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
Azure Data Share 開発に関する専門知識を提供。トラブルシューティング、意思決定、セキュリティ、構成、デプロイを含む。Data Share のコスト見積もり、招待の保護、共有エラーの修正、データセットの構成、リージョン間のデプロイなど、Azure Data Share 関連の開発タスクに使用。Azure Data Box（azure-data-box-family を使用）、Azure Data Explorer（azure-data-explorer を使用）、Azure Data Factory（azure-data-factory を使用）、Azure Open Datasets（azure-open-datasets を使用）には使用しない。
Azure Oracle 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、セキュリティ、統合とコーディングパターンを扱います。Azure Key Vault を使用した Oracle TDE の構成、Exadata ログのエクスポート、Azure Monitor、Sentinel、PPG など、Azure Oracle 関連の開発タスクで使用します。Azure SQL Database（azure-sql-database を使用）、Azure SQL Managed Instance（azure-sql-managed-instance を使用）、SQL Server on Azure Virtual Machines（azure-sql-virtual-machines を使用）、SAP HANA on Azure Large Instances（azure-sap を使用）には使用しないでください。
Microsoft Planetary Computer Pro 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、構成、統合とコーディングパターン、デプロイが含まれます。GeoCatalog や STAC API の使用、コレクションやタイルの構成、アクセスの保護、QGIS や ArcGIS の統合、データ取り込みのトラブルシューティング、およびその他の Microsoft Planetary Computer Pro 開発タスクに使用します。Azure Maps（azure-maps を使用）、Azure Open Datasets（azure-open-datasets を使用）、Azure Data Explorer（azure-data-explorer を使用）には使用しないでください。
ゲームバランスの監査や再調整に使用します。ソース駆動の Monte Carlo バランスラボ（Rust + rayon）を構築し、ライブゲームデータを抽出して、人間のプレイスタイル（AFK→プロ）をシミュレーションし、信頼区間付きの勝率／経済性評価を出力して、パラメーターを総当たりで調整します。不公平なレベル、到達不能なショップ、ファームの悪用、利息曲線の急変、コンテンツ追加後の再調整、CI のバランス JSON 差分に反応します。キーワード：バランスラボ、Monte Carlo、勝率、難易度曲線、経済進行、プレイスタイルシミュレーション、リソース抽出、GDScript パーサー、総当たり調整。
ユーザーが Google Ads のコンバージョン トラッキング、Google Tag、Google Tag Manager、拡張コンバージョン、コンバージョン アクション、アトリビューション モデル、クロスチャネル アトリビューション、GA4 インポート、通話トラッキングの設定や監査、コンバージョンデータの問題のトラブルシューティングを求めた場合に使用します。トリガー語句：「conversion tracking」「Google tag」「gtag」「GTM」「Tag Manager」「conversion action」「enhanced conversions」「attribution model」「conversion window」「tracking not firing」「missing conversions」「GA4 import」「phone call tracking」。このスキルは google-ads-bidding Smart Bidding と google-ads-audiences のリマーケティングの前提となります。
明道云 HAP V3 API を使ったページ構築とデータ操作の専門スキルです。ユーザーが「HAP V3」「HAP API」「API 呼び出し」「データ API」「Appkey」「Sign」「API 認証」「PAT」「OAuth」「Bearer」「Filter」「データ検索」「レコード作成」と言及した場合、すぐに起動します。認証設定、API 呼び出し、フィルターの使用、データ操作など、API の完全な使用ガイドを提供します。ユーザーが HAP MCP を設定済みの場合、AI は MCP 設定から認証キーを自動的に抽出します。
