mcpField

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 98,067 件掲載。コマンド 1 行でインストールできます。

すべて

T
task-workflow
task-workflow
customware-ai / skills

タスクの標準ワークフローです。タスクの実行中は最初から最後まで読み、厳密に従ってください。

エージェントワークフロー2.0k
V
vaex
vaex
k-dense-ai / scientific-agent-skills

Vaex の式、フィルタービュー、ストリーミング統計、ビン分割可視化、ファイル変換を使って、大規模な科学系表形式データセットを処理します。メモリ容量を超える HDF5、Arrow、CSV、Parquet の分析、仮想的な特徴量エンジニアリング、Vaex ML の前処理に使用します。これらの操作と、データを実体化する推定器や変換を区別します。

データ・データベース2.0k
A
adaptyv
adaptyv
k-dense-ai / scientific-agent-skills

Adaptyv Bio Foundry API と Python SDK を使用して、タンパク質特性評価実験の設計、費用の見積もり、配列の送信、ラボの進捗監視、結果の取得を行います。Adaptyv Foundry、そのターゲットカタログ、結合スクリーニングと親和性アッセイ、熱安定性、発現、蛍光、エピトープビニング、酵素活性のワークフローに適用されます。adaptyv または FoundryClient を使用するコードも対象です。

その他2.0k
A
arboreto
arboreto
k-dense-ai / scientific-agent-skills

AertsLab Arboreto GRNBoost2 と GENIE3 を使用して、bulk または単一細胞の発現データから候補となる遺伝子制御ネットワークを推定します。転写因子と標的の関連性ランキング、互換性のある Dask 実行、疎な発現データ入力、ネットワーク安定性の確認に使用します。

データ・データベース2.0k
M
molecular-dynamics
molecular-dynamics
k-dense-ai / scientific-agent-skills

OpenMM と MDAnalysis を使って分子動力学シミュレーションを実行・分析します。タンパク質/低分子系のセットアップ、力場の定義、エネルギー最小化と本番 MD の実行、軌跡(RMSD、RMSF、接触マップ、自由エネルギー曲面)の分析を行います。構造生物学、薬物結合、生物物理学向けです。

データ・データベース2.0k
P
pydeseq2
pydeseq2
k-dense-ai / scientific-agent-skills

PyDESeq2 を使用して bulk RNA-seq の差次的発現解析を行います。カウント検証、数式設計、明示的なコントラスト、Wald 検定、FDR 補正、係数に対応した LFC 縮小、結果の可視化が含まれます。生物学的反復を含む PyDESeq2 または Python DESeq2 のワークフローに使用します。

データ・データベース2.0k
L
layers-product-strategy
layers-product-strategy
jamiemill / layers-skills

ユーザー機会をビジネス成果やソリューションへの投資判断につなげ、最もリスクの高い仮説を低コストで検証する手法

デザイン・UI2.0k
L
layers-surface
layers-surface
jamiemill / layers-skills

語彙、オブジェクトの一貫性、網羅性、フィードバック、階層、アクセシビリティなど、下位レイヤーを踏まえて表層を監査し、判断する手法

デザイン・UI2.0k
T
torchdrug
torchdrug
k-dense-ai / scientific-agent-skills

分子グラフ、物性予測、自己教師あり事前学習、分子生成、逆合成、タンパク質表現学習、ナレッジグラフ推論向けの TorchDrug 0.2.1 ワークフローを構築し、トラブルシューティングします。コードで torchdrug をインポートする場合や、そのデータセット、モデル、タスク、Engine が必要な場合に使用します。

データ・データベース2.0k
X
xiaohongshu-images
xiaohongshu-images
iamzifei / xiaohongshu-images-skill

Markdown/HTML をスタイル付きの 3:4 比率の画像に変換し、小紅書向けにします

クリエイティブ・メディア2.0k
2
21st-registry
21st-registry
21st-dev / skill

`21st` CLI(`@21st-dev/cli`)を使い、ターミナルから自分の作品を21st.devに公開・管理します。Reactコンポーネントをチームライブラリに公開する、CSSテーマやテンプレートの項目を公開する、公開済み項目を編集/公開停止/削除する、既存のコンポーネント制作物を一覧表示して再度開く、公開プロフィールページ(bento board)を確認/置き換えることができます。ユーザーが「publish/share/upload this to 21st」「залей в наш регистр」「опубликуй компонент/тему/темплейт」「share with team」「make this reusable」「unpublish/edit/delete my component」「change its visibility」「find/open my old component or draft」「найди/открой мой старый компонент или драфт」「add this to my 21st profile/bento」「update my profile page」「обнови мой профиль на 21st」「добавь блок в бенто」「add controls/knobs to my demo」「сделай демо с контролами」と言った場合に起動します。既存項目の検索とインストールには`21st-cli-use`を、プロジェクトのデザイントークンをテーマに変換するには`21st-design-sync`を使用してください。

