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
Zettaranc（z 兄）の投資認知オペレーティング システム。元サンシャイン私募ファンド優勝者（2010 年世通基金）、2015 年の株式市場暴落で口座を吹き飛ばされながらも再起した、B 站の硬派な金融 UP 主。実際のトレード経験、ライブ配信の内容、公開された共有に基づき、6 つの核心的なメンタルモデル、8 つのトレード ヒューリスティック、完全な表現 DNA を抽出しています。用途: 投資思考のアドバイザーとして、z 兄の視点で市場のメインラインを分析し、トレード判断を検証し、認知のアップグレードを提供します。ユーザーが「z 兄の視点で」「z 兄ならどう見るか」「z 兄に切り替えて」「ztalk モード」と言及したときに使用します。
資産負債管理（ALM）をガイドする — 資産と負債のキャッシュフローとリスクのマッチング、金利リスク（デュレーション、コンベクシティ、キーレートデュレーション）、剰余とリスクアペタイト、負債主導投資（LDI）、免疫化とヘッジ（金利、インフレ、為替）、保険会社・年金・銀行の ALM、ストレステスト、ALM ポリシーと ALCO レポート、高レベルでの資本指標 — 取引執行、単独の証券選択、年金制度設計、アクチュアリー準備金、単独の前提ガバナンスには関与しない。ユーザーが資産負債管理、ALM、デュレーションギャップ、金利リスク ALM、負債主導投資、免疫化ポートフォリオ、ALCO、サープラス・アット・リスク、キーレートデュレーション、ALM ポリシー、資産と負債のマッチングに言及したときに使用する — 年金（pension-retirement-funds）、アクチュアリーモデル（actuary）、前提（assumption-setting）、損害保険（property-casualty-insurance）、生保/健康商品（life-health-insurance）、株式リサーチ（financial-analyst）、アクチュアリーコンサルティング（actuarial-consulting）には使用しない。
ユーザーがある銘柄の"割安さ"を評価している、PE/PB に基づく売買判断に悩んでいる、または DCF の公式で企業価値を精算しようとしているときに起動する skill。核心の判断シグナル：ユーザーが"バリュエーション""PE が何倍""DCF モデル""いくらの価値か計算して"と言及する、または"この価格で買えるか"に悩んでいる。この skill はバリュエーションを数学的計算からビジネス判断へと戻す——"将来キャッシュフローの割引"を公式ではなく思考様式として用い、"ざっくり見積もり"で明らかに割安かを判断し、"10 年塩漬け"の視点で理解の深さを検証し、負債の影響を取り込むために PE を E/E に置き換える。適用しない場合：精密なバリュエーションモデリングが必要な場面（M&A プライシングなど）、短期売買のタイミング、キャッシュフローを生み出せない資産（暗号資産など）。
あらゆるテキストから認知パターンと思考のフィンガープリントを抽出します。誰かの思考の仕方を分析したい、認知スタイルを理解したい、文章や話し方のパターンをプロファイリングしたい、人と人の思考スタイルを比較したい場合、あるいは「私の思考スタイルは何か」「この人がどう推論するか分析して」「cognitive profile」「thinking pattern」「DHDNA」「digital DNA」と尋ねたり、テキストの背後にある思考を理解したいときに、このスキルを使用します。ユーザーがテキストを提供し、著者の推論パターン、意思決定スタイル、認知的特徴についてより深い洞察を求めたときにも起動します。
スペインの自営業者向けの行政手続きと会計。四半期ごとの付加価値税（modelo 303）の計算、IRPF の分割前払い（modelo 130）の計算、収支帳簿の管理、発行または受領した請求書の確認、源泉徴収税の計算、四半期申告の準備、納付税額の見積もり、Stripe や Substack からの収入の処理（付加価値税付きの EU 支払いと免税の国際支払いの区分、通貨のユーロへの換算）、その他スペインの自営業者の税務や会計に関する質問がある場合に使用。この Skill は Python スクリプトを用いて数学的に正確な計算を保証し、現行のスペイン税制を適用する。
制度理論（DiMaggio and Powell, 1983）を適用し、強制的、模倣的、規範的同型化の圧力が組織構造と実践をどのように形成するかを分析する。同一領域の組織がなぜ似ているのかを説明する、ある実践が正当性と効率性のどちらを理由に採用されたかを評価する、戦略に対する規制や社会的圧力の影響を分析する必要がある場合、または「なぜこの業界のすべての企業が同じことをするのか」「これはベストプラクティスか、それとも単なる同調か」「規制はどのように当社の構造を形成するのか」と尋ねられた場合にこの skill を使用する。
