力：事業の説明、業界、ターゲット顧客、地域、財務情報（任意）。ツール：sessions_spawn（サブエージェント）、web_search、web_fetch。出力：完全な戦略レポートを artifacts/research/{date}-{slug}.html に保存します。成功基準：12 件のコンサルティング品質の分析を実行可能なレポートにまとめて提供します。
ヨーロピアンおよびアメリカンオプションの包括的な価格計算。9 種類の手法：Black-Scholes、Binomial CRR、Trinomial、Monte Carlo（反変量）+ Longstaff-Schwartz、Bjerksund-Stensland 2002 / BAW（アメリカンの閉形式解）、Heston 1993（確率的ボラティリティ、Fourier によるスマイル）、Bates 1996（Heston + Merton ジャンプ、急落リスク）、Greeks（BS）、インプライドボラティリティ、P(ITM)、P(Profit)。バックテスト向けに設計：各関数は numpy を使った平坦なベクトル化 Python（抽象化なし）で、math.erfc を使用（scipy は不使用）。BS 2.4 us/op、BS2 3.6 us、Heston 400 us、Binomial N=500 5.6 ms。CLI は 15 モードに加え、validate と bench を搭載。すべての閉形式解の時間計算量は O(1)。
PostgreSQL の整合性、インデックス、並行処理、セキュリティ、パフォーマンス、復旧を考慮したモデリング、クエリ、移行、運用を行います。Postgres のスキーマ、SQL、EXPLAIN、ロック、分離レベル、マイグレーション、ロール、バックアップ、チューニングに使用します。固有の仕様を確認せずに他のリレーショナルデータベースには使用しないでください。また、Supabase の RLS／Auth／Realtime には使用せず、その場合は `specsfy-specialist-supabase` と組み合わせてください。
Azure Cosmos DB 開発に関する専門知識を提供します。トラブルシューティング、ベストプラクティス、意思決定、アーキテクチャと設計パターン、制限とクォータ、セキュリティ、設定、統合、コーディングパターン、デプロイが対象です。NoSQL/Mongo/Cassandra/Gremlin/PostgreSQL API、変更フィード、ベクトル検索、マルチリージョン HA、一括操作、その他の Azure Cosmos DB 開発タスクに使用します。Azure Table Storage（azure-table-storage を使用）、Azure SQL Database（azure-sql-database を使用）、Azure SQL Managed Instance（azure-sql-managed-instance を使用）、Azure Virtual Machines（azure-virtual-machines を使用）には使用しません。
公開済みの HelixDB TypeScript SDK（`@helix-db/[email protected]`、Node.js 20+）を使ってクエリを作成・修正します。`readBatch`、`writeBatch`、トラバーサルビルダー、`toQueryRequest`/`toQueryJson` の直接ペイロード、プロジェクション、インデックス、トラバーサルスコープの事前フィルタリングを伴うベクトル検索と BM25 検索、構造化されたリモートエラー、`Client.query` に使用します。保存ルート、登録、クエリバンドルは v3 SDK API ではありません。対象が Helix Cloud の場合は、必ず最初に helix-mcp を使用します。
オーナー向けにカスタマイズされた定期レポート一式を、設定した頻度で提供します。report-builder に保存されたレポート定義を実行し、数値に文脈を加える business-pulse スナップショットを添えて、チャット要約とワークブックを渡します。一度定義すれば、再度依頼されなくてもスケジュールどおりに提供します。接続済みのデータソースを 1 つ使うか、アップロードされた CSV または XLSX のみで実行できます。オーナーがレポート一式や週次・月次の数値を求めるとき、「いつものレポートを送って」「レポート一式を実行して」「毎週月曜日に届くよう設定して」「この数値を定期的に受け取りたい」と言うときに使用します。
中小企業のオーナーの「成長エンジンは実際に機能しているか」という問いに答えます。接続されているデータから、チャネル別の売上推移、ファネルのコンバージョン、キャンペーンの成果、売れ行きが最も良い製品と最も悪い製品、顧客の感情を取得し、今週取り組む価値のある成長施策を3つ提示します。財務面を扱う business-pulse の成長面にあたります。オーナーがマーケティングや営業の成果、キャンペーンの効果、リードの流入元、パイプラインが停滞する理由、売れている製品について尋ねたり、「マーケティングは機能している？」「成長状況を確認して」「ファネルの調子は？」「来月はどこに資金を投じるべき？」などと言った場合に使用します。成長全般ではなく単一のチャネルについて尋ねた場合にも使用します。
