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 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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3D シーン、キャラクター、NPC、プロシージャル生成、アニメーションのリターゲティング、インタラクティブな体験を作成するための Three.js と React Three Fiber の包括的なスキル。ユーザーが「create Three.js scene」「setup React Three Fiber」「add 3D character」「create NPC AI」「procedural 3D generation」「retarget animation」「setup avatar system」「create 3D game」を求めたときに使用する。
OpenSearch で分散トレースとスパンを調査する。ユーザーがトレースの分析、遅いスパンの調査、エラースパンの検出、エージェント呼び出しの追跡、トークン使用量の測定、トレースツリーの再構築、サービス・マップの照会、トレースデータによる分散システムのデバッグを求めた場合にこのスキルを使用する。ユーザーが OpenSearch に言及せず、traceId、spanId、OpenTelemetry、OTel、distributed tracing、latency、span duration、service map、trace investigation と言った場合でも有効化する。
シングルセル軌跡推定パイプライン。拡散擬似時間 (DPT)、PAGA、scVelo による RNA 速度、CellRank による運命マッピングをカバーする。ユーザーが擬似時間、軌跡、系統、分化、RNA 速度、scVelo、CellRank、PAGA、拡散マップ、運命確率、終端状態、スプライス済み/未スプライス、velocyto、発生順に細胞を並べる、細胞分化経路、細胞運命、分岐解析、monocle、発生軌跡、幹細胞分化、前駆細胞から成熟細胞へ、細胞はどのように分化するか、細胞系統樹、速度矢印、運命マッピング、遷移確率、根細胞、終端状態、吸収確率、潜在時間に言及した場合に使用する。
HCLS、とりわけ神経学と仮説検証におけるトランスレーショナルリサーチの問題について推論する。ユーザーが検証研究の設計、標的の評価、バイオマーカーの適格性確認、エンドポイントの選択、臨床前から臨床への計画の批評、試験デザイン（バスケット/アンブレラ/プラットフォーム）の選択、マルチモーダルデータ統合の計画、または仮説が前進する準備ができているかの評価を求めたときに使用する。トリガーには "validate target"、"biomarker context of use"、"bench to bedside"、"T0/T1/T2/T3/T4"、"proof of mechanism"、"target engagement"、"design a trial for"、"preclinical model translates"、"imaging-genetics"、"is this ready for Phase 2"、"mouse results to humans"、"GWAS/eQTL/MR"、"endpoint selection"、"drug repurposing rationale"、"fail fast" などのフレーズが含まれる。
Symfony UX 向け Hotwire Turbo — JavaScript ゼロで SPA のような速度を実現。Drive（ナビゲーション）、Frames（ページの部分セクション）、Streams（複数ターゲットの更新）を扱います。ajax ナビゲーション、遅延読み込みセクション、インライン編集、リロードなしのページネーション、サーバーからのモーダル、streams によるフラッシュ メッセージ、Mercure/SSE によるリアルタイム更新を構築する際に使用します。コード トリガー：turbo-frame、turbo-stream、data-turbo-frame、data-turbo、data-turbo-action、turbo-stream-source、TurboStreamResponse、<twig:Turbo:Frame>、<twig:Turbo:Stream:Append>、<twig:Turbo:Stream:Replace>、turbo:before-fetch-request。ユーザーが「リロードせずにページの一部を更新する方法」「ナビゲーションを SPA のように感じさせる方法」「セクションを遅延読み込みする方法」「インライン編集の方法」「サーバーからリアルタイム更新をプッシュする方法」「Mercure を Turbo で使う方法」を尋ねた場合にもトリガーします。クライアント側の JS 動作（stimulus を使用）、サーバー レンダリングのリアクティブ コンポーネント（live-component を使用）、再利用可能な静的 UI（twig-component を使用）にはトリガーしないでください。
Java 8+ 向けの Unirest-Java 3.x HTTP クライアントライブラリ。HTTP リクエスト（GET/POST/PUT/DELETE）の実行、REST API クライアントの構築、JSON レスポンスの処理、ファイルのアップロード/ダウンロード、非同期リクエスト、テスト用の HTTP 呼び出しのモック、プロキシの設定、レスポンスのキャッシュを行う場合に使用する。Unirest 3.x（Apache HttpClient ベース、GSON をデフォルト同梱、kong.unirest パッケージ）を対象とし、オブジェクトマッピング、リクエスト/レスポンスインターセプター、移行ガイダンスを扱う。
Java 11+ 向けの Unirest-Java 4.x HTTP クライアントライブラリ。HTTP リクエスト（GET/POST/PUT/DELETE）の送信、REST API クライアントの構築、JSON レスポンスの処理、ファイルのアップロード/ダウンロード、非同期リクエスト、Server-Sent Events (SSE)、テスト用の HTTP 呼び出しのモック、プロキシの設定、レスポンスのキャッシュに使用する。Unirest 4.x（Java 11+ が必要、モジュール化された依存関係、kong.unirest.core パッケージ）をカバーし、GSON/Jackson によるオブジェクトマッピング、リクエスト/レスポンスインターセプター、Unirest 3.x からの移行を含む。
