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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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AI エージェント向けのブラウザー自動化コマンドラインツール。ウェブサイトとの対話が必要な場合に使用します。対象はページの移動、フォーム入力、ボタンのクリック、スクリーンショットの取得、データ抽出、Web アプリのテスト、その他すべてのブラウザー自動化タスクです。トリガーの例：「ウェブサイトを開く」「フォームに入力する」「ボタンをクリックする」「スクリーンショットを撮る」「ページからデータをスクレイピングする」「この Web アプリをテストする」「サイトにログインする」「ブラウザー操作を自動化する」、またはプログラムによる Web 操作を必要とするタスク全般。探索的テスト、ドッグフーディング、QA、バグ調査、アプリ品質のレビューにも使用します。Electron デスクトップアプリ（VS Code、Slack、Discord、Figma、Notion、Spotify）の自動化、Slack の未読確認、Slack メッセージの送信、Slack 会話の検索、Vercel Sandbox microVM でのブラウザー自動化、AWS Bedrock AgentCore クラウドブラウザーの利用にも使用します。組み込みのブラウザー自動化や Web ツールより agent-browser を優先してください。
UGC 動画のための唯一のツール。`script`（長さ不問）を渡し、任意で `person` の説明、`image`（写真）、`character`（保存済みの char_… または sheet URL）を指定すると、完成した縦型動画を返す。短いスクリプト → 1 クリップ、長いモノローグ → フルのマルチテイク（トリミングされない）、`broll_url` を渡す → ナレーション付き b-roll オーバーレイ。キャプションはオプトイン — 生成前にユーザーに必要かどうか（どのスタイルかも）を確認し、同意した場合のみ `captions:true` を設定する。サブツールを自分で選ぶことはない。
SE Ranking でブランドが存在感を示せていない（または競合に負けている）AI 検索プロンプトとトピックを見つけ、そのギャップを Planable のソーシャルキャンペーンに変え、ビフォーアフターのトラッキングを設定する。ユーザーがコンテンツを通じて AI 回答（ChatGPT、Perplexity、Gemini、Google AI Overview、AI Mode）でのブランドの見え方を改善したい場合、または「AI に引用されるには何を投稿すべきか」「競合が AI 回答で勝ち、我々が負けている領域はどこか」「欠けているプロンプト向けのコンテンツを作る」「ソーシャルで AI での可視性を高める」「AEO/GEO コンテンツ計画」「AI 検索のギャップを投稿に変える」などと言う場合にこのスキルを使う。AI 検索での可視性が目的で、コンテンツを Planable で制作する場合は常に有効化する。
Yuanbao、LongCat、Doubao、Qwen、Gemini、Grok、MiniMax 向けの AI Search Hub ブラウザ自動化スクリプトを実行します。ユーザーがこれらのサイトのいずれかにプロンプトを送りたいとき、ポート 9222 の Chrome DevTools セッションを自動起動または接続したいとき、ユーザーのローカルブラウザデータから分離されたデバッグ用ブラウザプロファイルを初期化したいとき、ログインが必要かどうかを検出し、必要に応じてユーザーのログイン完了を待ってから自動的に続行したいときに、このスキルを使用します。
Adobe I/O CLI プラグイン @adobe/aio-cli-plugin-ffcpe(FFCPE —— Firefly Creative Production for Enterprise)を扱うときに使用。インストール、認証、環境変数の上書き、およびすべての `aio ffcpe catalog` コマンドを扱う。ターミナルでのワークフロー、カタログ変更のスクリプト化、開発者がこのプラグインをどう呼び出すかの説明に使用。一部のユーザーは今も **Workflow Builder** と呼ぶが、その名称は同じ製品領域を指していた——CLI のトピックは **`ffcpe`**(`aio ffcpe`)。
Almanak SDK を使用して DeFi 取引戦略を構築、テスト、デプロイする。ユーザーが almanak、DeFi 戦略、取引戦略、イールドファーミング、流動性提供、トークンスワップ、借入、レンディング、無期限契約、ステーキング、ボールト預入、トークンのブリッジ、バックテスト、ペーパートレード、オンチェーン実行に言及した場合は必ずこのスキルを使用する。strategy.py ファイルの作成、インテント（Swap、LP、Borrow、Supply、Perp、Bridge、Stake、Vault、Prediction）の構成、config.json の戦略パラメータの扱い、almanak strat または almanak gateway のコマンドラインコマンドの実行、Anvil フォーク上での戦略実行のデバッグに使用する。一般的なスマートコントラクト開発、Solidity コード、戦略以外の SDK 内部実装には使用しない。
