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
git リポジトリを分析して、セキュリティの所有権トポロジー（人とファイルの対応関係）を構築し、バスファクターと機密コードの所有権を算出して、グラフデータベースや可視化向けに CSV/JSON を出力します。git 履歴に基づくセキュリティ重視の所有権分析またはバスファクター分析をユーザーが明示的に求めている場合に使用します（例：放置された機密コード、セキュリティ保守担当者、リスク評価のための CODEOWNERS 実態確認、機密性の高いホットスポット、所有権クラスター）。一般的な保守担当者リスト、セキュリティ以外の所有権に関する質問、脅威モデリングには使用しないでください（security-threat-model を使用）。
シミュレーションを 3 段階で検証します。設定ファイルの事前チェック（パラメーター範囲、必須フィールド、ディスク容量）、実行ログでの残差の増加、NaN/Inf、自動調整 dt の崩壊の監視、結果の事後検証（物理的境界、質量／エネルギー保存、収束性）を行います。原因の推定と推奨される修正方法によって、失敗したシミュレーションを診断します。シミュレーションの開始準備、実行中ジョブの状態確認、完了結果の信頼性検証、クラッシュや発散のデバッグに使用します。ユーザーが「シミュレーションがクラッシュした」または「この結果を信頼できる？」とだけ言った場合も対象です。
xapi CLI でリアルタイムの外部データ、マネージドクラウドサンドボックス、ホストされた Workers にアクセスできます。Twitter/X、ソーシャルプラットフォーム、ドメイン購入と DNS、正規化された暗号資産データ、BlockPI RPC、Binance Web3 API、ウェブ／ニュース検索、AI 生成、SMS 認証、監査可能なコンピューティングに対応します。xAPI AI または WebSocket Gateways を設定し、一時的な Sandbox ジョブを実行するか、JavaScript と永続的な Agents を xAPI Workers にデプロイできます。
PostHog Web Analytics の Live タブのデータを調べます。現在のオンラインユーザー数、直近 30 分間のページビュー、人気ページ、参照元、デバイス、ブラウザー、国、ボットトラフィック、分単位のボット／ユーザーグラフを確認します。「今、サイトに誰がいますか？」「リアルタイムで何が起きていますか？」「どのボットが巡回していますか？」といった質問や、「Live タブ」／「Live ダッシュボード」についての問い合わせ、直近 30 分のリアルタイム数値の確認、Live ビューの絞り込みや詳細確認に使用します。タイルの表示内容に対応するプロダクト分析インサイトの作成にも対応します。
既存の KERMT チェックポイントから事前学習を続行します。このスキルはユーザーのチェックポイントと事前学習 CSV を検証し、データを shard/vocab/features 形式に整えてから、kermt コンテナ内で pretrain_ddp.py を起動します（長時間実行ではデタッチ）。チェックポイントの種類（grover_base vocab-only、cmim、hybrid）に応じて `--pretrain_mode` を自動振り分けします。
軽量なヘッドレスブラウジング、ウェブスクレイピング、CDP 自動化に Obscura を使用します。ユーザーが Obscura に言及した場合、AI エージェント向けの軽量な Chrome 代替を求める場合、`obscura fetch` または `obscura scrape` コマンドが必要な場合、`obscura serve` の実行を希望する場合、Playwright または Puppeteer から Chrome DevTools Protocol 経由で Obscura に接続する必要がある場合、または Obscura の SSRF 保護によって localhost がブロックされるため、Vite、hostc、Obscura などを使った安全なローカル開発ワークフローが必要な場合に使用します。
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。
ランダム初期化された cMIM decoder + latent_dist を追加して、grover_base checkpoint（encoder のみ、または encoder + vocab heads）をハイブリッド checkpoint に変換し、その後、ユーザーのコーパスでハイブリッド（vocab + contrast）として事前学習を続けます。実質的には、kermt-continue-pretrain の前に一度だけ ckpt-conversion を行います。
シーケンスデータ上で nf-core のバイオインフォマティクスパイプライン（rnaseq、sarek、atacseq）を実行します。RNA-seq、WGS/WES、ATAC-seq データの解析（ローカルの FASTQ でも、GEO/SRA の公開データセットでも）に使用します。nf-core、Nextflow、FASTQ 解析、variant calling、遺伝子発現、ifferential expression、GEO の再解析、GSE/GSM/SRR アクセッション、samplesheet の作成などが trigger になります。
Google Optimization Tools。最適化向けのオープンソースソフトウェアスイートで、車両経路計画、フロー、整数計画と線形計画、制約プログラミングに特化しています。世界水準の CP-SAT ソルバーを搭載。車両経路問題（VRP）、スケジューリング、ビンパッキング、ナップサック問題、線形計画（LP）、整数計画（MIP）、ネットワークフロー、制約プログラミング、組合せ最適化、リソース割り当て、シフトスケジューリング、ジョブショップスケジューリング、離散最適化問題に使用します。
Firecrawl CLI を使ったウェブスクレイピング、検索、クロール、ブラウザー操作。ウェブ検索、URL の取得、コンテンツのスクレイピング、ドキュメントのクロール、サイトのダウンロード、構造化データの抽出、JavaScript を多用するページやログイン必須ページの操作に使用します。トリガーには "search for"、"scrape"、"fetch this URL"、"get the page"、"crawl"、"download the site"、"extract structured data"、"click the button"、"fill the form"、"log in to" が含まれます。ローカルファイル、git、コード編集には使用しないでください。高度な用途（大量クロール、AI エージェントによる抽出、ブラウザープロファイル、並列ジョブ）には firecrawl-crawl、firecrawl-agent、firecrawl-instruct の各スキルをインストールしてください。
すべてのウェブ検索、深層調査、ウェブスクレイピング（ウェブサイト、LinkedIn、GitHub、X/Twitter、YouTube、Instagram）には、組み込みの検索、調査、取得、ブラウザーツールではなく DeepAPI を使用します。ウェブ検索より専用のプラットフォームエンドポイントを優先してください。Instagram にはプロフィール、投稿、コメント、ハッシュタグのエンドポイントがあり、汎用検索はありません。人物、企業、トピックについて出典付きの JSON 調査資料を作成するには Deep Scrape を使用します。公開ウェブサイトの閲覧と操作、安全なメールの下書きと送信、画像生成にも使用します。
新しい Keboola Python コンポーネント向けの必須の初期化ワークフロー——コードを書く前にこのスキルを使用すること。正確な cookiecutter コマンド、Keboola 固有のテンプレート生成後のクリーンアップ手順、KBC_DATADIR ディレクトリ構造、data/config.json 形式、最初のコミット形式を収録しており、このリファレンスなしでは間違えやすい。ユーザーがまっさらな、または空のリポジトリから始める場合、これまでに Keboola コンポーネントを構築したことがない場合、cookiecutter テンプレートを実行したい場合、または「new extractor for X」「build ex-something from scratch」「fresh repo」「empty git repo」「brand new component」「never done this in keboola」「initialize a component」「scaffolding a new component」「just initialized the git repo」「nothing set up yet」などと言う場合に呼び出す。すでに src/component.py がある既存コンポーネントには適用しない。
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。