デザイン・UI2.0k
A
apollo-federation
apollo-federation
apollographql / skills

Apollo Federation のサブグラフスキーマを作成するためのガイドです。次の場合にこのスキルを使用します:(1)フェデレーションされたスーパーグラフ用の新しいサブグラフスキーマの作成、(2)@key を使ったエンティティの定義または変更、(3)@shareable を使ったサブグラフ間の型やフィールドの共有、(4)フェデレーションディレクティブ(@external、@requires、@provides、@override、@inaccessible)の使用、(5)コンポジションエラーのトラブルシューティング、(6)フェデレーションスキーマ設計パターンに関するあらゆるタスク。

開発2.0k
C
compose-animations
compose-animations
chrisbanes / skills

Jetpack Compose のモーションを作成またはレビューするときに使用します。表示時・非表示時のアニメーション、プロパティを目標値へアニメーションさせる方法、色やサイズの遷移、1つの状態から複数プロパティをアニメーションさせる方法、コンポーザブルコンテンツの切り替え、AnimatedVisibility、animate*AsState、rememberTransition、AnimatedContent、Crossfade の選択を扱います。

デザイン・UI2.0k
C
cupynumeric-install
cupynumeric-install
nvidia / skills

Python 用の cuPyNumeric のインストールと検証を行います。要件、コマンド、検証を扱います。ソースからのビルドは対象外です。

開発2.0k
F
fluidsim
fluidsim
k-dense-ai / scientific-agent-skills

数値的な妥当性と HPC の安全性を明示的に確認しながら、有限領域の FluidSim 計算流体力学シミュレーションを計画、設定、検査、再起動、分析します。FluidSim ソルバーの選択、パラメーターの確認、FFT/MPI の設定、出力診断、再起動時の互換性確認に使用します。

その他2.0k
P
physical-ai-defect-image-generation
physical-ai-defect-image-generation
nvidia / skills

OSMO 上で NVIDIA Cosmos AnomalyGen(Cosmos-Predict2 派生)を使い、PCBA、金属表面、ガラスの検査用欠陥画像生成をオーケストレーションする場合に使用します。Day 0 のフローでは USD-to-ROI、画像編集による拡張、AnomalyGen を用いたコールドスタートに対応し、初期 PCBA データセットを作成します。Day 1 のフローでは実画像の推論とラベリングを行います。このスキルは、初回のアセット設定、ファインチューニング用チェックポイントの作成、デプロイ設定を支援します。トリガーキーワード:defect image generation、dig workflow、dig pipeline、defect image detection workflow、aoi pipeline、aoi anomalygen、usd2roi anomalygen、day 0 pcba、day 1 pcba、day 1 real-photo alignment、day 1 manual roi、metal surface anomaly、glass defect、anomalygen finetune、setup_pcb、setup_metal、setup_glass、setup_pretrained、dig setup、dig datasets、dig pretrained checkpoint、dig image-edit endpoint、cosmos defect generation、cosmos-predict2 defect、cosmos-anomalygen、cosmos predict2 finetune。

データ・データベース2.0k
P
pymatgen
pymatgen
k-dense-ai / scientific-agent-skills

pymatgen を使用して、材料構造と計算材料データを分析、検証、変換します。ローカルの相図、対称性の感度、電子構造の入出力、範囲を限定した Materials Project クエリに使用します。

データ・データベース2.0k
G
graphify
graphify
howell5 / willhong-skills

不慣れなコードベースの調査時、コード検索の前、またはファイル編集後に使用します。tree-sitter を介して 12 言語の構造 AST インデックス(クラス、関数、インポート、呼び出しグラフ)を構築します。起動方法:/graphify

開発2.0k
T
transitions-dev
transitions-dev
jakubantalik / transitions-dev

Webアプリ向けの本番利用可能なCSSトランジションです。通知バッジ、ドロップダウン、モーダル、パネルの表示、ページ遷移、カードのリサイズ、数値のポップイン、テキストやアイコンの切り替え、成功チェック、アバターグループのホバー効果、エラー状態のシェイクを実装する際に使用します。「トランジションを追加」「ドロップダウンをアニメーション化」「モーダルをスムーズに開く」「アイコンを切り替える」「ページをスライド」「スタガーアニメーション」「開閉トランジション」「アニメーションさせる」「サイズを補間」「フェードで切り替え」「スムーズに開く」「スムーズに閉じる」「成功アニメーション」「チェックマークアニメーション」「確認アニメーション」「フォームエラー」「無効な場合に揺らす」「バリデーションフィードバック」「ホバーで浮かせる」「アバターのスタックをホバー」「チップグループをホバー」などの依頼で起動します。

デザイン・UI2.0k
V
version-bump
version-bump
thedotmack / claude-mem

Claude Code プラグイン向けの自動セマンティックバージョニングおよびリリースワークフローです。package.json、marketplace.json、plugin.json マニフェストのバージョン更新、ビルド検証、git タグ付け、GitHub リリース、変更履歴の生成を処理します。npm の公開は、タグをトリガーとする GitHub Actions ワークフローが npm trusted publishing を通じて行います

