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
バルク RNA-seq のエンドツーエンドオーケストレーターです。生の FASTQ reads に対して QC とトリミング（FastQC、fastp/Trim Galore）、アラインメントと定量（STAR、Salmon、featureCounts）を行い、遺伝子レベルのカウント行列を作成した後、差次的発現解析（pydeseq2）、パスウェイ／GSEA エンリッチメント（pathway-enrichment）、論文用図表（scientific-visualization）に引き継ぎます。バルク RNA-seq reads または定量結果から、完全で再現可能な差次的発現ワークフローを求める場合に使用します。例：「RNA-seq を解析」「FASTQ から DESeq2」「nf-core/rnaseq を実行」「STAR/Salmon 定量」「DESeq2 用カウント行列を作成」「reads から差次的発現遺伝子と濃縮パスウェイを得る」。nf-core/rnaseq（Nextflow）とスタンドアロンの STAR/Salmon の経路を選択し、実験デザイン、鎖特異性、QC ゲートを扱います。シングルセル RNA-seq には代わりに scanpy スキルを使用してください。
企業法務サポートをガイドする——エンティティ構成、取締役会と株主のガバナンス、会社の決議と議事録、株式とキャップテーブルの仕組み、社内規程、グループ会社間の取り決め、および資金調達や M&A のためのクロージングチェックリスト。取締役会資料の起草、ガバナンス文書のレビュー、法人設立や子会社の設置、株主の同意書、ストックオプション制度の仕組み、チェックリストレベルでの D&O の考慮事項、会社の承認パッケージの際に使用する——B2B MSA やベンダー/顧客のレッドライン（commercial-counsel）、SOC/ISO の証跡（compliance-engineer）、税務・会計処理（senior-revenue-accountant）、従業員の HRIS とライフサイクル運用（people-operations-specialist）には使用しない。実際のディール実行——デューデリジェンス調整、クロージングマトリクス、署名、資金フロー——には transaction-manager を使用。ディールテーゼ、バリュエーション、交渉の権限には transaction-principal を使用。出力は起草支援であり、拘束力のある行為は人間の弁護士が承認する必要がある。
Cube MCP ツールまたは Cube CLI を通じて開発モードのブランチ上で Cube セマンティックモデルを作成、変更します。YAML でキューブ、ビュー、メジャー、ディメンション、結合、事前集計を追加または編集し、コミットしてビルドします。メトリクスの追加、メジャーやディメンションの定義、キューブやビューの作成、2 つのキューブの結合、モデルエラーの修正、フィールド名の変更、ビジネスユーザーへのフィールド公開に使用します。「メトリクスを追加」「収益を定義」「ビューを作成」「このフィールドを公開」「注文と顧客を結合」「モデルを修正」「事前集計を追加」などが対象です。まず cube-explore-model でモデルを読み取ってください。結果に対するクエリの実行には cube-run-query、デプロイやビルド状況の確認には cube-deploy を使用します。
Cube MCP ツールまたは Cube CLI を通じて Cube セマンティックモデルを検索、確認します。対象はキューブ、ビュー、メジャー、ディメンション、結合、およびそれらが定義されているファイルです。Cube で利用できるデータ、メトリクスの定義場所、フィールドが属するキューブ、2 つのキューブの結合方法、変更の影響を知りたい場合に使用します。「何をクエリできる？」「どんなメジャーがある？」「収益の定義場所は？」「データモデルを見せて」「このデプロイには何がある？」「顧客メールはどのキューブ？」や、「これを名前変更すると何が壊れる？」といった影響に関する質問が対象です。モデルを変更する前に、このスキルでモデルを読み取ってください。モデルの編集には cube-build-model、クエリを実行して数値を取得するには cube-run-query、ワークブック、ダッシュボード、レポートの閲覧には cube-explore-content を使用します。
ユーザーが企業の企業文化の良し悪しを判断する必要があるときに使用する — 目的が投資判断、就職先の選択、協業評価のいずれであっても。典型的なトリガー：ユーザーが「この会社の文化はどうか」「ある会社が信頼できるかどう判断するか」「この会社に加わる/投資する価値があるか」「創業者/CEO はどうか」と言う。中核フレームワーク：本分（正しいことを行う＋誤りに気づいたら即座にやめる）＋平常心（雑音を排除して本質に戻る）＋誠信（integrity をゼロトレランスの底线とする）＋消費者導向（最終ユーザーを優先）。適用外：純粋な財務分析、短期的な投機判断、純粋な技術評価。
