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
Remotion でナレーションと同期したモーショングラフィックス解説動画や B-roll 映像を制作する場合に使用します。紙の質感のコラージュ、赤いマーカーのずらした輪郭線を付けた切り抜き対象、コードで描画したチャート、新聞、文書、タイプライター風の表示などに対応します。デフォルトは横向き 1920x1080。依頼に応じて TikTok、Reels、Shorts 向けの縦向き 1080x1920 にします。「vox 風の動画を作って」「vox のエディトリアル動画」「B-roll シーケンス」「Remotion 解説動画」「X に関するドキュメンタリー風モーショングラフィックス」「この台本を動画にして」「TikTok 解説動画を作って」などがトリガーです。強く売り込む製品広告には向きません（fastcut-ad を使用）。
ワークフロースキルにおける手動/自動の制御フローと、任意の ai-proxy オーバーレイ認識のための共有ライフサイクル契約：自動とオーバーレイは完了または中断時に常に手動へ戻る；再入には明示的なトリガーが必要；暗黙の継続がそれらを再び有効化することはない；バッチオーケストレーターは Stage-exit ポリシーを明示的に渡す。オーバーレイは自動キャリア + ポリシーに対応し、charter は ai-proxy-discipline に留まる。ai-proxy トリガーを省略するホストはオーバーレイを無視する。frontmatter dependencies 経由で参照される。トリガー — 「模式生命周期」「切换自动模式」「切换 ai-proxy」 / workflow mode lifecycle。proxy charter としても、第三の制御フロー列挙としても使用しないこと。
PostHog MCP exec dispatcher を通じて、現在の PostHog タスク、その成果物、任意のキャンバスに付いたコメントを読み取り、活用します。ユーザーがタスクコメント、成果物やキャンバスのコメント、注釈、選択テキストへのフィードバック、返信、未解決コメントに言及する場合や、PostHog Desktop に残されたフィードバックをエージェントに確認または対応させる場合に使用します。exec の検出と呼び出し、対象のフィルタリング、ページネーション、スレッド全体の取得、アンカー／バージョンのコンテキスト、タスク単位のアクセス、タスクに紐づかない単独のキャンバスコメントを扱います
WordPress 管理画面のレビューと開発ガイダンス。管理ページ、設定画面、メニューページ、通知、リストテーブル、metabox 風のインターフェース、画面オプション、権限チェック、管理用スクリプトやスタイルをレビューするとき、またはユーザーが "admin UI"、"settings page"、"wp-admin"、"admin screen"、"options page"、"list table"、"admin menu"、"admin notice"、"screen options"、"dashboard page" に言及したときに使う。権限の問題、Settings API の誤用、管理画面特有のパフォーマンス問題、WordPress 管理画面の UX ミスを検出する。
ヘッドレス WordPress と WPGraphQL のレビューガイダンス。分離型 WordPress アーキテクチャ、WPGraphQL スキーマ設計、`register_graphql_field`、`register_graphql_connection`、`graphql_register_types`、Next.js/Gatsby/Remix フロントエンド、プレビューモード、認証フロー、永続化クエリ、ビルド/再検証パイプラインをレビューするときに使用。ヘッドレス WordPress スタックにおけるスキーマ境界、resolver のパフォーマンス、プレビュー/認証の正確性、キャッシュの無効化、コンテンツモデリングの判断のレビューに役立つ。
PostHog サンドボックスで問題なく動作する Streamlit アプリのソースコードを書く——PostHog データを読み取る posthog_apps.query() ブリッジ、サンドボックスイメージに組み込まれたパッケージ、Streamlit の再実行をまたぐキャッシュとセッション状態、レイアウトとグラフのパターン、および隣に同梱されるヘルパーモジュールやデータファイルを含む app.py エントリポイント。PostHog Streamlit アプリの Python ソースを作成・デバッグするとき、アプリ内のクエリが失敗したとき、または「write a streamlit app that shows PostHog data」と依頼されたときに使用。
ユーザーがそのターンで明示的に許可した後に、その Xiaohongshu の收藏、Douyin の收藏、または X/Twitter のブックマークをローカルのリンクファイルとして読み取り専用でエクスポートする。本 Skill は收藏ページのスクロール、リンク抽出、重複排除、件数の検証、Field Theory GraphQL-only のエクスポート、サンプル検証を直接行う。「收藏やブックマークのリンクをエクスポート/バックアップ/同期する」といった私的データのエクスポート作業に使用する。公開検索、收藏コンテンツの分析、メディアのダウンロード、本文のアーカイブ、レコメンドの発見、そのターンで許可されていない私的データの読み取りには使用してはならない。
