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 99,064 件掲載。コマンド 1 行でインストールできます。
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Microsoft の markitdown ツールを使い、LLM で利用するための Markdown にファイルやドキュメントを変換します。PDF、Word/Excel/PowerPoint ファイル（.docx/.xlsx/.pptx）、HTML ページ、CSV/JSON/XML、Jupyter notebook、EPUB、Outlook .msg、ZIP アーカイブ、音声ファイル、YouTube URL を Markdown またはプレーンテキストに変換する場合に使用します。例：「この PDF を Markdown に変換」「report.docx からテキストを抽出」「このスプレッドシートを Markdown に変換」「このドキュメントフォルダーを Markdown 化」「この音声から文字起こしを取得」。ドキュメントディレクトリの一括変換、Office/PDF の内容をプロンプトや RAG パイプラインに入力する場合、Python スクリプトで文書から Markdown への処理を構築する場合にも使用します。ユーザーが「markitdown」と言わずにファイル形式だけを挙げた場合も起動します。直接読み取れる通常の .txt/.md/ソースファイルには使用しません。
Eclipse SUMO 交通シミュレーターと連成シミュレーションする Simulink モデルを構築する。SUMO-Simulink 連成シミュレーション、交通シミュレーション、TraCI 接続、車両インザループテスト、SUMO による ADAS シナリオ検証を行うときに使用。Server/Client のセットアップ、Reader/Writer/Actor ブロックの設定、ランダム交通流の生成、自車両の制御、SUMO ファイルの作成を扱う。ユーザーが SumoInterfaceLibrary、.sumocfg ファイルに言及した場合や、Simulink を外部の交通シミュレーターに接続したい場合にも使用。
MATLAB Support Package for Arduino Hardware が直接サポートしていない Arduino センサーや周辺機器を MATLAB から使用したいときに使う。カスタム Arduino ライブラリを MATLAB 向けに作成、ラップ、公開する要求でトリガーする。また、「How do I read humidity in MATLAB?」や「How do I display text on an LCD from MATLAB?」のように、カスタム Arduino アドオンライブラリが必要な間接的な質問でもトリガーする。対象：カスタムアドオンの作成、サードパーティ Arduino ライブラリの統合、LibraryBase クラス、C++ ヘッダーファイル、DependentLibraries、arduinoioaddons 名前空間、I2C/SPI/GPIO 周辺機器ラッパー。
MATLAB の Industrial Communication Toolbox を使用して PI 資産を検索・照会する。2 つの経路：(1) ユーザーがタグ名や説明を提供した場合は piclient + tags による PI タグの直接検索（R2022a 以降）、(2) 要素/属性の階層が必要な場合は afclient による Asset Framework のナビゲーション（R2026a 以降）。PI AF サーバー、PI Data Archive のタグ、資産階層、要素テンプレート、属性検索、OSIsoft PI システムの履歴データを扱うときに使用する。
MATLAB のロボットモデル（rigidBodyTree）が必要なときはいつでも使用 — シミュレーション、可視化、IK、運動計画、ピックアンドプレース、軌道生成のいずれであっても。次の場合にトリガーされる：マニピュレーターを名前で言及したとき（UR3、UR5、UR5e、UR10、UR10e、UR16e、UR20、KUKA iiwa、Fanuc、ABB、Panda、Kinova、Sawyer、Baxter）、ロボットモデリングの動詞（load、create、build、import、simulate、model）、ロボットモデルを必要とするタスク（pick、place、lift、reach、move、grasp、plan motion for、animate）、運動学のキーワード（IK、FK、inverse kinematics、forward kinematics、joint configuration、end-effector pose、gripper）、または rigidBodyTree、loadrobot、importrobot、URDF、DH parameters、addVisual、addCollision を扱うとき。