超級恋愛マスター：語用論（Grice）、愛着理論（Bowlby/Gottman）、シグナリングゲーム理論（Spence）に基づく感情洞察とコーチングのシステム。神の視点で男女関係の全体像を見渡し、問題の本質をずばり指摘し、明確な方向性を示す。ユーザーがチャット履歴を貼り付けるか感情のシチュエーションを説明すると、相手の本当の意図、関係ダイナミクスの診断、シグナルの質の評価、行動の指針を出力する。トリガーワード：「情场高手」「帮我看看」「分析一下」「这段感情怎么办」「ta什么意思」「dating decoder」調査時期：2026年4月。
Rider 対応のソリューションやプロジェクトで、デバッガーを使ったランタイムの根本原因分析に使用します。.NET/C#、F#、VB、C++、Unity、Unreal Engine、その他のゲーム開発または混合言語プロジェクトが対象です。実際の値、実行された分岐、呼び出し順序、スレッドコンテキスト、指定行への到達有無など、ソースやログから確実に判断できないランタイム状態や制御フローの証拠が必要な場合に使用します。関連箇所の特定に多数のファイルの確認や深い呼び出しチェーンの追跡が必要な場合、またはデバッグ、ブレークポイント設定、ステップ実行、ランタイム値の確認を明示的に求められた場合にも使用します。コンパイル時または構文エラー、ソースから明白なバグ、ログ／テストですでに特定された障害、名前に debug/Debugger が含まれるだけのコードには使用しません。
Obsidian で編集可能な Excalidraw 図を標準形式またはアニメーション形式で作成します。ユーザーが Excalidraw の名前を出した場合、このスキルを必ず使用します。単独の図、概念間の関係、マインドマップ、編集可能なホワイトボード、要素が順番に表示される図（作図、フローチャート、マインドマップ、関係図、ホワイトボード、段階的な表示）を自然言語で求められた場合も、スキル名を知らなくても選択してください。内容と出力先に応じて選び、イラストや写真の依頼には別のツールを使用します。HTML Artifacts 内の図では、HTML/CSS/SVG または Artifact の既存の図ツールを必ず優先します。明示的な指定がある場合、または具体的な Excalidraw 機能が必要な場合に限り、そこで Excalidraw を使用します。手描き風の指定だけでは使用理由になりません。Mermaid の明示的な依頼には、必ず mermaid-visualizer を使用します。
エージェンシー理論（Jensen and Meckling, 1976）を適用してプリンシパル・エージェント問題 — モラルハザード、逆選択 — を診断し、利害を一致させるガバナンス機構を設計する。ユーザーが所有者と経営者の利害相反を分析したり、インセンティブやモニタリングの仕組みを設計したり、コーポレートガバナンスの有効性を評価したりする必要があるとき、または「how do we ensure managers act in shareholders interest」「why is this incentive plan failing」「what governance mechanisms reduce agency costs」と尋ねるときにこのスキルを使用する。
フレームワーク、データ、宣言的モードでの React Router v7/v8 アニメーションの構築やレビューに使用します。GSAP のページ遷移、コンポーネントの表示／非表示、スクロールエフェクト、useBlocker、ルートの再利用、クリーンアップを扱います。GSAP が明示されていない場合も、viewTransition の選択を含めて使用します。非表示コンテンツの復元と初回読み込みのパフォーマンスも対象です。Next.js、TanStack Router、ルーティングを使用しない React、単独の GSAP API に関する質問には使用しません。
histolab Python ライブラリ（OpenSlide）を使用して、H&E 全スライド画像からタイルを抽出し、前処理します。スライドの検査、組織マスク（TissueMask、BiggestTissueBoxMask）、RandomTiler、GridTiler、ScoreTiler による抽出、画像・形態学的フィルター、Macenko または Reinhard による染色正規化を扱います。深層学習用の WSI ファイルからタイルデータセットを構築する場合、組織を検出して背景やペン書き込みを除外する場合、タイル位置をプレビューして CSV レポートを出力する場合、スライド間の染色差を正規化する場合に使用します。空間プロテオミクス、多重イメージング、深層学習パイプラインには使用しないでください。それらには pathml を使用します。
Huawei Cloud AgentArts agent-ops プラットフォーム向けのオブザーバビリティ無データ診断スキルです。サブスクリプションのメタデータ、データパイプライン（APM/AOM/LTS）、クエリパラメーター、認証を確認し、agent-ops のメトリクス、ログ、トレース／セッションの欠落を体系的に診断します。根本原因の分析と修正案を生成します。トリガー例：「AgentArts no data」、「metrics no data」、「logs no data」、「traces no data」、「session no data」、「obs diagnosis」、「可观测诊断」、「无数据诊断」、「查不到指标」、「查不到日志」、「调用链无数据」、「agent-ops 无数据」。