action-audit スキルが特定した GitHub Actions の action 指摘を修正する。action の種類ごとに適切な修正を適用する——内部の `bitwarden/` action には `@main` 参照、外部 action にはインラインのバージョンコメント付きの完全な SHA、または完全な置き換え——対象のリポジトリに適用し、ドラフト PR を作成する。本スキルを使用する前に、action-audit スキルを実行して指摘を特定すること。<example> ユーザー：監査で見つかった未固定の action を修正して アクション：action-remediate をトリガーして修正を適用し PR を作成する </example> <example> ユーザー：それらのリポジトリで tj-actions/changed-files を安全なバージョンに置き換えて アクション：action-remediate をトリガーして action を差し替え PR を作成する </example>
画像、音声、動画、ドキュメントをテキストとともに AG2 `Agent` に送信する。`ImageInput`、`AudioInput`、`VideoInput`、`DocumentInput` を `agent.ask(...)` の位置引数として渡す。エージェントに非テキスト入力（写真の説明、音声の文字起こし、PDF の要約、動画の分析）を処理させたいときに使用。プロバイダーごとのサポートマトリクス、データ入手の 4 つの方法（URL／パス／bytes／file_id）、Gemini 固有の YouTube + メディア解像度 + クリッピング、OpenAI の image-detail、Anthropic の添付ファイルに対するプロンプトキャッシュ、アップロードのライフサイクル向け `FilesAPI` を扱う。
AG2 エージェントの stream を監視する — イベントの記録、繰り返し発生するツール呼び出しの検出、token 消費の追跡、トリガー駆動の observer の構築、observer アラートのモデルへのルーティング、FATAL 条件での停止。`@observer(...)`（ステートレス）、`BaseObserver`（ステートフル）、組み込み（`TokenMonitor`、`LoopDetector`）、`Watch` プリミティブ（`EventWatch`、`CadenceWatch`、`DelayWatch`、`IntervalWatch`、`CronWatch`、`AllOf`、`AnyOf`、`Sequence`）、`ObserverAlert`（`Severity.INFO/WARNING/CRITICAL/FATAL`）、`AlertPolicy`、`HaltEvent` を扱う。可観測性、実行時の安全ガード、アラート、またはバッチ/時間ベースのリアクティブロジックが必要な場合に使用する。
AG2 `Agent` から自由テキストではなく型付きの Python 値を取得する。`response_schema=`（Pydantic モデル、dataclass、プリミティブ、union、`ResponseSchema`、または `@response_schema` バリデータ）を渡し、`await reply.content()` で解析結果を読み取る。検証済みの構造化出力、分類、抽出、スコアリングが必要なときに使用。`ResponseSchema`、`@response_schema`、`PromptedSchema`（ネイティブの構造化出力を持たないプロバイダー向け）、ターンごとの上書き、検証リトライ、プリミティブの埋め込みを扱う。
Alibaba Cloud EMR Serverless StarRocks の開発・運用アシスタント。五つのシナリオをカバーする：クラスター接続、スキーマ設計、データ取り込み、SQL 開発とチューニング、クラスターヘルス診断。ユーザーが StarRocks のテーブル設計、SQL の作成、取り込み方法の選択、クエリ実行計画、マテリアライズドビュー、クラスターヘルスチェック、FE/BE/CN ノードの状態、tablet の健全性、compaction について尋ねたときにこの Skill を使用する。典型的なシナリオ：テーブル設計、Stream Load / Routine Load / Broker Load の選択、SQL 最適化、ウィンドウ関数、CTE、JOIN チューニング、マテリアライズドビュー設計、クラスターヘルス点検、ノードダウン診断。適用外：StarRocks インスタンスのライフサイクル管理（作成/スケール/再起動/設定変更/バージョンアップグレード——これらはコントロールプレーンの操作であり、EMR Serverless コンソールまたは対応する OpenAPI を使用すること）、その他の Alibaba Cloud 製品（EMR Cluster、Spark、Milvus、ClickHouse、Doris、RDS、ECS）。
