Skills

Volcano Serverless Flink タスクで現在の `volc-flink` CLI をオーケストレーションするための統合エントリーポイントです。認証／プロファイル設定、プロジェクト／リソースの検出、カタログの確認、ドラフト作成、SQL／JAR／CDC ワークフロー、ジョブ操作、セーブポイント、セッション、モニタリング、診断、パフォーマンス調査など、具体的な Flink 操作に使用します。

F

fund-flow-monitor

yuping322 / finskills

個別銘柄、業種、テーマ、市場全体、主要投資家、大口注文の資金フローを統合し、資金主導の動き、乖離、混雑リスクを特定します。ユーザーが資金フロー、主要投資家の純流入、業種やテーマ別の資金、資金の異常な動きについて尋ねる場合、または資金監視ダッシュボードが必要な場合に使用します。

L

lhb-analyzer

wbh604 / uzi-skill

龍虎榜の詳細分析ツールです。短期売買筋の取引席を特定し、機関投資家と短期売買筋の攻防を判断し、同じセクターの龍虎榜と比較して注目度の高い銘柄を探します。ユーザーが「この銘柄を買っているのは誰？」「最近の龍虎榜はどう？」「Xの短期売買筋はランクインした？」「これはXの銘柄？」と尋ねたときに使用します。

L

linkfox-kalodata-tiktok-product

linkfox-ai / linkfox-skills

kalodataのデータを使ってTikTokのEC商品ランキングを検索し、指定商品の詳細データを取得します。地域、通貨、言語、日付範囲を指定して上位商品や売れ筋商品を確認でき、productIdを使って価格帯、販売数、売上高、コミッション率、出品・販売終了時期、所属店舗を取得できます。ユーザーがTikTok商品ランキング、TikTok売れ筋ランキング、TikTok人気商品ランキング、kalodata商品ランキング、TikTok商品詳細、kalodata商品詳細、商品価格、商品販売数、TikTok product ranking、TikTok bestseller chart、TikTok top products、kalodata product rank、TikTok product detail、kalodata product detail、product analyticsに言及した場合にこのスキルを使用します。「kalodata」が明示されていなくても、TikTokの商品ランキングや特定のTikTok商品の詳細データを確認したい場合は、このスキルを使用します。

L

looker-expert

neversight / learn-skills.dev

Looker BI、LookML、explore、ディメンション、メジャー、ダッシュボード、データモデリングに関する高度な専門知識

M

mapkit

rshankras / claude-code-apple-skills

MapKit と GeoToolbox のスキル — PlaceDescriptor のパターン、ジオコーディング、MapKit 統合によるサービス間の場所識別子を扱います。地図、場所データ、ジオコーディングの作業に使用します。

M

market-mechanics-betting

lyndonkl / claude

エッジ計算、Kelly Criterion による賭け金の設定、予測の極値化、Brier score の最適化などの定量的な手法を用いて、信念（確率）を最適な行動（賭ける／見送る／ヘッジする）に変換します。確率を意思決定に変換する場合、市場オッズに対するエッジの計算、最適な賭け金の設定、集約予測の極値化、Brier score の改善、または賭け戦略、Kelly Criterion、エッジ計算、Brier score、極値化、信念から行動への変換に言及した場合に使用します。

M

ml-ops-engineer

borghei / claude-skills

モデルのデプロイ、ML パイプライン、モニタリング、フィーチャーストアを含む MLOps に対応します。モデルの本番環境へのデプロイ、トレーニングパイプラインの構築、ドリフト検出の設定、フィーチャーストアの構成、ML CI/CD ワークフローの自動化に使用します。

R

rw-paper-extractor

ozrwayne / rw-research-skill

論文PDFと補足資料から、構造化フィールド、セクション、図表、原文の位置、欠落項目、根拠を示せる判断を抽出します。hash付きのPaper Caseや段階的な精読レポートも作成できます。ユーザーが「この論文を抽出」「論文情報を一括抽出」「論文カードを作成」「PDFを精読」「図表を抽出」「段階的な精読レポート」を依頼した場合に使用します。プライベートなローカルワークスペースや事前設定された研究ラボなしで動作し、ユーザー提供の資料と同梱の公開ソース手法を使用します。