ローカルにインストールされた Isaac Sim を GUI ウィンドウで起動し、isaac-sim-remote Python サーバー経由で操作して、Nova Carter SIL を使った Mission Control のエンドツーエンドのショーケースを実行・検証します。デモ、ショーケースの再生、Mission Control によるシミュレーションロボットの操作、統合された小規模倉庫シナリオの診断に使用します。既存の Isaac Sim のインストールを変更せずに検出し、互換性を確認できる場合は確認を求めずに使用可能なランタイムを自動選択します。依頼されたインストールやバージョン変更は isaac-sim-installation に委任します。ユーザーが別のシナリオを指定しない場合、標準の Isaac 6.1 倉庫と決定論的な円形ルートを使用します。
既存のK-12授業（数学、ELA、科学、社会科）を、習熟度が学年相当より低い・相当・高い生徒向けに調整します。授業、段階設定、生徒のレベルについて教師に確認する前に、このスキルを読み込んでください。授業の差別化、段階分け、足場かけの明示的な依頼や、「生徒のレベルに差がある」といった暗黙の要望に対応します。1回の出力で、教師向けの差別化計画1点と、生徒がそのまま使える段階別文書3点を編集可能なWord文書として作成します。バンドルされたスクリプトを使い、1つの素材ソースJSONから生成します（共通内容は一度だけ記述し、段階間の不整合を防ぎます）。接続時はLearning Commons Knowledge Graphを使用し、未接続でも動作します。教師が提示または指定した授業を調整するスキルです。新しい授業を一から作る用途ではありません。差別化・段階別教材を含む新規授業の依頼は、k12-lesson-plan-creationが1つのパッケージとして担当します。採点、ルーブリック、評価フィードバック、クイズには使用しません。
mapcn を使って React で地図を構築します。MapLibre GL と Tailwind CSS を基盤とする、テーマを設定できる shadcn スタイルの地図コンポーネントを提供します。マーカー、ポップアップ、ツールチップ、ルート、弧線、GeoJSON やコロプレスレイヤー、クラスター、地球儀、カスタムベースマップスタイル、ライト／ダークテーマなどの追加・カスタマイズ・テーマ設定や、shadcn/ui または Tailwind を使う React、Next.js、Vite プロジェクトで地図ページ（分析ダッシュボード、配送追跡、店舗検索など）全体を構築する場合に使用します。アプリ内で地図をどこに配置するのがよいか尋ねられた場合にも使用します。
GPU Coder でより高速な CUDA コードを生成できるよう、MATLAB の設計ファイルを最適化します。パフォーマンス目標の達成または診断の解決まで、プロファイリング、書き換え、ベンチマークを繰り返します。GPU Coder 向けの最適化、GPU コード生成性能の向上、生成された GPU/CUDA コードや GPU MEX のプロファイリング、gpuPerformanceAnalyzer の診断問題の修正、GPU MEX の高速化、GPU メモリ転送の削減、カーネル並列性の向上、CUDA 向け MATLAB の書き換え、gpuPerformanceAnalyzer の実行を依頼された場合に使用します。
Wireless Testbench と NI USRP 無線機（X410、X310、N310、N320、N321、N300、X300、E320）を使用して、RF 波形を送信・キャプチャします。テスト信号の生成、無線送信、IQ データのキャプチャ、ループバックテスト、マルチアンテナ設定、サンプル欠落やゲイン設定のトラブルシューティングに使用します。basebandTransceiver、basebandTransmitter、basebandReceiver、連続送信モードと単発送信モード、フォアグラウンドおよびバックグラウンドでのキャプチャ、UseRadioBuffer オプションを扱います。送信波形、信号キャプチャ、IQ データ、ループバック、RF ゲイン、サンプルレート、アンテナ設定についての質問にも使用します。
Crawlora API を通じて音楽、アーティスト、プレイリスト、ポッドキャストを調査します。対象は Spotify のトラック／アルバム／アーティスト／プレイリスト／プロフィール、Spotify Podcasts、Apple Podcasts、Discogs、SoundCloud のトラック／プロフィール／プレイリストで、整った JSON を返します。トラック／アルバム／アーティストの詳細、プレイリストやプロフィール、ポッドキャストの番組／エピソード情報とチャート、レコードの Discogs リリース／プレス情報、または SoundCloud のトラック／ユーザー統計を知りたい場合に使用します。
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。