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
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。
Elfa API の暗号資産ソーシャルインテリジェンスと Auto 条件エンジンのワークフローに使用します。API v3 のイベント、ポジション、ランキング（暗号資産、株式）、人気トークン、ナラティブ、メンション、スマートアカウント統計、トークンニュース、人気コントラクトアドレス、AI 市場チャット（JSON および SSE ストリーミング）、curl／コードスニペット、自動アラート、EQL クエリ、トリガーパイプライン、市場状況に反応するエージェントワークフローを扱います。Auto は X/Twitter の投稿、Telegram チャンネル、イベント（ニュース）、特定トレーダーの予測、トークンや株式の注目度、SEC の提出書類、Kalshi および Polymarket の予測市場、資金調達率、清算の連鎖、Fear & Greed 指数、X のフォローグラフの変化（新規フォロワー、新規フォロー、アカウントの集約）をトリガーにできます。`repeat` で定期プランを再実行し、`cron.schedule` でカレンダースケジュールを実行できます。暗号資産と HIP-3 資産（株式、指数、コモディティ、FX、IPO 前資産）を 24 時間 365 日監視します。API キーによる呼び出しと、Base、Arbitrum、Polygon、Avalanche、Solana 上の USDC による x402 リクエストごとの支払いに対応します。
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。
数学のトピックまたは標準に対応する理解度チェック（CFU）を作成する：記録された生徒の誤解に基づく誤答選択肢を備えた 1〜3 個の的を絞った形成的評価項目と、想定される各回答を具体的な次の指導ステップに対応づける教師用ガイド。学年、標準、トピックについて明確化の質問をする前に読み込むこと。このスキルは数学向けであり、他教科では通常どおり支援し、このスキルについてユーザーに言及しない。数学の概念や標準についての理解度チェック、形成的チェック、クイックチェック、出口チケットの作成・執筆・生成・設計の依頼、および「I need to see who got it before I move on.」のような暗黙のシグナルでトリガーする。クイズ、テスト、練習問題集ではない——CFU はそれが明らかにする内容のために読まれるものであり、採点はされないため、番号付きのクイズや解答のみの答え合わせ表は別の仕事である。レッスン（k12-lesson-plan-creation、独自の出口チケットを伴う）、第 1 層（k12-lesson-differentiation）の作成や、教師の授業準備（k12-lesson-prep）は行わない。
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。
暗号資産の注文執行のための AI エージェント実行スキル - TWAP、メイカー執行、取引コスト分析、スリッページ削減。11 の CEX および DEX 取引所に対応し、無期限先物と現物の両方をカバー：Binance、OKX、Bybit、Bitget、Gate.io、KuCoin、Kraken、Deribit、Hyperliquid、Aster、Orderly。取引所の API キーはユーザー自身のマシン上に保持されます - 第三者による注文ルーティングはありません。インストールと完全なドキュメント：https://pypi.org/project/blockfill/
NVIDIA Proteina-Complexa による完全なタンパク質結合剤設計キャンペーンを実行します。名前/配列/PDB から標的構造とホットスポットを解決し、報酬誘導型のテスト時探索（best-of-n、beam search、FK steering、MCTS）で結合剤の配列と構造を共同設計し、内部の AF2 報酬ゲートで選別したうえで、Boltz2（デフォルト）または OpenFold3 で複合体を再フォールディングして各結合剤を独立に検証し、界面信頼度、pLDDT、ipSAE、apo/holo 安定性、ホットスポット接触で順位付けします。指定された標的、配列、PDB に対する de novo 結合剤、ホットスポット/エピトープ標的設計、Proteina-Complexa / Complexa、または 1 回のリクエストで順位付けされた検証済み結合剤をユーザーが求める場合に使用します。protein-binder-design（RFdiffusion + ProteinMPNN）の姉妹スキルであり、本スキルは Proteina-Complexa を使用します。
富途 OpenAPI の取引とマーケットデータのアシスタント。相場、K ライン、気配値、スナップショット、板情報、歩み値、分時データの照会；銘柄とニュースの検索；オプションコードの解析、オプションチェーン/満期日/IV/権利行使確率の照会；買い/売り注文、注文取消、注文変更の実行；ポジション/資金/口座/注文の照会；リアルタイム配信の購読；暗号資産（BTC/ETH）の相場と取引；予測市場（Event Contract、Combo 見積もり）；インジケーター一覧と計算（MA/MACD/RSI/KDJ/BOLL）；API リファレンスの早見。ユーザーが相場、気配値、価格、K ライン、スナップショット、板情報、板の表示、約定、分時、検索、ニュース、公告、買い、売り、注文、注文取消、取引、ポジション、資金、口座、注文、委託、futu、API、銘柄選定、セクター、オプション、オプションチェーン、権利行使価格、満期日、Call、Put、コール、プット、暗号資産、BTC、ETH、決算、業績、損益計算書、貸借対照表、キャッシュフロー、売上内訳、アナリスト評価、目標株価、モーニングスターリポート、バリュエーション、PE、PB、PS、配当、配当支払い、自社株買い、株式分割・併合、株主、持ち株変動、増持、減持、機関投資家保有、インサイダー取引、会社概要、経営陣情報、経営効率、上位 10 ブローカー、空売り、売り残高、インプライドボラティリティ、IV、オプション権利行使確率、イベントコントラクト、予測市場、EC、pred_side、amount、quote_id、コンボ見積もり、request_combo_quotes、Kalshi、インジケーター、テクニカル指標、indicator に言及したときに自動的に使用。