キーワード別に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。ユーザーがニッチ市場分析、キーワード市場調査、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のサブマーケット探索、niche market analysis、keyword market、monopoly level、brand concentration、new product success rate、market opportunity score、competitive landscape、Jiimore dataに言及したときにこのスキルを起動します。「ニッチ市場」と明示されていなくても、キーワードに基づくAmazon市場の競争環境、ブランド密度、機会の可能性の評価が求められていれば起動します。
オンデバイスの Drift/SQLite データ層を統制する：package:drift と package:sqlite3 を lib/data/ 内に限定し、行を不変の値オブジェクトにマッピングする DAO の背後に置く（Drift のシンボルを repository の外に漏らさない）、不変条件をスキーマに押し込む（STRICT テーブル、CHECK/FK/部分 UNIQUE インデックス）、foreign_keys/WAL プラグマを beforeOpen で冪等に再表明する、変更ごとに 1 つの db.transaction、公開前に永続化、すべてのクエリを await する、正規の整数ストレージ、派生状態は読み取り時に再計算し決して保存しない、スコープ付き .watch ストリーム、OFFSET ではなくキーセット（seek）ページネーション、そして WAL 安全なバックアップ（checkpoint + VACUUM INTO、再オープンによる検証、稼働中の WAL DB を絶対に File.copy しない）。Drift Table、Companion、DAO、インデックス、CHECK を定義または変更するとき；repository のトランザクションやスコープ付き watch provider を書くとき；接続/beforeOpen プラグマを配線するとき；SQLCipher を追加するとき；バックアップを構築または検証するとき；またはデータ層の diff をレビューするときに使用。マイグレーションとそのテストは run-migration にある。
トラブルシューティング、制限やクォータ、セキュリティなど、Azure Import Export の開発に関する専門知識を提供します。Key Vault 経由での CMK 設定、ドライブ制限の確認、前提条件の検証、Import/Export ジョブの失敗のデバッグ、その他 Azure Import Export 関連の開発タスクに使用します。Azure Data Box（azure-data-box-family を使用）、Azure Blob Storage（azure-blob-storage を使用）、Azure Files（azure-files を使用）には使用しません。
制限やクォータを含む、Azure Open Datasets の開発に関する専門知識を提供します。Spark 以外のデータセットのダウンロード、スロットリングの動作、クォータ制限、再試行ロジック、レート制限の回避策、その他 Azure Open Datasets 関連の開発タスクに使用します。Azure Data Explorer（azure-data-explorer を使用）、Azure Synapse Analytics（azure-synapse-analytics を使用）、Azure Databricks（azure-databricks を使用）、Azure Machine Learning（azure-machine-learning を使用）には使用しません。
ADFとMicrosoft Fabric / OneLake 2025の連携。以下の場合に積極的に有効化：（1）ADFのFabric Lakehouseコネクタ、（2）ADFのFabric Warehouseコネクタ、（3）OneLakeショートカットとワークスペース間のデータ、（4）クロスプラットフォームのオーケストレーション用Invoke Pipelineアクティビティ（ADF -> Fabric、Fabric -> ADF）、（5）ADFとMicrosoft Fabricのワークスペース間でのデータコピー、（6）FabricワークスペースIDを使用した認証、（7）クロスプラットフォームのパラメーター受け渡し、（8）ADFとFabricのハイブリッドパイプラインパターン。Fabricコネクタのセットアップ、Invoke Pipelineテンプレート、OneLakeショートカットパターン、ADFからFabricへの移行ガイダンスを提供。
義務付けられた Price Transparency Law のデータフィードを使って、イスラエルのスーパーマーケット価格を取得・比較します。「イスラエルのスーパー価格」「Shufersal の価格比較」「Rami Levy の価格」「食料品価格」「Price Transparency Law」「買い物リスト最適化」「イスラエルの食費」または「השוואת מחירי סופר」について尋ねられた場合に使用します。チェーン別 XML フィードの解析、チェーン間の価格比較、買い物リストの最適化、価格推移の追跡、レストラン食材費の分析を扱います。レストラン運営には使用せず（israeli-restaurant-ops を使用）、食品以外の小売価格にも使用しないでください。
