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 96,981 件掲載。コマンド 1 行でインストールできます。
その他
AI システムのインベントリ、適用地域、オペレーターの役割、禁止行為のスクリーニング、リスク分類、透明性、高リスクの管理策、汎用目的 AI の義務、ガバナンス、実装マイルストーンにわたる、予備的でエビデンスに基づく EU AI Act の準備状況評価を構築する。組織が AI ユースケース、ベンダー、モデル、製品、ポートフォリオを Regulation (EU) 2024/1689 に照らしてトリアージする必要があるとき、AI インベントリ、ギャップ登録簿、実装ロードマップ、弁護士向けブリーフィングを準備するとき、provider、deployer、importer、distributor、product-manufacturer、authorised-representative、GPAI-provider の責任を評価するとき、または規制や製品の変更後に準備状況を再確認するときに使用する。
gate-cli（info/news/cex）による新規上場のデューデリジェンスとイベントレーダー：上場情報、ファンダメンタルズ、リスク、センチメント、板情報、LaunchPool カレンダー。Action Draft + Y/N の後に任意で初回の現物/Alpha 注文を実行します。ユーザーが新規上場、上場前調査、launchpool、rug チェック、新規資産の初回購入について尋ねるたびにこのスキルを使用します。トリガーフレーズには「new listing」「due diligence new coin」「launchpool calendar」「listing announcement」「is it a rug」「first buy spot」が含まれます。
企業内部のコンプライアンス管理体制を体系的に審査し、制度の欠落、プロセスの不備、データプライバシーのコンプライアンスリスクを特定する必要があるときにこのスキルがトリガーされます。典型的なトリガー状況には以下が含まれますが、これらに限りません：- 企業が弁護士やコンプライアンス顧問に内部コンプライアンスリスク評価を委託する - 企業が上場、M&A、または監督当局の検査を控えてコンプライアンスの自主点検を行う - コンプライアンス事案の発生後、管理体制における体系的な不備を洗い出す必要がある - コンプライアンス管理体制の構築・更新時に、既存の制度と法令の適合度を評価する必要がある - ユーザーが企業内部の規程、中核業務プロセス、またはプライバシーポリシー契約のコンプライアンス性の審査を求める 本スキルは、制度体系の完全性審査、業務プロセス統制の有効性審査、個人情報保護のコンプライアンス性審査という 3 つの審査軸をカバーします。
法的推論の過程で以下の状況が生じたときにこのスキルをトリガーする： （1）法条文の意味が曖昧で複数の解釈が可能である； （2）法条を具体的な事件の事実に適用する際に争いが生じる； （3）ある法条が特定の状況に適用されるべき/適用されるべきでないことを論証する必要がある； （4）当事者双方が同一の法条の解釈について見解を異にする； （5）法条間に表面的な衝突があり、解釈によって調整する必要がある； （6）新しい類型の事件の事実が既存の法条文に直接対応しない； （7）裁判文書における法の適用を分析または疑義を唱える必要がある。 本スキルの中核は、文理解釈、体系的解釈、目的論的解釈などの法的解釈手法を用いて、重要な法条について厳密な解釈論証を行い、合理的で擁護可能な法的意味を導き出し、解釈の過程と結論を規範化された方法で提示することである。
macOS のディスククリーンアップ、開発マシンの最適化、プロアクティブなヘルスアラートの実践的なプレイブック。Mac がいっぱいまたは遅いとき、プロセスが CPU を継続的に消費しているとき、kernel panic / watchdog timeout / vm-compressor-space-shortage / Jetsam イベントが発生したとき、ユーザーがディスク容量の解放、ストレージの監査、ディスク/メモリ/CPU アラートの設定、新しい Mac への同じ監視の復元を求めたときに使用する。Mole（`mo` CLI）による安全ガードと、カスタム LaunchAgent ベースのアラータによるアクティブな警告を中心に構成。AI/Docker の負荷が大きい Apple Silicon ノート PC を対象とする。一般的な macOS サポート、ハードウェア診断、ネットワーク問題、GUI / ウィンドウマネージャのバグ、Time Machine 復元、壊れたアプリのインストールには対応しない。
