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 97,501 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
kalodata のデータで TikTok のECライブ配信ランキングを検索し、指定した配信の詳細データを取得します。地域、通貨、言語、日付範囲で上位・売上好調の TikTok ショッピングライブを確認でき、livestreamId を使って売上、視聴者数、配信時間、GPM、販売商品数を取得できます。TikTok ライブ配信ランキング、TikTok ライブランキング、TikTok ショッピングライブランキング、売上上位の TikTok ライブ、TikTok ライブ配信の詳細やデータ、視聴者数、kalodata のライブ配信検索やランキング、TikTok livestream ranking、TikTok live ranking、TikTok top livestreams、TikTok live shopping ranking、TikTok livestream detail、kalodata livestream search/detail、live analytics に言及した場合にこのスキルを起動します。ユーザーが「kalodata」と明示していなくても、TikTok プラットフォームのライブ配信ランキングや特定の TikTok ライブ配信の詳細データを確認したい場合は、このスキルを起動します。
Rails で Active Record の関連を定義および使用するための専門ガイダンス。関連の作成、モデル関係の定義、外部キーのトラブルシューティング、N+1 クエリの修正、belongs_to、has_many、has_one、has_many :through、ポリモーフィック関連、自己参照結合、結合テーブル、カウンターキャッシュ、dependent オプション、inverse_of、eager loading の設定、またはモデル同士の関係に関するあらゆる疑問に使用する。
PostHog エンドポイントの実行ログを調査・診断します。エラーメッセージ、実行失敗、キャッシュミス、実行の遅延、エンドポイント呼び出し時の予期しない行数などを確認します。「エンドポイントが失敗している」「エンドポイント X のログを見せて」「エンドポイント Y で発生したエラーは?」「エンドポイント Z が行を返さなかったのはなぜ?」「このエンドポイントはキャッシュを使っている?」「直近 N 回の実行を確認して」などの依頼に使用します。プロジェクト全体の監査やクエリのパフォーマンス分析ではなく、指定された単一のエンドポイントの実行時ログに特化しています。
Feishu スプレッドシートの高度な機能(フィルタービュー、フィルター条件、ドロップダウンセル、浮動画像、スタイルの一括設定)。filter-view CRUD でフィルタービューを管理し、filter-view condition CRUD でフィルター条件を記述します(V3 API)。dropdown set/get/update/delete でセルのドロップダウンを管理します(V2 dataValidation)。image get/update/media-upload/write-image で浮動画像を操作し、セルに画像を書き込みます。batch-set-style で複数のセル範囲のスタイルを一括設定します。基本的な読み書き(read/write/style/add-rows/add-sheet)は引き続き feishu-cli のメイン sheet/bitable コマンドで行い、このスキルは高度な機能に特化しています。「フィルタービュー」「フィルター条件」「ドロップダウン追加」「データ検証」「列のドロップダウン」「浮動画像」「画像挿入」「スタイル一括設定」の依頼時に使用します。
ユーザーが Google Ads のパフォーマンスをデバイス、地域、曜日、時間帯、またはこれらの次元の任意の組み合わせで分析したいときに使用する。次の場合にも起動する:'device performance'、'mobile vs desktop'、'bid adjustments'、'geo performance'、'location targeting'、'dayparting'、'ad schedule'、'hourly performance'、'device modifiers'、'geo bid adjustments'、'best time to run ads'、'location exclusions'、'campaign splits by device or geo'。キャンペーン構造の全体像は google-ads-search を参照。スマート入札は google-ads-bidding を参照。
DWS SQL 文を包括的にチェックし、2 つのチェックモードに対応します。1. 構文チェック:gram.y の文法定義に基づくキーワード検証、文構造の確認、節の完全性、DWS 構文との互換性。2. 仕様チェック:DWS 開発設計仕様に基づくオブジェクト設計基準、データ操作基準、命名規則の確認。594 個のキーワードを備えた独自の DWS SQL トークナイザーと、160 種類以上の文に対応する再帰下降パーサーを内蔵しています。SQL の品質レビュー、構文検証、仕様準拠チェックが必要な場合に適しています。トリガー語:「SQL检查」、「SQL规范」、「SQL审计」、「SQL语法」、「SQL优化」、「检查SQL」、「SQL review」
