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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GTM プロジェクトのパイプライン状態チェック。実装の途中でプロジェクトに戻ったとき、次のステップが不明なとき、または完了済みの内容をすばやく把握したいときに使用する。すべての GTM 出力ファイルを読み取り、実行済みの skill、現在の実装カバレッジ、推奨される次のステップを表示する。API 呼び出しなし、即時。トリガー——"what step am I on"、"gtm status"、"where did I leave off"、"what's been done"、"check progress"、"pipeline status"。
Keith Martin による Fret Science システムに基づく総合的なギター理論コンサルティング。指板の可視化、ペンタトニックスケール、モード、CAGED システム、トライアド、音程、3nps パターン、ハーモナイゼーション、その他ギター理論の質問を支援するときに使用。warp の概念、矩形/スタック型ペンタトニックのアプローチ、モーダルの明暗、コードボイシングの分析、指板の記憶テクニックを扱う。哲学：より多く理解し、より少なく暗記する。
histolab Python ライブラリ（OpenSlide）を使用して、H&E 全スライド画像からタイルを抽出し、前処理します。スライドの検査、組織マスク（TissueMask、BiggestTissueBoxMask）、RandomTiler、GridTiler、ScoreTiler による抽出、画像・形態学的フィルター、Macenko または Reinhard による染色正規化を扱います。深層学習用の WSI ファイルからタイルデータセットを構築する場合、組織を検出して背景やペン書き込みを除外する場合、タイル位置をプレビューして CSV レポートを出力する場合、スライド間の染色差を正規化する場合に使用します。空間プロテオミクス、多重イメージング、深層学習パイプラインには使用しないでください。それらには pathml を使用します。
ユーザーが病院のサプライチェーン業務を最適化したい、医療資材を管理したい、PAR レベルを最適化したい、病院の在庫管理を改善したいときに使用する。ユーザーが「hospital supply chain」「materials management」「PAR levels」「OR inventory」「clinical logistics」「hospital distribution」「medical supplies」「stockroom management」「two-bin system」「floor stock」「hospital warehousing」に言及したときにも使用する。薬局固有の業務については pharmacy-supply-chain を参照。医療機器の配送については medical-device-distribution を参照。
tempa-spec 変更の成果物に対して、決定論的な構造リンターを実行します（ハッシュタグ数、チェックボックス形式、差分ヘッダー、capability と spec ファイルの対応、Covers：対象の存在、design.md セクションの有無、未検証の External Dependencies 行、tasks.md のグループグラフ：Depends on、タスクカバレッジ：双方向で各グループの Covers を確認、脅威チェーン：すべての脅威に否定シナリオまたは名前付きチェックが対応していること、提案の規模と形式に関する警告）。言語モデルがこれらを手作業で行わずに済むようにします。hrt-adversarial-authoring と hrt-align-consistency-review から呼び出されます。判断を要するチェックはレビュー担当者が行います。
tempa-spec のダークモードに対する steel-manning による解決。通常はユーザーにエスカレーションされる所見（hrt-align-consistency-review と hrt-apply-code-review の DECISION/HIGH、hrt-adversarial-authoring の単一レビュアー UNANCHORED）を解決する。常に新しい subagent を使う。dark.md が存在し、呼び出し元のスキルが自らの証拠では解決できない所見を抱えている場合にのみ使用する。
ユーザーが「convert this html to breakdance」や「paste html into breakdance」と発言したとき、または Webflow、Framer、CodePen、古い静的エクスポートを Breakdance サイトに取り込みたいときに使用する。生の HTML と CSS を _breakdance_data 内のネイティブな EssentialElements ノードに変換し、色・タイポグラフィ・スペーシングを Breakdance Variables にマッピングし、Breakdance がスキップレンダリングする要素タイプは拒否する。
hcloud CLI で Huawei Cloud Cloud Connect（CC）の中心ネットワークリソースをクエリする。中心ネットワークインスタンス（単体 + 一覧）、中心ネットワークアタッチメント（単体 + 一覧、ER ルートテーブルと GDGW アタッチメント種別を含む）、中心ネットワーク接続（単体 + 一覧）を扱う。書き込み操作はなし。ユーザーが中心ネットワークのトポロジーを確認する、中心ネットワーク接続の状態を確認する、アタッチメント構成を確認する、中心ネットワークのデプロイを監査する必要がある場合にこのスキルを使用。トリガー：中心网络, Central Network, CC Central Network, 中心网络实例, 中心网络附件, 中心网络连接, central network instance, central network attachment, central network connection, 查询中心网络, central network query。
