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 96,770 件掲載。コマンド 1 行でインストールできます。
その他
投資家が株価の変動による不安、恐怖、強欲を感じ、合理的な意思決定に戻る必要があるときに発動する。典型的なトリガー：暴落時のパニック売り、急騰時に利確すべきか迷う、他人のリターンと比較して心が乱れる、余裕資金でないため眠れない。言語シグナル：「利確すべきか」「こんなに下がって不安だ」「他人はあれだけ稼いだのに自分は稼げていない」「株価とともに心拍が動く」。適用外：純粋な情報検索（ある企業の決算データを尋ねる）、明確な買い/売り判断ロジック（それは能力圏または機会費用の skill）、短期売買戦略の相談。隣接する skill との区別：能力圏 skill は「分かっているか」という認知の問題を扱い、本 skill は「分かっているのに感情が制御できない」という感情と認知の断絶を扱う。Stop Doing List は事前の規律の防線であり、本 skill は事中の感情回復メカニズムである。
GeoPandas、Rasterio、GDAL、Xarray、Shapely、Laspy、PDAL、Google Earth Engine、STAC/Planetary Computer を使った地理空間および地球観測のワークフローを提供します。Sentinel、Landsat、MODIS、SAR、高ハイパースペクトル画像、スペクトル指数、地形・ネットワーク解析、点群、COG、CRS の処理、空間 ML を扱い、Python、R、Julia、JavaScript、C++、Java、Go、Rust のコードに対応します。衛星画像から NDVI などの指数を計算する場合、Shapefile、GeoJSON、GeoPackage データに対してベクターオーバーレイ、再投影、空間統計を行う場合、STAC カタログの検索やクラウド最適化 GeoTIFF の読み込み、地球観測データの土地被覆分類や ML モデルの学習、地形・水文学・点群の解析に使用します。一般的な非空間データ分析や表形式データの ML には使用しません。
平面ベクターデータを扱う GeoPandas 1.1.4 GeoSeries および GeoDataFrame を使った Python ワークフロー向けに、ガイダンスとローカル監査 CLI を提供します。CRS の処理、ジオメトリの妥当性確認と修復、sjoin、overlay、clip、dissolve、union、GeoPackage、GeoParquet、PostGIS の入出力、プロットを扱います。再投影や CRS の割り当て、無効または空のジオメトリの監査、空間結合とカーディナリティの確認、再現可能な仕様に沿ったベクターデータのエクスポート、GeoPandas 0.14 から 1.x へのコード移行に使用します。座標データのプライバシーリスクの確認にも使用できます。ラスターデータや測地計算のみの用途には使用しないでください。
Google Play のアプリ内課金、サブスクリプション、価格設定、Real-Time Developer Notifications を管理するときに使用します。ユーザーが gpc subscriptions、gpc iap、gpc purchases、gpc pricing、gpc rtdn、アプリ内商品、基本プラン、サブスクリプション オファー、買い切り商品、消費型商品、購入検証、購入確認、購入トークン、サブスクリプションの解約、サブスクリプションの延期、無効化された購入、返金、地域別価格、通貨換算、価格移行、SKU 管理、マネタイズ、収益、請求、サブスクリプション分析、チャーン、トライアル転換、購読者数、RTDN、Real-Time Developer Notifications、Pub/Sub 通知、サブスクリプション イベント、購入イベントに言及した場合は、必ずこの skill を使用してください——ユーザーが「マネタイズ」と明示していなくても同様です。サブスクリプションの作成や更新、基本プランのライフサイクル管理（有効化/無効化）、初回オファーの設定、サーバー側での購入検証、返金処理、地域をまたぐ価格換算、ファイルからの IAP 商品同期、購読者の新価格への移行、サブスクリプション分析の閲覧、Pub/Sub 通知ペイロードのデコード、チャージバック紛争への対応（chargeback、pending refund review、pendingRefundReviewNotification、pendingRefundToken、gpc purchases orders review-refund）、RTDN トピック設定の確認を行いたい場合にもトリガーします。リリース管理については gpc-release-flow を参照してください。CI 自動化については gpc-ci-integration を参照してください。
