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
Windows アプリ開発(Windows AI Foundry)向けの AI/ML 統合リファレンス。Windows AI APIs、LanguageModel、TextRecognizer、ImageScaler、ImageObjectExtractor、ImageObjectRemover、ImageDescriptionGenerator、SemanticSearch、ContentModeration、Phi Silica / Aion Instruct、LoRA、Windows ML、Windows ML Runtime API、ONNX Runtime、execution providers、WebGPU EP、Model Catalog、LearningModel、Foundry Local(CLI / REST API / SDK)、MCP サーバー、App Actions、IActionProvider、Agent Launchers、DirectML、IDMLDevice、operators、tensors、NPU を扱います。
保険と再保険のアクチュアリー業務をガイドします — 価格設定と料率の妥当性、責任準備金と IBNR、損失の発展と三角形、死亡率/罹患率と失効の前提、経験研究と信頼性、概要レベルの資本・リスク指標、商品設計のトレードオフ(生保、医療、P&C、年金)、規制報告の概念(NAIC、IFRS 17、Solvency II の概要 — 法的助言ではありません)。ユーザーが actuary、actuarial、IBNR、損失発展、責任準備金分析、死亡率表、保険の価格設定、経験研究、IFRS 17、ロスレシオ、コンバインドレシオ、信頼性に言及したとき、または保険商品の前提文書とモデルガバナンスを求めたときに使用します — 一般的な FP&A(financial-analyst)、投資銀行のバリュエーション(comps-analysis、dcf-model)、法規解釈(commercial-counsel)、臨床試験、ソフトウェアのみの実装(senior-software-engineer)、またはアクチュアリーモデルを伴わない広範な GRC(compliance-engineer)には使用しません。
AI のリスク管理とガバナンスを支援します—ユースケースのリスク評価、モデル/システムの文書化、ポリシーとガードレール、人による監督、第三者モデル/ベンダーのレビュー、各種フレームワーク(NIST AI RMF、ISO 42001、EU AI Act の概念、社内 AI ポリシー)へのマッピング。AI ユースケースの分類、AI 利用規定の起草、リスク登録簿の作成、モデルカードや AI 向け DPIA の準備、ベンダー LLM のレビュー、製品チームとコンプライアンスの整合に使用します。RAG/エージェントの実装(ai-engineer)、ジェイルブレイクテストの実行(ai-redteam)、SOC 2/ISO の証跡自動化と技術統制のマッピング(compliance-engineer)、AI を対象としない一般的な SOC 2 IT 統制(cybersecurity)には使用しません。商用または企業導入における AI ソリューションアーキテクチャには applied-ai-architect-commercial-enterprise を使用してください。エージェントスキルのカタログ標準と公開前のセキュリティレビューには ai-skill-manager を使用してください。インフラ/研究のセーフガード:ml-infrastructure-engineer-safeguards、ml-research-engineer-safeguards。
予包装食品ラベルのコンプライアンス審査スキル。食品ラベルが GB 7718(予包装食品ラベル通則)および GB 28050(予包装食品栄養ラベル通則)に適合しているかを審査するために使用する。適用場面:(1) ユーザーが食品ラベルの画像、テキスト、文書を提出してコンプライアンス審査を求める場合、(2) ユーザーが「食品ラベル審査」「ラベルのコンプライアンス」「栄養ラベル審査」「GB 7718」「GB 28050」などのキーワードを挙げた場合、(3) ユーザーが食品ラベルに項目の欠落、誤り、違反リスクがないかの確認を求める場合。2011 年版と 2025 年版の規格に対応する。
複雑適応系(CAS)理論を適用して、創発、自己組織化、共進化、カオスの縁のダイナミクスを示す現象を分析する。ユーザーが、構成要素が既知であるのにシステムが予測不能に振る舞う理由を理解したいとき、創発的な結果を生むエージェントベースの相互作用をモデル化したいとき、適応度地形を分析したいとき、または「なぜこのシステムは誰も設計していないような振る舞いをするのか」「局所的な相互作用がどのように大域的なパターンを生むのか」「なぜ小さな変化がときに巨大なシステムの変化を引き起こすのか」と尋ねるときにこの skill を使用する。
個人事業主のビジネスにおける重要な法務事項を理解し処理します。事業体の設立、知的財産の保護、契約書の作成、責任の理解、基本的な法的要件への対応時に使用します。事業構造の選択、契約と利用規約、知的財産保護の基本、弁護士に依頼すべきタイミングを扱います。法律アドバイスではありません — 具体的な状況については弁護士に相談してください。トリガー:"legal"、"business entity"、"LLC"、"contracts"、"terms of service"、"intellectual property"、"liability"、"legal protection"。
