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 100,928 件掲載。コマンド 1 行でインストールできます。
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FRED API の TGA（財務省一般会計）、銀行準備金、EFFR、SOFR データを監視して、米国政府機関閉鎖の流動性への影響を追跡・分析する。ユーザーが (1) 現在または過去の政府機関閉鎖が金融市場に与える影響を分析したい、(2) 財政政策の混乱期における流動性状況を追跡したい、(3)「ステルス引き締め」の効果を評価したい、(4) 異なる金融政策レジーム（QE と QT）にわたる閉鎖エピソードを比較したい、(5) 歴史的文脈を伴う流動性ストレスレポートを生成したい、ときに使用する。推奨使用頻度は、TGA/準備金データ公表後の毎週水曜日。
URL から動画をダウンロードし、Gemini API を使って各動画の Markdown サマリーを生成します。既定のサマリーの代わりに特定の情報を抽出するカスタムプロンプトをサポートします。各動画は独自のサブフォルダーに保存され、MP4 ファイルと summary.md が含まれます。ユーザーが動画 URL を直接提供した場合、または動画 URL を含むファイル（Markdown、TXT、その他のテキストファイル）を提供し、動画のダウンロードと要約の両方を求めた場合にこのスキルを使用します。「download and summarize these videos」「fetch these links and summarize」「process this list of video links」「extract X from these videos」といったリクエスト、または URL を含むファイルを渡されて要約を求められたときに発動します。Instagram、YouTube、TikTok、Twitter/X、Facebook、その他 1000 以上のプラットフォームをサポートします。GEMINI_API_KEY 環境変数が必要です。
ReactLynx + Rspeedy 向けに @weapp-tailwindcss/lynx 0.3.2 と Tailwind CSS 4 を設定し、Rspeedy plugin、Lynx ネイティブ CSS、静的 className、theme 変数の静的化、任意値、encoder 警告、iOS/Android 実行端の検証を扱います。ReactLynx、Rspeedy、Lynx native CSS、任意値の互換性、Lynx バンドルのスタイリングに使用し、React Native、uni-app App、Web、通常のミニプログラムのビルドには使用しません。
地下坑井データの分析ツールキット。検層ログ、プロジェクト、地層トップの読み込み・処理・分析に使用する。lasio を基盤にカーブ処理を強化。エージェントが以下のことを必要とする場合に使用：(1) メタデータ付きで LAS ファイルから坑井を読み込む、(2) マルチ坑井プロジェクトを扱う、(3) カーブを処理する（スパイク除去、平滑化、リサンプリング、正規化）、(4) 地層トップを管理する、(5) 坑井データを DataFrame/LAS/CSV にエクスポートする、(6) 坑井横断の分析と QC を行う。
ユーザーがメールまたはライフサイクル自動化を必要とする場合に使用 — ウェルカムシリーズ、ナーチャリング、カゴ落ち、再エンゲージメント、一斉配信、トランザクションフローを、件名、セグメンテーション、配信頻度、到達率とともに扱い、法規制の変種も含む：米国の CAN-SPAM、EU の GDPR オプトイン、東南アジアの PDPA、ラテンアメリカの LGPD。Klaviyo、Mailchimp、ActiveCampaign をカバー。トリガー：'email marketing'、'welcome sequence'、'drip campaign'、'newsletter'、'abandoned cart emails'、'nobody opens our emails'。非対象 — Outlook で正しく表示される HTML のコーディングは `49-html-email-template-global` を参照；B2B 見込み客へのコールドアウトバウンドは `33-b2b-lead-gen-global` を参照；友達紹介ループは `18-referral-program-global` を参照。
ユーザーが推測ではなく妥当な実験を求める場合に使用 — 仮説、単一変数、サンプルサイズと実行期間の計算、統計的有意性、主要指標と副次指標、マルチアーム設計、結果テンプレートを、Optimizely、VWO、Meta と Google のネイティブテストにわたって扱う。トリガー：'A/B test'、'split test'、'how long should I run the test'、'is this result significant'、'test two versions'、'which creative is actually better'。わずかな数値で 2 日後に勝者が宣言された場合にも使用。非対象 — 実証済みの勝者のスケーリングは `55-scaling-ads-global` を参照；収集済みデータの分析は `13-data-analysis-global` を参照；アカウントの監査は `21-ads-audit-global` を参照。
Chrome ブラウザ自動化を通じて Google Gemini で 2D ピクセルアートのゲームアセットを生成する。ユーザーがピクセルアート、ゲームスプライト、タイルセット、ゲームアセットを作成したい、または既存のゲームアートを編集したいときにトリガーされる。スタイル統一のための参照画像アップロード、モデル選択（Flash/Pro）、解像度制御、自動背景除去（クロマキー、BiRefNet による機械学習ベース、または Adobe Express）、正確なピクセル寸法へのラスタライズをサポートする。"create a pixel art sword"、"generate a 32x32 character sprite"、"make a tileset"、"edit this sprite" といったリクエストに使用する。
