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 98,639 件掲載。コマンド 1 行でインストールできます。
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ByteHouse のデータアセットとリネージ分析の Skill。clickhouse-connect を通じて system.tables / system.columns を直接クエリし、指定したデータベースのテーブル構造、フィールド、エンジンなどのメタデータを取得して、データアセットカタログの生成、自動タグ付け、Distributed/Local 間のリネージ関係とカラム類似性の識別を行う。ユーザーが「ByteHouse データアセット」「データアセット棚卸し」「テーブル構造分析」「リネージ分析」「フィールド分析」「テーブルエンジン分布」「メタデータカタログ」などを求めたときにこの Skill を使用する。
ByteHouse マルチモーダル検索 Skill。テキスト、画像、動画のベクトル化保存とマルチモーダルハイブリッド検索(ベクトル検索、テキストから画像を検索、画像からテキストを検索、キーワード + ベクトルのハイブリッド検索)に対応する。ユーザーが「ByteHouse ベクトル検索」「マルチモーダル検索」「ハイブリッド検索」「テキストから画像を検索」「画像から画像を検索」「テキストから動画を検索」「マルチモーダルナレッジベース」「HNSW / ベクトルインデックス」などを求めた場合にこの Skill を使用する。
Volcengine LAS を使用して音声ファイル形式とエンコードパラメータを変換・トランスコードする。wav、mp3、flac、m4a、ogg、aac などの音声形式間の変換に対応。ffmpeg パラメータによりサンプルレート(リサンプリング、ダウンサンプリング、アップサンプリング)、ビットレート(bitrate)、チャンネル(モノラル、ステレオ、チャンネルミックス)、音声圧縮、音声品質設定を調整する。TOS クラウドストレージパスとローカルファイルのアップロードに対応。音声形式の変換(wav/mp3/flac/m4a/ogg/aac)、音声ファイルのトランスコードや再エンコード、サンプルレート・ビットレート・チャンネルの調整、音声ファイルの圧縮、リサンプリングやダウンサンプリング、下流タスクのための音声準備、その他の音声前処理を行いたい場合にこのスキルを使用する。
Volcengine Flink(Apache Flink ベース)のワークロードを管理するためのエントリポイント。ストリーミングおよびバッチジョブの開発とデプロイ、リアルタイムの問題(バックプレッシャー、チェックポイントの失敗、OOM など)の診断、リソースのトラブルシューティング、SRE アクション(停止/起動/再起動/スケール/設定変更)の実行に使用する。リクエストを 4 つの専用サブスキルにインテリジェントにルーティングし、flink-mcp を活用してツールを実行する。
完了したクライアントプロジェクトを、標準の12セクション構成で公開可能なケーススタディにまとめます。Case Study Kitの構成は、SMEインタビュー質問票 → データ収集 → 成果を先に示すストーリー(概要 → 3種類の課題 → 1対1のソリューション → 導入前後の成果 → 顧客の声 → CTA → SEO)に加え、デザイナー向けビジュアルブリーフと公開前チェックリストです。派生形式も3種類(ウェブサイトページ、1ページPDFの概要、LinkedInへの引き継ぎ用資料)を出力します。B2Bサービス企業(代理店、アウトソーシング、コンサルティング)向けです。「напиши кейс」「зроби case study」「оформи проєкт у кейс」「case study from this project」「перепиши кейс」「у нас є результат — треба кейс」といった依頼や、プロジェクトメモ、通話の文字起こし、旧事例を貼り付けて適切なケーススタディへの整理を求められたときに使用します。顧客の声やレビューの収集には使用しません(別途アウトリーチが必要です)。また、LinkedIn投稿をゼロから書く用途にも使用しません(linkedin-post-writingを使用してください。このスキルは投稿用の要約を引き継ぐだけです)。