Jiimoreのデータを使って、Amazonのニッチ市場に関するインサイトを検索・分析します。市場指標、購入者レビュー、競争環境、価格動向、成長傾向などが含まれます。ユーザーがニッチ市場分析、市場インサイト、ニッチ市場データ、市場競争分析、ブランド集中度、新商品の出品成功率、欠品率、価格動向、レビューインサイト、市場需要スコア、niche market insights、market metrics、competition analysis、price trends、growth trends、Jiimore data、market intelligence、out-of-stock rateに言及した場合に、このスキルを起動します。「Jiimore」や「ニッチ市場」が明示されていなくても、market IDを使って特定のAmazonニッチ市場の市場レベルの情報を検索する依頼であれば起動します。
指定キーワードにおけるすべての競合ASINの流入元を分析します。自然検索、SP広告、SBブランド広告、SBV動画広告、SPレコメンド、AC/ER/TRなどのおすすめ枠が対象です。ASIN、日付範囲、新規流入キーワードなどで絞り込めます。ユーザーがキーワードの流入元、キーワード下で流入を競う競合、自然流入と有料流入の比率、SP広告のインプレッション、ブランド広告比率、SPレコメンド、おすすめ枠の広告／非広告の内訳、検索表示分析、Amazon's Choiceや編集者おすすめの表示、キーワードの競争環境、ASINの流入構成、keyword traffic、traffic structure analysis、search share、ad share、traffic source distribution、SIF、traffic analysis、SP recommendation、recommend position breakdownに言及した場合に起動します。「SIF」が明示されていなくても、特定キーワードにおける競合ASINの流入元分布を分析する依頼であれば起動します。
高度な SQLModel パターンと、Alembic による包括的なデータベースマイグレーション。SQLModel モデルの作成、リレーション（一対多、多対多、自己参照）の定義、データベースマイグレーションの設定、クエリの最適化、N+1 問題の解決、継承パターンの実装、複合キーの使用、インデックスの作成、データマイグレーションの実行、Alembic の問題のトラブルシューティングに使用します。トリガーには「SQLModel」「Alembic migration」「database model」「relationship」「foreign key」「migration」「N+1 query」「query optimization」「database schema」や、ORM パターンに関する質問が含まれます。
ユーザーが GTM 指標の定義、指標ダッシュボードの構築、パイプライン効率の測定、AI 製品のパフォーマンス追跡を希望する場合に使用します。「GTM metrics」「revenue latency」「pipeline metrics」「TTFV」「time-to-first-value」「data health」「attribution」「conversion rate」「CAC」「LTV」「NRR」「GTM dashboard」「magic number」「pipeline velocity」「funnel metrics」に言及した場合も使用します。このスキルは、指標の選定からダッシュボード設計までの GTM 測定を扱い、AI 固有のコスト指標、アトリビューションモデル、週次レビューの運用も含みます。技術的な実装、コードレビュー、ソフトウェアアーキテクチャには使用しないでください。
jinko-sdk を使って Jinkō 仮想集団サブサンプリング設計を作成、検証、実行、検査、再利用、編集する。完了した Trial のシミュレーション患者を集団レベルの目標に合わせてフィルタリングまたは選択し、マッチした Vpop として出力する必要があるときに使用する。これは SDK の操作機構のみを扱う：科学的な目標、フィルター、アルゴリズム設定の選択には使用しない。ソース Trial の作成や実行、Vpop の作成、キャリブレーションワークフローの編成にも使用しない。
ASINを基に、Amazonの同じニッチ市場の競合商品を検索します。クリックからのコンバージョン率、総合コンバージョン率、クリック数、販売数、レビュー、評価、価格、粗利益率などの複数の指標で有望な競合を絞り込めます。ユーザーが同じニッチの競合、ASIN競合の発掘、Niche競合分析、類似商品の比較、ASINベンチマーク分析、ニッチ市場の競合一覧、高コンバージョン競合の絞り込み、Jiimore商品発掘、niche competitor by ASIN、ASIN competitor analysis、same niche products、similar products discovery、conversion rate comparison、potential competitor screening、Jiimore ASIN miningに言及した場合に、このスキルを起動します。「ニッチ市場」や「Niche」が明示されていなくても、ASINを基に同じニッチの競合一覧を見つけたり、有望な競合を絞り込んだりする依頼であれば起動します。