Windows 11 のディスククリーンアップ、開発マシンの最適化、プロアクティブなヘルスアラートに関する実践的なプレイブック。PC がいっぱいまたは遅いとき、BSOD / Kernel-Power 41 / クラッシュダンプ / コミットメモリの逼迫が発生したとき、ユーザーがディスク容量の解放、ストレージの監査、ディスク／メモリアラートの設定、または新しい PC で同じ監視を復元したいと依頼したときに使用。Microsoft がネイティブにサポートするツール（Storage Sense、cleanmgr、DISM、pnputil、vssadmin、wevtutil、powercfg）を安全の下限とし、ドリフト防止の HTML クリーンアップ UI、Task Scheduler + BurntToast アラータで構成される。AI/Docker/WSL の負荷が大きい開発マシンを対象とする。一般的な Windows サポート、ハードウェア診断、GPU／ドライバーのトラブルシューティング、ウイルス対策／マルウェアの削除、Windows Update の修復、ネットワーク、またはディスクやメモリの逼迫と無関係なアプリ固有のパフォーマンス問題には対応しない。
Polygon 上のオンチェーン操作のための完全な Polygon エージェントツールキット。エージェントによるウォレットのセットアップ、残高確認、トークンの送信やスワップ、資産のブリッジ、利回りへの入出金（Aave aTokens、ERC-4626 vaults）、オンチェーン ID の登録、評判/フィードバックの送信や照会、x402 マイクロペイメントを行う際はいつでもこの Skill を使用。ライフサイクル全体をカバー：Sequence スマートコントラクトウォレット、Trails DeFi アクション、ERC-8004 アイデンティティ + 評判、x402 決済。単一のコマンドライン入口（`polygon-agent`）、AES-256-GCM 暗号化ストレージ。
Omni-Channel ルーティングに必要な標準の Available と Busy プレゼンスステータスを作成する。トリガー：ユーザーが Omni プレゼンスステータスのデプロイ、エージェントの可用性の設定、Omni ステータスメタデータのデプロイ、Case、Incident、Messaging、Voice 用の Available ステータスの作成、または標準の Busy ステータスの追加を求めた場合。トリガーしない：カスタムステータス設計、未対応オブジェクト、PresenceUserConfig のキャパシティ。
GroupMember Data API の POST でエージェントユーザーを Salesforce Queue にバインドするために使用する。SOQL ベースの冪等性を備える（再実行しても安全 — 欠けているバインディングのみを挿入）。生成されたデモエージェント（agent{1..N}.<suffix>@example.com）か、ユーザー名/User Id として渡された実在のエージェントの明示的なリストのいずれかをバインドする。トリガー: Case/Voice キューへのエージェント追加、エージェントユーザーのキューへの割り当て、Omni ルーティング用のキューメンバーシップの投入。キューの作成（service-omni-queue-deploy）、エージェントユーザーの作成（service-omni-agent-users-create）、権限セットの割り当て（service-omni-permission-set-assign）には使用しない。
Lightning console アプリで Omni-Channel サイドバーを有効化または検証するために使用する。トリガー: Omni サイドバーを有効化する、console アプリで Omni-Channel を固定する、Omni サイドバーを構成する、Omni-Channel ユーティリティ領域をオンにする、固定した Omni ウィジェットを検証する。Aura アプリ、標準アプリ、ユーティリティバーのみの Omni ウィジェット、console アプリの作成には使用しない。
AI エージェントが法律問題、案件の事実、法律条文、または法律関係を体系的に分析する必要がある場合、まずそれらを構造化された要素リストに分解しなければなりません。本スキルは以下の状況でトリガーされます：- 案件の事実描写を受け取り、分析の前にすべての法律要素を抽出する必要がある - ある法律関係が成立するかどうかを判断する必要がある（例：契約の成立、不法行為の成立、犯罪の成立）- 2 つ以上の法律事実・条文の異同を比較する必要がある - 法的推論、法の適用、法的助言などの下流タスクに入る前の事前品質ゲートとして機能する - ユーザーが「要素を列挙する」「項目ごとに分析する」「漏れがないか確認する」を明示的に求める 本スキルの中核的な目的は、要素の抽出が完全で漏れがなく、追跡可能で検証可能な構造化リストを形成し、その後にのみ次の段階の推論へ進むことを可能にすることです。それは法律分析チェーンにおける「品質ゲート」です。
