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 100,344 件掲載。コマンド 1 行でインストールできます。
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ネイティブ Android（Kotlin/Java）プロジェクトでの Scandit Barcode Capture（`BarcodeCapture`）——低レベルで完全に制御できる単一バーコードスキャンモード（BarcodeCapture + DataCaptureView + overlay）。既製の SparkScan UI は使用しない。統合、シンボロジーとスキャン設定、結果処理、overlay のカスタマイズ、SDK バージョン移行（v6→v7→v8）、サードパーティ製スキャナー（ZXing、ML Kit）の置き換え、トラブルシューティングに使用。
Better Auth（TypeScript 認証フレームワーク）v1.7 リファレンス。認証・認可、サインアップ・サインイン、セッション管理、OAuth、パスキー、二要素認証（2FA / TOTP）、SSO / SAML、SCIM、OAuth Provider（OAuth 2.1 / OIDC）、MCP 認可（@better-auth/mcp）、インフラ（dash / sentinel）、プラグイン（organization、admin、magic-link、anonymous など）。betterAuth、createAuthClient、signUp、signIn、getSession。Next.js、Nuxt、SvelteKit、Hono、Express、Expo、TanStack、Effect と統合。
BGPT MCP を使って科学論文を検索し、手法、結果、サンプルサイズ、利益相反、限界、再現性スコア、反証可能性基準を含む構造化された実験データを取得する方法。ユーザーが科学的根拠を探したい、文献を検索したい、研究の質を評価したい、再現性を確認したい、研究の限界や利益相反を明らかにしたい、生の実験データを取得したい、エビデンスに基づく AI ワークフローを構築したい場合に本スキルを使用する。ユーザーが PubMed、arXiv、biorxiv、medrxiv、システマティックレビュー、根拠に基づく医療、GRADE、批判的吟味に言及した場合にも発火する。
すべての Google BigQuery および GCP データウェアハウス操作には（`bq` ではなく）bigquery CLI を使用する。SQL クエリの実行、データ取り込み（ストリーミング挿入、一括ロード、JSONL/CSV/Parquet）、データ抽出／エクスポート、データセット／テーブル管理、dry-run によるコスト見積もり、gcloud による認証、データパイプライン、ETL ワークフロー、AI 支援クエリのための MCP サーバー統合などが含まれる。Python の `bq` CLI を置き換えるモダンな TypeScript/Bun 実装で、即時起動（約 10ms 対約 500ms）、確認プロンプト付きの自動コスト認識、ネイティブなストリーミング対応（JSONL）を備える。小規模なストリーミング挿入（1000 行未満）と Cloud Storage からの大規模な一括ロード（10MB 超のファイル）の両方を処理する。
BISON v3.0.1 — コンビクションホルダー。忍耐強いマルチアセット（BTC/ETH/SOL）のコンビクショントレーダー。MIN_SCORE 11、9 つのコンポーネント（4H/1H 構造、モメンタム、SM アラインメント、ファンディング、出来高、OI プロキシ、RSI）。コンビクションに応じてスケールする証拠金ティア（25%/31%/37%）と 7-10× レバレッジ。DSL は設計上ワイド — タイムカットは無効 — そのため本物の方向性セシスは数日間にわたりムーブを走らせることができる。取引は少ない。保有は長い。ムーブは大きい。v3.0.1 では、すでに保有している資産での ENGINE_FAILURE リトライノイズを排除するレースウィンドウ重複排除キャッシュを搭載し、さらに DSL エグジット間隔を倍にして、runtime のポジション状態が HL より遅れた際の REDUCE_ONLY スパムを抑制する。
