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。
すべて
DESeq2 の Python 移植版である PyDESeq2 を使用して、バルク RNA-seq のカウントデータの差次的発現解析を実行します。数式による単因子・多因子デザイン、コントラスト、Wald 検定、Benjamini-Hochberg FDR 補正、任意の apeGLM LFC 縮小、pandas および AnnData（H5AD）連携、CSV エクスポート、ボルケーノプロットと MA プロット、コマンドラインスクリプトに対応します。処理群と対照群などの条件間で遺伝子発現を比較する場合、バッチや共変量を調整する場合、R の DESeq2 ワークフローを Python に移植する場合、または生の整数カウントから差次的発現解析の Python パイプラインを構築する場合に使用します。シングルセルデータや R 版 DESeq2 自体には使用しないでください。
DICOM（Digital Imaging and Communications in Medicine）ファイルを扱うための Python ライブラリです。DICOM 形式の医用画像データの読み取り、書き込み、変更、医用画像（CT、MRI、X 線、超音波）からのピクセルデータ抽出、DICOM ファイルの匿名化、DICOM メタデータやタグの操作、DICOM 画像の他形式への変換、圧縮 DICOM データの処理、医用画像データセットの処理に使用します。医用画像解析、PACS システム、放射線診療ワークフロー、医療画像アプリケーションに関するタスクに適しています。
Python の落とし穴の完全リファレンス。次の場合に積極的に有効化する：(1) 可変なデフォルト引数、(2) 反復中のリスト変更、(3) is と == の比較、(4) クロージャの遅延バインディング、(5) 変数スコープ（LEGB）、(6) 浮動小数点の精度、(7) 例外処理の落とし穴、(8) 反復中の dict 変更、(9) 循環インポート、(10) クラス属性とインスタンス属性。提供：各落とし穴の問題解説、コード例、修正方法。バグのない Python コードを実現する。
Modal.com サーバーレスプラットフォーム向けのモダンな Python パターン。次の場合に積極的に有効化する：(1) Modal 関数のデプロイ、(2) Pydantic による型安全な Modal、(3) Modal での非同期パターン、(4) GPU ワークロード（ML 推論、トレーニング）、(5) Modal 上の FastAPI Web エンドポイント、(6) スケジュールタスクと cron ジョブ、(7) Modal Volumes とストレージ、(8) pytest による Modal 関数のテスト、(9) Modal クラスとライフサイクルメソッド、(10) map/starmap による並列処理。提供：型ヒントのパターン、Pydantic 統合、async/await パターン、pytest テスト、FastAPI 統合、スケジュールタスク、Volume の使用法、コスト最適化、Python 3.11+ のベストプラクティスに従った本番対応の例。
Python のパッケージ管理の完全なシステム。次の場合に積極的に有効化する：(1) uv パッケージマネージャー（10〜100 倍高速）、(2) pyproject.toml の設定、(3) 仮想環境のセットアップ、(4) uv.lock による依存関係管理、(5) Ruff によるリンティングとフォーマット、(6) src レイアウトのプロジェクト構成、(7) PyPI への公開、(8) pip と requirements.txt。提供：uv コマンド、pyproject.toml テンプレート、ruff 設定、pre-commit 設定。高速なツールチェーンによるモダンな Python プロジェクト構築を実現する。
プロトコルリバースのゲートウェイ。オーケストレーション：キャプチャ → 暗号識別 → 鍵 → 復号 → ステートマシン再構築。サブスキル：[[re-netcap]] [[re-crypto-id]] [[re-crypto-keys]] [[re-crypto-decrypt]] [[re-proto-rev]] [[re-ics]] [[re-iot-proto]] [[re-whitebox]] [[re-tls]]。トリガーワード：プロトコルリバース、パケットキャプチャ、トラフィック解析、トラフィックの復号、C2 プロトコル、独自プロトコル、protocol analysis。