AI エージェントが法的推論の過程で以下の状況に直面したときにこのスキルをトリガーする：(1) 複数の法令が同一の事実に適用可能である（法条の競合）；(2) 証拠間に矛盾または不一致がある（証拠の矛盾）；(3) 事件に複数の争点があり、審理または分析の順序を定める必要がある（争点の優先順位付け）；(4) 異なる法源（法律、法規、司法解釈、地方性法規など）が同一の問題について異なる規定を設けている（法源の衝突）；(5) 当事者の主張と法の適用の間に緊張があり調整が必要である。本スキルは法的推論の中核となるハブ能力であり、ほぼすべての複雑な法的分析が何らかの形で紛争解決を伴う。
ユーザーが契約文書、取引スキーム、商業契約または法律関係の説明を提出し、そこから生じうる法的紛争や契約違反リスクを評価する必要がある場合にこのスキルが発動する。典型的な発動シーンには以下が含まれるが、これらに限らない： - ユーザーが契約を審査し潜在的なリスクを指摘するよう求める - ユーザーが特定の取引スキームに履行上の障害があるかどうかを尋ねる - ユーザーが契約履行上の困難を説明し、契約違反に当たるかどうかの判断を求める - ユーザーが契約条項のリスク評価を求める - ユーザーが二者または多数当事者間の契約を提示し、想定される争点の特定を求める - ユーザーがすでに生じた履行のずれを説明し、法的結果の評価を求める - 契約審査、デューデリジェンス、取引交渉などの場面で先行的なリスク識別が必要となる このスキルは「法的紛争が生じるか」と「契約違反リスクが存在するか」という二つの核心的な問題に焦点を当て、構造化されたリスク一覧と対応策を出力する。
確定済みの法律事実、特定済みの法律関係、および照合済みの法規範に基づいて、具体的な法的結果（民事責任の種類と範囲、損害賠償額の算定、刑事刑期の確定、行政罰の種類と程度、契約の効力状態などを含むがこれらに限らない）を導き出す必要があるときにこのスキルをトリガーする。典型的なトリガー場面には次が含まれる： - ユーザーが「いくら賠償を得られるか」「相手はどのような責任を負うか」を尋ねる - ユーザーが「この行為は何年になるか」「罰金はいくらか」を尋ねる - 法律上の構成要件の充足状況から具体的な法的効果を導き出す必要がある - 具体的な賠償額、刑期の範囲、違約金額などの定量的結果を計算する必要がある - 加重、軽減、免除などの調整要素を総合的に考慮したうえで最終的な法的結果を導く必要がある。本スキルは法的推論の連鎖の最終段階であり、抽象的な法規範を具体的で実行可能な法的結論へと変換する。
gate-cli 経由の Gate Smart Earn（L2）：Simple Earn、デュアル商品、ステーキング、利回り比較、余剰資金の提案、確認付きの申购/解約。ユーザーが Earn の APY、フレキシブルまたは固定の Earn、デュアル投資、ステーキング報酬、ポジション、Earn の申购/解約について尋ねたときは常にこのスキルを使用します。トリガーフレーズには earn、Simple Earn、dual investment、staking、flexible earn、fixed earn、subscribe earn、redeem earn、auto renew、APY compare が含まれます。
法的アブダクション推論（Abductive Reasoning）スキル。証拠が不完全で事実が曖昧なときに、最も妥当な説明仮説を生成・評価するために使用する。ミルの五法（一致法、差異法、一致差異併用法、剰余法、共変法）を組み合わせて構造化された因果推論を行う。ユーザーが「考えられる法的解釈を提示する」「弁護／訴追の仮説を生成する」「証拠の複数の読み方を評価する」「不完全な事実から最良の説明を推論する」必要があるときにトリガーする。事例分析、証拠評価、規則適用の争い、因果関係の推論などの場面に適用する。
Data API を介して標準の OmniSupervisorConfigAction と OmniSupervisorConfigTab のコンパニオン行を挿入し、既存の OmniSupervisorConfig に Omni-Channel Supervisor のアクション + タブ画面を設定するために使用する。冪等（不足しているタイプのみを挿入）。service-omni-supervisor-config-deploy で作成した OmniSupervisorConfig が必要。トリガー：supervisor に標準のアクションボタンとタブを付与する、Omni Supervisor に Wallboard/Agents/Queues タブを追加する、Change Queues/Skills などの supervisor アクションを設定する。supervisor 設定自体の作成、supervisor ユーザーの作成、supervisor 権限セットの割り当て、カスタムアクション / FlexiPage / AWS ダッシュボード / AI エージェント画面の追加には使用しない（これらは外部参照が必要で、Setup で設定する必要がある）。