clickhousectl CLI を使用して Postgres をセットアップ、管理します。Docker ベースのローカル Postgres 開発環境を実行し、マネージド ClickHouse Cloud Postgres サービス(接続、TLS、ランタイム設定、読み取りレプリカ、フェイルオーバー、ポイントインタイムリストア)を作成・運用します。アプリ用の Postgres または PostgreSQL データベース、ローカル Postgres 開発環境、psql アクセス、ClickHouse Cloud のマネージド/本番 Postgres が必要な場合や、ローカル Postgres の本番移行に言及した場合に使用します。既存の Postgres データベース(Neon、Supabase、RDS、Aurora、Cloud SQL、セルフホスト)を ClickHouse Cloud Postgres に移行する場合にも使用します。
単一投稿、シリーズ、週次または月次のソーシャルメディアデータを分析し、実行可能な振り返りを作成します。プラットフォームの管理画面のスクリーンショット、CSV、表、公開リンク、またはユーザー提供データを読み取り、フォロー効率と深いエンゲージメントを算出し、同じプラットフォームの基準値と比較します。テーマ、タイトル、カバー、導入、構成、公開時刻、タグ、アクションの影響を分析し、強化、見せ方の変更、再適応、中止、またはサンプル収集の継続を判断します。
メトリクス、ログ、トレースにわたる SigNoz のテレメトリ取り込みコストとメトリクスのカーディナリティを調査・削減します。Cost Meter を使って SigNoz の支出要因、ラベルのカーディナリティが急増または無制限になっているメトリクス、ダッシュボード・アラート・Infra ページへの影響を考慮した安全なデータ量削減方法を特定します。「SigNoz の請求額が高い理由」「取り込みコストの要因」「テレメトリ量を減らす」「最もコストの高いメトリクス」「カーディナリティのヘルスチェック」「安全に削除できるもの」など、テレメトリ支出、取り込み量、メトリクスのカーディナリティについて尋ねられた場合は、「コスト」や「最適化」と明示されていなくても必ず使用してください。
チャート選択、色彩理論、注釈のベストプラクティスを扱うデータ可視化。チャートタイプ(棒、折れ線、散布図、ヒートマップ)、軸のルール、データによるストーリーテリングを網羅します。用途:チャート、グラフ、ダッシュボード、レポート、プレゼンテーション、インフォグラフィック、データストーリー。トリガー: data visualization、chart、graph、data chart、bar chart、line chart、scatter plot、data viz、visualization、dashboard chart、infographic data、data presentation、chart design、plot、heatmap、pie chart alternative
カーディナリティ、サンプル頻度、クエリ負荷を減らすための VictoriaMetrics ストリーム集約ルールを設計します。ユーザーがストリーム集約(`-streamAggr.config`、`-remoteWrite.streamAggr.config`)の適用、計画、トラブルシューティングを希望する場合、高カーディナリティメトリクスの集約方法を尋ねる場合、vmagent でのダウンサンプリング、recording rules のストリーム集約への置き換え、適切な集約出力(`total`、`rate_sum`、`sum_samples`、`quantiles`、`histogram_bucket` など)の選択、集約間隔の選定、配信パイプライン内での vmagent の配置、集約のために vmagent をスケールすべきかどうかに言及した場合に使用します。「aggregate histograms」「drop labels via vmagent」「reduce ingested samples」「pre-aggregate at vmagent」「stream aggregation accuracy」「stream aggregation duplicates in cluster」にも反応します。
Rails アプリケーションで UUID 主キーを実装するための専門的なガイダンス。UUID を主キーとして設定するとき、UUIDv4 と UUIDv7 を選ぶとき、UUID デフォルト用にジェネレーターを設定するとき、id colon uuid を使ったマイグレーションを書くとき、UUID 外部キーを追加するとき、URL フレンドリーな ID のための base36 エンコーディングを実装するとき、PostgreSQL の pgcrypto や gen_random_uuid を設定するとき、SQLite のバイナリ UUID ストレージを実装するとき、主キーの型を選ぶとき、非連番 ID、安全な ID、ランダム ID、または自動インクリメント整数を超えるあらゆる ID 生成戦略を使うときに使用します。
Azure Database Migration Serviceの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、意思決定、制限とクォータ、セキュリティ、連携、コーディングパターン、デプロイを扱います。MySQL、PostgreSQL、MongoDB、SSISからAzure SQLへの移行、ハイブリッドワークロードのAzure DMS移行の計画や、その他のAzure Database Migration Service関連の開発作業に使用します。Azure Migrate(azure-migrateを使用)、Azure SQL Database(azure-sql-databaseを使用)、Azure SQL Managed Instance(azure-sql-managed-instanceを使用)、Azure仮想マシン上のSQL Server(azure-sql-virtual-machinesを使用)には使用しないでください。