go-to-market の目標についてユーザーにインタビューし、検証済みの GTM ブリーフを作成する。内容はモーション、Blitz エンドポイントの選択（Find People、Waterfall ICP、Company Search、Employee Finder）、大文字小文字を区別し enum で検証されたフィルターを持つ ICP/アカウント定義、エンリッチメント計画（メール/電話）、出力先、言語、ボリューム見積もり。ユーザーがリードを見つけたい、見込み客やアカウントリストを作りたい、ICP を定義したい、アウトリーチのソーシングを計画したい、コードを書く前に Blitz API 検索の範囲を決めたい場合、または「who should I target」「build me a lead list」「plan a GTM motion」と言う場合に使用する。gtm-brief.yaml を生成し、blitz-create-script に引き継ぐ。
インフルエンサーの最近のコンテンツを分析し、政治的論争、攻撃的な表現、センシティブな話題、過去のスキャンダルの兆候を指摘するブランドセーフティレポートを返す。このスキルは、ブランドセーフティの観点でクリエイターを審査するとき、インフルエンサーのコンテンツのリスクを精査するとき、クリエイターがブランドセーフティかどうかを確認するとき、インフルエンサーのコンテンツ履歴をレッドフラグについて監査するとき、クリエイターに対してブランドセーフティチェックを実行するとき、パートナーシップ前にクリエイターのリスクを評価するとき、論争を招くクリエイターコンテンツを指摘するとき、インフルエンサーの攻撃的な表現やセンシティブな話題をレビューするとき、キャンペーン前のセーフティレビューを行うときに使用する。パフォーマンス指標を含む包括的なクリエイター評価については creator-vetting-scorecard を参照。コンテンツガイドラインと安全条項を含むキャンペーンブリーフの作成については campaign-brief-generator を参照。
実データに基づく指標可視化を備えた Coval ダッシュボードを構築または改善する。利用パターン、指標の頻度、データ密度を分析して、新しいダッシュボードをゼロから作成したり、既存のものを再構築したりする。ユーザーが「create a dashboard」「build a dashboard」「improve my dashboard」「add widgets」「visualize my metrics」「make a performance dashboard」「dashboard for my runs」と言ったときに使用する。
あらゆる職種向けに、完全な役割ベースのプロフェッショナルワークベンチ、運用コックピット、ケースポータル、エキスパートワークステーション、データリッチな社内ツールを構築、再設計、拡張、監査する。工作台、业务驾驶舱、职业后台、运营中心、role dashboard、admin portal、CRM ライクなワークスペース、再利用可能なマルチページ Web アプリに使用し、特に各モジュールにリアルなレコード、それぞれ異なるダッシュボード、職種固有の情報アーキテクチャ、Quiet Luxury A のビジュアルデザイン、複雑なインタラクション、自動ローカル永続化、オフラインの純粋な Web 互換性、検証可能なワークフローが必要な場合に適する。
火山引擎 KickArtのワンクリック動画作成サービスを使って、抖店/抖音の商品向けマーケティング短編動画を生成します。商品リンクまたは商品IDの指定、カスタム画像/動画素材のアップロード、非同期動画作成タスクの送信、進捗確認、完成動画の取得、クリエイティブ成果物の同期に対応します。ユーザーが抖店/抖音の商品リンクを送信した場合、または「素材をアップロード」「画像を追加」「動画を追加」「ワンクリック動画作成」「短編動画を生成」「マーケティング動画」「商品動画」「完成動画を生成」「動画作成の進捗を確認」と言及した場合に使用します。
AI 駆動の C ドライブ容量診断と安全なクリーンアップのアドバイザー。NTFS の実際の割り当て容量の測定、親子ディレクトリの重複排除、アプリ単位の増加とクリーンアップ後の再生成の追跡、ベンダー管理のキャッシュ/ツールチェーン、Windows 更新の残留物、使用頻度の低いソフトウェアや断片化した容量の棚卸しを通じて、容量がなぜ増えるのか、クリーンアップがなぜ効かないのかを特定する。ユーザーが C ドライブの容量不足、クリーンアップが進まない、空き容量が増えない、キャッシュの再生成、使用頻度の低いソフトウェア/大きなファイル/隠れた使用量の調査、データ移行、クリーンアップ効果の振り返りについて尋ねたときにこのスキルを呼び出す。
