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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Arrow と DataFusion を基盤とし、Polars DataFrame 上でゲノム区間操作やバイオインフォマティクスのファイル I/O を行う Python ライブラリ polars-bio。重複、最近傍、マージ、クラスタリング、カバレッジ、補集合、減算、count_overlaps、塩基ごとの pileup 深度、BED、VCF、BAM、CRAM、SAM、GFF/GTF、FASTA、FASTQ の読み取り・スキャン・書き込み、およびこれらのファイルへの SQL クエリに対応します。Polars でゲノム区間の交差やマージを行う場合、大きな BED、VCF、BAM ファイル（S3、GCS、Azure 上のファイルを含む）を読み取りまたはストリーミングする場合、BAM または CRAM からリード深度を計算する場合、ゲノムファイルに SQL を実行する場合、bioframe コードをより高速な代替手段に移行する場合に使用します。Polars または DataFusion を使わない pandas のみのワークフローには適しません。
地球科学アプリケーション向けのデータファイル取得とキャッシュ。自動キャッシュ、チェックサム検証、複数のダウンロード元を備えたサンプルデータセットのダウンロード。エージェントが次の作業を行う必要がある場合に使用する：(1) URL や DOI からデータセットをダウンロードする、(2) 自動検証付きでファイルをローカルにキャッシュする、(3) SHA256/MD5 ハッシュでファイルの完全性を検証する、(4) 圧縮アーカイブ（ZIP、TAR、GZIP）を展開する、(5) 再現可能なワークフロー用のデータレジストリを作成する、(6) Zenodo などのリポジトリから取得する。
X/Twitter、LinkedIn、Bluesky、Threads向けに、テーマに関する投稿や他者の投稿への返信を書くときに使用します。ありきたりな意見では不十分な場合に適しています。「この投稿に返信して」「〜について投稿を書いて」「これを引用して」「〜についてツイートして」「返信がいつも同じ感じになる」「〜について意外性のある見方は？」「公開で進捗を発信する投稿」などの依頼、投稿を貼り付けて「これにどう返す？」と尋ねる場合、投稿URLが示された場合に起動します。デバッグ、コードレビュー、実装タスクなどの分析作業には使用しないでください。
pbi-cli を使って Power BI セマンティックモデルの DAX クエリとメジャーを記述、実行、最適化する。ユーザーが DAX に言及したとき、Power BI でデータをクエリするとき、計算を記述するとき、メジャーを作成するとき、EVALUATE、SUMMARIZECOLUMNS、CALCULATE、タイムインテリジェンスについて尋ねるとき、セマンティックモデルのデータを分析・集計したいときにこのスキルを呼び出す。クエリの実行、数式のテスト、行数の確認を依頼されたときにも呼び出す。このスキルには CLI 引数で DAX 式を渡す際の重要な指針が含まれる——複数行の DAX（VAR/RETURN）は特別な処理が必要。
エージェントがPRを作成した後、またはドラフトPRがレビュー可能になった後、PRの保守を自動で完了まで実行します。ghでCIとボットレビューを継続的にポーリングし、同じワークツリーで失敗を修正して日本語で返信し、設計上の行き詰まりをエスカレーションし、安全な場合はスカッシュマージします。各ポーリングサイクルの再開を人に待つ必要はありません。エージェント作成のPRが存在するようになった直後、またはドラフトからレビュー可能な状態に移行した直後に使用します。人が作成したPRには使用しないでください。また、修正／マージ／エスカレーションのポリシーをここで再定義しないでください（そのポリシーはpr-maintainerにあります）。
PRIDE Archive v3 REST API でプロテオミクスデータセットを検索する：キーワード + ファセットフィルタ（生物種、装置、疾患、ソフトウェア）でプロジェクトを発見し、プロジェクトのメタデータを取得し、RAW/PEAK/RESULT/FASTA ファイルを一覧表示・ダウンロードし（FTP/Aspera URL を含む）、UniProt アクセッションに言及するプロジェクトを検索し、類似プロジェクトを見つける。PRIDE v3 はペプチド/PSM レベルの同定エンドポイントを公開しなくなった——スペクトルレベルのデータが必要な場合はプロジェクトの RESULT ファイルをダウンロードする。タンパク質配列には uniprot-protein-database、ドメイン構造には interpro-database を使用する。
プロジェクトのテンプレートと規約に従って Prowler の pull request を作成する。トリガー：pull request の要件や作成に取り組むとき（PR テンプレートのセクション、PR タイトルの Conventional Commits チェック、changelog ゲート/no-changelog ラベル）、または conventional-commit.yml、pr-check-changelog.yml、pr-conflict-checker.yml、labeler.yml、CODEOWNERS などの PR 関連の GitHub ワークフローを確認するとき。
PyHealth の Dataset → Task → Model → Trainer → Metrics パターンで、臨床ディープラーニングパイプラインを構築します。MIMIC-III/IV、eICU、OMOP、SleepEDF、ChestXray14、EHRShot データの読み込み、予測タスク（死亡、再入院、入院期間、薬剤推奨、睡眠段階分類、ICD コーディング、EEG イベント）の定義、Transformer、RETAIN、GAMENet、SafeDrug、StageNet などのモデル、Trainer による学習、ICD/ATC/NDC/RxNorm コードの検索と相互マッピングを扱います。EHR データによる臨床予測モデルの構築、MIMIC または eICU データセットの利用、信号からの薬剤推奨や睡眠段階分類、ICD、ATC、NDC、RxNorm 間の医療コードのマッピングに使用します。表形式データに対する汎用 PyTorch 用ではありません。