ユーザーがマーケティング画像の生成や画像プロンプトの作成を求める場合に使用 — パーソナルブランドのポートレート、ロゴとモノグラム、キャンペーンのキービジュアル、日々のソーシャルグラフィック、エディトリアルアート、インフォグラフィック、Web ヒーローモックアップ、引用グラフィック。プロジェクトのコンテキストからブランドアイデンティティを読み取り、ブランドに沿ったプロンプトを構成し、API キーがあれば gpt-image-2 で生成し、なければ DALL-E 3、MidJourney、Leonardo、Ideogram 用の貼り付け可能なプロンプトを出力する。トリガー：'design an image'、'make me a logo'、'MidJourney prompt'、'key visual for the campaign'、'generate a graphic for this post'、'I need a visual and have no designer'。非対象 — 静的画像について人間のデザイナーにブリーフィングする場合は `42-image-brief-global` を参照；スライドのシーケンスは `43-carousel-brief-global` を参照；ブランドルール自体は `46-brand-guideline-global` を参照；完成したデザインの採点は `47-design-review-global` を参照。
AI プラットフォーム（Google AI Overview、ChatGPT、Claude、Gemini、Perplexity）全体でブランドの可視性を監視する。LLM の言及を追跡し、AI 生成の引用を分析し、AI 検索の機会を特定する。ユーザーが「AI visibility」「LLM mentions」「AI Overview」「ChatGPT visibility」「AI search」「generative search」「AI citations」「brand in AI」と言ったときに使用する。
明快で視覚的に洗練され、コンパイルが安全で、ライブプレゼンテーションに最適化された学術向け Beamer スライドデッキを生成または再設計する。既存のスライドや素材を、堅牢なレイアウトと一貫したビジュアルデザインを備えた、構造的でテンポが良くプロフェッショナルなプレゼンテーションに変換する。ユーザーがスライドの作成、beamer プレゼンテーション、スライドの再設計、スライドの改善、学術講演のスライド、学会発表、セミナーのスライド、tex からのスライド作成、beamer スライドの修正に言及したときはいつでもこのスキルを使用する——たとえ "Beamer" と明示していなくても。入力として .tex ファイル、図、講演の背景（聴衆、長さ、会場、目的）を受け付ける。出力としてコンパイル可能な .tex ファイル、整理された図のフォルダ、プレゼンテーション可能なデッキを生成する。
1 つの ADK コードユニットの as-built アーキテクチャドキュメント（目的、実行フロー、データフロー、クラス間の依存関係、拡張ポイント、変更してはならない部分）を `docs/design/{topic}/{unit}/index.md` に書きます。提案された設計ではなく実装されたコードを記述し、読み手はそのユニットを変更・拡張しようとしている開発者です。「write a design doc for {file}」「document the architecture of {class}」「document the extension points of {unit}」を求められたとき、またはコアクラス、ノードタイプ、プラグインベースを追加した後に使用します。自分のアプリケーションからそのユニットを呼び出すだけの開発者向けのドキュメントには使用しないでください。それは `docs/guides/` 配下の実行可能な例を伴う使用ガイドです（`adk-unit-guide` を使用）。フレームワーク全体のアーキテクチャの質問に答えるためには使用しないでください（`adk-architecture` を使用）。
inference.sh CLI で AI アプリを実行します。画像生成、動画作成、LLM、検索、3D、Twitter の自動化に対応します。モデル：FLUX、Veo、Gemini、Grok、Claude、Seedance、OmniHuman、Tavily、Exa、OpenRouter など。AI アプリの実行、画像・動画の生成、LLM の呼び出し、ウェブ検索、Twitter の自動化に使用します。トリガー：inference.sh、infsh、ai model、run ai、serverless ai、ai api、flux、veo、claude api、image generation、video generation、openrouter、tavily、exa search、twitter api、grok
CLI 経由で Alibaba Cloud Apsara Data Agent for Analytics を呼び出し、企業データベースの自然言語によるデータ分析を実行します。Data Agent for Analytics は Alibaba Cloud Database チームが企業ユーザー向けに開発したインテリジェントなデータ分析エージェントです。自然言語の説明に基づき、要件分析、データ理解、分析インサイト、レポート生成を自動で行います。このツールは、DMS で管理されるデータリソース（インスタンス／データベース／テーブル）の検出、クエリまたは詳細分析セッションの開始、リアルタイムの進捗追跡、分析結果と生成レポートの取得に対応します。データベースのクエリ、データ傾向の分析、データレポートの生成、自然言語での質問が必要な場合や、「Data Agent」「data analysis」「database query」「SQL analysis」「data insights」に言及した場合にこの Skill を使用します。
Android アプリ開発（Kotlin）の推奨アーキテクチャリファレンス。Jetpack、androidx、UI layer、Domain layer、Data layer、state holder、UDF、SSOT、オフラインファースト、モジュール化、ViewModel、viewModelScope、SavedStateHandle、Lifecycle、repeatOnLifecycle、collectAsStateWithLifecycle、LiveData、Hilt による DI、Paging 3 によるページング処理。
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。