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。
その他
`npx @morpho-org/cli@latest` を使ってターミナルから Morpho レンディングプロトコルを操作する——vault/マーケット/ポジションを照会し、組み込みのシミュレーション付きで未署名の Morpho トランザクションを準備する。対応するすべてのチェーン（Ethereum、Base、Arbitrum、Optimism、Polygon、Unichain、World Chain、Katana、HyperEVM、Monad、Stable）に対応する。ユーザーが Morpho vault の APY / TVL / アロケーション（「Base で最高の USDC vault」）を調べたいとき、Morpho Blue マーケットを比較したいとき（「Arbitrum の ETH/USDC マーケット」）、ポジションやヘルスファクターを確認したいとき（「自分の Morpho ポジションは何か」）、またはあらゆる Morpho 操作——預入、引出、供給、借入、返済、担保の供給/引出——を準備したいときに呼び出す。ユーザーが CLI を明示的に挙げていなくてもよい。ユーザーが Morpho を統合するアプリケーションコードを書いている場合は、代わりに morpho-builder スキルを優先する。
ユーザーが配送ルートを最適化したい、車両ルーティング問題を解きたい、または輸送コストを最小化したい場合に使用する。ユーザーが "route planning"、"delivery optimization"、"VRP"、"TSP"、"multi-stop routing"、"route sequencing"、"dispatch optimization" に言及した場合にも使用する。車両台数の規模設定と管理については fleet-management を参照。ラストマイル特有の課題については last-mile-delivery を参照。
Terra API の Planned Workouts 製品（プレリリース）で構築する — 構造化ワークアウトを一度定義すれば、Terra API がユーザーのデバイスにプッシュする。Garmin、COROS、Wahoo、Suunto、TrainingPeaks、Huawei、Zepp、Hevy、Apple ウォッチに予定ワークアウトや構造化ワークアウトをプッシュするとき、トレーニングプランやワークアウトテンプレートを構築するとき、インターバル、ウォームアップ、ターゲット（心拍、パワー、ペース、ケイデンス、RPE、ゾーン）、FTP または閾値ベースのパーソナライズ、アスリートパラメーター、水泳や筋力のテンプレートを扱うとき、またはデバイスが機能を表現できないときのプロバイダー強制警告を処理するときに使用する。
ToolUniverse のデータベースツールに問い合わせて、記憶から答えるのではなく生物医学の事実 / 想起 / 多肢選択問題に回答する。'which gene/drug/variant/disease/pathway/miRNA/TF...' のあらゆる検索、'according to <database>' という表現の質問（DisGeNet、OMIM、MSigDB、miRDB、GTRD、MGI、Ensembl、ClinVar、ChEMBL、OpenTargets、Reactome、GtoPdb、UniProt...）、およびいずれかの選択肢を権威ある情報源で検証する必要がある生物学 / 医学の多肢選択知識問題でトリガーされる。ユーザーが提供したデータファイルの分析（CSV/VCF/h5ad → data-analysis router を使用）には使用せず、自由形式の文献レビューにも使用しない。公開された生物医学データベースに単一の正解が存在し、推測ではなく検索できる場合に使用する。
ユーザーが労働力のシフト最適化、シフト計画の作成、労働需要の平準化を望むときに使用する。ユーザーが "staff scheduling"、"labor planning"、"shift optimization"、"crew scheduling"、"roster optimization"、"employee scheduling" に言及した場合にも使用する。タスク割り当てについては task-assignment-problem を参照。ウェーブプランニングの労働力については wave-planning-optimization を参照。
Barry 受講生の英語リスニング・スピーキングレベル測定 + ボトルネック診断。10〜17 分でスピーキング/リスニング/総合の 3 つの CEFR スコア + リスニング・スピーキングのボトルネック特定を出力し、受講生プロファイルの Section 2 + 3 に書き込む。すべての受講生が同一のフローをたどる：標準化試験の問い合わせ（参照アンカー）→ 中訳英の昇格制（起点 B1、合格で昇格、失敗で降格、スピーキング CEFR + 末尾に発音の質問を測定）→ リスニング 5 問の段階式（リスニング CEFR を測定）+ 段階 a/b のボトルネック診断 → 総合レベル判定 → 自信チェック + プロファイル作成。中訳英では「意味が伝わること」が基本的な合格基準で、複雑な文型/高度な語彙はプラス。新人の初回は barry-onboarding が起動する；既存受講生は再測定のために自ら呼び出す。トリガー：测评、英语水平测评、诊断、English assessment、CEFR、卡点。