抖音/Douyin、小紅書/Xiaohongshu、微信視頻号/Weixin Video Accounts、快手/Kuaishou などへの投稿を手がけるクリエイター向けの、全プラットフォーム共通の公開前審査と適応。動画、画像、画像付き投稿、音声、記事、原稿、字幕、カバー、ライブ配信台本、製品に関する主張、転載素材、海外コンテンツを審査する。ユーザーが 1 つの Skill で、可視コンテンツ、口頭での主張、AI 表記、出典、権利、商業的な文脈、プラットフォームへの言及、ライブコマース、プラットフォーム別の公開バージョンを確認したい場合に使用する。「能不能发」「发布前审核」「查违禁词/敏感词」「会不会限流」「检查口播/字幕/封面/导流/带货」「标注 AI/转载/演绎/广告/个人观点」「按我的经验库审核」「保存这次审核」「复盘这条内容」といったリクエストで発動する。
医療機器の配送の最適化、機器のトレーサビリティ管理、委託在庫の処理、医療機器の規制遵守の確保を行いたい場合に使用。ユーザーが "medical device logistics"、"UDI compliance"、"device traceability"、"consignment management"、"implant tracking"、"loaner sets"、"FDA compliance"、"sterile device distribution"、"recall management"、"GS1 standards" に言及した場合にも使用。病院内の内部物流については hospital-logistics を参照。医薬品の配送については pharmacy-supply-chain を参照。
会社名と任意の連絡先を受け取り、Tavily で的を絞った調査を実行し、Gemini で 1 ページの通話前ブリーフをまとめ、任意で Notion に保存する。会議の準備を求められたとき、通話前に見込み客を調査するとき、会社ブリーフを生成するとき、通話前サマリーを作成するとき、会議準備ドキュメントを書くときに使用する。ユーザーが「prepare me for a meeting with」「research this company before my call」「generate a meeting brief for」「I have a call with X tomorrow」「create a prospect brief for」と言ったときにトリガーする。
社内会議のトランスクリプト（スタンドアップ、プランニング、レトロ、1:1）を、決定事項、担当者付きのアクションアイテム、ブロッカー、センチメント、および Gmail に下書きとして準備したフォローアップメールに構造化して要約する。次の場合に使用する：「この会議を分析して」「アクションアイテムを抽出して」「議事録」「このスタンドアップを要約して」「このプランニング会議を要約して」「レトロの要約」「このメモからフォローアップメールを作成して」「[会議] で何を決めたか」。営業や見込み客との通話には使用しない——それらは call-recording-analyzer-skill（Clari scorecard）または sdr-call-coaching に振り分ける。フォローアップメール用に create_draft を連携し、下書きが Epiphan の外部に送られる場合は、先にブランドボイスのゲートを通す。
現在の出来事が鏡像世界のどの領域（掌握域／盲域／確率域／リスク域）に当てはまるかを見極め、対応する生存戦略を採り、左側の世界の決定論的法則で右側の世界の不確実性の問題に立ち向かうことを避ける。投資判断、起業の選択、キャリア転換の戦略策定、および「なぜ計画どおり実行したのに失敗したのか」という振り返り分析に適用される。純粋なスキル向上や意図的練習の場面には適用されない（それらは本来掌握域に属する）。主要なトリガーシグナル：「なぜ努力してもうまくいかないのか」「これは実力か運か」「不確実性にどう対処すべきか」「どうすれば成功率を上げられるか」。
Python Web アプリケーション（FastAPI および Flask）における OWASP A10:2025——例外条件の不適切な処理を検出、分析、修正する。ユーザーがエラー処理のセキュリティ、例外管理、fail-open 脆弱性、スタックトレースの露出、捕捉されない例外、トランザクションロールバックの安全性、例外パスにおけるリソースリークについて尋ねた場合は常にこのスキルを使用する。また、OWASP A10 の監査、try/except ブロックを含むセキュリティコードレビュー、グローバル例外ハンドラー、機密情報を漏洩する可能性のある HTTP エラー応答についてもトリガーする。ユーザーが Python の文脈で CWE-209、CWE-248、CWE-636、CWE-703、CWE-754、CWE-476 に言及した場合は、直ちにこのスキルを使用する。