S

scrape-codegen

zytedata / skills

抽出仕様から web-poet のページオブジェクトコードを生成します

S

scrape-define

zytedata / skills

URL から新しい抽出仕様を作成します。詳細ページを調査し、フィールドを特定して、スキーマをすばやく承認します

Z

zeabur-migration

zeabur / agent-skills

サービスが「Waiting for database migrations to complete」の状態で停止している場合に使用します。アプリが独立したマイグレーターサービスを必要とする場合に使用します。

A

auditing-warehouse-source-health

posthog / ai-plugin

PostHog プロジェクトのデータウェアハウスソースと同期の健全性を監査する — 壊れた、または劣化したソース接続、同期 schema、webhook チャネルをすべて洗い出す。ユーザーが「なぜインポートが失敗するのか？」「自分のソースの何が壊れているのか？」「なぜウェアハウスのデータが古いのか？」と尋ねたとき、またはどこを掘り下げるか決める前にソース/同期の健全性を一度にトリアージしたいときに使用する。重大度別にグループ化し、推奨される次のステップを添えた優先順位付きレポートを生成する。物化ビューの健全性には `auditing-warehouse-view-health` を、単一の失敗した同期には `diagnosing-failed-warehouse-syncs` を使用する。

A

auditing-warehouse-view-health

posthog / ai-plugin

PostHog プロジェクトの物化ビュー（保存されたクエリ）の健全性を監査する — 失敗したすべての物化を洗い出し、ストレージとコンピューティングを消費している未使用または古い物化ビューをフラグ付けする。ユーザーが「自分のビューのどれが壊れているのか？」「なぜこの物化ビューが失敗するのか？」「自分のビューがコンピューティングを無駄に使っているか？」と尋ねたとき、またはビューの健全性を一度にトリアージしたいときに使用する。ソース/同期の健全性には `auditing-warehouse-source-health` を使用する。

A

axiom-database-migration

charleswiltgen / axiom

データベース列の追加・変更時、「FOREIGN KEY constraint failed」「no such column」「cannot add NOT NULL column」エラーが発生したとき、または SQLite/GRDB/SQLiteData のスキーマ移行を作成するときに使用します。iOS/macOS アプリのデータ損失を防ぐ、安全な移行パターンとテストワークフローを提供します。

C

claud3

podo / design-agent-skills

Edward Tufteの原則に基づくD3.jsデータビジュアライゼーションスキル。データに関する問いを分析し、豊富なカタログから適切なチャートの種類を選択したうえで、D3 v7、ダークテーマ、レスポンシブレイアウト、直接ラベル、注釈を備えた単一ファイルのHTMLを生成します。

D

d3js-skill

podo / design-agent-skills

D3.jsでカスタムデータビジュアライゼーションを作成します。棒グラフ、折れ線グラフ、散布図、コード図、ヒートマップ、力指向ネットワーク、地図に加え、適切なデータバインディング、スケール、軸、トランジション、インタラクティブ機能に対応します。React、Vue、Svelte、またはバニラJavaScriptで動作します。

E

Exa Agent

exa-labs / exa-mcp-server

複数ステップのウェブ調査、リスト作成、情報補完、構造化出力、実行の継続、網羅性の検証に Exa Agent を使用。Exa Agent は追加のデータプロバイダー（fiber、financial_datasets、similarweb、baselayer、affiliate、particle、jinko）にアクセス可能。

F

filtering-bot-traffic

posthog / ai-plugin

PostHog の Web 分析とプロダクト分析で、トラフィック分類サーフェス（isLikelyBot / getTrafficType HogQL 関数と $virt_* 仮想プロパティ）を使ってボット／クローラー／AI エージェントのトラフィックを特定、測定、除外する。ユーザーが "exclude bots"、"filter out crawlers"、"remove bot traffic from my numbers"、"how much of my traffic is bots / AI crawlers"、"is GPTBot / ChatGPT / Claude hitting my site"、"break down traffic by human vs bot" を求めるとき、またはインサイトやダッシュボードで人間のみのクリーンなカウントを求めるときに使用する。リアルタイムの Live タブのボットタイルについては、代わりに exploring-live-traffic を使用する。