Barry の英語コミュニケーション方法論を提供する常駐型 Q&A コーチ。学習者はいつでも呼び出して、4 種類の質問に回答できる：① 英語表現／単語／翻訳／ビジネスでの用法（AI が直接回答 + 5 列のバイリンガル見出し + 追加質問では fancy-vocab を付加）；② 方法論の概念（ツールボックスとともにインストールされた methodology wiki の該当原文を RAG で回答し、理解したうえで Barry 流に適応的に表現）；③ トレーニングの悩み（方法論のフレームワークで診断 + 具体的な次のステップを示す）；④ 状況の変化（転職／進歩／目標の変更）→ /barry-onboarding の再実行を案内してプロファイルを再測定。**学習者のプロファイルは書き換えず、評価もせず、Q&A ログも保存しない**。Barry のスタイル（直接的、口語的、表現を恐れない、必ず例を出す）。トリガーワード：問个问题、请教、coach、barry coach、/barry-coach、英文怎么说、什么意思、怎么翻译、方法论、X 怎么练、我什么级别、A1/A2/B1/B2/C1/C2 各是什么。
职场の学習者向けの翻訳スキル独立トレーニング。2 つのモード：コーチモード（Filtering → 脱殻 → ロジックの顕在化 → 再表現 → 文化的適応、各ステップでコーチが導く）とクイックモード（AI が翻訳結果を直接出し、各ステップでどのような調整をなぜ行ったかを順に説明する）。脱殻の工程は学習者のレベルに応じて適応的——レベルが高いほど脱殻が必要な部分は少なくなる。トリガーワード：翻译技巧训练、翻译训练、练翻译、translation training。
中国の大学入学共通テスト（高考）の出題を手がけるベテラン専門家アシスタント。専門的な出題指導とレビューサービスを提供する。高考の問題作成、問題品質のレビュー、試験問題の構成分析、出題傾向の把握などの場面に適する。ドキュメントツールで解凍ファイルを抽出し、Web 検索で最新の出題傾向を把握し、分析ツールで問題品質と試験問題の構成を評価する。「一核四层四翼」評価体系、2025 年の出題傾向、問題形式の規範、採点基準、出題プロセスなど複数の側面を網羅し、高考の出題のベストプラクティスに準拠する。
Agent を導いて、事案の事実、法条、判決、争点、当事者、証拠、契約上の義務関係（契約→条項→義務の三層モデル、リスク評価による色分けを含む）と構成要件の涵摂結果（法条→要件→事実の該当性の色分け）を整理させ、law-powers の index.html/data.js と互換のスーパーセットな法律関係グラフデータを生成して data.js に書き込む。また、要望に応じて自己完結型 SVG により「訴訟意思決定ツリー＋因果関係経路図」の単一ファイル二面パネル図（意思決定分岐は条文番号・判決に紐付け、因果評価は涵摂表に転記）を生成し、書面への添付図や印刷に供する。
バンドパス、ローパス、バンドストップフィルタ設計 — ヘアピン、結合線路、コムライン、スタブ、SIW による周波数選択と高調波抑制。トリガー：ユーザーがあらゆる RF フィルタ（バンドパス、ローパス、ハイパス、バンドストップ、ヘアピン、結合線路、コムライン、スタブ、SIW）の設計、作成、解析を求めたとき。コードを書く前に呼び出す — フィルタのクラス名は推測とは異なる。スキップ：既存フィルタの EM シミュレーション/S パラメータ抽出（matlab-analyze-em を使用）、一般的な PCB レイアウトの組み立て（matlab-assemble-pcb-layout を使用）、材料/スタックアップ設定のみ（matlab-manage-pcb-material を使用）、最適化スイープ（matlab-optimize-pcb-design を使用）。
Neta API コミュニティスキル——インタラクティブなレコメンドフィードの閲覧、作品詳細の表示、いいねなどのコミュニティ上のインタラクション、そしてコミュニティの文脈でタグとキャラクターに基づくコンテンツ閲覧を行う。ユーザーが「みんなが何を遊んでいるか軽く見たい」「レコメンドフィードをスクロールしたい」「作品にインタラクションしたい」と思ったときにこのスキルを使用する。カテゴリ／キーワード単位の調査や複雑なレコメンドの絞り込みは担当しない（それらは neta-suggest が担当）。画像／動画／楽曲の直接生成も行わない（neta-creative が担当）。
事前承認の臨床ポリシー評価のための推論スキル。ユーザーが支払者の臨床基準、ステップセラピー要件、医療必要性の定義、CMS LCD/NCD の適用ルール、異議申立ての文書化戦略、処方集ティアの影響、FHIR Da Vinci PAS の実装ガイダンスについて尋ねたときに使用する。トリガーには "prior auth policy"、"step therapy"、"medical necessity"、"coverage determination"、"LCD"、"NCD"、"formulary tier"、"PA appeal"、"peer-to-peer review"、"Da Vinci PAS"、"clinical criteria"、"PA denial"、"drug authorization"、"utilization management" が含まれる。
