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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 101,174 件掲載。コマンド 1 行でインストールできます。
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コーディングエージェントが新しいものを構築する前に、そのアーキテクチャの意思決定を実際の arXiv の先行研究に基づかせる。実際の HTTP フェッチで arXiv をカテゴリ別に読み込み、見つかった論文に対して並列かつ分離された読み取りを起動し、それらをスコアリング・クラスタリングしたうえで、引用、最初のステップ、避けるべき既知の先行研究の落とし穴を伴う ONE の推奨パスに収束させる。/neuroarxiv のとき、非自明なアーキテクチャ、アルゴリズム、ML/システムの技法、プロトコルを設計する前に、またはユーザーが "has anyone solved this"、"what's the state of the art"、"am I about to rebuild something that already exists" と尋ねたときに使用する。些末な CRUD、グルーコード、閉じた言い回し（"just"、"quick"、"standard"）にはスキップする。完全な事前チェックゲートはスキル本文にある。
Niko Table（TanStack Table を使った shadcn 互換のデータテーブル）と編集可能な Data Grid を統合して使用する。ユーザーが Niko Table、niko-table.com、shadcn のデータテーブル、TanStack Table、並べ替え・絞り込み可能なテーブルの構築、ファセットフィルター、高度なフィルターメニュー、行・列のドラッグ＆ドロップ、サーバーサイドページネーション、サーバーサイドグリッド、無限スクロール、Drizzle ORM、nuqs、URL 状態、共有・ブックマーク可能なテーブル、行の展開、ツリーテーブル、行選択、編集可能なスプレッドシートグリッド、useDataGrid、DataGrid のセルエディター、クリップボード／フィルハンドル、useGridChanges、その他 shadcn 互換のデータグリッドに言及した場合に使用——Niko Table と明示していなくてもよい。タスクが React/shadcn プロジェクトのデータテーブルや編集可能なグリッドに関わる場合は常にこのスキルを優先し、モデルが Niko Table の構造、インポート、パターンに従うようにする。
AI エージェント向けの Odoo 17.0 フルスタック開発スキル。バックエンドモジュールのアーキテクチャ、ORM モデルとフィールド、API デコレーター、レコードセット操作、アクション、パフォーマンスパターン、テスト、組み込み mixin を扱う。Odoo 17.0 のカスタムモジュールを構築・拡張・デバッグするときに使用。__manifest__.py、models.Model、@api デコレーター、XML ビュー、ir.actions、ir.cron、mail.thread、その他 Odoo 17.0 フレームワークのパターンを含むタスクで発動する。
Okteto プレビュー環境スキル。ブランチや pull request 用のライブで共有可能な環境が必要な場合 ——「この PR のプレビューをデプロイして」「ブランチ X の URL を教えて」、プレビューリンクを PR やスレッドに投稿する場合 ——、または CI（GitHub Actions または GitLab）で PR プレビュー自動化を設定する場合に使用。`okteto` スキルと併用すること。コードの編集、同期、イテレーションにはそのスキルの開発環境を使用する。Okteto コンテキストが必要。プレビューは Okteto Platform の機能。
マネージド型のサーバーレスベクトルデータベース Pinecone を、Python クライアントおよび LangChain、LlamaIndex との連携を通じて利用する方法を案内します。インデックスの作成、ベクトルの upsert とクエリ、メタデータフィルタリング、名前空間、密ベクトルと疎ベクトルのハイブリッド検索、インデックス管理、ベクトルの削除を扱います。ホスト型ベクトルストアで本番用 RAG システムを構築する場合、インフラを運用せずにセマンティック検索やレコメンデーションを追加する場合、名前空間でユーザー別・テナント別データを分離する場合、1 回のクエリで密ベクトルと疎ベクトルを組み合わせる場合、またはメタデータで結果を絞り込む場合に使用します。セルフホストまたはローカルのストア（Chroma、Weaviate）、オフライン類似検索（FAISS）には使用しないでください。