ユーザーが/reflectを呼び出すか、現在のセッションを振り返る、まとめる、棚卸しするよう求めた場合に使用します。会話の文脈を読み直し、セッション終了後に失われる可能性のあるもの（未完了のアクション項目、保存先のない長期的な学び、古いドキュメント、スキル化の機会、グローバル／プロジェクトのCLAUDE.md・AGENTS.md・READMEの不足、issueやPRに値するフォローアップ）を洗い出して、優先順位付きの短いリストにまとめます。その後、ユーザーが選んだ項目に対応します。git履歴の振り返りでも、文書全体の監査でもありません。
トピック、アウトライン、コンテンツから reveal.js の HTML スライドプレゼンテーションを生成する。ユーザーがスライド、プレゼンテーション、デッキ、トークの作成を求めたときに使用する。トリガーとなる表現：「create a presentation」「make slides about」「build a deck」「generate a talk」「slide deck for」、およびプレゼンテーション作成を伴うあらゆるリクエスト。コードハイライト、fragments、発表者ノート、数式、markdown、Mermaid.js の図（フローチャート、シーケンス、クラス、ER、マインドマップ、タイムラインなど）をサポートする。
SubImage の攻撃経路を段階的にたどり、影響を受ける最も重要なアセットを特定し、最速の修正策を提案し、エンジンがまだモデル化していない信頼できる n+1 拡張を探します。必要に応じて仮定シナリオをシミュレーションできます。ユーザーが「この攻撃経路を確認して」「この攻撃経路を説明して」「X が侵害されたらどうなるか」「<asset> に関係する攻撃経路は何か」「<asset> からのラテラルムーブメントの機会を探して」「<asset> の被害範囲を評価して」と依頼した場合、または `subimage-mcp:investigate-cve` から移行する場合に使用します。3 つの開始方法に対応：経路 ID、アセット ID、n+1 拡張の探索。
ベンダーのライフサイクルデータとリリーススケジュールに照らして、RHDH テスト計画の Jira issue にあるプラットフォーム／統合バージョン表と主要日付表を確認し、承認された修正を適用します。OCP、ARO、OSD、ROSA、AKS、EKS、GKE、PostgreSQL、RHBK、Quay の各行を扱います。「1.11 のテスト計画をレビュー」「1.10 のテスト計画に記載すべきプラットフォームバージョン」「テスト計画の日付を更新」などの依頼、または RHIDP-1234 のようなテスト計画の Jira URL／キーに使用します。
Riverpod を StateNotifier から Notifier/AsyncNotifier へ、ChangeNotifier から AsyncNotifier へ移行する、または 0.13/0.14/1.0 からアップグレードする；ref.onDispose、family、ライフサイクル、riverpod migrate CLI。ユーザーが StateNotifier からの移行、ChangeNotifier からの移行、Riverpod 0.13 から 0.14 へのアップグレード、0.14 から 1.0 へのアップグレード、または Riverpod の移行ガイドについて尋ねたときに使用する。
MATLAB を使用して HD Map または OpenDRIVE ファイルを RoadRunner シーンにインポートする。RoadRunner または RoadRunner Scene Builder で走行シーンを読み込むとき、RRHD、OpenDRIVE、その他 RoadRunner が対応する形式をシミュレーション用にインポートするとき、または Lanelet2 から RRHD への変換結果を視覚的に検証するときに使用する。roadrunner-core の rrApp ハンドルが必要。
Python API を備えたクラウドベースの量子化学プラットフォーム。pKa 予測、幾何最適化、コンフォマー探索、分子特性計算、タンパク質-リガンドドッキング（AutoDock Vina）、AI タンパク質共折りたたみ（Chai-1、Boltz-1/2）を含む計算化学ワークフローに推奨。量子化学計算、分子特性予測、DFT または半経験的手法、ニューラルネットワークポテンシャル（AIMNet2）、タンパク質-リガンド結合予測、自動化された計算化学パイプラインを伴うタスクに使用する。ローカル環境の構築が不要なクラウド計算リソースを提供する。
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。