スタートアップの創業者と弁護士向けの YC SAFE 契約のレビューおよびアドバイザリースキル。ユーザーが (1) レビューや比較のために SAFE 契約をアップロードした場合、(2) SAFE の仕組みについて質問した場合、(3) 標準的な YC SAFE のドラフト作成を依頼した場合に使用。SAFE、Simple Agreement for Future Equity、YC SAFE、valuation cap、discount、MFN、pro rata、convertible instrument などのキーワードでトリガー。
Barry 仕事英語ツールボックスの**統一エントリーポイント**。新規受講者が初めてツールボックスに触れるときに呼び出し、ウェルカムメッセージを表示して onboarding の 3 ステップ(profile → assessment → solution)を最後まで案内する。既存の受講者が onboarding を再実行する必要があるとき(状況が変化した場合)にも呼び出す。**受講者が初回起動時に呼び出すべき Skill** であり、ツールボックス全体の使い方をつなぐため、受講者は個々の原子的な Skill の名前を知る必要がない。トリガーワード:开始、启动、开始学英语、英语训练、barry、barry-onboarding、english onboarding、how do I start、I want to learn english、欢迎、welcome。
Barry 受講生プロファイル Section 1（基本情報）の収集と更新。10〜20 分のガイド付き深掘りインタビューで、受講生の業務環境、課題、目標、時間投入、学習履歴を掘り下げ、`~/.barry-english/profile.md` に書き込む。新人の初回は barry-onboarding が起動する；既存受講生はプロファイル更新のために自ら呼び出す（転職/異動/目標変更のとき）。トリガー：基本情况、更新档案、更新基本情况、我换工作了、profile update。
医療請求の計費ルールと不正検知ロジックに関する推論スキル。ユーザーが CMS 計費ルール、サービス提供場所コード、グローバルサージェリーピリオド、修飾子の使用(25 59 76 77)、NCCI 編集ロジック、第 1 列第 2 列のコードペア、相互排他的な術式、修飾子インジケーター、不正・浪費・濫用パターン、E&M アップコーディング、アンバンドリング、ファントム請求、不可能日検出、コーディングエラーと不正の区別、FWA 調査手法、請求監査ロジックについて質問したときに使用する。トリガーには「CMS billing rules」「NCCI edits」「modifier 25」「modifier 59」「global surgery period」「upcoding」「unbundling」「phantom billing」「impossible day」「FWA」「fraud waste abuse」「coding error vs fraud」「claims audit」「billing compliance」「E&M level selection」が含まれる。
JLCPCB の電子部品データベース（約 700 万点）をハードウェア/電子プロジェクト向けに検索する。ユーザーが次のことを必要とする場合に使用：(1) 電子部品（抵抗、コンデンサ、インダクタ、IC、コネクタ、ダイオード、トランジスタ、MOSFET、オペアンプ、マイクロコントローラ、センサー、LED など）を探す、(2) 特定の型番、LCSC 番号（C プレフィックス）、メーカー型番を調べる、(3) 部品の代替品や同等品を探す、(4) JLCPCB/LCSC での部品の在庫状況を確認する、(5) 部品の仕様（パッケージ種別、フットプリント、説明）を取得する、(6) PCB 実装（PCBA）プロジェクト用の部品を検索する、(7) SMD またはスルーホール部品を探す、(8) 電圧レギュレータ（LDO、リニア、スイッチング）、オーディオジャック、コネクタ、その他の電子部品を調べる。キーワード：JLCPCB、LCSC、電子部品、PCB 部品、SMT 実装、BOM、部品表、部品調達。
インポートした PCB レイアウトに対する PDN の DC 電圧/電流解析、IR ドロップ、設計規則チェック、マルチネットのバッチ解析。トリガー：ユーザーが電源完全性、PDN 解析、IR ドロップ、電圧分布、電流密度、電源ネット、または PCB 上の設計規則チェックについて尋ねたとき。コードを書く前に呼び出してください — PDN の API チェーンは特殊で直感的ではありません。スキップ：PCB ファイルのインポート（matlab-read-pcb-layout を使用）、電磁界/S パラメータ抽出（matlab-analyze-em を使用）、材料/スタックアップの設定のみ（matlab-manage-pcb-material を使用）、伝送線路設計（matlab-design-pcb-transmission-line を使用）。
ウォレットが Realbond でローンチを作成する場合（税率 1% のトークン。すべてのウォレットに開放）、Agent ID 保有者がウェブサイト署名済みの binding.json を使って X アカウントを紐付ける場合、bonding curve 上のローンチを購入（Agent ID と X の紐付けが必要）または売却する場合、税金を処理する場合、トークンで支払われる税トークンの配当を請求する場合、BSC 上で紐付けやポジションを確認する場合に使用します。すべての取引は Binance Agentic Wallet（`baw contract-call`）経由で実行し、実行前に人間の確認を行います。
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。