デジタルトランスフォーメーションの 3 層フレームワーク——Digitization、Digitalization、Digital Transformation——を適用し、デジタル技術が可能にする組織変革を診断・計画する。組織のデジタル成熟度の評価、業務の自動化とビジネスモデル変革の区別、DX ロードマップの策定が必要なとき、あるいは「デジタルトランスフォーメーションのどこに位置するか」「これはデジタイゼーションか本当の変革か」「DX 戦略をどう構築するか」と問われたときにこのスキルを使用する。
伝統的な政府を超えた多層的・ネットワーク型・協働型のガバナンスの仕組みを分析するためにガバナンス理論を適用する。公共民間パートナーシップを評価したり、マルチステークホルダーのガバナンス構造を分析したり、部門をまたいでガバナンスモデルを比較したり、集合的意思決定のための制度的取り決めを評価したりする必要があるときにこのスキルを使用する——たとえ「who governs this」「public-private collaboration」「how are decisions made across organizations」と言っても。
談話分析を適用し、テキストやコミュニケーションにおいて言語が意味、権力関係、社会的現実をどのように構築するかを検討する。ユーザーがテキストが問題をどう枠づけているかを分析したり、言語に潜む前提を明らかにしたり、コミュニケーションにおける権力力学を検討したり、メディア・企業・政治のメッセージを脱構築したりする必要があるときにこのスキルを使用する — 「what's really being said here」「how is this framing the issue」「analyze the language in this document」と言う場合でも同様。
iii engine でクロスランゲージのバックエンドを構築します。TypeScript、Python、Rust で関数を登録し、接続された任意のサービスから WebSocket 経由で呼び出せます。iii-sdk、state、KV Server、streams、triggers（HTTP/cron/queue/log）、Bridge Client mesh、OpenTelemetry、Docker デプロイ、iii Console、Prometheus メトリクスを扱います。iii engine のセットアップ、クロスランゲージ関数呼び出し、iii-sdk 統合、registerTrigger 設定、KV Server ストレージ、queue/log トリガー、Docker デプロイ、「ECONNREFUSED 49134」「type_not_found」「@iii-dev/sdk 404」のデバッグに使用します。
ipSAE（interprotein Score from Aligned Errors）を用いた binder 設計のランキング。次の場合にこのスキルを使用する：(1) 実験的テストのために binder 設計をランキングする、(2) BindCraft または RFdiffusion の出力をフィルタリングする、(3) AF2/AF3/Boltz の予測を比較する、(4) 結合成功率を予測する、(5) ipTM や iPAE より優れたランキングが必要。構造予測には chai または alphafold を使用する。QC しきい値には protein-qc を使用する。
稼働中の KASM Workspaces サーバーの日常運用を行います。API 経由のワークスペース CRUD、セッション監視、ユーザー／グループ管理、設定の一括更新、エージェントのプロビジョニング、キャパシティプランニング、マルチエージェント Bot のデプロイパターンを扱います。ワークスペースの管理（作成／複製／更新／削除）、アクティブセッションの監視、ユーザーとグループの管理、Docker Exec/Run 設定の一括更新、Bot エージェントのプロビジョニング、サーバー容量の確認、KASM でのマルチエージェントアーキテクチャのデプロイに使用します。対象外：KASM のインストール、初期設定、ネットワーク／トンネル、基本的なトラブルシューティング（これらには /kasm スキルを使用）。
Linode（Akamai Cloud）上で Linodes、Firewalls、VLAN を使用してインフラをデプロイします。Cluster Autoscaler と Akamai エッジネットワークを統合した、強力な Kubernetes サポートを備えています。用途：Linode/Akamai インフラの構築、Linodes のデプロイ、ファイアウォール設定、Kubernetes オートスケーリング、Akamai CDN 統合。キーワード：linode、akamai、linode-cli、VPS、専用 CPU、ファイアウォール、VLAN、Kubernetes オートスケーリング、インフラ