公開済みの HelixDB v3 SDK を使い、ハイブリッドグラフ検索と、正確なトラバーサルで事前フィルタリングされたベクトル検索および BM25 検索を組み合わせた、高度な AI エージェント記憶システムを設計・運用します。長期記憶、プロフィール、RAG、想起、抽出、重複排除、統合、バージョン管理、忘却、分類、取り込みに使用します。TypeScript を優先（`@helix-db/[email protected]`）。Rust v3 版は EXAMPLES.rust.md にあります。
ASIN を指定して Amazon の商品レビューを取得・分析します。米国を含む 15 のマーケットプレイスに対応し、星評価でレビューを絞り込めます。Amazon のレビュー、米国のレビュー、Amazon.com のレビュー、商品へのフィードバック、購入者からの苦情、低評価・高評価、星評価、レビュー分析・感情分析、商品改善の提案、Vine レビュー、認証済み購入者レビュー、競合レビューの調査、顧客フィードバックなどに言及した場合に起動します。「レビュー」と明示されていなくても、Amazon 商品の購入者レビューの閲覧、絞り込み、分析を含む依頼で起動します。
成長エンジンが機能しているか、顧客が公の場や非公開の場で何を語っているか、競合が実際に何を変えたか、今週取り組む価値のある 3 つの成長施策をまとめた週次成長ブリーフを提供します。Monday brief の成長版で、growth-pulse と review-reputation を連携し、ウェブ上の競合調査を加えて、3 つのレポートではなく 1 ページにまとめます。週次実行を一度提案し、同意があれば設定します。オーナーが定期または単発の成長状況チェックを希望するときに使用します。「マーケティングの調子はどう？」「今週の成長チェック」「Monday の成長ブリーフを出して」「今週は成長のために何をすべき？」「市場で勝っている？負けている？」「週次のマーケティング更新を設定して」などの依頼が該当します。事業の成長について尋ねられ、請求書の支払いについてではないときに使用します。
OpenClaw AI エージェント向けの本番グレードの長期記憶 MCP プラグイン、memory-lancedb-pro を扱う際に使用します。Smart Extraction、ハイブリッド検索、メモリのライフサイクル管理、複数スコープの分離、自己改善のガバナンス、各種 MCP メモリツール（memory_recall、memory_store、memory_forget、memory_update、memory_stats、memory_list、self_improvement_log、self_improvement_extract_skill、self_improvement_review）など、memory-lancedb-pro のインストール、設定、機能の使用に対応します
有料メディアのダッシュボードを誤解なく読み解く方法を解説します。アトリビューションモデル、プラットフォームレポートの特性、複数プラットフォーム間の照合、ROAS と LTV の期間に関する落とし穴、パフォーマンス指標の統計的ノイズ、インクリメンタリティテスト、そして高い代償を伴う失敗パターンを扱います。有料メディアダッシュボードの分析、アトリビューション分析、ROAS と LTV、複数プラットフォーム間の照合、広告のインクリメンタリティ、地域ホールドアウト、コンバージョンリフト調査、ゴーストビディング、有料メディアレポート、取締役会資料の有料メディア指標、ブレンデッド CAC、MMM、MTA、ラストクリックアトリビューションで起動します。プラットフォーム指標に基づいてキャンペーンの拡大、停止、予算再配分を行おうとしている場合や、プラットフォームのレポートとデータウェアハウスの売上を照合する場合にも起動します。
Datos de fondos comunes de inversion argentinos via CAFCI (Camara Argentina de Fondos Comunes de Inversion). Combina catalogo JSON (1152 fondos, 4615 clases, fees, IDs, metadata), snapshot diario XLSX (VCP, patrimonio, market share, variaciones), ficha individual markdown (rendimientos TNA por periodo) y composicion de cartera (top activos). Sin API key.
