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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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PostHog のデータを canvas に正しく取り込みます。ホストが注入する `ph` SDK（loadInsight、query、capture、state、connectors、openExternal、navigate）、データ階層（保存済みインサイトが最優先、次に型付きクエリノード、最後にインライン HogQL）、検証可能性（インサイトに基づくメトリクスは PostHog 内の保存済みインサイトにリンクし、アドホッククエリは実行された正確なクエリを公開する）、インサイトタイプごとの結果形状、クエリごとの段階的ローディング、日付範囲の接続、閲覧者自身の接続（ph.connectors）を通じたライブのサードパーティデータ、canvas からのイベントキャプチャを扱います。canvas がメトリクス、チャート、テーブル、あらゆる PostHog データ、GitHub や MCP サーバーからのデータを表示する場合、または分析イベントを送信する必要がある場合に使用します。
RDKit（Python）を使った SMILES、MOL/SDF、InChI の読み書き、記述子（MW、LogP、TPSA）の計算、Morgan/MACCS/原子ペアフィンガープリントの生成、SMARTS 部分構造検索、反応 SMARTS の適用、ETKDG による 2D/3D 座標の構築を案内します。デフォルトのサニタイズに失敗する分子の解析やサニタイズ、Tanimoto 類似度の計算や化合物のクラスタリング、部分構造によるライブラリのフィルタリング、配座の埋め込みと最適化、Murcko 骨格や分子ハッシュの計算に使用します。サニタイズやアルゴリズムを細かく制御する必要がある場合に適しています。より簡単な標準ワークフローには、RDKit をラップする datamol を使用してください。
すでに秘匿化したテキストに対する残余再識別リスクチェック（防御的、デュアルユース）。ユーザーが「check residual re-id risk」「red-team my redaction」「what can an attacker still infer」「is this safe to share」を求める場合、または匿名化後に「re-identification risk」を評価する場合に使用。秘匿化後の出力に対して CONFIDE 検出器を再実行し、残存する識別子を表面化させ（singling-out）、複数ファイルのリンク可能性を確認し、オプションでローカルモデルに推測可能な属性カテゴリ（inference）を問い合わせる — GDPR Art-29 に対応。報告するのはリスクのカテゴリ/件数のみで、再識別の手順は決して示さない。confide:anon と組み合わせて使用（秘匿化の後に実行）。
remindb MCP サーバーのメカニズムレベルの読み取りパス — MemoryTree（位置づけ）、MemorySearch/MemoryFetch/MemoryFetchBatch（検索）、MemoryDelta/MemoryDiff（再同期）、MemoryRelated（たどる）、MemoryStats/MemoryHistory（検査）、パッシブな remindb:// リソース。すでに remindb の読み取りツールを操作していて FTS5/スナップショット/リレーションの仕組みが必要なときに使用。広範な「思い出す / 何を決めたか / 調べる」意図は `remember` ルーターから入る。書き込みには `memorize` を組み合わせる。
結果が利用可能なコード、データ、設定、ドキュメントから実際に再現できるかを監査する。ベンチマークの主張を信頼したり、自分の成果を公開したりする前に使用する。再現、コード公開チェック、論文アーティファクトの健全性チェック、ラボの引き継ぎ、結果が引用される前に欠落したシード／設定／データを発見すること、あるいは「自分のマシンでは動く」がリスクとなるあらゆる場面に使用する。公開アーティファクトパッケージに何を含めるかを計画したい場合は、代わりに artifact-release-packager を使用する。このスキルの役割は、再現が可能かどうか、どこで破綻するかを検証することである。
Rowan は Python API を備えた、クラウドネイティブな分子モデリングおよびメディシナルケミストリーのワークフロープラットフォームです。pKa と macropKa の予測、コンフォマーおよび互変異性体のアンサンブル、ドッキングと類似体ドッキング、タンパク質・リガンドのコフォールディング、MSA 生成、分子動力学、透過性、記述子ワークフロー、および関連する低分子やタンパク質のモデリングに使用します。プログラムによるバッチスクリーニング、多段階の化学パイプライン、通常ならローカルの HPC/GPU インフラの維持が必要となるワークフローに適しています。
Apollo.io のアウトバウンドシーケンスを管理する — 作成、設定、到達率の最適化、パフォーマンスの分析。Apollo のメールがスパム判定される、シーケンスの開封率が低い、A/B テストで明確な勝者が得られない、メールボックスが繰り返しスロットリングされる、シーケンスの統計が正しく見えない、メールがまったく送信されない場合に使用。カデンス戦略とコンテンツの設計（/sales-cadence を使用）、Apollo プラットフォームの一般的なヘルプ（/sales-apollo を使用）、Apollo 以外のシーケンスツール（/email-sequence を使用）には使用しない。
チャットボットマーケティングと会話型自動化 — チャットボットフローの構築、マルチチャネルメッセージング（WhatsApp、Telegram、Facebook、Instagram、Viber、ライブチャット）、リードの資格判定ボット、FAQ ボット、有人エージェントへの引き継ぎ。ウェブサイトの訪問者が何もせず離脱する、WhatsApp や Telegram のリードが資格判定されない、ボットフローが壊れているか分かりにくい、リードが有人エージェントに到達する前に離脱する、販売向けの会話自動化の方法が分からない場合に使用。ボットなしのライブチャットウィジェット設定（/sales-live-chat を使用）、メールシーケンス（/sales-cadence を使用）、会話フローのない SMS キャンペーン（/sales-sms-marketing を使用）には使用しないこと。SendPulse 固有のヘルプは /sales-sendpulse を使用。SWAI 固有のヘルプは /sales-swai を使用。
オプトイン購読者向けのメールマーケティング — 一斉配信、ナーチャリングシーケンス、自動化、セグメンテーション、リスト管理。開封率やクリック率が振るわない、購読者が登録後に反応しない、ウェルカムシーケンスが必要だがどこから始めればよいか分からない、リストがセグメント化されておらずすべてが全員に届く、どのメールマーケティングプラットフォームを選ぶべきか分からない場合に使用。コールドのアウトバウンドメール（/sales-cadence を使用）、メール到達率／SPF／DKIM（/sales-deliverability を使用）、トランザクションメール（/sales-transactional-email を使用）、ツールの CRM 接続（/sales-integration を使用）、プラットフォーム固有の設定には使用しない — 代わりに専用のプラットフォームスキルを使用すること（例：/sales-mailchimp、/sales-klaviyo、/sales-activecampaign、/sales-omnisend、/sales-brevo、/sales-kit、/sales-swai など）。
ユーザーが新しい NestJS アプリケーションまたはサービスの作成、スキャフォールディング、初期化、追加を依頼した場合に使用します。単独構成でも Nx モノレポ内の新規アプリでも対象となり、「新しい Nest アプリ／サービスを作って」などの依頼も含みます。新しいアプリに pino ロギング、グローバル例外フィルターと統一 API レスポンスインターセプター、この作者の ESLint/Vitest/pre-commit/pre-push の規約、基本的なデプロイ用 Dockerfile/docker-compose/Makefile/.env.example の設定が必要な場合に適用されます。
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。