dbt-materialize アダプタを使用して dbt で Materialize のストリーミングパイプラインを管理する。マテリアライゼーション（source、source_table、view、materialized_view、sink、table、seed）、profile 設定、インデックス作成、ブルー/グリーンデプロイ（deploy_init、deploy_promote、deploy_cleanup）、クラスタ管理、strict mode、テストを扱う。ユーザーが Materialize 用の dbt モデルの作成、Materialize 用の dbt profile の設定、Materialize に対する dbt の実行、dbt によるブルー/グリーンまたはゼロダウンタイムデプロイ、dbt での source や sink の作成、dbt-materialize の問題のトラブルシューティング、既存 dbt プロジェクトの Materialize への移行について尋ねる場合は常にこの skill を使用する。dbt の文脈で dbt-materialize、materialized_view マテリアライゼーション、deploy_init、deploy_promote、deploy_await、strict_mode、refresh_interval、retain_history、partition_by に言及した場合もトリガーする。
KASM ワークスペースまたはスタンドアロン Docker 上に OpenClaw AI ゲートウェイをデプロイして設定します。複数プロバイダーの LLM ルーティング（Anthropic、OpenAI、Gemini、Groq、Bedrock）とマルチチャネルメッセージング（WhatsApp、Telegram、Discord、Slack）に対応します。Docker デプロイ、セキュリティ強化、永続ストレージ、ブラウザーサイドカー、Webhook 自動化を扱います。OpenClaw のデプロイ、AI ゲートウェイチャネルの設定、KASM 上の openclaw コンテナのセットアップ、「token mismatch」または「EACCES」エラーのトラブルシューティング、ゲートウェイバインドの保護に使用します。
PanelUI の Web コレクションを使って React の Web UI を構築します。shadcn レジストリまたは npm からコンポーネントを追加し、テーマに合わせて色を設定して、フレーム付きパネルに組み合わせます。@panelui レジストリを設定した shadcn/ui または panelui-web を導入済みの React プロジェクトでの作業、Web 版 PanelUI への言及、React でドット状の地球儀、KPI カード、カンバンボード、ノードグラフ、アクティビティグリッド、フィードバックダイアログを求める場合に適用されます。
RHINO v1.0 — テールリスク／クライシスアルファのヘッジファンド。2 つのウォレットに 2 つのブック、1 つのプロデューサー。安価なコンベクシティを抱えるために構築されており、平穏時には少しずつ損を出し、ショック時には大きく支払う。HEDGE ブックはクライシス受益資産群（金／原油／ドル／円）に小規模で常時オンのロングキャリーを保持し、防御的資産が上昇トレンドにある場合にのみエントリーする。ESCALATION ブックは平穏時には休眠し、共有のクロスアセット STRESS 検出器がショックを確認した場合にのみ強く発火する — 急騰するクライシス資産をロングし、暴落するリスク資産をショートする。コピートレーダーではない。各ブックが独自のユニバースをスコアリングしてシグナルを送出し、ランタイムが LLM ゲート（パススルー）、DSL エグジット、すべての risk.guard_rails を担う。ブックの選択は RHINO_LEG 環境変数で行う。
ユーザーが投資判断を行ったり、ある企業を買うべきか評価したりするときに使用。典型的なトリガー：ユーザーが「この企業は投資に値するか」「いつ買うべきか」「バリュエーションは妥当か」「投資で最も重要なものは何か」と言ったとき。中核フレームワーク：Right Business（ビジネスモデル）> Right People（企業文化／経営陣）> Right Price（価格）という 3 次元の優先順位と判断ロジック。適用外：テクニカル分析／短期売買、非株式投資、純粋な財務モデリング。