Fabric REST APIに対して`az rest` CLIを使用し、Microsoft FabricのPower BIレポートワークスペース項目とPBIR定義を管理します。（1）PBIR／レポート定義をFabricにアップロードまたは公開する、（2）レポート定義を取得またはダウンロードする、（3）レポート項目の定義やプロパティを更新する、（4）ワークスペースのレポート一覧を取得する、（5）レポートを削除する場合に使用します。PBIRファイル、ページ、ビジュアル、フィルター、テーマ、書式の編集には`powerbi-report-authoring`を使用してください。レポートデータに関するビジネス上の質問には`fabriciq`を使用してください。トリガー：PBIRレポート定義のアップロード、Power BIレポートのアップロード、PBIR定義のダウンロード、PBIR定義の公開、Power BIレポートのFabricへの公開、Power BIレポートの管理、ワークスペースレポートの一覧表示。
仮説に基づくテストを通じてコンバージョン率を最適化します。監査、仮説の作成、テスト設計、統計分析、展開の判断を含みます。ユーザーがコンバージョンの最適化、A/B テストの実施、ファネルの監査、テスト仮説の作成、実験の設計、テスト結果の分析を望む場合に使用します。コンバージョン最適化、CRO、A/B テスト、スプリットテスト、多変量テスト、仮説、コンバージョンファネル、ファネル監査、実験設計、統計的有意性、リフト、最適化で起動します。コンバージョンの問題があり、どこから始めればよいかわからない場合や、テスト結果が曖昧で解釈が必要な場合にも起動します。
論文向けの Nature 対応データ利用可能性声明、データリポジトリ計画、データセットの引用、FAIR メタデータチェックリストの作成、監査、改訂を支援します。Nature のデータ利用可能性、研究データ共有、リポジトリの選定、アクセッション番号、制限付きまたは機密データ、ソースデータ、補足データセット、DataCite 形式のデータセット参照、学術出版向け FAIR メタデータ、または Nature 系列誌への投稿を準備する中国語話者向けのデータ利用可能性文の中英翻訳について尋ねられた場合に使用します。
Construcción y optimización cuantitativa de portafolios: Markowitz (scipy.optimize + Monte Carlo), Black-Litterman (prior CAPM, views absolutas/relativas, posterior bayesiano), HRP/HERC/NCO (clustering jerárquico, risk parity, NCO con restricciones). Todo flat numpy + scipy, sin Riskfolio-Lib ni PyPortfolioOpt.
広告コンサルタントから広告エージェントへ。TikTok Ads connector を通じて有料広告のパフォーマンスを直接読み取り、その他の広告プラットフォームでは build-connector Zapier 接続を利用します。何が効果を上げ、何が費用を浪費しているかを平易な言葉で説明し、予算、ターゲティング、クリエイティブの変更をそれぞれの金額への影響とともに提案します。オーナーの口調で新しい広告コピーと Canva のクリエイティブブリーフを作成し、明確な承認を得た後に限り、承認済みの変更を広告アカウントで実行します。接続がない場合は、通常の開始方法としてエクスポート済み CSV レポートを使います。オーナーが広告や広告費について話す場合はいつでも使用します。「広告は効果が出てる？」「広告の ROI は？」「Facebook にお金を使っているのに成果が分からない」「このキャンペーンを止めるべき？」「リード単価が上がっている」「新しい広告を書いて」「誰をターゲットにすべき？」「広告担当者が辞めた」などが該当します。
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。