クロスプラットフォームのカーネルリバースエンジニアリング：Windows ドライバー（.sys/IRP/SSDT）、Linux カーネルモジュール（.ko/ET_REL/LKM/rootkit）、macOS KEXT と System Extension/DriverKit、Android GKI/vendor module、seL4（capability システム）、Fuchsia/Zircon（handle モデル + DFv2 ユーザーモードドライバーフレームワーク）、FreeBSD（linker sets/SYSINIT/KLD）、illumos/Solaris（DDI/DKI、dev_ops/cb_ops）、OpenBSD（KARL/autoconf/pledge）、NetBSD（必要時のモジュール自動ロード）、Genode（コンポーネントツリー/session/quota）、MINIX 3（RS の自己回復/grants/live update）、Plan 9（ネームスペース/9P）、HelenOS（fibril/DDF）、Redox（scheme）、Haiku（device_node/必要時の検出）、z/OS（TCB·SRB/cross-memory）、IBM i（単一レベルストレージ）、OpenVMS（AST）、Unikraft·MirageOS（unikernel）、HIC（同一特権レベルで MMU 分離されたドライバーモデル / capability / 物理サンドボックス / 自己記述型モジュール / エントリーページ IPC）。トリガー語：カーネル、ドライバー、.sys、.ko、LKM、kext、dext、rootkit、カーネルモジュール、IRP、GKI、カーネル拡張、seL4、capability、CSpace、CNode、capDL、CAmkES、MCS、Fuchsia、Zircon、handle、DFv2、driver host、FIDL、FreeBSD、KLD、SYSINIT、linker set、illumos、Solaris、DDI、dev_ops、cb_ops、OpenBSD、KARL、autoconf、pledge、unveil、NetBSD、kmod、GENODE、session、quota、MINIX、RS、grant、9P、Plan 9、namespace、HelenOS、fibril、DDF、Redox、scheme、Haiku、device_node、z/OS、TCB、SRB、cross-memory、IBM i、single-level storage、OpenVMS、AST、$QIO、unikernel、Unikraft、MirageOS。English triggers: kernel module, driver reversing, LKM, kext, rootkit, GKI, seL4, capability system, capDL, Fuchsia, Zircon, handle, driver framework, FIDL, FreeBSD, KLD, SYSINIT, linker set, illumos, Solaris, DDI, dev_ops, cb_ops, OpenBSD, KARL, autoconf, pledge, NetBSD, kmod, Genode, session, quota, MINIX, reincarnation server, grant, 9P, Plan 9, namespace, HelenOS, fibril, DDF, Redox, scheme, Haiku, device node, z/OS, TCB, SRB, cross-memory, IBM i, single-level storage, OpenVMS, AST, QIO, unikernel, Unikraft, MirageOS。
リポジトリの README は利用するかどうか、また利用方法を判断する人向けに、AGENTS.md（またはそこから読み込む CLAUDE.md）はリポジトリ内で作業するエージェント向けに、マニフェストはホストが最初に読むファイル（package.json、プラグインおよびマーケットプレイスのファイル、agents/openai.yaml）として、リポジトリの一貫した名称を軸に整えます。付属スクリプトで監査し、各行を必要とする読者向けのファイルに移し、不整合のあるマニフェストを修正します。README または AGENTS.md の作成、書き直し、レビュー、READMEにエージェント専用コマンドがある場合、エージェントガイドにマーケティング文がある場合、セクションの配置先を判断する場合、改名後に使用します。契約書、台帳、変更履歴、リリースノートには使用しません。
学術ライティングにおける引用のハルシネーションを防ぐ。次の場合に呼び出す: 特定の主張を裏付ける論文を探すとき、既存の引用や DOI を検証・確認・監査するとき、論文がユーザーの主張どおりの内容を実際に述べているかを確認するとき（'is that what the paper says?'、'did they actually show X?'）、論文を記述して引用を追加するとき（'add a citation for the paper where X'）、投稿前の参考文献チェックを実行するとき。次には呼び出さない: APA/IEEE 形式での参考文献の整形、一般的なトピックの説明、引用スタイルに関する質問、文章編集。Quick Screen（論文あたり数秒）または Full Audit（出典に踏み込んだ主張チェック）を自動的に選択する。
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。