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
ユーザーが 3D の箱をコンテナに積み付ける、予約すべきコンテナ数を計画する、3D 空間利用率を最適化する、またはコンテナ積載問題（各発注書、顧客、立ち寄り先を必ず 1 つのコンテナにまとめる場合を含む）を解くことを望むときに使用する。ユーザーが「3D packing」「container packing」「load plan」「keep the PO whole」「box packing」「3D bin packing problem」「cube packing」「three-dimensional packing」「cargo loading」「space optimization」に言及したときにも使用する。パレット特有の積載は pallet-loading を参照。コンテナ物流は container-loading-optimization を参照。
aipa CLI を使った AI による株式・暗号資産分析。ユーザーがティッカーの分析、株式の比較、テクニカル分析の取得、またはベトナム株（VIC、VCB、FPT...）、暗号資産（BTC、ETH...）、グローバル資産に関する金融市場の質問への回答を求めたときはいつでも本スキルを使用します。プライスアクション分析、移動平均分析、サポート/レジスタンスの質問、セクター比較、Wyckoff 分析、トレーディングの洞察にも使用します。ユーザーがファンダメンタルズ、PE、ROE、NPL、CAR、バリュエーション、または「phân tích cơ bản」を明示的に求めた場合のファンダメンタル分析も扱います — `aipa fundamentals` コマンドを使い、財務比率、企業情報、ファンダメンタルスクリーニング/ランキングでテクニカル分析を補強します。AI を介さない生の価格データが必要な場合は、代わりに aipa-data スキルを使用してください。
名前を指定された Arduino、ESP32、RP2040、その他の組み込みボードを、出典に基づく正確なプロファイルに解決する。ピン／ペリフェラル能力、電圧／電流、バス、フレームワーク／コア／ツールチェーン、変種やリビジョンのリスクを含む。ユーザーがボードのリファレンス、ピン配置、GPIO の制限、ボードの能力、ボードプロファイル、またはピン割り当て前の安全な引き継ぎを求めたときはいつでも使用する。要件からボードを選ぶために使ってはならない。その判断には board-selection を使用する。
ユーザーが需要と供給のバランスを取る、需給のミスマッチを解消する、またはフルフィルメントの配分を最適化することを希望する場合に使用します。ユーザーが “demand-supply balancing”、“ATP”、“available-to-promise”、“allocation”、“supply rationing”、“fulfillment optimization”、“demand prioritization”、“supply allocation” に言及した場合にも使用します。予測については demand-forecasting を参照してください。S&OP については sales-operations-planning を参照してください。
ユーザーが直接店舗配送（DSD）のルートを最適化したいとき、小売店の配送スケジュールを計画したいとき、CPG 流通のルート効率を改善したいときに使用する。また、ユーザーが「DSD ルーティング」「店舗配送最適化」「小売ルート計画」「配送時間帯」「マーチャンダイジングルート」「フィールドセールスルーティング」に言及するときにも使用する。一般的な車両ルーティングについては vehicle-routing-problem を参照。ラストマイル配送については last-mile-delivery を参照。
ユーザーが六爻占卜、六爻の排盤、文王納甲、京房八宮、三枚のコインによる起卦、六つの爻値の手動入力について尋ねたとき、または仕事、恋愛、財運、学業などの六爻の質問をしたときに使用する。英語の Liuyao、Six Lines Divination、Wenwang Najia、I Ching coin casting でも発動する。決定論的な排盤、領域メソッドの読み込み、現在の会話での完全な総合解読、卦盤と解読を含む HTML 完全レポート、標準共有画像、事実整合性チェックを実行する。医療、生死、胎児の性別、行方不明者の位置特定などの高リスクの問題については、現実的な支援のみを提供する。
株式分析と値動き予測分析。ユーザーが分析・判断・予測の意図を示したときに発動する。例：「テンセントを分析して」「0700 の最近の値動きは」「XX は買えるか」「今後の値動きを予測して」「分析レポートを生成して」など。香港株、A 株、米国株に対応し、多源データ（ニュース、ファンダメンタルズ、テクニカル、資金フロー、マクロ情報を含む）を統合して多次元の総合分析を行い、図表を伴う可視化グラフを含む構造化分析レポートを出力する。単純な照会系のニーズ（「テンセントの現在価格は」「茅台のコードは」など）では本 skill は発動せず、web_search 機能で直接検索して要約する。⚠️ マルチモーダル主モデル（glm-5v-turbo など）のサポートが必要で、主モデルは画像を読み取れる必要がある。
meatproxy.me のターミナルクライアント。エージェント内で公式の Meat Scan を実行し、相手を meat proxy として紹介してその case-file リンクを取得し、Certified Thinker 証明書を取得し、バッジと共有リンクを生成し、リアルタイム統計を閲覧できる。"meat proxy"、"meat scan"、"refer X as a meat proxy"、"am I a meat proxy"、"certified thinker"、"meatproxy.me link"、"meat proxy badge" で起動する。
支払い Skill — ユーザーの支払い/決済/チェックアウトの意図を認識するか、他の skill（投げ銭 skill など）からの呼び出しを受け取り、scripts/payment_api.js を実行して支払い QR コード API を呼び出し、tradeCode を取得してユーザーに目立つ形で表示します。TRIGGER when: ユーザーが「我要支付」「我要付款」「去支付」「帮我支付」「结账」「付钱」「买单」と言った場合、または他の skill が amount パラメータを付けて呼び出した場合。DO NOT TRIGGER when: ユーザーが投げ銭/ギフト/感謝の意図を示した場合（tip skill が処理）。
ユーザーが製造プロセスの最適化、スループットの向上、サイクルタイムの短縮、プロセス性能のシミュレーションを希望する場合に使用します。ユーザーが “process improvement”、“bottleneck analysis”、“simulation”、“discrete-event simulation”、“throughput optimization”、“cycle time reduction”、“process efficiency”、“queuing theory”、“process mapping”、“capacity analysis” に言及した場合にも使用します。リーン手法については lean-manufacturing を参照してください。スケジューリングについては production-scheduling を参照してください。
この skill に同梱されたスクリプトと現在有効な LLM を使い、ユーザーがローカルの AI エージェントに送った最も怒りに満ちた、または最もおかしいプロンプトを見つける。Claude、Codex、Cursor、Gemini CLI、OpenCode、Aider、Windsurf、Trae、Continue、Cline/Roo、Copilot 形式のローカル履歴を収集し、このチャットで判定したうえで、勝ち残ったプロンプトとリーダーボードのメタデータを npm や npx に依存せず rageprompt.com にアップロードする。
ユーザーが再生可能エネルギーのサプライチェーンを計画する、風力や太陽光の物流を最適化する、またはクリーンエネルギーの運用を管理することを希望する場合に使用します。ユーザーが “solar logistics”、“wind farm operations”、“renewable energy supply chain”、“green energy planning”、“battery storage”、“solar panel distribution”、“wind turbine logistics”、“clean energy optimization” に言及した場合にも使用します。電力網については power-grid-optimization を参照してください。エネルギー貯蔵については energy-storage-optimization を参照してください。
WOOFi（14 の EVM チェーンに対応する最安値メタアグリゲーター）と LayerZero Value Transfer API（Solana、Aptos、TON を含む幅広いマルチチェーンブリッジ — 対応するチェーン/トークンを動的に検出）を組み合わせた統合スワップ + ブリッジルーター。1 つのワークフロー：リクエストを分類し、ウォレットが実際に実行可能かを検証し、見積もりを取り、完全なルートを比較し、承認→再見積もり→実行を行い、宛先での受領を確認する。
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。