MLflow 3（オープンソース、3.15 に固定）によるクラシック ML 向け MLOps — モデルの記録と登録、dev/staging/prod 間でのバージョン昇格、トラッキングサーバーの立ち上げ、ゲート付き評価、サービング。MLflow 2 時代のデフォルト（artifact_path、registry stages と get_latest_versions、baseline_model を伴うトップレベルの mlflow.evaluate、runs-URI 登録、pickle シリアライズ、mlruns ファイルストア、MLServer サービング）を、それらを置き換えた MLflow 3 のイディオム（名前付き LoggedModel、エイリアスと copy_model_version、models.evaluate と validate_evaluation_results、skops/torch.export のデフォルト、データベースバックエンド、FastAPI スコアリングサーバー）で修正する。MLflow のトラッキング、モデルレジストリ、評価、サービングに触れる Python コードを書く、レビューする、移行するときに使用する。
アプリのコードベースを探索してモバイルブラウザワークフローのドキュメントを生成し、その後 Playwright を使ってモバイルビューポート（393x852）でユーザーと共にライブアプリをステップごとに確認しながら検証項目を共同執筆する。ユーザーが「generate mobile workflows」「create mobile workflows」「update mobile workflows」「generate mobile browser workflows」と言ったときに使用する。番号付きのワークフロー markdown ファイルを生成し、モバイルコンバーターと Playwright ランナーに渡す。iOS HIG への対応とモバイル UX アンチパターンの検出を含む。
Model Download マイクロサービスを使用して AI モデルをダウンロード、変換します。HuggingFace、Ollama、Ultralytics、Geti、Pipeline Zoo からのモデルのダウンロード、OVMS 用の OpenVINO IR 形式への変換、HLS プラグイン経由での医療 AI モデル（3D Pose、rPPG、AI-ECG）のダウンロード、モデルダウンロードサービスのセットアップ、REST API または MCP サーバー経由でのダウンロード／変換ジョブの送信、MCP クライアント（Claude Desktop、Copilot）と model-download の接続、「モデル X を OVMS で動かすには？」という質問に使用します。「download model」「download weights」「convert to int4」「OVMS-ready model」「prepare model for inference」「model-download MCP server」などの語句でも起動します。
/money-save で保存された以前のビジネス状態スナップショットを復元し、前回のセッションが中断した箇所から正確に続行できるようにする。現在のプロジェクトの最新スナップショット（作業ディレクトリから自動検出）を読み込むか、インデックスで特定のものを読み込む。新しい Claude Code の会話を開始し、ユーザーが以前の作業を続けたいときに使用する。トリガー：'continue from last time'、'where did we leave off'、'pick up from before'、'resume'、'接着上次'、'续上'、'之前的结论'、'上次诊断到哪了'。
実際に実行しなければならないソロファウンダーの視点から事業計画をレビューする。厳しい運用上の問いを投げかける：自分の時間予算でこれを構築できるか？動かし続けられるか？キャッシュフローはもつか？結論を出力する — SHIPPABLE NOW / SHIPPABLE WITH DESCOPE / NEEDS HIRE / WRONG STACK。計画が紙の上では素晴らしく見えるが、ソロの運用者が実際に実行できるかを知りたいときに使用する。トリガー：'operator review'、'can I actually do this solo'、'execution reality check'、'操盘视角'、'我能不能干得动'。
敵対的な悪魔の代弁者の視点から事業計画をレビューする。問いかける：6 か月目にこれを殺すものは何か？誰もが礼儀正しく口にしていないことは何か？結論を出力する — EXISTENTIAL RISK / SOLVABLE RISKS / LOW-RISK / WRONG QUESTION。投資家／顧客／運用者のレビューが完了した後、実際の時間と資金を投じる前の最後の関門として使用する。トリガー：'skeptic review'、'devil's advocate'、'what would kill this'、'red team this'、'泼冷水'、'杀手在哪'。