G

go-database

eduardo-sl / go-agent-skills

Go サービス向けのデータベースパターン：database/sql、接続管理、トランザクション、マイグレーション、クエリビルダー、ORM の使用（sqlc、GORM、ent）。次の場合に使用：「データベースアクセス」、「SQL クエリ」、「コネクションプール」、「トランザクション」、「データベースマイグレーション」、「sqlc」、「GORM」、「ent」、「プリペアドステートメント」、「リポジトリパターン」。対象外：インメモリ構造（go-data-structures）、SQL セキュリティ（go-security-audit）、クエリプロファイリング（go-performance-review）

I

ifc-data-extraction

datadrivenconstruction / ddc_skills_for_ai_agents_in_construction

IfcOpenShellを使用してIFC（Industry Foundation Classes）ファイルから構造化データを抽出します。BIMモデルを解析し、数量、プロパティ、空間関係を抽出して、さまざまな形式にエクスポートします。

I

insights

rohitg00 / pro-workflow

セッション分析、学習パターン、修正傾向、ヒートマップ、生産性指標を表示します。プロジェクトのメモリーとセッション履歴から統計を算出します。統計、進捗、調子、コーディング履歴、ダッシュボードについて尋ねられた場合に使用します。

L

linkfox-echotik-list-seller

linkfox-ai / linkfox-skills

TikTok Shop の店舗（セラー）データを検索・分析します。地域、カテゴリ、直近 30 日間の GMV、販売傾向、掲載時期、国内・越境店舗などの条件で店舗を絞り込みます。販売数、売上（GMV）、フォロワー数、評価、レビュー数、高評価率、配送率、返信率、アフィリエイトクリエイター数、プロモーション動画数、ライブ配信数、店舗の商品数などの指標を、16 の TikTok Shop マーケットにわたって返します。TikTok 店舗検索、セラー分析、TikTok Shop 店舗ランキング、店舗販売数、店舗 GMV、商品プロモーション店舗、EchoTik 店舗データ、TikTok Shop seller search、TikTok shop list、TikTok seller analytics、EchoTik seller、TikTok store data について言及された場合に起動します。「EchoTik」や「TikTok」が明示されていなくても、TikTok Shop の店舗・セラーの実績指標を条件で絞り込む、または分析する依頼なら起動します。

L

linkfox-echotik-list-seller-product

linkfox-ai / linkfox-skills

TikTok Shop の店舗（セラー）の販売中商品一覧を sellerId で取得し、商品名、価格、複数期間（1／7／15／30／60／90 日／合計）の販売数と売上（GMV）、評価、レビュー数、コミッション率、掲載時期、販売方法、カテゴリなどの指標を返します。TikTok 店舗の商品、販売中商品、セラーの商品一覧、商品選定、店舗の取扱商品、店舗商品の分析、EchoTik の店舗商品、TikTok Shop seller products、TikTok store products、TikTok seller product list、EchoTik store product list について言及された場合に起動します。「EchoTik」や「TikTok」が明示されていなくても、既知の sellerId を持つ TikTok Shop 店舗の販売中商品と、その売上・価格・コミッション実績の確認が目的なら起動します。

L

linkfox-echotik-list-video

linkfox-ai / linkfox-skills

地域、クリエイター、商品、カテゴリ、再生数、長さ、投稿日、商品プロモーションの有無、有料プロモーションの有無、AI 動画かどうかなどの条件で TikTok 動画を検索・分析します。再生数、いいね、コメント、シェア、保存数、動画経由の販売数、GMV などの指標を、16 の TikTok Shop マーケットにわたって返します。TikTok 動画検索、動画一覧、商品プロモーション動画、動画データ、再生数、販売数、動画分析、EchoTik 動画、TikTok video search、TikTok video list、TikTok video analytics、TikTok promotional videos、TikTok video views、TikTok video engagement について言及された場合に起動します。「EchoTik」や「TikTok」が明示されていなくても、条件に基づく TikTok 動画の検索やパフォーマンス指標の分析が目的なら起動します。

