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
Lightning AI Studios（CPU/GPU を備えたクラウド開発マシン）を管理する - studio の作成、起動、停止、削除、マシンタイプの切り替え、その中でのコマンド実行（リアルタイムの進捗表示付きの長時間デタッチ実行を含む）、ファイルのアップロード／ダウンロード、SSH 接続。ユーザーが lightning.ai Studios を利用したいとき、クラウド GPU 開発機を必要としているとき、または「studio 上で」何かを実行したいと依頼したときに使う。また、Studio 上でデタッチ実行を開始または再開する前にも読み込むこと。たとえそれが自分の補助スクリプトや引き継ぎメモ、圧縮された会話の要約によって駆動されるものでも同様で、圧縮後にももう一度読み込む。そのような実行にはすべて lightning-jobs/progress.py によるリアルタイムの進捗バーが必要である。
Amazon 広告の Sponsored Products（SP）インサイトレポートスキルで、Audience のセグメント別パフォーマンスと Search Term Impression Share/Rank（検索語のインプレッションシェア/ランク）という 2 種類の Amazon Ads Reporting API v1 beta レポートを統一的に取得します。profile から advertiser account へのマッピング、レポート作成、ステータスのポーリング、複数シャードの CSV ダウンロードとディスクへの保存を自動で行います。ユーザーが SP オーディエンスレポート、SP 検索語インプレッションシェア、またはインプレッションシェアランクを明示的に要求した場合にのみトリガーされます。通常の SP 検索語パフォーマンスレポート、SB/SD/DSP レポートではトリガーしてはいけません。このスキルは linkfox-amazon-ads-auth に依存しています。
文献引用の真正性を検証し、英語と中国語（中文）の資料におけるハルシネーションを検出する。引用が実在するかの確認、DOI の検証、論文/記事/書籍の存在確認、著者-タイトル-ジャーナル-年のメタデータの照合、捏造された引用の検出、オンライン記事の URL の検証、参考文献リストの正確性の監査が必要なときに使用する。ジャーナル論文、会議論文、プレプリント、書籍、モノグラフ、新聞記事、雑誌記事、ウェブ記事、学位論文、政府文書、その他あらゆる公刊物を対象とする。CNKI（知网）、Wanfang（万方）、CQVIP（维普）、Baidu Scholar（百度学术）などの中国語学術データベース、および核心期刊リストの検証（北大核心、CSSCI、CSCD）をサポートする。
半形式的な実行トレース（Premises → Trace → Divergence → Trigger → Remedy）により、単一ファイルまたは関数内のロジックバグを発見する。ユーザーがコードを共有し、具体的な不具合を挙げずに何かがおかしいと疑っている場合に発動する——"review this"、"does this look right"、"check this function"、"audit this code"、"tests pass but prod fails" といった表現。スコープの厳格なルール：1 ファイルまたは 1 関数のみ。ディレクトリやモジュール全体には logic-health、確認済みの不具合（スタックトレース、失敗したテスト、特定の誤った値）には logic-locate、2 つのバージョンの比較には logic-diff、リポジトリ全体の自動修正には logic-fix-all を使用する。以下では発動しない：スタイル/フォーマット、セキュリティスキャン、パフォーマンス、テスト生成、アーキテクチャや設計に関する質問。
あらゆるユーザーの macOS ディスク容量を分析して整理する。ユーザーが「空き容量を増やす」「ディスク容量不足」「ストレージ整理」「Mac をクリーンアップ」「何が容量を占有しているか」「ストレージがほぼいっぱい」「キャッシュを削除」「ディスク容量を回収」「ディスク使用量を確認」「ストレージ不足」と言った場合に使用する。対象：ゴミ箱、ダウンロード、写真、メール、iMessage、ミュージック、ブラウザキャッシュ、クラウドストレージ、iOS バックアップ、アプリキャッシュ、大型アプリ、macOS インストーラ、画面収録、システムデータ、開発者ツール（Xcode、npm、Docker、Homebrew）。操作：スキャン、分析、特定、整理、削除、プルーニング、回収、解放。
streamlit-apps MCP ツールを介して PostHog で Streamlit アプリを作成、デプロイ、運用する — アプリの作成、ソースの設定、コードの読み取りとパッチ、サンドボックスの起動と停止、ステータスのポーリング、バージョンの一覧表示、削除、PostHog URL を介したユーザーとのアプリ共有。"create a streamlit app"、"deploy a data app"、"ship a dashboard app"、"restart/stop my app"、"why is my app not running"、"give me a link to the app" と求められた場合に使用。