Semantius パイプライン（architect、analyst、modeler）とインスタンス管理を統括します。複数のスキルにまたがる意図、リモート blueprint URL、「この blueprint をデプロイ」「これらの blueprints をデプロイ」「すべてデプロイ」「これらのシステムをセットアップ」「システムを構築してデプロイ」「CRM をエンドツーエンドでセットアップ」「candidate-crm blueprint を複製してデプロイ」「インスタンスに何がデプロイされている？」「semantius の状態」「このファイルを監査」（特定のスキル名なし）、「始める」「初めてなのでセットアップして」「fast flow を有効にして」「expert flow」「guided flow」、またはワークスペースの成果物を調査して適切なサブスキルに振り分ける必要がある場合に起動します。複数の URL、パス、glob を含むデプロイ依頼でも起動します。ユーザーがサブスキルを直接指定した場合（「semantius-analyst でこの仕様を監査」「modeler を実行」など）は起動せず、そのサブスキルに処理を任せます。エンドツーエンドおよび曖昧な依頼の入口です。ホスト間でデータを含むモジュールやテーブルをバックアップ、復元、移動する場合は、このスキルではなく semantius-transfer を使用します。
`semantius-architect` が作成した `*-semantic-blueprint.md` を、デプロイ可能な `*-semantic-spec.md` に変換します。デプロイの前半を担当し、後半は `semantius-modeler` が仕上げます。ユーザーがブループリントをデプロイ可能な仕様に変換または拡張したい場合、ブループリントでカタログ内の何を再利用できるか尋ねる場合、既存カタログへの統合や既存内容との整合を求める場合、または現状と比較してフィールドレベルの詳細を補いたい場合に起動します。統合カタログの門番として、ブループリント内の各エンティティを組み込み項目、同一モジュール内の重複、共有マスター、モジュール間の衝突、類似名の衝突と照合します。統合、改名、再利用、昇格の判断を促し、任意のブループリントエンティティの採用を確認したうえで、仕様が所有するエンティティに限り、形式、検証ルール、計算フィールド、入力タイプや選択肢のルールなどのフィールドレベルの詳細を聞き取ります。再利用するエンティティは参照し、再定義しません。仕様は `semantius-modeler` を介してデプロイされ、追加の対話的な判断は不要です。
セマンティックブループリントを作成・保守します。フィールドレベルの詳細を含めず、エンティティ、ロール、関係、ライフサイクル状態、権限をエンティティレベルで仕様化します（ブループリントから仕様への変換は `semantius-analyst` が担当）。表現を問わず、業務システムやデータを基盤とするツールが必要な場合に起動します。「データモデルを設計」「X のようなシステムを構築」「ドメインをモデル化」「CRM/ITSM/HRIS/LMS/ERP/PIM/CMS/PM/フィールドサービス/請求の仕様を作成」「ヘルプデスク、CRM、HR システム、応募者管理、ロードマップ、チケット管理、在庫管理システムが必要」「X を追跡・計画・管理・整理・記録・収集するツール」「X に対応するもの」などが該当します。既製 SaaS の購入を構築の代わりに勧めません。有名な製品は参考例としてのみ扱います。既存の `*-semantic-blueprint.md` のレビュー、監査、確認、更新、カスタマイズ、拡張、再構築、再分析、厳選カタログのブループリントの複製とカスタマイズ、または現実の各対象を一度だけ表すよう設計を再構成する場合（例：顧客とサプライヤーを単一のビジネスパートナーとして扱う場合）にも起動します。
Windows、macOS、Linux 上の Claude Code、Claude Desktop、OpenCode の最近の AI コーディングセッションを検出して一覧表示します。スクリプトはセッションの生成物からプロジェクトパス、セッション ID、タイムスタンプを抽出します。Windows では PowerShell、macOS/Linux では Bash を使用します。用途：最近のコーディングセッションの検索、AI セッション履歴の確認、セッションログの CSV エクスポート、見つからないセッションのトラブルシューティング、環境をまたいだ Claude Code/OpenCode の利用状況の監査。
StarSling の `sling` CLI を使って GitHub Actions の失敗を診断し、CI の時間とコストを分析します。ジョブや実行の失敗理由、実行が遅くなった原因、Runner の分数や CI コストについて尋ねられた場合、実行の再実行やキャンセルを求められた場合、または GitHub Actions の URL が貼られた場合は、`gh` の使用やログ取得より先に呼び出します。`sling` はログ検索では見つからない、サーバー側で分類された失敗原因とコストの内訳を返します。状態変更は `gh` に振り分けます。ワークフローファイルのリポジトリ全体の監査（ci-score、ci-speedup、ci-secure）、ワークフロー YAML の作成、GitHub Actions 以外の CI には使用しません。
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。