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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 99,951 件掲載。コマンド 1 行でインストールできます。
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名前を指定された Arduino、ESP32、RP2040、その他の組み込みボードを、出典に基づく正確なプロファイルに解決する。ピン／ペリフェラル能力、電圧／電流、バス、フレームワーク／コア／ツールチェーン、変種やリビジョンのリスクを含む。ユーザーがボードのリファレンス、ピン配置、GPIO の制限、ボードの能力、ボードプロファイル、またはピン割り当て前の安全な引き継ぎを求めたときはいつでも使用する。要件からボードを選ぶために使ってはならない。その判断には board-selection を使用する。
bruno API テスト用の CI/CD 自動化を作成・レビューする。GitHub Actions、GitLab CI、Jenkins、Azure Pipelines、Bitbucket、Kubernetes などのパイプラインで bruno コレクションを実行したい場合、公式 bruno GitHub Action や公式 bruno CLI Docker イメージをセットアップしたい場合、JUnit、JSON、HTML レポートを生成したい場合、bruno コレクションの環境、タグ、シークレット、セーフモード、開発者サンドボックスモード、ワークスペースパス、PR の API テストゲートを構成したい場合に使用する。
建築プログラムの策定、空間ニーズ分析、隣接マトリクス、面積表、プロジェクトブリーフの作成。建物のプログラミング、空間の規模設定、面積要件の決定、隣接図の作成、スペースプログラムの構築、ブリーフの策定、ネット・トゥ・グロス比の計算、空間基準の分析、面積ベンチマークの比較、スタッキング図の作成、敷地容量と予算に対するプログラムの検証についてユーザーが尋ねる場合に使用。住宅、オフィス、医療、教育、ホスピタリティ、小売、文化施設の面積表が必要な場合や、NDSS、Neufert、NHS HBN、BB103、ASHRAE 標準への準拠を確認する場合にも使用。
認可されたWebアプリケーションを対象に、スキャナーでは見つけられないビジネスロジックの欠陥や競合状態をテストします。不変条件（価値の保存、一意性、単調性、排他性）をモデル化し、Actor x Action x Resourceのマトリクスを作成。状態マシンの不正利用（手順のスキップ／並べ替え／再実行、制限の分割）、数値上のバグ（浮動小数点と10進数の丸め、通貨をまたぐ返金裁定取引、負の金額）、古い機能ゲート、Sagaの欠落を調べます。制御された並列リクエストで、二重支払い、更新の喪失、冪等性キーの再利用などの並行性バグを実証します。「ビジネスロジックテスト」「競合状態」「二重支払い」「TOCTOU」「並行性バグ」「冪等性」「クーポンの再利用」「ワークフローの迂回」「上限の迂回」「負の金額」「返金裁定取引」「並列リクエスト攻撃」「ロジックの欠陥」に言及した場合に使用します
ユーザーがサプライチェーンにおける炭素排出量の測定、追跡、削減を希望する場合に使用します。ユーザーが “carbon accounting”、“GHG emissions”、“Scope 1/2/3 emissions”、“carbon footprint calculation”、“emissions reporting”、“carbon reduction”、“climate impact”、“decarbonization”、“emissions baseline” に言及した場合にも使用します。循環経済のアプローチについては circular-economy を参照してください。持続可能な調達については sustainable-sourcing を参照してください。
CARTO で地理的加重回帰（GWR）のワークフローを構築します。ユーザーが GWR、地理的加重回帰、空間的に変化する関係、局所回帰、局所係数、空間回帰、「what drives X in different areas」、「why do prices vary spatially」、「local factors affecting Y」、変化する係数、係数マップ、空間的非定常性に言及した場合、または従属変数と予測変数の関係が地理によってどのように変化するかをモデル化したい場合にトリガーされます。セルごとの回帰係数を生成し、予測変数の重要度が場所ごとにどのように変化するかを明らかにします。
CARTO MCP サーバーを通じて、保存済みの CARTO Builder マップをチャット内にインラインでプレビューします。まず read_maps でマップを解決し（名前または検索）、次に view_map でマップ ID を指定してレンダリングします。ユーザーが保存済みの Builder マップを URL、ID、名前で参照したときに使用します。軽量な読み取り専用プレビュー（レイヤー、ベースマップ、ビューポート、ポップアップ、凡例）をレンダリングします。ウィジェット、SQL パラメータ、マップの説明、その他の Builder 専用機能は含まれません。ユーザーは「Open in Builder」をクリックすると完全な体験を得られます。「show me the X map」「open the Y map」「preview the Z map」、および新しく作成したマップのインラインプレビューでトリガーされます。carto-create-builder-maps（作成）、carto-render-inline-map（アドホックな deck.gl 仕様）、carto-develop-app（開発者向けアプリ）とは異なります。
CARTO MCP サーバーの view_map ツールを通じて、deck.gl の宣言的な仕様からアドホックなインタラクティブマップをチャット内にインラインでレンダリングします。ユーザーがポイント、ポリゴン、ヘックス、quadbins、クラスター、密度（ヒートマップ）、またはラスターの地理的分布を地図化・可視化・表示するよう求め、そのマップが探索的または使い捨てで、永続的な CARTO Builder マップとして保存する意図がない場合に使用します。「show me X on a map」「visualize Y」「make a heatmap of Z」「render the points/clusters/raster of W」でトリガーされます。carto-create-builder-maps（永続マップの作成）、carto-preview-builder-map（保存済み Builder マップの読み込み）、carto-develop-app（TypeScript / JavaScript でゼロから deck.gl アプリを書く）とは異なります。
CARTO で Moran's I 空間自己相関のワークフローを構築します。ユーザーが空間自己相関、Moran's I、空間依存性、空間相関、空間外れ値、HH HL LH LL 象限、高高クラスター、低低クラスター、空間重み行列、「is there clustering」、「are values spatially correlated」、局所空間関連指標、LISA、空間ランダム性検定に言及した場合、またはグリッド化されたデータセットで変数が空間的なクラスタリング、分散、またはランダム性を示すかを判定したい場合にトリガーされます。ホットスポットとコールドスポットを特定するだけでなく、位置をクラスタータイプ（HH、HL、LH、LL）に分類する必要がある場合にも関連します。
音声 AI リポジトリ向けに、ソース管理された Cekura JSON CI/CD テストスイートを作成、更新、レビューするようユーザーが求めたときに使用する。Tests-as-Code 仕様の作成、音声エージェントのコード変更を回帰カバレッジに変換、決定論的な Cekura 音声テストの CI への追加、STT、LLM、TTS、VAD、割り込み、アイドルタイマー、DTMF、通話ライフサイクルのパイプラインのテスト、または音声パイプラインのリグレッション時にマージをブロックする CI ゲートの設定にも対応する。コンパクトな JSON スイートを作成する前にリポジトリを調査し、Cekura に対して安全に検証し、それを実行するワークフローを接続する。
ABAP コードが Clean ABAP の原則に準拠しているか確認する。ユーザーが ABAP コードのクリーンコード準拠、コード品質、ベストプラクティス、Clean ABAP ガイドラインへの準拠について確認、検証、レビュー、または分析を求めた場合にこのスキルを使用する。トリガーには「check this ABAP code」「is this clean ABAP」「review my ABAP for clean code」「validate ABAP against clean code principles」「analyze ABAP code quality」などのリクエストが含まれる。
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。