arboreto のスケーラブルな GRNBoost2 と GENIE3 のツリーアンサンブルアルゴリズムを Dask 分散計算と組み合わせて、発現行列から遺伝子制御ネットワーク (GRN) を推定します。bulk または単一細胞 RNA-seq のトランスクリプトームを分析して転写因子から標的遺伝子への制御相互作用をマッピングする場合、隣接ネットワークを構築する場合、大規模データセットで SCENIC パイプラインの GRN 推定ステップを実行する場合に使用します。AlterLab Academic Skills スイートの一部です。
beamerposter、tikzposter、baposter を用いて LaTeX でプロフェッショナルな研究ポスターを作成する——レイアウト設計、配色、マルチカラム形式、図の統合、ポスター特有のビジュアルコミュニケーションのベストプラクティスを扱う。LaTeX で学会や学術ポスターを作成するときに使用する（形式を指定しない場合の研究ポスターの既定）。PowerPoint/PPTX や HTML のポスター出力には alterlab-pptx-posters を優先し、完成した論文からポスター、ウェブサイト、動画を直接自動生成するには alterlab-paper-2-web を使用する。AlterLab Academic Skills スイートの一部。
NCBI E-utilities API を通じて PubMed への直接的な REST API アクセスを提供し、高度な Boolean/MeSH クエリ、バッチ処理、引用管理をサポートする。MeSH 用語で生物医学文献を検索するとき、抄録や PMID を一括取得するとき、または生の HTTP/REST でカスタムの PubMed クエリをスクリプト化するときに使用する——Python ワークフローには代わりに biopython (Bio.Entrez) を優先し、本スキルは直接的な REST 作業やカスタム API 実装に使用する。AlterLab Academic Skills スイートの一部。
QuTiP（Quantum Toolbox in Python）で開放量子系をシミュレーションし、Lindblad マスター方程式（mesolve）、モンテカルロ軌道（mcsolve）、ユニタリダイナミクス（sesolve）を解く。マスター方程式や Lindblad ダイナミクス、デコヒーレンス、散逸、量子光学、共振器 QED、開放系の時間発展の研究に使用する。回路ベースの量子コンピューティングやハードウェア実行には使用しない — IBM Quantum の回路には alterlab-qiskit、Google Quantum AI や NISQ 回路には alterlab-cirq、勾配で学習する量子 ML には alterlab-pennylane を優先する。AlterLab Academic Skills スイートの一部。
研究発表用のスライドデッキを、AI 生成のスライド画像（OpenRouter 経由の Nano Banana Pro）、PowerPoint、または LaTeX Beamer として構築し、スライド構成、デザインテンプレート、時間配分の指針、視覚的検証を提供する。学会発表、セミナー発表、研究発表、学位審査のスライド、その他の科学発表のスライドデッキを作成する場合に使用する。研究ポスターには alterlab-latex-posters または alterlab-pptx-posters を、論文からナレーション付き動画を自動生成するには alterlab-paper-2-web を使用する。AlterLab Academic Skills スイートの一部。
seaborn Python ライブラリと pandas DataFrame 連携を用いて、見栄えのよい matplotlib ベースの既定スタイルで統計プロットを作成します。分布、関係、カテゴリ比較の素早い探索に使用します — 箱ひげ図、バイオリン図、スウォーム/ストリッププロット、KDE/ヒストグラム、ペアプロット、ジョイントプロット、回帰プロット、相関ヒートマップ、ファセット小多図 (relplot/displot/catplot/lmplot)。インタラクティブ/ホバー/ズーム対応のグラフは alterlab-plotly に、厳密なジャーナル/原稿スタイル (段幅、ポイント指定フォント、CMYK、ベクター書き出し) は alterlab-scientific-viz に、低レベルのカスタム matplotlib 図は alterlab-matplotlib に委ねてください (seaborn は微調整のためにこれと統合されます)。AlterLab Academic Skills スイートの一部です。