MapStruct Java マッピングフレームワーク。基本的なマッパー、更新マッピング、ネストしたオブジェクト、コレクション、カスタムメソッド、Lombok 連携を扱う。castellino と gestionale-presenze の本番パターンに基づく。使用タイミング：ユーザーが "mapstruct"、"@Mapper"、"@Mapping" に言及し、"DTO mapping"、"entity conversion"、"@MappingTarget"、"nested mapping" について質問する場合。使用しない場合：Java 言語——代わりに `java` スキルを使用。使用しない場合：Lombok——代わりに `lombok` スキルを使用。使用しない場合：JPA エンティティ——JPA 専用スキルを使用する。
MapTiler プラットフォーム全体を扱うエキスパート向けコーディングスキル — Cloud REST API、MapTiler SDK JS（MapLibre GL JS 上に構築）、ネイティブモバイル SDK、オンプレミスインフラ、ベクタータイルスキーマ。次の場合に使用：ユーザーが Web またはモバイルアプリに地図を追加したい、場所やルートを表示したい、地理データを表示したい、店舗検索を構築したい、地図上でデータ可視化を作成したい、ジオコーディングや住所検索を追加したい、逆ジオコーディングを行いたい、標高を調べたい、IP ジオロケーションを行いたい、天気データを取得したい、CRS/EPSG 間で座標を変換したい、静的マップ画像を埋め込みたい、ベクタータイルセット（Planet v4、Buildings、Contours、Outdoor、Ocean、Landcover、Cadastre）を扱いたい、MapLibre スタイル式やデータ駆動スタイリングを書きたい、3D 地形、地球儀ビュー、3D 建物の押し出しをレンダリングしたい、衛星画像を使いたい、マーカー、ポップアップ、ヒートマップ、クラスタリングを追加したい、React、Vue、Svelte、Angular、Next.js、Leaflet、OpenLayers、Cesium、deck.gl に地図を統合したい、iOS（Swift）、Android（Kotlin）、Flutter、React Native でネイティブ地図を構築したい、MapTiler Server でセルフホストしたい、MapTiler Engine CLI でタイルを生成したい、Admin API でタイルセットをアップロード／管理したい。また次の場合にも使用：ユーザーが MapLibre GL JS に言及したとき — この SDK は組み込みのクラウドサービス、ヘルパー、セッション課金で MapLibre を拡張する。
DSP System Toolbox の System object を用いて適応フィルターを設計・実装する。適応フィルタリング、システム同定、ノイズキャンセリング、エコーキャンセリング、能動騒音制御 (ANC)、チャネル等化、逆システム同定、適応予測を扱うときに使用する。dsp.LMSFilter、dsp.RLSFilter、dsp.FilteredXLMSFilter、dsp.FrequencyDomainAdaptiveFilter、dsp.AffineProjectionFilter、dsp.BlockLMSFilter、dsp.AdaptiveLatticeFilter、dsp.FastTransversalFilter、maxstep()、および適応フィルタリング問題のアルゴリズム選択を網羅する。非推奨の adaptfilt.* オブジェクト（R2020a で削除）を置き換える。
MATLAB でニューラルネットワークを訓練・評価し、Simulink にエクスポートする。レガシー（fitnet、patternnet）および非推奨（trainNetwork、DAGNetwork）のコードを、推奨される最新の R2024a+ API（trainnet、dlnetwork、testnet、imagePretrainedNetwork）に移行し、dlaccelerate の問題を診断・修正するか、dlaccelerate の活用機会を検出する。訓練、微調整、評価、推論の実行、Simulink へのエクスポート、古い訓練スクリプトの変換、深層学習コードの高速化を行うときに使用する。dlaccelerate とトレーシングの正確性について、自身の訓練データから推論しないこと。
