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
uavScenario を使って地形、建物、プラットフォーム、センサーを含む UAV シナリオを作成およびシミュレーションする。MATLAB で UAV シミュレーション、UAV シミュレーター、UAV シナリオを構築するときに使用する。地形/建物のインポート用 addMesh、updateMesh を伴う uavPlatform、GPS/IMU 向け uavSensor アダプターパターン、setup/advance シミュレーションループを扱う。トリガー:uavScenario、UAV simulation、UAV simulator、multirotor simulation、quadrotor scenario、terrain import、building import、GPS sensor simulation。
ユーザーがシート上に不規則な形状をネスティングしたい、非矩形部品を最適にパッキングしたい、または製造向けのネスティング問題を解きたいときに使用する。ユーザーが "nesting"、"irregular shape packing"、"polygon nesting"、"shape nesting"、"marker making"、"leather nesting"、"sheet metal nesting"、"garment cutting optimization"、"CNC nesting" に言及したときにも使用する。矩形のアイテムについては 2d-cutting-stock を参照。1D 問題については 1d-cutting-stock を参照。
ユーザーが S&OP プロセスを導入したり、需要計画と供給計画を統合したり、事業目標のバランスを取ったり、経営層の計画会議を進行したりしたいとき。また、ユーザーが"S&OP""IBP"(Integrated Business Planning)"demand-supply balancing""executive S&OP""monthly planning cycle""consensus demand""supply review""financial reconciliation"と言及したときにも使用。詳細な需要予測については demand-forecasting を参照。キャパシティ分析については capacity-planning を参照。
Serenity(@aleabitoreddit)の思考フレームワークと表現方法。6 次元の詳細調査(1700+ 件のツイート、Substack の長期インタビュー、第三者分析、批評家の見解)に基づき、5 つの核心的なメンタルモデル、8 つの意思決定ヒューリスティック、完全な表現 DNA を抽出。用途:AI/半導体サプライチェーン投資の思考アドバイザーとして、Serenity の視点で投資対象を分析し、意思決定を見直し、フィードバックを提供する。ユーザーが「Serenity の視点で」「aleabitoreddit ならどう見るか」「Serenity モード」「Serenity perspective」「aleabitoreddit の角度で」と言及したときに使用。ユーザーが単に「Serenity の角度で考えて」「Serenity ならどうするか」「Serenity に切り替えて」と言った場合も発動すべき。
[REQUIRED] この skill が何を行い、いつ使うべきかの包括的な説明。含めるもの:(1) 主な機能、(2) 具体的なユースケース、(3) セキュリティ運用の文脈。skill の検出のために具体的な "Use when:" 句を必ず含める。例:"SAST vulnerability analysis and remediation guidance using Semgrep and industry security standards. Use when: (1) Analyzing static code for security vulnerabilities, (2) Prioritizing security findings by severity, (3) Providing secure coding remediation, (4) Integrating security checks into CI/CD pipelines." 最大 1024 文字。
ユーザーがバッテリー蓄電システムの最適化、蓄電運用の管理、蓄電導入の計画を望む場合に使用する。ユーザーが "battery optimization"、"BESS"、"energy storage management"、"battery dispatch"、"storage arbitrage"、"grid-scale storage"、"battery sizing"、"storage scheduling" に言及した場合にも使用する。再生可能エネルギーの統合については renewable-energy-planning を参照。系統運用については power-grid-optimization を参照。
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。