データの現象から出発し、実行可能なプロダクト意思決定の提案を生成し、可視化された HTML レポートとして出力する。ユーザーが "分析一下这组数据"、"这个指标为什么跌了"、"帮我做个留存分析"、"用户流失原因是什么"、"看看漏斗哪一步掉了"、"给我出个数据分析报告" と言ったときにトリガーする。以下にも適用する：ユーザーが CSV/Excel データファイルをアップロードして分析インサイトを求めた場合；ユーザーが SQL クエリ結果を提供して解釈を求めた場合；ユーザーが指標の分解、要因分析、セグメント比較、A/B テスト分析を求めた場合；ユーザーが "指标树"、"漏斗"、"留存"、"转化率"、"DAU 下降"、"分群"、"归因" などのデータ分析キーワードに言及した場合。適用しない：純粋な BI ダッシュボード構築（xlsx を使用）、純粋な SQL の作成（直接書く）、純粋なデータクリーニング（直接スクリプトを書く）。
空間 SQL またはその実行バックエンドが決定事項となるたびに呼び出す：PostGIS、DuckDB Spatial、SpatiaLite、ST_* 関数、定期的な空間結合、同時実行/増加するワークロード、大規模な GeoParquet クエリ。バックエンドの選定、スキーマ、GiST/BRIN インデックス、KNN、geometry と geography、正確性ベンチマーク、EXPLAIN 最適化を扱う。エビデンスがその選択を支持する場合、マネージドな同時実行サービスには PostGIS を、限定的なローカル分析には組み込みエンジンを使用する。空間 SQL を使わない取得、変換、ファイルベースの ETL には geo-data-engineering を使用する。
Supabase Management API の全機能（108 エンドポイント）に加え、組織、プロジェクト、関数、ブランチ、シークレット名のローカル SQLite キャッシュを提供 — ライブ API では一度の呼び出しで答えられないプロジェクト横断クエリを実現し、さらに Auth Admin 検索、PostgREST スキーマイントロスペクション、Storage 使用量の集計を備える。トリガーフレーズ：`supabase auth admin lookup`、`supabase secret name audit`、`supabase branches drift`、`supabase project estate rollup`、`supabase storage usage`、`supabase pgrst schema`、`use supabase`、`run supabase`。非トリガー：`supabase start`（公式 supabase CLI を使用）、`supabase db push`（公式 CLI）、`supabase gen types`（公式 CLI）、supabase realtime subscribe（WebSocket — 対象外）。
.pptxファイルが入力、出力、またはその両方として何らかの形で関わる場合は、必ずこのスキルを使用します。対象には、スライドデッキ、ピッチデッキ、プレゼンテーションの作成、.pptxファイルの読み取り・解析・テキスト抽出（抽出内容をメールや要約など別の用途に使う場合も含む）、既存プレゼンテーションの編集・変更・更新、スライドファイルの結合・分割、テンプレート、レイアウト、発表者ノート、コメントの操作が含まれます。ユーザーが「deck」「slides」「presentation」と言った場合、または.pptxファイル名を示した場合は、その後の利用目的にかかわらず起動します。.pptxファイルを開く、作成する、または操作する必要がある場合は、このスキルを使用してください。
.pptxファイルが入力、出力、またはその両方として何らかの形で関わる場合は、必ずこのスキルを使用します。対象には、スライドデッキ、ピッチデッキ、プレゼンテーションの作成、.pptxファイルの読み取り・解析・テキスト抽出（抽出内容をメールや要約など別の用途に使う場合も含む）、既存プレゼンテーションの編集・変更・更新、スライドファイルの結合・分割、テンプレート、レイアウト、発表者ノート、コメントの操作が含まれます。ユーザーが「deck」「slides」「presentation」と言った場合、または.pptxファイル名を示した場合は、その後の利用目的にかかわらず起動します。.pptxファイルを開く、作成する、または操作する必要がある場合は、このスキルを使用してください。