Azure Maps の開発に関する専門知識を提供します。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、構成、統合とコーディングパターンを扱います。Azure Maps Web/REST SDK、ジオコーディング、ルート検索、交通情報、気象タイル、Power BI のビジュアル統合など、Azure Maps 関連の開発タスクに使用します。Azure AI Search(azure-cognitive-search を使用)、Azure IoT(azure-iot を使用)、Azure IoT Central(azure-iot-central を使用)、Azure IoT Edge(azure-iot-edge を使用)には使用しません。
SEO データと分析向けの DataForSEO API 完全統合です。キーワード調査、検索ボリューム、SERP 分析、被リンク監査、競合分析、順位追跡、ドメインオーソリティ、テクニカル SEO 監査、コンテンツモニタリング、Google Trends など、SEO 関連データの問い合わせに使用します。SERP、Keywords Data、DataForSEO Labs、Backlinks、OnPage、Domain Analytics、Content Analysis、Business Data、Merchant、App Data、AI Optimization API を含む、すべての DataForSEO API に対応します。CSV ファイルを出力します。
DingTalk AI テーブル(多次元テーブル)の業務操作。ユーザーが AI 表格/多维表/Base/Table、アプリモード/App ページ/Widget、テーブル作成、レコードの参照と書き込み、フィールド、レコードコメント、コメント返信、アクセスキー(API Key)、SQL/PostgreSQL/SELECT/JOIN、フィルター、並べ替え、数式、テンプレート、CSV または JSON の一括インポート、エクスポート、ダッシュボード、グラフ、添付ファイルのアップロード、データソースの設定と同期、タスク ID による同期ステータスまたは承認データ同期の照会が必要なときに使用する。通常のリクエストは明確な業務操作の完了を主とする;ユーザーが CLI 契約レビュー、aitable 合成 JSON レシートの照合、dry-run、コマンドパラメータ、Help/Schema 契約または復旧案を明確に要求した場合は、本 Skill を必ず読み込む。aitable 合成 JSON レシートのみをレビューする場合も本 Skill を読み込む必要がある;「オンライン業務を実行しない」ことはローカルのオフライン契約照合を免除するものではなく、一般的な JSON の経験に基づいて直接回答してはならない。これはローカルの Help/Schema 契約照合であり、リポジトリのソースコードレビューではないため、ソースコード検索から始めない;まず本文を読み込んで入口とルールを確定し、要約だけで実行してはならない;ユーザーの原文で指定された照合入口に従い、Skill パラメータで範囲を広げてはならない。スプレッドシートのセル読み書きやセルコメント(dingtalk-misc を使用)、ドキュメント編集(dingtalk-doc を使用)は行わない;議事録の ToDo をテーブルに入れる場合は、まず dingtalk-minutes で抽出し、その後本 skill で書き込む。
KooCLI v3.2.0+ と DWS Autopilot MCP Server に基づく、DWS クラスターの I/O 過負荷の根本原因診断スキルです。I/O メトリクスを自動収集し、3 段階の決定木で根本原因(顧客側/システム側)を分析して、標準化された診断レポートを出力します。DWS クラスターの I/O 使用率が高い場合、I/O アラーム、ディスク I/O 負荷の異常に適用できます。トリガーワード:「I/O高」「I/O告警」「I/O诊断」「I/O过载」「IO高」「IO告警」「IO诊断」「IO过载」「磁盘IO负载异常」「util打满」「await高」「high I/O」「I/O alarm」「I/O diagnosis」
TikTok 動画の詳細データを一括検索します。動画の説明、再生数(合計および直近 1 日/7 日/30 日の増加数)、いいね(合計および増加数)、コメント、シェア、保存、動画売上と GMV、長さと解像度、公開日、クリエイター情報(ID/アカウント/アバター)、商品紹介・広告配信・AI 動画の有無、関連商品とカテゴリーを取得します。動画 ID または TikTok 動画 URL による一括取得に対応します。ユーザーが TikTok 動画詳細、TikTok 動画の一括検索、TikTok 動画再生数の詳細、TikTok 動画売上の詳細、TikTok 動画分析、TikTok 動画情報の一括取得、EchoTik 動画詳細、TikTok video detail、batch video lookup、TikTok video analytics detail、TikTok video views detail、TikTok video sales detail に言及した場合に有効化します。「EchoTik」に明示的に言及していなくても、動画 ID または URL に基づく TikTok 動画の詳細な再生・マーケティングデータの一括取得を求めている場合は有効化します