生のキャンペーン追跡データを受け取り、Slack、メール、リーダーシップ会議向けに整えた週次のステータスサマリーを生成する。スプレッドシートデータから週次のキャンペーンステータス更新を作成する場合、Slack 向けのキャンペーンサマリーを生成する場合、リーダーシップ会議向けにキャンペーン進捗を整形する場合、乱雑なトラッカーをステータスダイジェストに変える場合、クリエイターキャンペーン実績の週次ラウンドアップを作成する場合、クリエイターとプラットフォーム横断でキャンペーンの健全性を要約する場合、チームチャンネル向けに月曜朝のステータス投稿を準備する場合、関係者向けにキャンペーン進捗メールを書く場合、生の指標を一覧しやすいダイジェストに凝縮する場合にこのスキルを使用する。完全な ROI 分析は campaign-roi-calculator-narrative-builder を参照。先に生の指標を正規化する場合は metrics-normalization-formatter を参照。クリエイターの投稿コンプライアンスを追跡する場合は creator-posting-compliance-tracker を参照。
エンドツーエンドの ArcGIS Portal / AGOL → CARTO 移行。ユーザーが ArcGIS コンテンツを CARTO に移行したいとき、移行を計画したいとき、「自分の Portal には何がある？」と尋ねたとき、Portal/AGOL の URL を指定したとき、またはデータセット / web maps / シンプルなアプリの移行を求めたときにトリガーする。3 つのフェーズを実行する——discover（アイテムを列挙し MIGRATION_MANIFEST.md を書き込む）、migrate-data（Hosted Feature Layers / Tables → CARTO tables）、migrate-maps（Web Maps + シンプルな Dashboards / Web Experiences / Web Mapping Apps → CARTO Builder maps）。既定モードはバッチ；移行した map には常に `From ArcGIS` タグが付き、プライベートとして作成される。
JS/TS プロジェクトで @cat-kit/* の公開機能を選択して正しく使用するためのスキル。ディープコピー、cloneDeep、structuredClone、デバウンス・スロットル、日付、HTTP、nanoid、および lodash、axios、dayjs などの同等機能を扱う。JS/TS ベースのあらゆるプロジェクト（フロントエンドまたは Node.js）で、汎用ユーティリティや関数を自作したり、lodash、axios、dayjs、nanoid などの同種の依存を追加したりする前に必ず本スキルを使用し、まず確認してからラップまたは依存追加を行う。
失敗している本番コールをデバッグし、Cekura のエバリュエーターでバグを再現し、修正を実装して検証し、回帰テストを実行したうえで、エビデンスを添えて PR を作成する。本番コールのバグを修正したい、失敗している本番コールを調査したい、本番の問題を再現して修正したい、PR の前に回帰テストを実行したい場合、または「fix this prod call issue」「debug and fix call ID」「test my fix against prod scenarios」「reproduce this production bug」「regression test before raising PR」などと言及した場合に使用する。
チャートとデータ可視化のライブラリ。Recharts、Chart.js、D3.js、Victory、Nivo、ECharts。一般的なチャート種別、レスポンシブデザイン、リアルタイム更新。使用する場合：ユーザーが「chart」「graph」「data visualization」「Recharts」「Chart.js」「D3」「ECharts」「Victory」「bar chart」「line chart」「dashboard」に言及したとき。使用しない場合：PDF レポート生成——`pdf-generation` を使用。データエクスポート——`data-export` を使用。
キッチンリフォームの失敗回避ガイド専用の Skill。キッチン空間の間取り（オープン/セミオープン/壁の撤去/玄関を入ってすぐのキッチン）、動線とレイアウト、給排水・防水・床排水、キャビネット本体と扉、水切り付き天板と下がりエッジ、シンクの選定と設置、収納（ハイキャビネット/超薄型キャビネット/調理スペース）、タイルと壁、照明と採光、扉（引き戸/連動扉）、家事の削減、安全（危険な作業/毒物/重金属の鍋）、割高なだけの無駄機能まで全テーマを網羅し、西安装修课堂のオリジナル実用記事 24 本を逆順に統合。リフォーム前に一度で正しく計画し、入居後の後悔を減らす手助けをする。
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。