GitHub のプルリクエストについて、レビュー担当者向けのビジュアル要約を作成・更新し、pstack-recap マーカーの間に 1 件の PR コメントとして投稿します。変更の理由と内容を 2 文で説明し、変更された仕組みを手描きした図を画像で添え、最後に PR で証明できないことを 1 行で記します。リスク、SHA、読む順序、対象ファイル領域は下部の折りたたみブロックにまとめます。PR を開いた後や push した後、または「この PR を要約」「ビジュアル要約」「PR 要約」「この PR を図解」「レビュー担当者向けにこの PR を要約」と頼まれたときに使用します。些細な PR は対象外です。
コード（numpy/scipy、サンプルライブラリ不使用）から効果音を合成し、数値で確認します。動画やアニメーションにフレーム単位で正確にミックスし、ボイスダッキングとマスキングを確認したうえで、単一のリニアゲインでマスタリングし、音声のみまたは動画での納品に向けてラウドネス目標に合わせます。コードでレンダリングした動画、アニメーション、解説動画、モーショングラフィックス、ゲームプロトタイプ向けの効果音やフォーリーが必要な場合、コードで特定の音（枪声、爆炸、脚步、音效、拟音、レーザー、ドアを閉める音）を生成したい場合、第三者のサンプルライセンスなしで SFX を作りたい場合、または「procedural」と言っていなくてもアニメーションのイベントに音声を同期したい場合に使用します。作曲や録音済みサンプルの検索には使用しません。
Google Scholar、論文リスト、個人ウェブサイト、研究室ページ、分野固有の文献データベース（例: DBLP、PubMed、SSRN、PhilPapers、MathSciNet、arXiv、Scopus）から教授を分析し、研究力、指導の質、共同研究ネットワーク、研究室のリソース、研究分類、今後の方向性、応募者との適合性、アウトリーチメール、面接戦略を評価する。あらゆる学位段階の学生 —— 博士課程志望者、修士課程学生、学部の研究者（キャップストーン/卒業論文/自主研究）—— を対象とし、すべての学問分野をカバーする。教授や研究室が応募に値するか評価したい、指導教員を比較したい、コールドメールを準備したい、卒業論文やキャップストーンの指導教員を探したい、今後の研究公募を推測したい、公開された学術的根拠から構造化された資料を作成したい場合に使用。
HuggingFace から読み込んだ Meta の Prompt Guard（86M パラメーターのモデル）でテキストを BENIGN、INJECTION、JAILBREAK に分類し、LLM アプリケーションにおけるプロンプトインジェクションやジェイルブレイクの試みを検出します。ユーザー入力のフィルタリング、サードパーティーデータや RAG ドキュメントのフィルタリング、バッチ処理、しきい値調整、512 トークンを超えるテキストのスライディングウィンドウ処理を扱います。ユーザープロンプトが LLM に届く前にジェイルブレイクを検査する場合、API 応答や取得した RAG ドキュメント内の埋め込み指示をフィルタリングする場合、文書を一括スキャンしてインジェクションを探す場合、検出しきい値の調整やセキュリティ関連クエリの誤検知を調べる場合、8 言語に対応した軽量な CPU または GPU 分類器を実行する場合に使用します。暴力やヘイトなどのコンテンツモデレーションには向きません。その用途には LlamaGuard を使用してください。
医療の収益サイクルにおける請求否認管理のための推論スキルです。ユーザーが請求否認への異議申し立て、支払者に提出できる否認異議申立書の作成、否認理由コードの分析、または否認された請求を覆すか、保留するか、受け入れるかの判断を必要とする場合に使用します。トリガーには、\"appeal a claim denial\"、\"draft denial appeal\"、\"write appeal letter\"、\"CO-50 denial\"、\"medical necessity denial\"、\"CARC code appeal\"、\"RARC code\"、\"overturn denial\"、\"prior auth denial\"、\"timely filing denial\"、\"denial workup\"、\"payer denial response\"、\"claim denial overturn\"、\"CO-96 denial\"、\"CO-97 denial\"、\"denial letter\"、\"denial management\"、\"remittance advice denial\"、\"835 denial\"、\"authorization required denial\"、\"ERISA denial\"、\"Medicaid managed care denial\"、\"visit limit denial\"、\"benefit limit denial\"、\"inpatient denial\"、\"observation downgrade\" などがあります。