L

linkfox-echotik-new-product-rank

linkfox-ai / linkfox-skills

EchoTik の新商品ランキングデータを使って、TikTok Shop の 16 の地域市場で人気の新商品を見つけます。TikTok の新商品ランキング、TikTok の売れ筋商品、TikTok Shop のヒット商品、ショート動画コマースの商品選定、TikTok の新商品発掘、越境 TikTok の商品選定、TikTok new product rankings、TikTok bestsellers、short-video product selection、TikTok viral products、new product ranking、TikTok product trends に言及した場合にこのスキルを起動します。「EchoTik」や「新商品ランキング」と明示されていなくても、TikTok Shop の人気新商品や新たな商品トレンドの発見に関する依頼であれば起動してください。

L

linkfox-echotik-seller-detail

linkfox-ai / linkfox-skills

TikTok Shopの店舗（セラー）情報を検索します。sellerIdを使って1店舗の詳細プロフィールを取得し、総売上、複数期間（1日／7日／30日／90日）の販売数と売上高（GMV）、フォロワー数、評価、レビュー数、高評価率、配達率、返信率、店舗内の商品数、販売クリエイター数、商品紹介動画数、ライブ配信数、価格帯、商品カテゴリー、出品予定時期などの指標を返します。ユーザーがTikTok店舗の詳細、TikTokセラーの詳細、TikTok店舗分析、TikTok店舗データ、TikTok店舗プロフィール、TikTok Shop store detail、TikTok seller detail、EchoTik store profileに言及した場合にこのスキルを使用します。「EchoTik」や「TikTok」が明示されていなくても、sellerIdが分かっていてTikTok Shopの店舗の詳細情報やプロフィールを調べたい場合は、このスキルを使用します。

L

linkfox-kalodata-tiktok-shop

linkfox-ai / linkfox-skills

kalodata のデータを使って TikTok EC 店舗のランキングを検索し、指定店舗の詳細を取得します。地域、通貨、言語、日付範囲で、ランキング上位・売上の高い TikTok Shop 店舗を確認できます。shopId から売上、販売数、販売中の商品数、自社販売・流通・マーケットプレイス各チャネルの収益、クリエイターとの協業数を取得します。TikTok 店舗ランキング、売上上位店舗、TikTok Shop ランキング、kalodata の店舗検索・ランキング、TikTok 店舗詳細、店舗売上・販売数、TikTok shop ranking、TikTok shop leaderboard、TikTok top shops、TikTok store ranking、TikTok shop detail、TikTok store detail、kalodata shop search/detail について言及された場合に起動します。「kalodata」が明示されていなくても、TikTok の店舗ランキングや特定店舗の詳細データの確認が目的なら起動します。

M

metabase

membranedev / application-skills

Metabase 連携。データやレコードを管理し、ワークフローを自動化します。ユーザーが Metabase データを操作したい場合に使用します。

P

paw-mkt-dashboard

pawbytes / skill-suites

LLMが構築したUIを備えるSvelteKit + sql.jsのダッシュボードを生成します。ユーザーが「マーケティングダッシュボード」「キャンペーントラッカー」「マーケティングトラッカー」「ダッシュボードを作成」と依頼した場合に使用します。

R

rw-research-referee

ozrwayne / rw-research-skill

実行または投稿の前に、研究結論に必要なエビデンス、バイアス、代替説明、報告上の限界を確認します。ユーザーが「审我的研究设计」「当严格审稿人」「攻击这个结论」と依頼する場合、またはrw-research-refereeワークフローを求める場合に使用します。非公開のローカルワークスペースや事前設定済みの研究ラボなしで動作します。ユーザー提供の資料と同梱の公開ソース手法を使用します