ユーザーが「account balance」「how much USDT do I have」「my funding account」「show my positions」「open positions」「position P&L」「unrealized PnL」「closed positions」「position history」「realized PnL」「account bills」「transaction history」「trading fees」「fee tier」「account config」「max order size」「how much can I buy」「withdrawable amount」「transfer funds」「move USDT to trading account」「switch position mode」について尋ねた場合に使用します。「总资产」「full balance」「all assets」「total holdings」「net worth」「how much do I have in total」「show all my balances」「all account balances」「asset overview」「aggregated balance」「asset snapshot」「资产快照」にも使用します。API 認証情報が必要です。市場価格（okx-cex-market を使用）、注文の発注・キャンセル（okx-cex-trade を使用）、グリッド/DCA ボット（okx-cex-bot を使用）には使用しないでください。
ユーザーが「売る／乗り換える／利益確定する／損切りするべきか」と迷っているときに起動します。主な兆候：購入コスト、含み益・含み損、保有期間を売却理由にしている、または「すでにX％利益が出ているが、売るべきか」と尋ねている場合です。「Aを保有するかBに乗り換えるか」のような資産配分の悩みにも適用します。純粋なバリュエーション計算（dcf-valuation）、企業の良し悪しの判断（good-business）、感情面の慰め（equanimity-mindset）には使用しません。このスキルが扱うのは一つの問題だけです。機会費用で売買判断を統一し、「取得価格へのアンカリング」や「利益確定・損切り」による誤った意思決定を解消します。
トリガー：株価の上下に悩んで売買を決められない、PE/K ラインで判断している、"利確/損切りすべきか"と尋ねる場合。言語シグナル："まだ上がるか""利確すべきか""含み損をどうするか""この株は安い"。核心の転換：上場企業を"株主が一人しかいない非上場企業"として抽象化する。株価の変動=他者の提示価格であり、企業価値の変化ではない。適用しない場合：純粋な情報検索、資産配分の議論、短期戦略、明確な投機で視点を変える気がない場合。区別：DCF は"いくらか"を解決し、本 skill は"どの立場で考えるか"を解決する。opportunity-cost は"買うか売るか"を解決し、本 skill は"あなたは誰か"を解決する。
言われたことではなく暗示されていること、つまり字義的な内容と伝達上の意味との隔たりを分析する。「what does this really mean」「what is this message actually doing」「is this a threat」「what is being implied here」「what does this leave unsaid」「why does this feel off even though it seems polite」と言ったとき、または表面上は問題なさそうなのにどこか違和感のあるコミュニケーションについて使用する。
ADMET-AI 予測、CTD トキシコゲノミクス、FDA ラベルの安全性データ、DrugBank の安全性プロファイル、STITCH の化学物質-タンパク質相互作用を統合した包括的な化学物質安全性・毒性学評価。予測毒性学（AMES、DILI、LD50、発がん性）、臓器／系統別の毒性プロファイリング、化学物質-遺伝子-疾患の関係マッピング、規制上の安全性情報の抽出、環境ハザード評価を実行する。化学物質の毒性、薬剤の安全性プロファイル、ADMET 特性、環境健康リスク、化学物質ハザード評価、トキシコゲノミクス解析について問われたときに使用する。
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。