実践的な Pulumi CLI 作業に使用する。デプロイの実行、壊れた stack の修復、インフラストラクチャの状態管理を行う。扱う内容：保留中の操作によりスタックした、または中断された `pulumi up` からの復旧、帯域外のクラウド削除後に状態から孤立したリソースをクリーンアップ、重要なリソースを偶発的な `pulumi destroy` から保護、リソースを再作成せずに stack 間で移動、デプロイ時に特定のリソースを対象指定、バックエンド間の移行（ローカルファイルから Pulumi Cloud、S3）、stack のライフサイクル管理、状態のエクスポート/インポート/修復、CI/CD パイプラインの設定、既存のクラウドリソースのインポート。ユーザーの質問が、プログラムコードの記述ではなく Pulumi インフラストラクチャの運用、トラブルシューティング、復旧に関するものである場合は常に、言語別の Pulumi skill ではなくこの skill を使用すること。
Microsoft 365 のワークロード（Exchange、SharePoint、OneDrive、Teams）全体に Microsoft Purview のデータセキュリティとコンプライアンスを適用するためのガイダンス — ワークロードごとのラベル、DLP、保持、Copilot のデータ保護を、各ワークロード固有の動作に合わせて調整する。WHEN：Purview for Microsoft 365、SharePoint と Teams のデータ保護、M365 コンプライアンス、Office 全体のラベルと DLP、Exchange の保持、Teams のデータセキュリティ、OneDrive のガバナンス、Microsoft 365 のデータ保護、ワークロード別の Purview。
Python パッケージ向けの pytest 基盤を構築します — レイアウトと設定、fail_under によるカバレッジゲート、Hypothesis のプロパティベーステスト、弱いテストやエージェントにごまかされたテストを検出するミューテーションテスト、tox、nox、uv による複数バージョンでの実行。'set up pytest'、'add coverage'、'test on multiple Python versions' に使用します。1 つのファイルのテスト作成、単一の失敗テストの修正、CI ワークフロー YAML には使用しません。
QMD セマンティック検索で vault を検索します。ファイルを読む前に積極的に使用してください。優先順位：(1) MCP ツール — mcp__qmd__query、mcp__qmd__get、mcp__qmd__multi_get、mcp__qmd__status — ツールメニューに表示される場合はこれらを先に使用；(2) フォールバックとしてコマンドライン `qmd --index <name> ...`；(3) QMD がインストールされていない場合のみ Grep/Glob。過去の決定、インシデント、人物、会議、アーキテクチャ、パターン、その他 vault の内容に対して積極的にトリガーし、ノートの作成・編集後には重複や関連コンテンツを確認するためにトリガーします。
ユーザーが AI アシスタントまたはコーディングエージェントに、プロジェクト/エンティティまたはそのコンポーネント/領域の品質管理について、セットアップのガイダンス、評価、レビュー、改善、推奨事項のフォローアップ、または対応するスキル/コマンドラインの更新支援を求めたときに使用する。品質要因、特性、属性、基準、領域、要因、要件に関するリクエスト、セキュリティ/信頼性/使いやすさなどの品質要因の改善、QUALITY.md モデルや評価結果のレビュー、品質基準に対するルート領域の評価、推奨事項の適用または引き継ぎ、/quality スタックの更新、QUALITY.md ファイルの作成/改善でトリガーする。
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。