pnpm workspaces を使用した TypeScript モノレポアーキテクチャに精通しています。パッケージ（マイクロサービス、Web アプリ、モバイルアプリ、共有ライブラリ）の構成、パスエイリアス付き ES モジュール、集中管理された設定、Docker Compose によるオーケストレーション、パッケージ間の依存関係設定を支援します。ユーザーが monorepo、pnpm workspace、packages フォルダー、共有ライブラリ、共通ライブラリ、マルチパッケージプロジェクト、マイクロサービスアーキテクチャ、Docker Compose の開発環境、workspace のセットアップ、monorepo の構成、パッケージ編成、共有設定に言及したときに使用します。複数のサービス／アプリに拡張する可能性がある新しい TypeScript プロジェクトの開始、サービスの分割、フロントエンドとバックエンド間のコード共有に関する相談、複数のデプロイ可能な単位を持つプロジェクトのセットアップにも使用します。
複数の能力を組み合わせて希少性を生み出し、個人の価値を「代替可能」から「唯一」へと変える。キャリア設計、個人ブランドのポジショニング、中核競争力の設計の場面に適用される。「何でも少しはできるがどれも得意ではない」と感じるとき、または競争の中で独自の壁を築きたいときにこの skill を使う。まだ一つも突出した能力を築けていない段階（まず単点の価値があってから組み合わせを語る）には適用されず、単一の専門領域を純粋に深掘りする必要がある場面（学術研究など）にも適用されない。主要なトリガーシグナル：「これといって強みがない」「自分にできることは他人にもできる」「どうすれば自分を代替不可能にできるか」「興味は広いが稼げない」。
ユーザーが複数のネットワーク拠点にまたがる在庫を最適化したい、多段階在庫方針を導入したい、または倉庫と配送センター間の在庫水準を調整したいときに使用する。ユーザーが "network inventory optimization"、"multi-stage inventory"、"supply chain network"、"echelon stock"、"installation stock"、"base stock policies"、"guaranteed service model"、"distribution requirements planning (DRP)"、"serial/arborescent/general network structures" に言及したときにも使用する。単一拠点の在庫については inventory-optimization を参照。在庫を伴う配送ルートについては inventory-routing-problem を参照。
マルチユーザーワークフローの markdown を、ペルソナごとの認証、マルチコンテキストのテストパターン、CI ワークフローを備えた自己完結型の Playwright テストプロジェクトに変換する。ユーザーが "convert multi-user workflows to playwright"、"translate multi-user workflows to CI"、"generate multi-user playwright tests" と言ったときに使用する。
RunComfyでGoogle Nano Banana 2（画像から画像への編集エンドポイント）を使って画像を編集します。Nano Banana Editの強み（被写体のID保持、背景の差し替え、空間表現による局所編集、最大20枚の一括編集）、スキーマ、GPT Image 2 edit／Flux Kontext／Nano Banana 2 t2iに切り替えるタイミングを説明します。ローカルのRunComfy CLI経由で `runcomfy run google/nano-banana-2/edit` を呼び出します。「nano banana edit」「edit with nano banana」「image edit nano banana」などの語句や、このモデルでの画像編集を明示的に求める指示で起動します
ソロプレナーとして交渉を進める — 価格設定、スコープ、条件、契約。見込み客が価格に難色を示した、スコープを変更したい、条件に異議を唱えた場合、または双方にとって機能する取引を組み立てる必要がある場合に使用する。交渉心理学、よくある反論への応答、BATNA（交渉合意の最良代替案）、アンカリング、および料金交渉や契約条件といったソロプレナー特有のシナリオを扱う。"negotiate"、"negotiation"、"they want a discount"、"price pushback"、"contract negotiation"、"how to negotiate"、"client wants lower price"、"negotiate terms" でトリガーされる。
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。