.NET MAUI アプリの xUnit テストガイダンス — ViewModel テスト、MAUI サービスのモック、テストプロジェクトの設定、コードカバレッジ、デバイス上のテストランナー。USE FOR: "unit test MAUI"、"xUnit test"、"ViewModel testing"、"mock MAUI services"、"test project setup"、"code coverage"、"on-device test runner"、"test MAUI app"、"IServiceProvider mock"、"Moq MAUI"。DO NOT USE FOR: UI 自動化テスト（appium-automation を使用）、パフォーマンスプロファイリング（maui-performance を使用）、依存性注入の設定（maui-dependency-injection を使用）。
RDKit と datamol を基盤に、Python medchem ライブラリ（datamol-io、v2.0.5）で低分子ライブラリをフィルタリングし、トリアージします。RuleFilters による薬物らしさルール（Lipinski、Veber、CNS、lead-like）、構造アラート（ChEMBL 由来のセット、NIBR、PAINS、Brenk）、化学基の検出、ZINC ベースの複雑度しきい値、骨格制約、medchem クエリ言語（QueryFilter）に対応します。化合物ライブラリの薬物らしさのスクリーニング、PAINS など構造アラートに該当する化合物の除去、ヒットからリードへの展開やリード最適化に向けたヒットの優先順位付け、官能基の検出、単一クエリでの条件の組み合わせに使用します。一般的な記述子やフィンガープリントの計算には使用せず、RDKit を直接使用してください。
MeltFlex AI で 3D アセットを作成します。1 枚の写真からダウンロード可能な家具の 3D モデル（GLB）、2D 間取り図から 3D モデルまたはレンダリング画像、部屋の写真やレンダリングから探索可能な 3D ワールド（Gaussian splat、.spz とホストされたビューアーリンク）を作成したい場合に使用します。時間のかかるビルドのポーリング（HTTP 202）や期限切れのワールドリンクの更新にも対応します。MeltFlex REST API を直接使用するため、追加インストールは不要です。/meltflex:design と連携します。
molfeat（0.11.0）を使って、SMILES 文字列または RDKit/datamol 分子を数値特徴量に変換します。計算器、scikit-learn 互換の変換器、事前学習済み埋め込みモデルを提供します。フィンガープリント（ECFP、MACCS、MAP4）、RDKit と Mordred の記述子、ファーマコフォア記述子、ChemBERTa や GIN などの事前学習済みモデルに対応し、並列処理とキャッシュも利用できます。SMILES から QSAR または QSPR モデルを構築する場合、物性予測タスク向けの分子特徴量化器を選ぶ場合、バーチャルスクリーニング、類似性検索、化学空間のクラスタリング用の埋め込みを生成する場合、scikit-learn パイプラインに特徴量化器を追加する場合に使用します。構造の読み込みや編集などの一般的なケモインフォマティクス作業には使用せず、RDKit を使用してください。
ユーザー指定の 1 つ以上の銘柄について、moomoo コミュニティのリアルタイムフィード、投稿、コメントを集約し、低品質な投稿を除外して各投稿を強気・弱気・中立に分類し、構造化されたコミュニティセンチメントのスナップショット（単一銘柄または複数銘柄のポートフォリオ）を返すことで、株式の強気・弱気のセンチメント／雰囲気／風向きを判定します。次の場合に起動：センチメント／コミュニティセンチメント／個人投資家のセンチメント／強気か弱気か／強弱センチメント／ブル・ベア／上昇・下落予想／風向き／議論の雰囲気／コメントの見方／みんなの見方／強気か弱気か／センチメント／コミュニティの雰囲気／個人投資家の議論の傾向。スキップ：ニュース一覧 → moomoo-news-search、ニュースの解釈・分析・評価 → moomoo-stock-digest、価格・相場・K 線・異変・取引。センチメント関連キーワードを伴わないティッカーのみでは起動しません
ユーザー指定の株式または企業について、moomooのニュース、通知、記事、発表、調査レポートを検索します。情報検索のみ（項目の一覧であり、解釈、要約、影響判断は行いません）。トリガー：株式／企業名とニュース意図のキーワード（新闻／消息／资讯／公告／研报／报道／头条／文章／news／announcement／research report／headlines／latest update）。時間指定語（最新／最近／近期／今日／latest／recent）とニュース語の組み合わせもトリガーになります（例：「腾讯最新新闻」「NVDA latest news」）。これらは一覧表示の依頼であり、解釈ではありません。対象外：解釈を求める動詞（解读／分析／研判／总结／interpret／analyze／summarize）→ moomoo-stock-digest、コミュニティのセンチメント／评论／讨论／散户情绪 → moomoo-comment-sentiment、ニュースキーワードのない単独のティッカー、価格／気配値／K線／異動／取引。