S

semantic-layer-usage

keboola / ai-kit

Keboola semantic-context ツールが返った直後に、セマンティックモデルからアプリ、クエリ、レポート、変換を構築するときに使用します。SQL はモデル自身の物理マッピング（データセットの `tableId`/`fqn`、メトリクス SQL）に基づかせ、クエリを書く前に実際の列を確認してください — ビジネス向けの表示名から SQL を組み立てないでください。

S

signals-scout-product-analytics

posthog / ai-plugin

中核となるプロダクト分析フローのシグナルスカウト — ファネル、リテンション、ライフサイクル、スティッキネス、パス。チームの保存されたフローを監視し、流入が横ばいの間に派生レートの回帰を捉える。

C

choosing-trend-or-slope-view

posthog / ai-plugin

トレンドを作成する前に、ある期間の変化をどのように可視化するかを明確にする。ユーザーが、2 つの時点または期間の間で何かがどれだけ変化、増加、低下、改善、悪化したかを尋ねたとき —— "how much did X change from A to B"、"before vs after"、"start vs end"、"week over week"、"compare this month to last"、"change over time" —— または "slope chart" / "slopegraph" に言及したときに使用する。"change" の 2 つの解釈には異なるチャートが必要である：トレンド全体（折れ線、すべての区間）と 2 つの端点のみ（スロープ、開始と終了）。どちらを望むか尋ねてからレンダリングする。インサイトエディターで保存済みインサイトの ChartDisplayType を選ぶためには使用しない。

D

data-researcher

404kidwiz / claude-supercode-skills

複雑なデータセットから実行可能な洞察を引き出し、パターンや異常を特定して、生データを戦略的なインテリジェンスへ変換するデータ探索・分析の専門家です。複数ソースのデータ統合、高度な分析、データに基づく意思決定支援を得意とします。

E

exploring-replay-vision-observations

posthog / ai-plugin

Replay Vision スキャナーの観察結果を取得し、その所見を読み、それに基づいて行動するようエージェントを導く — セッションをまたいだパターンの要約、個々の録画への掘り下げ、実際に裏付けられた問題を PostHog のタスク、インサイト、または investigating-replay への引き継ぎに変換する。\nトリガーする場合：ユーザーが Replay Vision の観察結果を取得/閲覧/トリアージしたい、\"what has my scanner found\" と尋ねる、スキャナーの所見に基づいて行動または要約したい、観察結果をタスク/作業に変換したい、または /replay-vision/<scanner-id> URL を指す場合。\nトリガーしない場合：スキャナーの作成や規模設定（creating-replay-vision-scanners を使用）、分析しない単発スキャンの実行、signals scout の作成。

説明はまだありません

F

flipside

flipsidecrypto / flipside-tools

Flipside の AI エージェントを使って、40 以上のチェーンにわたるブロックチェーンデータをクエリします。ブロックチェーンデータ、暗号資産ウォレット、DeFi プロトコル、NFT、トークン送金、オンチェーン分析を扱う場合に使用します。Flipside CLI（https://docs.flipsidecrypto.xyz/get-started/cli）が必要です

L

linkfox-jiimore-get-niche-info-by-asin

linkfox-ai / linkfox-skills

商品 ASIN に基づいて Amazon のニッチ市場を詳細に分析し、独占度、ブランド集中度、新商品の成功率、市場機会スコアを扱います。ASIN によるニッチ分析、ASIN 市場調査、ASIN の属する Niche の検索、独占度評価、ブランド集中度分析、新商品の成功率、市場需要スコア、競争環境、Amazon サブマーケットの調査、ASIN niche analysis、niche by ASIN、monopoly level、brand concentration、new product success rate、market opportunity score、competitive landscape、Jiimore data に言及した場合に起動します。ユーザーが「ニッチ」や「ASIN」を明示していなくても、商品 ASIN に紐づくニッチの競争環境、ブランド密度、機会の可能性を評価する依頼であれば起動します。