Anonymous Apex を使用して Salesforce 組織上に N 人の Omni-Channel スーパーバイザーユーザーを作成するために使用する。supervisor{i}.<suffix>@example.com のパターンを用い、SOQL ベースの冪等性を備える（再実行時は既存のユーザー名をスキップする）。パスワードは System.setPassword で設定し、フェイルクローズで処理する。ラッパーはパスワードを設定する前にアクティブなデバッグ TraceFlag がないことを証明し、そうでない場合はユーザーを ACTIVE かつ reset_required のままにする。トリガー: create supervisor users、provision supervisor accounts、scaffold supervisor personas。本番の顧客組織（safe_to_write ガードによりブロックされる）、スーパーバイザーを OmniSupervisorConfig に紐付ける用途（service-omni-supervisor-config-deploy）、ContactCenterSupervisor 権限セットの割り当て（service-omni-supervisor-permset-assign）には使用しない。
Gensyn Delphi 情報マーケットのツール。Delphi agent trading competition を含む。マーケットの一覧表示とフィルタリング（verifiable-only フィルターを含む）、リアルタイムのオンチェーン価格と示唆確率を含むマーケット詳細の取得、売買取引の見積もり、売買トランザクションの実行（トークン承認の自動化とスリッページ保護付き）、ポートフォリオポジションの表示、取引履歴の閲覧、Goldsky subgraph によるオンチェーンイベントデータの照会（買い、売り、償還、清算、決済）、subgraph のインデックス状況の確認、決済済みマーケットからの賞金の引き出し、期限切れまたは失敗したマーケットの清算、ERC-20 トークンのアローワンスの管理、ウォレットの ETH とトークン残高の確認に対応。Gensyn testnet、mainnet、または agent trading competition（competition-testnet —— 独自のコントラクト、トークン、リーダーボードを持つ LMSR マーケット。リーダーボードは agent-competition.gensyn.ai）で @gensyn-ai/gensyn-delphi-sdk npm パッケージを使用。ユーザーが Delphi 情報マーケットまたは agent trading competition と連携したい場合に起動 —— 閲覧、調査、取引、参加、コンペティションへの登録、過去のオンチェーンデータの照会、ポジションの管理、残高の確認など。
gate-dex CLI のマーケット＆トークンデータスキル：K ライン、流動性、取引統計、トークン情報、セキュリティ監査、ランキング、新規上場、チェーン設定、生の RPC。読み取り専用で、署名は行いません。ユーザーが gate-dex CLI 経由でオンチェーンのマーケットデータ、トークン情報、セキュリティ監査を求めるたびにこのスキルを使用。トリガーフレーズには K-line、token price、market cap、token risk、honeypot check、token rankings、new tokens、liquidity、tx stats、chain config、rpc が含まれます。
gate-dex CLI のスワップスキル：swap コマンドによるワンショットの DEX スワップ（quote → GV checkin → sign → broadcast）。GV checkin は内蔵 —— 外部バイナリは不要。EVM マルチチェーンと Solana に対応し、ERC20 approve フローも備えます。ユーザーが gate-dex CLI 経由でトークンをスワップ、交換、購入、売却、変換、ブリッジしたいときにこのスキルを使用。トリガーフレーズには swap、exchange、buy、sell、convert、bridge、cross-chain、quote、swap history、swap detail、swap-tokens、bridge-tokens が含まれます。
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。