Unity 新 Input System の正確性パターン。アクション読み取り（triggered と IsPressed と WasPressedThisFrame）、アクションマップの切り替え、リバインドの永続化、InputValue のライフタイム、PassThrough と Value、ローカルマルチプレイヤーのデバイス割り当て、コントロールスキームの自動切り替えにおけるよくある間違いを捕捉する。PATTERN 形式：WHEN/WRONG/RIGHT/GOTCHA。Unity 6.3 LTS に基づく。
改訂版 Minsky/Kindleberger フレームワーク v2.1 を用い、定量的でデータに基づく分析により市場のバブルリスクを評価します。主観的な印象より客観的な指標（Put/Call、VIX、信用取引残高、市場の広がり、IPO データ）を優先します。厳格な定性的調整基準を備え、確証バイアスを防止します。必須のデータ収集と機械的なスコアリングにより、実践的な投資判断を支援します。バブルリスク、バリュエーションへの懸念、利益確定のタイミングについて尋ねられた場合に使用します。
1 つのトピックを完成した Vox スタイルのペーパーコラージュ解説/広告動画に、Atlas Cloud API + ローカル ffmpeg 上でエンドツーエンドで変換する — スクリプト、コラージュのキーフレーム、モーション、ナレーション、音楽、キャプションまですべて自動化。ユーザーが「Vox スタイル」の動画、紙/ちぎり紙のコラージュアニメーション、「motion collage」、AI 生成のコラージュポスターで作るナレーション付き解説や短い広告、スクラップブック風のトリビュートを求めたとき、または 1 つのトピック/製品/人物をテンポのよいナレーション付きコラージュ動画にしたいときに使用する — ユーザーが「Vox」という言葉を使わなくても。Stav Zilber / rom1trs / Higgsfield 風のコラージュ広告ワークフローを再現するとき、motion collage やスクラップブック風のトリビュートを求められたときにも使用する。トリガー："vox video"、"collage video"、"motion collage"、"paper collage explainer"、"make a collage ad"、"turn this topic into a collage video"。
受信した脆弱性レポート——GitHub Advisories (GHSA/CVE)、バグバウンティの提出物、HackerOne/Bugcrowd/Intigriti のエクスポート、または研究者の issue——をトリアージし、その指摘が実在するものか、設計上の仕様か、ノイズかを判断する。レポートをオフラインで読み、プロジェクトが文書化した意図と脅威モデル（SECURITY.md、README、コード、クローズ済み issue）と照合し、PoC を実行せずに静的監査し、P0-P3 / By-Design の深刻度と推奨アクションを含む構造化された markdown トリアージレポートを出力する。ユーザーが脆弱性レポート、advisory、CVE、GHSA、バグバウンティの提出物のトリアージ、評価、スコアリングを求めたり、「これは実在する指摘か、設計上の仕様か」と尋ねたりする場合に使用する。
マーケティングの数値が悪く、ユーザーが原因を知りたい場合に使用します。トラッキング、配信、クリエイティブ、ランディングページ、オファー、オーディエンスの質を段階的に根本原因分析し、5 Whys、米国、EU、SEA、LATAM の地域別ベンチマーク、48 時間のアクションプランを提供します。ドロップシッピングの ROAS と BE-ROAS に対応します。「CPA が高すぎる理由」「広告がコンバージョンしない」「ROAS が下がった」「予算を浪費している」「今月のパフォーマンスが悪い」「ファネルを診断して」などの場合に使用します。質問なしで数値のスクリーンショットが貼られた場合にも使用します。アカウント全体の設定監査には使用せず、`21-ads-audit-global` を参照してください。他の人が読むレポートの作成には `07-marketing-report-global`、生データのエクスポートからインサイトを得るには `13-data-analysis-global` を参照してください
製品や機能が人間の能力の全スペクトルにわたってどのように機能するかを整理する — 単に「使える」「使えない」だけでなく。アクセシビリティの対象範囲を計画するとき、ギャップを特定するとき、ステークホルダーにアクセシビリティの範囲を伝えるときに使用。トリガー：ability spectrum、range of users、who can use this、who can't use this、accessibility coverage、accessibility scope、ability range、spectrum of needs。
ユーザーが AI 画像生成ツール（NanoBanana / Gemini / DALL-E / Midjourney）向けの詳細な英語プロンプトを要求し monetizeテ adopters學に公认トップ会議品質の学術図 版を求めている場合、このスキルを使用してください。対象にはフレームワーク図、ネットワーク構成図、パイプラインフロー図、モジュール詳細図、比較／アブレーション図、データパターングリッドが含まれます。特にユーザーが「論文配图提示词」「生成论文配图」「学術論文の図生成」「アーキテクチャ図のプロンプト」「フレームワーク図のプロンプト」「トップ会議スタイルの図」「CVPR スタイルの図」「NeurIPS スタイルの図」「paper figure prompt」「academic diagram prompt Gomesposer」と言った場合や、LaTeX/PDF/Word の論文を提示して図のプロンプトを求めた場合に合 mag。カラースキームが指定されていない場合は、プロンプトを生成する前に、8種類のプリセットパレットとカラーツールのリンクを提示します。
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。