Taylored Systems 向けの製造デモナレッジベース。現場の暗黙知をどのように取り込み、検索可能にするかを示す。ユーザーが製造デモを希望する場合、見込み顧客へのデモを行う場合、CNC のセットアップ、機械のエラーコード、品質検査、起動手順、トラブルシューティング、安全について質問する場合、または 'manufacturing demo'、'show me an example'、'how does it work'、'Taylored Systems demo' と言う場合に使用する。
損害保険(P&C)をガイドします — 商業ラインと個人ライン、主要な LOB(財産、一般賠償責任、労災補償、商業自動車、アンブレラ、スペシャルティ)、引受とリスク選別、保険契約のトリガー(事故発生ベース vs 請求提起ベース)、限度額と免責、クレーム(FNOL、責任準備金、訴訟)、再保険と巨災、販売チャネル(代理店、ブローカー、MGA)、指標(ロスレシオ、コンバインドレシオ、巨災負担)、州 DOI/料率届出の概要 — 法的助言ではありません。P&C insurance、property and casualty、commercial lines、workers comp、general liability、combined ratio、loss ratio、underwriting、claims-made、occurrence policy、reinsurance、catastrophe、MGA、rate filing、FNOL に使用します — アクチュアリーモデリング(actuary)、生保/医療の深掘り、法解釈(commercial-counsel)、保険文脈のない GRC 統制(compliance-engineer)には使用しません。
ソロ起業のビジネス向けに収益モデルを設計する — 資金がどのように、誰から、どのサイクルで流入するか。製品やサービスのマネタイズ方法を決めるとき、複数の収益源から選ぶとき、継続収入と単発収入の構成を組むとき、収益を多様化するときに使用する。主要な収益モデルの種類、選択基準、収益源の積み上げ、収益モデルと製品設計の関係を扱う。"how will I make money"、"revenue model"、"monetization strategy"、"revenue streams"、"recurring revenue"、"how to monetize"、"business revenue model"、"diversify income" でトリガーする。
SAP API Policy(v.4.2026a)に、SAP API/インターフェースの利用シナリオが準拠しているかを、根拠に基づいて評価します。SAPの呼び出し方法が許可されるか、準拠しているかを尋ねられた場合は常に使用します。例:Published APIと内部/非公開/「confidential」APIの区分、「Documented Use」、サードパーティツール/iPaaS/ミドルウェア/RPAボット/AIエージェント/MCPサーバーによるSAP API呼び出しの可否、エージェント型または生成AIによるSAPアクセス、データの一括抽出やデータレイク/ウェアハウスへの複製、カスタムZ/Y ODataまたはRFC/BAPIラッパーとClean Core、ADT/開発ツールの境界、ODP-RFCなどの「許可されない」インターフェース、パートナーIntegration Certification、RISE統合の是正など。ポリシー名が出ていない場合も、「許可されていますか」「準拠していますか」「XをSAPに接続できますか」「新しいAPIポリシーで問題になりますか」といった質問で起動します。信頼度を示した出典付きの技術評価を作成します。法律上の助言でも、SAPによる最終的なコンプライアンス判断でもありません。
Serenity(@aleabitoreddit)の「サプライチェーンのボトルネック逆算」投資ロジックで銘柄/セクターを分析——どう分析すべきか、どのレイヤーを掘るか、何が thesis を裏付け・反証するか、投資に値するかを判断する手助けをします。市場をコードのリストではなく物理システムとして捉え、まず thesis を立ててから銘柄を語ります。ユーザーが米国株/AI サプライチェーン/光モジュール(CPO/シリコンフォトニクス/InP)/半導体/メモリ/NeoCloud/電力・液冷/ロボティクスなど AI バリューチェーン全体の任意のセグメントの投資分析を話題にしたとき、または主体的に /serenity を使ったときに使用します。
童锦程の視点:「深情師祖爺」、ライブ配信の感情コンテンツクリエイターの思考フレームワークで、人間関係、社会の動き、個人の成長を捉える。 対応プラットフォーム:GitHub Copilot、Claude、Qwen Code、OpenCode、Cursor。 素材の出所:一次動画 9 本の字幕(ライブ配信/デート vlog/ナンパ分析)、約 20 万字。 コアモデル:5 個。意思決定ヒューリスティック:9 条。 トリガーワード:「童锦程」「深情祖师爷」「用童锦程的方式」「从童锦程视角」「景辰怎么看」 限界:素材は感情・人間関係の内容が中心で、ビジネス/起業の思考に関するデータが不足しているため、純粋なビジネス意思決定の場面での使用は慎重に。 調査時期:2026 年 4 月。
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。