kalodata のデータを使って TikTok のクリエイターランキングを検索し、指定クリエイターの詳細プロフィールを取得します。地域、通貨、言語、日付範囲で上位の商品紹介クリエイターを確認でき、creatorId でフォロワー数、動画/ライブの売上と GPM、連絡先、関連ショップを取得できます。ユーザーが TikTok クリエイター検索、TikTok クリエイターランキング、TikTok インフルエンサーランキング、TikTok クリエイター詳細・プロフィール、クリエイターページのデータ、クリエイターの連絡先、TikTok creator search、TikTok creator ranking、TikTok influencer leaderboard、TikTok creator detail、creator analytics、kalodata creator search/detail に言及した場合に有効化します。「kalodata」に明示的に言及していなくても、TikTok のクリエイターランキングや特定クリエイターの詳細な商品紹介データの確認を求めている場合は有効化します
kalodata のデータを使って TikTok の人気商品紹介動画ランキングを検索し、指定動画の詳細データを取得します。地域、通貨、言語、日付範囲、GMV 範囲で上位・高再生・売れ筋の商品紹介動画を確認でき、GMV 順の並べ替えや、videoId による再生数、いいね、コメント、シェア、売上、GPM、広告指標の取得にも対応します。ユーザーが TikTok 動画検索、TikTok 動画ランキング、TikTok 人気動画、TikTok 商品紹介動画ランキング、TikTok バズ動画、TikTok 動画詳細、TikTok 動画販売データ、動画再生数、GMV フィルター、動画エンゲージメントデータ、TikTok video search、TikTok video ranking、TikTok viral video chart、TikTok video detail、video analytics、kalodata video search/detail に言及した場合に有効化します。「kalodata」に明示的に言及していなくても、TikTok の人気商品紹介動画ランキングや、特定動画の詳細な販売・エンゲージメントデータの確認を求めている場合は有効化します
Dagster プロジェクトを Astro 上の Apache Airflow 3 に移行するためのガイドです。Dagster(または Dagster+)のコードを Airflow や Astro に移行、変換、または移植する話題が出た場合、移行の計画や評価を希望する場合、または Dagster の構成要素が Airflow で何に相当するか尋ねられた場合に使用します。アセット、パーティション、スケジュール、センサー、宣言型オートメーション、リソース、IO マネージャー、ops/jobs、dbt、Pipes、Components、Dagster+ のプラットフォーム設定を扱います。Dagster から Airflow への依頼では、必ず最初にこのスキルを読み込みます
gbrain onboard --checkとunify-types Minionハンドラーを使い、brainをgbrain-base(または任意のpack)からgbrain-base-v2の14種類の標準タイプ体系へ移行します。ノイズの多い94種類を、サブタイプ、エイリアス行、リンク行を含む15種類の標準タイプに集約します。エージェントがpack_upgrade_availableやtype_proliferationに気づいたとき、または「標準の分類体系は何か/ページタイプをどう整理すればよいか」と尋ねたときに起動します。
すべての Alibaba Cloud リージョンにおける DTS(Data Transmission Service)タスクのステータスと詳細を照会します。v12.1:信頼性を強化。タイムアウトを 10s に延長し、指数バックオフ(0.2s、0.4s)でタイムアウト処理を改善しました。並列実行は v10 より引き続き 6~8 倍高速です(--workers 16 で 39s → 6s)。API の再試行ロジックにより結果の一貫性を確保します(件数の変動なし)。インスタンス ID またはジョブ名による絞り込みに対応します。全 27 リージョンと 3 種類のジョブを自動でポーリングします。PrePaid/PostPaid タスクに厳密に絞り込み、Region 情報を含む中国語の完全なレポートを出力します。タスクは種類(Migration/Sync/Subscribe)別にグループ化され、各グループ内で CreateTime 順に並べられます。DTS タスクのステータス確認、移行/同期タスクの検索、タスク数の検証、インスタンス ID やジョブ名による絞り込みに使用します。
Alibaba Cloud MongoDB のライフサイクル全般を管理します。スタンドアロン、レプリカセット、シャーディングクラスターのインスタンスの作成、照会、スケーリング、削除に対応します。ノード管理、セキュリティ(ホワイトリスト/セキュリティグループ)、パブリックアドレスと SRV アドレス、パスワードリセット、更新、課金方式の変更、クラウドディスクの再構成、メンテナンスウィンドウ、バックアップ、バージョンアップグレード、HA 切り替え、アカウントとタグの管理を扱います。トリガー:「MongoDB」「create MongoDB」「dds instance」「list instances」「MongoDB scaling」「add Mongos/Shard node」「MongoDB whitelist」「reset password」「allocate public address」「SRV address」「MongoDB renewal」「billing type conversion」「cloud disk reconfiguration」「delete MongoDB instance」「maintenance window」「restart MongoDB」「MongoDB backup」「upgrade MongoDB version」「HA switchover」「MongoDB tags」「MongoDB account」。
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。