ACMG/AMP 2015 および AMP/ASCO/CAP フレームワークを用いて生殖細胞系列および体細胞変異の分類を推論する。ユーザーが変異の分類、VCF アノテーションの解釈、VUS の判定、ACMG 基準の適用、ClinVar エビデンスの評価、gnomAD アレル頻度の評価、REVEL/CADD/SpliceAI スコアの解釈、PVS1 の適用可否の判断、報告前の遺伝子-疾患妥当性の評価を求めた場合に使用する。トリガーには "ACMG"、"variant classification"、"pathogenic"、"likely pathogenic"、"VUS"、"benign"、"ClinVar"、"gnomAD"、"REVEL"、"CADD"、"SpliceAI"、"PVS1"、"loss of function"、"nonsense variant"、"missense interpretation"、"splice variant"、"filtering allele frequency"、"ClinGen"、"somatic variant tier" が含まれる。
論文、補足資料、方程式、図、表、および任意のソースコードから、公開された機構モデル、QSP、PK/PD、ODE モデルを Jinkō で再構築します。要求された結果が実行可能な論文の再現である場合に常に使用します。コードが存在しない場合や、スキャンした PDF に OCR が必要な場合も含みます。証拠が十分であれば検証済みの Jinkō モデルを、そうでなければ記録されたブロックまたは失敗の結果を生成し、常に再現レポートを生成します。そこには保真度、信頼度、仮定、相違点、および論文が目標値を示す場合の数値比較を明示します。NONMEM が実装の主要なソースである場合は jinko-task-from-nonmem を使用してください。
FDA、EU MDR、およびグローバルな申請に向けた SaMD（Software as a Medical Device）の規制遵守を検討する。ユーザーが IEC 62304 の安全分類、ISO 14971 のリスクマネジメント、21 CFR 820/QMSR の品質システム要件、Design History File の構成、510(k)/De Novo/PMA の経路選択、SOUP/OTS 評価、検証と妥当性確認の計画、医療機器のサイバーセキュリティ、AI/ML 機器向け PCCP、設計レビュー、トレーサビリティマトリクス、市販後サーベイランスについて尋ねるときに使用する。トリガーには "SaMD"、"medical device software"、"IEC 62304"、"ISO 14971"、"ISO 13485"、"21 CFR 820"、"QMSR"、"510(k)"、"De Novo"、"PMA"、"design history file"、"DHF"、"software safety classification"、"SOUP list"、"risk management"、"hazard analysis"、"design review"、"V&V protocol"、"FDA submission"、"EU MDR"、"clinical evaluation"、"PCCP"、"predetermined change control"、"GMLP"、"cybersecurity premarket"、"Part 11"、"design controls"、"design inputs"、"design outputs"、"traceability matrix"、"post-market surveillance"、"CAPA"、"Class II device"、"Class III device"、"regulatory pathway"、"predicate device"、"substantial equivalence"。
ユーザーが倉庫を設計したい、倉庫レイアウトを最適化したい、施設規模を決定したい、または保管システムを構成したいときに使用。ユーザーが "warehouse layout"、"facility design"、"warehouse sizing"、"storage systems"、"material flow"、"pick path design"、"dock configuration"、"space utilization" に言及したときにも使用。倉庫の立地選定については facility-location-problem を、既存倉庫のスロッティングについては warehouse-slotting-optimization を参照。
REST API を通じて Yandex KIT ストアのカタログを管理する：商品、バリアント（SKU、価格、在庫）、価格/在庫の一括同期、バリアント文書（添付ファイル）、カテゴリ、特性（グループと色を含む）、商品動画、コレクション、コンテキストコレクション、バッジ。Yandex KIT ストアでカタログエンティティの作成、更新、アーカイブ、照会を行うとき、または商品のストアフロントリンクを CMS、PIM、フィードにエクスポートするときに使用。ロシア語のトリガー例：「заведи товар」「обнови цены」「загрузи остатки」「поменяй категорию」「добавь видео к товару」「синхронизируй каталог」「дай ссылку на товар」「выгрузи ссылки на товары」。
REST API を通じて Yandex KIT ストアの注文を管理する：注文とそのステータス、顧客、ギフトカード、追加サービス（アドオン）、配送書類（送り状、荷物ラベル）。KIT の注文の一覧表示、確認、キャンセル、配送ラベルの印刷、または顧客、その注文、ギフトカードの検索に使用。ロシア語のトリガー例：「покажи заказы」「подтверди заказ」「отмени заказ」「что с заказом」「найди клиента」「выгрузи заказы за неделю」「распечатай ярлык」。
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。
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。