Namecheap API を通じてドメインを管理 — 登録、更新、移管、DNS 設定、ネームサーバー管理。ユーザーが "namecheap"、"register domain"、"domain DNS"、"nameservers"、"domain transfer"、"renew domain"、"check domain availability"、"DNS records"、"email forwarding"、"WHOIS" やその他のドメイン登録事業者の操作に言及したときに使用。Namecheap ドメインの A レコード、CNAME、MX レコード、TXT レコードを管理するときにも使用。
ウェブサイト、ウェブアプリ、モバイルアプリの UI を構築、生成、レビューする際に使用し、AI 生成ではなく意図的にデザインされた見た目に整えます。よくある AI／テンプレートの「特徴」（Inter/Geist などの既定フォント、藍色や紫青のグラデーション、クリーム色の背景、コントラストの低い灰色の文字、ヒーロー上のピル／小見出し、アイコンカードのグリッド、shadcn の既定カード、em ダッシュ、無理に配置された見出しや孤立した見出し、すべてを下からフェードインさせる演出、モデル生成のアイコン、画像不足、一貫性のないコンポーネント、モバイルメニューの欠落）を取り除き、選択したビジュアルスタイルを適用します。完全なカタログは TELLS.md にあります
(NS) 自律実行エンジン — 深さを計画し、ドキュメント/仕様から疑問を解消し、分離された worktree でマルチエージェント作業を行う。ローカルまたは貼り付けた計画、GitLab なしで「自律的に実行」する場合に使用。ns-execution-gitlab-issue の Phase 2 でもある（その場合は単独で実行しない）。単一ステップの編集（ns-code-coder）や GitLab issue の直接処理（ns-execution-gitlab-issue）には使用しない。
(NS) AI エージェント向けの簡潔な architecture-rules.md を生成または更新 — スタック、レイアウト、パターン、制約。ユーザーがアーキテクチャルール、.nextstage-harness/rules/architecture-rules.md、エージェントの規約、「このリポジトリの仕組みを AI 向けに文書化して」を求める場合に使用。業務仕様（ns-harness-codebase-reverse-spec）、ブラウンフィールドマップ（ns-harness-bootstrap-brownfield）、完全なアーキテクチャ調査を伴わない単発の Cursor ルールには使用しない。
(NS) 既存のコードベースを仕様駆動の計画にオンボーディング — コードを変更せずにスタック、モジュール、ルール遵守状況、ギャップをマッピング。ユーザーが既存プロジェクトの分析、ブラウンフィールドブートストラップと言った場合、またはコードはあるが要件がないリポジトリで最初の要件作成を行う前に使用。ns-sdd-requirements-generator 用に brownfield-map.md を出力。ソースコードは読み取り専用。アプリコードのないグリーンフィールド、アーキテクチャルールの生成、requirements.md の作成には使用しない。
(NS) harness-init 後の完全なブートストラップを 1 セッションで — アーキテクチャルール、同期、ブラウンフィールドマップ、逆方向の業務仕様、プロジェクトの AGENTS.md。「harness prepare」、インストール後のセットアップ、ブラウンフィールドのオンボーディング、または個別のスラッシュコマンドなしですべての prepare スキルを実行する場合に使用。アプリコードのないグリーンフィールド、単一スキルの実行、コマンドラインのみのベースライン AGENTS.md には使用しない。
過去の Claude Code と Codex のセッション履歴を検索・照会する。リアクティブ:ユーザーが「X は以前どう直した」「前回は何をした」「～したセッションを探して」「上次怎么修的」「之前的 session」「履歴」と尋ねたとき。プロアクティブ:ユーザーが、あなたがコンテキストを持たない過去の作業に言及したとき、複雑な編集履歴を持つファイルをこれから変更するとき、ユーザーが「继续之前的」や「continue where we left off」と言ったとき、または過去の決定を理解することが現在の応答を改善するとき。メモリ:ユーザーが「记住这个」「remember this」「写入记忆」「save this conclusion」と言ったとき、または検索結果に永続化する価値のある結論が含まれると判断したとき。
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。