caveman スタイルのサブエージェントへの委譲に関する決定ガイド。メインスレッドに対して、インラインで作業を行うか vanilla Explore を使用する代わりに、いつ cavecrew-investigator(コードを検索)、cavecrew-builder(1~2 ファイル編集)、または cavecrew-reviewer(差分レビュー)を生成するかを指示します。サブエージェント出力は圧縮されているため、メインコンテキストに注入されるツール結果は約 60% 小さくなり、長いセッションでもメインコンテキストがより長く続きます。トリガー:「delegate to subagent」、「use cavecrew」、「spawn investigator/builder/reviewer」、「save context」、「compressed agent output」
レポート作成時に、Feishu Docs で編集可能なチャートカードを作成、編集、納品します。棒グラフ/縦棒グラフ(積み上げ、グループ化、割合、重ね合わせ比較)、折れ線、面、散布図/バブル、二軸、円/ドーナツ、ローズ、レーダー、ファネル、ワードクラウド、サンキー、ヒートマップ、Treemap/Sunburst に加え、ウォーターフォール/ブリッジ、Mekko、ブレット、ダンベル、バタフライ、小規模多重パネルなど、30 種類以上の組み込みチャートに対応します。チャートの種類、注釈、編集機能は ThinkCell におおむね準拠します。標準で MBB(McKinsey/BCG/Bain)のコンサルティングスタイルの作図規範に従い、差分注釈(合計差、階層差、複合成長率)、トレンドライン、基準線/基準領域、強調色など、レポート向けの分析注釈を提供します。Feishu Sheet/Base/Fengshen のデータソースへの接続と同期、参考画像からのチャート再現、新しい Feishu Docx の作成や既存ドキュメントへの Chart Assistant カードの挿入/置換、透明背景の PNG の書き出しとユーザーの選択に応じた Feishu Docs への挿入、Chart Assistant の設定説明と検証に対応します。ユーザーが Chart Assistant、編集可能なチャートや設定、組み込みテンプレートやカード、データソース同期、Fengshen または Feishu Sheet/Base のリンクから編集可能なチャートへの変換、MBB/コンサルティングスタイル、参考画像からの再現を明示した場合は、スキル名が言及されていなくても使用します。「チャートを作って」「トレンドグラフを描いて」などの一般的な依頼は、上記の製品機能が必要でない限り対応を引き継ぎません。図を作成せず文章での説明だけを求められた場合は、チャート作成フローを開始しません。
Midscene Bridge モードを使った視覚駆動のブラウザ自動化。完全にスクリーンショットのみで動作し、DOM やアクセシビリティラベルは不要。技術スタックを問わず、画面上のすべての可視要素を操作できる。このモードは Midscene Chrome 拡張機能を通じてユーザーのデスクトップ Chrome ブラウザに接続し、Cookie、セッション、ログイン状態を保持する。このスキルは、ユーザーが次のことをしたいときに使用する:- ユーザー自身の Chrome ブラウザで Web ページを閲覧、移動、または開く - ログインセッション、Cookie、既存のブラウザ状態を必要とするページを操作する - ユーザーの実際のブラウザを使って Web サイトからデータをスクレイピング、抽出、収集する - フォームに入力し、ボタンをクリックし、または Web 要素を操作する - フロントエンド UI の挙動を検証、確認、テストする - Web ページのスクリーンショットを撮る - 複数ステップの Web ワークフローを自動化する - Web サイトの内容や見た目を確認する。Midscene.js による(https://midscenejs.com)
Electron リリースブランチ向けのエンドツーエンドの Chrome セキュリティバックポート。Chrome Releases ブログの URL とブランチ(例: 41-x-y)を指定すると、*実際に同期されたソース*からどの CVE 修正が欠けているかを特定し、cherry-pick パッチをローカルで作成し、`e sync --3` + `lint --patches` で検証してから単一の PR をプッシュする。Chrome セキュリティリリースを N-x-y にバックポートする依頼、「CVE-X はすでに N-x-y にあるか?」、またはリリースブランチ向けの cherry-pick セットの生成/検証を求められた場合に使用する。