M

mercury

membranedev / application-skills

Mercuryとの連携。組織を管理します。ユーザーがMercuryのデータを操作したい場合に使用します。

P

postgresql-best-practices

wimolivier / postgresql-best-practices

PostgreSQL 18+ のデータベース開発におけるエンタープライズ向けベストプラクティス。ユーザーが以下を行う場合に使用します。- スキーマ、テーブル、関数、プロシージャ、トリガーの作成 - PL/pgSQL コードの作成（命名規則：l_、in_、io_、co_ の各プレフィックス）- Table API の実装（SECURITY DEFINER 関数、スキーマ分離）- マイグレーション、インデックス、制約、クエリパフォーマンスの管理 - PostgreSQL 18+ の機能（uuidv7、仮想列）の利用 - Medallion Architecture データウェアハウス（Bronze/Silver/Gold）の構築 - アンチパターンのコードレビュー、Oracle PL/SQL からの移行。主要パターン：- 3 スキーマ分離：data（テーブル）→ private（内部）→ api（外部）- Table API：すべてのアクセスを search_path を設定した SECURITY DEFINER 経由にする - ネイティブ PL/pgSQL マイグレーションシステム（Flyway/Liquibase 不要）- Trivadis 命名規則：l_（ローカル）、in_（入力）、io_（入出力）、co_（定数）

S

scrape-codegen-analyze

zytedata / skills

HTML ページを分析し、コード生成用のフィールド抽出手順を作成します

S

scrape-review-schema

zytedata / skills

スキーマと抽出データを検証するための HTML 確認ページを生成します

S

signals-scout-customer-analytics

posthog / ai-plugin

PostHog Customer analytics（Accounts）の signals scout。アカウントごとのエンゲージメントを、チャーンリスクの形状 — エンゲージメントの崖、休眠、チャンピオンの離脱 — および拡大の逆について監視する。

S

signals-scout-replay-vision

posthog / ai-plugin

PostHog Replay Vision スキャナー向けの Signals scout。有効なスキャナーが継続して観測しているか（スループットやクォータの急落）を監視し、集計スコアの変化や繰り返し現れるテーマを提示します。

T

timescaledb

2025emma / vibe-coding-cn

TimescaleDB — 高性能な時系列・イベントデータ分析、ハイパーテーブル、継続的集計、圧縮、リアルタイム分析のための PostgreSQL 拡張機能

A

alibabacloud-emr-spark-manage

aliyun / alibabacloud-aiops-skills

Alibaba Cloud EMR Serverless Spark ワークスペースのライフサイクル全体を管理します。ワークスペースの作成、ジョブの送信、Kyuubi による対話型クエリ、リソースキューのスケーリング、ステータス照会に対応します。ユーザーが Spark ワークスペースの作成、Spark ジョブの送信、ジョブの状態やログの確認、Kyuubi 経由での SQL 実行、リソースキューのスケーリング、ワークスペースの状態確認を希望する場合に使用します。「create a Spark workspace」「submit Spark job」「run PySpark」「execute SQL via Kyuubi」「scale resource queue」「view job logs」などの発言にも適用されます。

A

azure-analysis-services

microsoftdocs / agent-skills

Azure Analysis Services の開発とトラブルシューティングに関する専門知識を提供します。サーバー接続、ファイアウォール/VNet、DNS、クライアント接続、ネットワークエラーの解決、およびその他の Azure Analysis Services 開発タスクに使用します。Azure Synapse Analytics（azure-synapse-analytics 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 上の SQL Server（azure-sql-virtual-machines を使用）には使用しないでください。

C

convex-expert

growthx-club / build-sprint-skills

Convexバックエンドのスペシャリスト。`convex/`ディレクトリ内のコード（関数定義、スキーマ、インデックス、クエリ、ミューテーション、アクション、HTTPエンドポイント、定期実行ジョブ、ファイルストレージ、認証の接続、コンポーネントのインストール）にはこのエージェントを使用してください。オブジェクト形式の関数構文、バリデーターパターン、リソース制限、汎用Claudeがよく間違えるコンポーネントエコシステムに精通しています。