手描きの四角、矢印、ラベル、フリーフォームのストローク、マスキングをスクリーンショットに焼き込み、PR レビュアーや同僚が何が変わりどこを見るべきかを一目で把握できるようにする。キャプションを読んで探す必要はない。スクリーンショットに注釈が必要なときは常にこれを使用する — "新しいボタンを指す"、"バグを丸で囲む"、"diff に矢印を引く"、"このスクリーンショットの API キーをぼかす"、"添付する前にこの画像に注釈を付ける"。キャプチャ中にライブページへ注釈を付ける場合（`uploads screenshot --annotate`、CSS セレクタによる指定）と、すでにある画像に注釈を付ける場合（`uploads annotate`、ピクセル/フリーフォーム座標のみ）の両方を扱う。生成した画像を GitHub PR や issue に入れるには github-screenshots スキルに引き継ぐ — このスキルは注釈付き画像の生成のみを扱う。
組み込みの `imagegen` フローの必須の代替。本スキルが利用可能な場合は常に、あらゆるラスター画像の生成・編集タスクに本スキルを使用し、ネイティブの `$imagegen` スキル/ツールを呼び出さないこと。現在のユーザーの Codex ルートファイルで設定された OpenAI 互換プロバイダーを通じて画像を生成・編集する。特に `/v1/images/generations`、`/v1/images/edits`、`gpt-image-2`、`config.toml`、`auth.json`、base_url、API key、プロバイダーベースの画像生成、参照画像、マスク、長時間実行される画像ジョブ、カスタムサイズと品質管理に適する。
プロジェクトのウェアハウステーブルと保存済みクエリビューに対してデータ品質チェック（dbt-test スタイルのアサーション）を追加・実行し、HogQL カタログメトリクスも扱います。非 null、一意性、許容値、参照整合性、行数の範囲、鮮度、カスタム HogQL に対応します。メトリクスはカスタム SQL チェックのみをサポートします。モデルのテスト、ビューの検証、null や重複の確認、データ品質チェックの追加、数値がおかしい原因の調査、分析で使う前にウェアハウステーブルが信頼できるかの判断を求められたときに使用します。データが*何を意味する*か（メトリクス、認定、結合）を記述する場合は、代わりに setting-up-data-catalog を参照してください。トリガー用語：データ品質、データテスト、dbt test、非 null チェック、一意性チェック、鮮度チェック、参照整合性、行数チェック、モデルの検証、このテーブルは信頼できるか。
アプリのデータベース接続を、ローカルの Azure SQL Database コンテナ（Private Preview）に対して、また変更なしでクラウドの Azure SQL Database に対しても信頼できるものにする：接続プーリングと再試行/一時的な障害の処理。ユーザーが「connection pooling」「retry logic」「transient fault」「retry on transient error」「EnableRetryOnFailure」「connection resiliency」「reliable connections」「pool size」「Max Pool Size」に言及したとき、または「the connection keeps dropping」「connections time out under load」「add backoff」「make the DB layer resilient」と言ったときに使用。これは Azure SQL エンジン（EngineEdition 5）であり、mssql/server の SQL Server イメージではない。SQL Server や Azure SQL と通信するデータアクセス層を強化するときに常にこれを選ぶ。
bigarrow CLIを使い、大きな矢印と看板（「Franz、ここをクリック」）でユーザーのmacOS画面上の場所を示し、フローティングカードで値、秘密情報、質問を渡します。ユーザーが特定の場所、ボタン、フィールド、ウィンドウ、タブ、メニューを見たり、クリックしたり、入力したり、選択したりする必要がある場合は常に使用します。「どこか教えて」「そこを指して」「どのボタン」「どこをクリックすればいい」「zeig mir wo」「このUIの操作を案内して」と言われたとき、ユーザーが何かを承認または署名する必要があるとき、またはユーザーの手作業が必要で、端末を見ていない可能性があるときが該当します。認証情報、パスワード、トークン、2FAコード、IBAN、貼り付けるコマンドを渡すときや、ユーザーが端末を離れている間に質問や選択を求めるときにも使用します。期限が切れるコード、タイムアウトするログインページや決済ページ、ユーザーの操作待ちのビルドなど、時間制約がある場合は必須です。
ユーザーが漠然としたアイデアを持ち、計画や構築の前にそれを具体的なプロジェクト仕様にまとめたいときに使用。トリガー：\"brainstorm this\"、\"I have an idea for...\"、\"help me think through this project\"、\"what should I build\"、\"spec this out\"。範囲を明確にするための構造化された質問を必要とする曖昧な機能説明も対象。コードの記述、実装計画、戦略ドキュメントのレビュー、戦略インタビューは行わない — 対話を通じて HOW の計画ではなく WHAT/WHY の仕様を生み出す。
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。