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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Teleport discovery Terraform モジュールを介して、AWS EC2 インスタンス、AWS EKS クラスタ、Azure VM 向けの Teleport 自動検出を構成し、トラブルシューティングする。自動検出の設定や拡張、リージョン・タグ・サブスクリプションの追加、検出 Terraform の適用、登録ステータスの確認、クラウドリソースが登録されない原因の診断に使用する。GCP、AWS RDS、データベース検出、静的または手動の join トークン登録、検出に関係しない Teleport 構成には使用しない。
認証、サブスクリプション課金、単発購入(繰り返し購入や期間限定アクセスを含む)、Webhook、時間制ペイウォール向けに、tiun(Web SDK(@tiun/sdk)またはReact Native SDK(@tiun/react-native-sdk))を統合またはデバッグする際に使用します。`@tiun/sdk`または`@tiun/react-native-sdk`のインポート、`tiun.init`、`tiun.checkout`、`tiun.login`、`tiun.start`、`tiun.listProducts`、`tiun.getProduct`、`tiun.listProductAccess`、`tiun.checkProductAccess`、`TiunProvider`、`useTiun`、`useTiunEvent`などの呼び出し、またはtiun製品、製品カタログ、価格、権利、アクセス確認、単発購入、永続アクセス、referenceId、繰り返し購入、期間限定アクセス、Webhook、固定料金、時間制セッション、チェックアウト後のリターン用ディープリンク、サーバー側検証に関する質問で起動します。
TokHub(github.com/yaojingang/TokHub)のセットアップ、実行、コントリビュート — オープンソースの AI API 中継の監視・推薦と OpenAI 互換ゲートウェイのシステムで、L1/L2/L3 チャネルヘルスプロービング、使用量計測、アラート、監査、Docker によるセルフホストを備える。ユーザーが TokHub、「AI API 中转站监控」、Go + React モノレポのクローン/実行(TOKHUB_ROLE、sqlc、TimescaleDB、NATS)、L1/L2/L3 プローブアルゴリズム、OpenAI 互換の `/gateway/v1/*` エンドポイント、または TokHub への PR 提出について尋ねたときに使用する。稼働中のエージェントを TokHub インスタンス自身の API に接続する用途には使用しない(これは TokHub リポジトリ内に同梱された `agent-skills/tokhub` スキルが担当し、本スキルではない)。
umap-learn(UMAP)を使ってPythonで高次元データを削減・埋め込みます。2D/3D可視化、教師あり・半教師ありUMAP、DensMAP、AlignedUMAP、Parametric UMAP(Keras)、新しいデータへのtransform()、逆変換に対応します。高次元データの2Dまたは3D埋め込みによる可視化、HDBSCANクラスタリング用の特徴量前処理、一部のラベルによる埋め込みの誘導、時点やバッチ間の埋め込みの整列、未見サンプルの学習済み埋め込みへの投影に使用します。n_neighbors、min_dist、n_components、metricを調整します。線形PCAやt-SNE専用のワークフローには適しません。
Vaex を使用して、RAM に収まらない表形式データセットを処理・分析します。Vaex は、メモリマップされた HDF5 および Arrow ファイル上で遅延評価によるアウトオブコア DataFrame を扱う Python ライブラリで、CSV と Parquet のインポート/エクスポートにも対応します。仮想列、フィルタリング、groupby 集計、大規模データのヒートマップとヒストグラム、vaex-ml のトランスフォーマー、PCA、K-means を扱います。複数 GB の CSV/HDF5/Arrow/Parquet ファイルの読み込みや変換、数十億行の高速な統計計算、大規模データセットの可視化、メモリに収まらない ML パイプラインの構築、遅延評価と delay=True による遅い集計の高速化に使用します。データが RAM に収まる場合は polars、クラスター分散処理には dask を優先してください。
Warden で Docker ベースのローカル開発環境を管理します。PHP/Node プロジェクト(Magento、Laravel、Symfony、WordPress、Drupal)のセットアップ、データベースのインポート、シェル コマンドの実行、Xdebug でのデバッグ、Docker サービスの管理を行うときに使用します。トリガー: "warden"、"local environment"、"docker-compose wrapper"、"database import"、"shell access"。
WeChat 公式アカウントの公開パイプラインとレイアウトテンプレートライブラリ。そのまま使える政策解説、長期ケア、技術長文のテンプレートを提供し、Markdown をインラインスタイル付きの、公式アカウントのエディタにそのまま貼り付けられる HTML にコンパイルする。さらにプラットフォーム固有の厳格な制約——タイトルと要約の文字数、本文の外部リンクがクリック不可、コードブロックの幅超過、カバー画像のトリミング、公開後の編集不可——を扱い、check_mp.py で公開前チェックを行う。執筆と推敲は専用の skill に委ね、重複して作らない。ユーザーが公式アカウント記事のレイアウト、テンプレート、記事執筆、既存原稿の公開可能な形への変換、公開前チェックを求めたとき、またはプラットフォームの制限について尋ねたときに使用。
Weights & Biases(W&B、wandb)で機械学習の実験を記録、追跡します。メトリクス、ハイパーパラメーター、チェックポイント、スイープ、系譜情報付きアーティファクト、モデルレジストリ、カスタムチャート、共有可能なレポートを扱います。PyTorch、HuggingFace Transformers、PyTorch Lightning、Keras/TensorFlow との連携も含みます。トレーニング実行を記録して構成間で比較する場合、自動ハイパーパラメーター探索を実行する場合、データセットやモデルをアーティファクトとしてバージョン管理する場合、モデルのバージョンを登録する場合、またはチームのワークスペースで結果を共有する場合に使用します。オフラインまたは接続が不安定な環境でのトレーニングに wandb.init を設定する場合にも使用します。ML の実行以外での一般的なデータのバージョン管理には対応しません。
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。