説明はまだありません

E

exploring-mcp-intent-clusters

posthog / ai-plugin

PostHog MCP の意図クラスターを探索する —— 意味的類似性でグループ化されたエージェントの目標。各クラスターのツール分布とエラー率、さらにツール中心の視点（意図ごとのキャプチャ率、宣伝されているカタログに対する発見率、説明の適合度、ツールの重複）を含む。ユーザーが "what are agents trying to do with the MCP?"、"group the intents"、"which goals fail most?"、"what does each cluster route to?"、"when agents have this intent do they find my tool?"、"which tools get mixed up?" と尋ねたとき、クラスタリングを再計算したいとき、または MCP 分析の意図クラスタリング URL を貼り付けたときに使用する。

E

exploring-mcp-sessions

posthog / ai-plugin

個々の PostHog MCP セッションを調査する —— 1 回の実行で 1 つのエージェントが行ったツール呼び出しの連続、それが何をしようとしていたか、どこで失敗したか。ユーザーが "what did this MCP session do?"、"show me the tool calls for session X"、"what was the agent's goal?"、"which sessions had errors?"、"who is connecting to my MCP?" と尋ねたとき、または MCP 分析のセッション URL を貼り付けたときに使用する。

E

exploring-mcp-tool-quality

posthog / ai-plugin

PostHog MCP のツール呼び出しの品質を調査する —— エラー率、レイテンシ、到達範囲、どのツールが失敗しているか、または遅いか。ユーザーが "which MCP tool has the highest error rate?"、"what's the slowest tool?"、"which tools fail most often?"、"how reliable is tool X?" と尋ねたとき、ツール品質マトリックスを求めたとき、または MCP 分析のツール品質／ダッシュボード URL を貼り付けてその内容を尋ねたときに使用する。

G

gate-dex-market

gate / gate-skills

Gate 経由でオンチェーン DEX の市場データを照会します。トークン価格、K 線/OHLC ローソク足チャート、トークンランキング、セキュリティリスク監査、新規トークンの検出、保有者分析、取引量統計に対応します。読み取り専用で、取引は行いません。「トークン価格」「ETH の価格」「SOL の価格を確認」「查价格」「K线」「ローソク足」「OHLC」「上昇率ランキング」「注目トークン」「このトークンは安全か」「ハニーポット確認」「新規トークン」「取引量」「流動性イベント」などを尋ねられた場合に使用します。スワップや取引の実行（gate-dex-trade を使用）、ウォレット残高やアカウントの照会（gate-dex-wallet を使用）には使わないでください。

G

geoscience-skills

wentorai / research-plugins

地球科学・気候関連の 6 つのスキル。対象：地球科学データ、GIS、リモートセンシング、気候モデリング。内容：地理空間ツール、衛星データ処理、環境モデル。

L

laravel:eloquent-relationships

jpcaparas / superpowers-laravel

明確なリレーションを定義してデータを効率的に読み込みます。N+1 を防ぎ、制約や件数・合計を利用し、中間テーブルを安全に同期します

L

laravel:performance-eager-loading

jpcaparas / superpowers-laravel

イーガーローディングで N+1 クエリを防止し、非本番環境で遅延ロード保護を有効にして、取得するフィールドを選択します。

N

nutmeg

withqwerty / nutmeg

サッカーデータ分析のエントリーポイントです。xG、試合や選手の統計、スカウティング、シュートマップ、FBref・Understat・Transfermarkt のスクレイピング、統計に基づく選手やチームの評価など、サッカーデータに関するあらゆるタスクで使用します。適切な nutmeg スキルに振り分け、初回セットアップを処理します。

N

nutmeg-acquire

withqwerty / nutmeg

StatsBomb、Opta、FBref、Understat、SportMonks、Wyscout、Kaggle など、あらゆるソースからサッカーデータを取得、スクレイピング、ダウンロードし、API キーとアクセスを設定します。ユーザーがデータを求めている場合や、無料と有料の違いを尋ねている場合に使用します。

N

nutmeg-compute

withqwerty / nutmeg

サッカーの派生指標やモデルを計算します。生データから xG、xGOT、PPDA、パスネットワーク、期待脅威、ポゼッション価値、プレス強度などの派生指標を算出したい場合に使用します。