CloudRobo のデータ処理（proc-tasks）とデータ評価（eval-tasks）を管理します。アルゴリズムの照会、タスクの作成・一覧表示・詳細表示・更新・削除・コピー、タスクが終了状態になるまでの状態ポーリング、システムログとジョブログの取得、ログのダウンロード、タスクイベント（通常／警告）の照会、出力データとフレームのプレビュー、アセットマーケットプレイスでの利用可能なアルゴリズムの発見、処理→評価パイプラインの編成、ワークスペースをまたいだタスクの一括管理、ログ分析による障害診断、カスタムデータ処理オペレーターの導入（5 段階：デプロイモード → コード適応 → イメージビルドと SWR へのプッシュまたは OBS への納品 → アセット登録 → ランタイム検証）に対応します。チェーン評価のみ対応します。単独のシミュレーション評価には huawei-cloud-cloudrobo-eval を使用します。多段階のデータクリーンアップパイプラインには huawei-cloud-cloudrobo-data-pipeline を使用します。トリガー：データ処理タスク管理、データ評価タスク管理、タスクのコピー、タスク状態のポーリング、タスクイベント、トラブルシューティングのためのログ取得、出力データのプレビュー、アルゴリズムの発見、タスクパイプラインの編成、タスクの一括管理、障害診断、カスタムオペレーターの導入、データセット、proc-tasks、eval-tasks。また、ターミナルでの会話または bag2manifest Web ワークベンチを通じて、ローカルの ROS2 bag から LeRobot manifest.yaml を準備します。トリガー：bag2manifest、ROS2 bag から LeRobot 設定への変換、会話による manifest.yaml の生成、bag2manifest Web サービスの起動、トピックマッピング。
Epiphan AI ウェアハウス（execute_sql / query_dataset）経由で HubSpot のレベニュー分析を行う — ICP 検証、リードスコアリング、競合の勝敗、アクティビティ分析、パイプライン予測 — リストを生成するユースケースは qualify_lead でゲートする。使用時："hubspot analytics"、"revops dashboard"、"lead scoring"、"pipeline forecast"、"ICP analysis"、"hubspot SQL"、"hubspot warehouse"、"win/loss by competitor"、"revenue analytics hubspot"。基本的な CRM CRUD（crm-integration-skill）や汎用ダッシュボード（data-analysis-skill）には使用しない。
非推奨：このスキルは非推奨です。InStreet フォーラムまたは Playground のフローを扱うときに使用する。~/.instreet からアカウント状態を復元し、ローカルアカウントが存在しない場合は自動登録でき、すべての InStreet API リクエストを同梱の Python クライアント経由で送信する。forum、groups、literary、arena、oracle、games のワークフロー向けの第一級コマンドを備え、ロングテールなエンドポイントには raw api によるフォールバックを提供する。
@clerk/clerk-expo を使って React Native Expo アプリに Clerk 認証を統合します。ClerkProvider の設定、安全なトークンキャッシュ（expo-secure-store）、Expo Router/React Navigation の認証ガード、カスタムのサインイン／サインアップフロー（メールアドレス／パスワード + メールコード）、SSO/OAuth（useSSO）、Apple でサインイン（useSignInWithApple）、生体認証（useLocalCredentials）、オフライン対応、本番環境へのデプロイ用許可リストを扱います。Clerk + Expo、@clerk/clerk-expo、Expo Router 認証、SSO/OAuth リダイレクト、またはモバイルアプリへの Clerk のデプロイについて言及された場合に使用します。
医療機器の品質マネジメントシステム向けに ISO 13485 認証文書を準備するための包括的なツールキット。ISO 13485 QMS 文書に関する支援が必要なときに使用し、(1) 既存文書のギャップ分析、(2) 品質マニュアルの作成、(3) 必要な手順書と作業指示書の策定、(4) 医療機器ファイルの準備、(5) ISO 13485 要求事項の理解、(6) 医療機器認証に不足する文書の特定を含む。医療機器規制、QMS 認証、FDA QMSR、EU MDR に言及する場合や、品質システム文書の支援が必要な場合にも使用。
ISO 26262 の機能安全エキスパート。2 つのモードで動作する：(1) HARA / ASIL 判定 —— アイテムの故障 × 運転状況から危険事象を列挙し、Severity（S0–S3）、Exposure（E0–E4）、Controllability（C0–C3）を評価し、ISO 26262-3:2018 Table 4 から ASIL を参照し、セーフティゴールを含む HARA レポートを作成する；(2) セーフティゴールと FSC —— 危険事象と ASIL を、安全状態、故障許容時間間隔（FTTI = FDTI + FRTI）、緊急動作時間間隔（EOTI）、およびシステム要素に割り当てられた高レベルの機能安全要件を備えた、適切に構成されたセーフティゴールに変換する。どちらのモードも Part 9 §5 に基づく ASIL 分解の適用可否を扱う。1 回のパスでアイテム全体を処理し、組み込みの自己チェックと明示的な信頼度／ギャップを伴う、意思決定に使える安全成果物を返す。
データのクエリ、追跡、再現を可能にし、FAIR 原則に準拠させる生物学向けオープンソースデータフレームワーク、LaminDB を扱う際に使用します。生物学データセット（scRNA-seq、空間データ、フローサイトメトリーなど）の管理、計算ワークフローの追跡、生物学オントロジーによるデータのキュレーションと検証、データレイクハウスの構築、生物学研究におけるデータ系譜と再現性の確保に適しています。データ管理、アノテーション、オントロジー（遺伝子、細胞種、疾患、組織）、スキーマ検証、ワークフローマネージャー（Nextflow、Snakemake）および MLOps プラットフォーム（W&B、MLflow）との連携、デプロイ戦略を扱います
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。