Omni CLI を使って Omni Analytics インスタンスを管理します。接続、ユーザー、グループ、ユーザー属性、権限、スケジュール、スキーマ更新を管理します。ユーザーやグループの管理、ダッシュボードやフォルダーの権限設定、ユーザー属性の設定、スケジュールの作成・変更、データベース接続の管理、スキーマの更新、アクセス制御の設定、ユーザーのプロビジョニング、「ユーザーを追加」「アクセス権を付与」「権限を設定」「アクセス権を持つ人を確認」「接続を設定」「スキーマを更新」「配信を予約」といった依頼には常に使用します。
セマンティックモデルに対して Cube.js クエリを実行し、結果を ASCII 表と（適切な場合は）ASCII 棒グラフとしてチャット内に表示します。「注文数は……」「上位 N 件……」「……別の売上」「時系列の傾向」「X と Y の比較」など、cubes から回答できるビジネス上の質問や、「セマンティックモデルをクエリして」「cube クエリを実行して」「グラフを見せて」「プロットして」「グラフ化して」と明示的に依頼された場合に使用します。`revos cubes meta` でメジャーとディメンションを検出し、`revos cubes query` でクエリを実行して、チャットを離れずに結果を表示します。
エンジニアリング分析（PR / CI）データを保存済みの PostHog インサイト、ダッシュボード、サブスクリプションに変換し、SQL で製品データを直接クエリする方法を説明する。engineering-analytics-sources でチームごとの GitHub ウェアハウステーブルを発見すること、HogQL で厳選された列のセマンティクスを再現すること、製品ロジックが関わる箇所（CI コスト、フィンガープリントされた失敗行、コミットの帰属）で公開されている engineering_analytics_* ウェアハウスビューを読むこと、insight-create でクエリを保存すること、subscriptions-create で配信をスケジュールすることを扱う。「save this as an insight」「put CI health / merge times on a dashboard」「email me PR throughput weekly」「chart CI cost」「track time to first review」「subscribe to these numbers」「alert on CI success rate」「what data/tables/views does engineering analytics read」と尋ねられたときに使用する。アドホックな CI とマージの質問には diagnosing-ci-and-merge-bottlenecks を、特定の CI 失敗の調査には investigating-ci-failures を使用する。
データベーススキーマ（SQL、NoSQL、グラフ）、ナレッジグラフ、オントロジー、API データモデル、タクソノミー向けに、エンティティ、関係、制約の厳密で検証済みのモデルを作成します。リレーショナル、ドキュメント、グラフ、イベント／時系列、ディメンショナルの各スキーマパターンに加え、ライフサイクルモデリング、論理削除、多態的な関連、階層構造を扱います。ユーザーが「schema」「data model」「entities」「relationships」「ontology」「knowledge graph」に言及した場合や、データ構造の形式化が必要な場合に使用します。
コード内の dataLayer イベントと API 経由の GTM 設定を含む、完全な GTM トラッキングを実装します。「GTM トラッキングの実装」「dataLayer イベントの追加」「GTM 変数とタグの作成」「CTA トラッキングの設定」「イベントトラッキングの実装」や、トラッキング計画の実行が必要な場合に使用します。コード実装（dataLayer.push）と GTM コンテナ設定（変数／トリガー／タグ）の両方を API 経由で自動処理します。増分更新とフレームワーク固有のパターン（React、Next.js、Vue など）に対応します。
hap-cliコマンドラインツールでHAP企業プラットフォームを操作します。hap-cliスキルの主なエントリーポイントです。連絡先、チャットメッセージ、投稿、スケジュール管理、アプリとデータの操作（ワークシートレコードの追加・削除・変更・検索、ワークフロー、承認待ち、カスタムページ、ロール権限、ファイルアップロードなど）を扱います。ユーザーがHAPで人を検索する、メッセージを送る、投稿する、予定を確認・作成する、テーブルのレコードを読み書きする、または承認を処理したい場合は、ツール名が明示されていなくても起動してください。
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。