Claude Code で Bash ツールを効果的に使うための包括的な知識。CLI ツールのオーケストレーション、hooks の設定、自動化ワークフローの構築、git 操作の管理、複数コマンドのパターンの処理、Bash ツールのエラーに遭遇したときに、このスキルを使用する。対象:PreToolUse hooks、コマンド連結パターン、git ワークフローの自動化、CLI ツールの統合、カスタムコマンド(.claude/commands/)、セキュリティ設定、許可リスト、セッションの永続化、出力の処理、エラー防止、よくある問題のトラブルシューティング。使用する場面:Claude Code hooks の設定、bash 権限の構成、カスタムコマンドの作成、git ワークフローの自動化、複数の CLI ツールのオーケストレーション、bash コマンド失敗のデバッグ、セキュリティガードの実装、コマンド実行のログ記録、危険な操作の防止。
API バージョン 2025-11-10 の破壊的変更(billing エンドポイント、payment_source→payment_method)、Next.js v6 の非同期 auth()、カスタム OAuth 向け PKCE、クレデンシャルスタッフィング対策を含む Clerk 認証。使用する場面:「Missing Clerk Secret Key」のトラブルシューティング、JWKS エラー、authorizedParties CSRF、JWT サイズ制限(1.2KB)、431 ヘッダーエラー(Vite dev モード)、424242 OTP でのテスト。
React フロントエンドを Cloudflare Workers + Hono バックエンドに Clerk 認証と D1 で接続するための、本番で検証済みのパターン。認証トークンを自動で付与する API クライアント、ローディング状態を伴う ProtectedRoute 認証ゲート、開発用と本番用の CORS ミドルウェア、Clerk JWT 検証ミドルウェア、wrangler.jsonc のバインディング、.dev.vars 環境変数、@cloudflare/vite-plugin の設定(Worker とフロントエンドが 1 つの開発ポートを共有するため、相対 /api URL が正しい)を含む。フロントエンドとバックエンドの接続、認証フローの実装、または CORS エラー、401 Unauthorized 応答、認証トークンが渡らない、認証の読み込み中に発生する競合状態、環境変数の混乱、D1 接続の問題のトラブルシューティング時に使用。
Cocos Creator 3.8.x と COCOS 4 のクロスプラットフォーム 2D/3D ゲームエンジン開発アシスタントです。TypeScript コンポーネント、ノードとコンポーネントの体系、イベントシステム、Tween/Animation アニメーション、物理と衝突、UI(Label/Sprite/Button/Widget/Layout)、アセットの読み込みと AssetBundle、シーン管理、パフォーマンスと DrawCall の最適化、および WeChat ミニゲーム、Douyin ミニゲーム、H5、iOS、Android、HarmonyOS Next などへの公開に使用します。Cocos、Cocos Creator、Creator 3.8、COCOS 4、cocos-cli、cc モジュール、.scene/.prefab/.meta ファイル、@ccclass/@property デコレーター、ミニゲーム公開、Spine アニメーション、ゲームエンジンのパフォーマンスについて言及された場合に使用します。
ColdIQ marketplace API を通じて Lima Data で人物と企業を検索・エンリッチする。仕事用または個人用メールアドレスの検索、電話番号の検索、人物や企業のエンリッチ、役職 / シニアティ / 地域によるコンタクトの開拓、Sales Navigator 形式のフィルタリング、バッチエンリッチ、LinkedIn URL 検索、人物 / 企業の変化の監視に使用する。トリガーは "find email"、"work email"、"personal email"、"find phone"、"enrich person"、"enrich company"、"prospect people"、"prospect companies"、"search people"、"search companies"、"batch enrich"、"find people at company"、"LinkedIn lookup"、"Sales Navigator list"。キャンペーンの送信(instantly-api / emailbison を参照)、Apollo 固有のフィルタセマンティクス(apollo-search を参照)、純粋なリストの重複排除(list-dedup を参照)、購買シグナルの発見(signal-detection を参照)には使用しない。
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。