AnnData の注釈付きデータ行列（obs、var、X、layers、obsm、uns）を構築、スライス、連結、読み取り、書き込みする——scverse のデータ STRUCTURE であり、解析パイプラインではない。.h5ad/zarr ファイルの作成や整理、細胞と遺伝子の注釈の管理、バッチの連結、layers/obsm/backed モードの処理を行うときに使用する。QC、正規化、クラスタリング、UMAP、差次的発現解析のパイプラインには代わりに alterlab-scanpy を、spliced/unspliced 層からの RNA velocity には代わりに alterlab-scvelo を優先する。AlterLab Academic Skills スイートの一部。
Biopython（Bio.SeqIO、Bio.Entrez、Bio.PDB、Bio.Blast）を使って生物配列を操作し、FASTA/GenBank/PDB ファイルを解析し、系統解析を実行し、NCBI/PubMed にプログラムからアクセスする。独自のバイオインフォマティクスパイプラインのスクリプト化、配列ファイルのバッチ処理、BLAST の自動化、Entrez からのレコード取得に使用する——手早い単発のデータベース検索には gget、統合されたマルチサービス連携には bioservices を使用する。AlterLab Academic Skills スイートの一部。
bioservices を使い、統一された Python API で 40 以上のバイオインフォマティクス Web サービス（UniProt、KEGG、ChEMBL、Reactome、Ensembl、NCBI など）に問い合わせる。ワークフローで複数のデータベースをまとめて参照する、サービス間で識別子をマッピングする、データベース横断の解析を行うときに使用する——手早い単一データベースの検索には gget、配列とファイルの操作には biopython を使用する。AlterLab Academic Skills スイートの一部。
ユーザーが「脚本執筆」「脚本」「スクリプト執筆」「台詞の執筆」「映画脚本」「短編映画脚本」「シーン執筆」「脚本家として振る舞う」「脚本家モード」「脚本フォーマット」「物語構造」「映画のキャラクター造形」「三幕構成」「スクリプトの整形」「シーンを書く」「脚本のアウトライン」について尋ねたとき、または脚本開発、台詞の技法、劇的構造、プロフェッショナルな脚本整形に関する専門知識が必要なときにこのスキルを使用する。AlterLab FC Skills コレクション（シネマ & デジタルメディア部門）の一部。
cellxgene-census と TileDB-SOMA を使って CZ CELLxGENE Census（2 億以上 の細胞）をプログラムから照会し、組織・疾患・細胞種ごとに発現データを切り出して AnnData を返す。最大規模のキュレーション済み公共アトラスから参照シングルセル RNA-seq データを取得する場合、集団規模のクエリを実行する場合、自分のデータを参照データとベンチマークする場合に使用する。自身のデータセットを解析する場合は scanpy または scvi-tools を使う。AlterLab Academic Skills スイートの一部。
Cirq で量子回路を構築、シミュレーション、実行する。Cirq は Google Quantum AI による NISQ ハードウェア、ノイズを考慮した低レベル回路設計、ノイズ特性評価のためのフレームワーク。Google Quantum AI プロセッサやその Quantum Virtual Machine モデル（Willow、Sycamore 級 Rainbow/Weber）、Cirq プラグイン経由の IonQ/AQT/Pasqal を対象とする場合、ノイズを考慮した NISQ 回路を設計する場合、特性評価実験（ランダム化ベンチマーク、XEB）を実行する場合に使用する。IBM Quantum ハードウェアと Qiskit Runtime には alterlab-qiskit を、勾配学習による量子 ML と量子-古典ハイブリッドモデルには alterlab-pennylane を、開放系の Lindblad/ master equation ダイナミクスには alterlab-qutip を優先すること。AlterLab Academic Skills スイートの一部。
学術研究の引用を管理する。Google Scholar と PubMed で論文を検索し、DOI、PMID、arXiv ID から完全なメタデータを抽出し（CrossRef、doi.org のコンテンツネゴシエーション、NCBI E-utilities、arXiv API）、BibTeX エントリの必須フィールド・形式・重複を検証し、適切に整形された BibTeX を生成またはクリーンアップする。論文の検索、DOI から BibTeX への変換、.bib ファイルのクリーンアップや重複排除、科学論文執筆における参考文献メタデータの確認、参考文献リストの作成に使用する。引用した文献が実在することを証明したい場合や、捏造・撤回された引用を指摘したい場合は alterlab-citation-verifier を優先し、Zotero ライブラリの操作には alterlab-pyzotero を使う。AlterLab Academic Skills スイートの一部。
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。