開発2.0k
A
add-malli-schemas
add-malli-schemas
metabase / metabase

Metabase のコードベースにある API エンドポイントへ、適切なパターン、検証のタイミング、エラー処理に従って効率的に Malli スキーマを追加します

開発2.0k
B
brandkit
brandkit
nexu-io / open-design

プレミアム品牌ビジュアル生成スキル。ハイエンドなブランドガイドライン、ロゴシステム、アイデンティティプレゼンテーション、ビジュアルワールド展開の制作に対応。ミニマリスト、シネマティック、エディトリアル、ダークテック、ラグジュアリー、カルチャル、セキュリティ、ゲーミング、デベロッパーツール、コンシューマーアプリなどのブランドシステムに対応。インテンショナルなロゴコンセプト、洗練されたコンポジション、スパースタイポグラフィ、強いシンボリック表現、プレミアムモックアップ、アートディレクションされた画像、柔軟なグリッドレイアウトに最適化。

デザイン・UI2.0k
C
code-quality
code-quality
cognitedata / builder-skills

Flows アプリのコード品質、保守性、クリーンコードの問題をレビューする際は必ず使用します。PR レビュー前、機能完成後、またはユーザーがコードレビューを依頼した場合が対象です。lint の手順を省略しないでください。トリガー:コード品質、コードレビュー、クリーンコード、リファクタリング、保守性、技術的負債、any 型、命名、デッドコード、重複、DRY、単一責任、コンポーネントサイズ、lint、linting、TypeScript strict、依存性注入、ファイル構成。

テスト・品質2.0k
E
esm
esm
k-dense-ai / scientific-agent-skills

Biohub esm Python SDK を使用して、ESM3 によるタンパク質生成、ESMC の埋め込み、ESMFold2 の全原子フォールディングを行います。旧 Forge ワークフローを含むローカルモデル推論と Biohub ホスト型クライアントに適用され、別個の旧版 fair-esm ディストリビューションと区別します。

データ・データベース2.0k
I
imaging-data-commons
imaging-data-commons
k-dense-ai / scientific-agent-skills

NCI Imaging Data Commons の公開がん画像データを検索・ダウンロードします。IDC コレクションの検索、DICOM アクセス、放射線画像(CT、MR、PET)および病理 AI データセット、メタデータ SQL、可視化、ライセンス、引用に対応します。認証不要の公開メタデータとダウンロード用ルートを使用します。オプションの BigQuery および Google Healthcare ルートには Google 認証情報が必要です。

データ・データベース2.0k
N
n8n-multi-instance
n8n-multi-instance
czlonkowski / n8n-skills

n8n-mcp アカウントが複数の n8n インスタンスを対象とする場合に使用します。たとえば、`n8n_instances` ツールが利用可能な場合、ユーザーが複数の n8n インスタンスや環境(本番とステージング、複数のチームやクライアント)に言及した場合、複数のエージェントやチャットが同一アカウントで並行して動作する場合、ワークフロー/データテーブル/認証情報/実行の呼び出しが予期せず NOT_FOUND を返す、見覚えのないデータを読み取る場合、または `INSTANCE_AMBIGUOUS` や `INSTANCE_NOT_FOUND` で呼び出しが拒否された場合が該当します。各呼び出しで `instance` 引数を使って対象を指定する方法、`switch` でデフォルトを設定する方法、重要な操作(特に認証情報の書き込み)前の対象確認、誤ルーティングやフェイルクローズからの復旧を扱います。特定のインスタンスを操作する前、多重インスタンスアカウントで認証情報を作成・更新・削除する前、または誤った/空のデータやインスタンスエラーが発生した場合は、必ずこのスキルを確認してください。

エージェントワークフロー2.0k
P
post-writer-sms
post-writer-sms
blacktwist / social-media-skills

ユーザーが LinkedIn、Twitter/X、Threads、Bluesky、Facebook、Instagram、TikTok、Pinterest、YouTube 向けのソーシャルメディア投稿を書きたい場合に使用します。「投稿を書いて」「投稿の下書き」「LinkedIn の投稿」「ツイート」「Threads の投稿」「Bluesky の投稿」「Facebook の投稿」「Instagram の投稿」「TikTok の投稿」「Pinterest のピン」「YouTube コミュニティの投稿」「ソーシャルメディア投稿」「文章作成を手伝って」などの依頼や、テーマを投稿にしたいという依頼にも使用します。ビジュアル系プラットフォーム向けの詳しいキャプション作成には caption-writer-sms、複数パートのコンテンツには thread-writer-sms、カルーセルには carousel-writer-sms、書き出しには hook-writer-sms を参照してください。

マーケティング・グロース2.0k
R
r3f-lighting
r3f-lighting
enzed / r3f-skills

ディレクショナルライト、環境マップ、シャドウを使ってReact Three Fiberのシーンに照明を設定します。ライトの配置、イメージベースドライティング、シャドウの問題、ライティングのパフォーマンスに使用します。

デザイン・UI2.0k
Z
zarr-python
zarr-python
k-dense-ai / scientific-agent-skills

Zarr-Python 3 を使用して、チャンク化された N 次元科学配列を保存・検索します。コーデック、シャーディング、S3/GCS ストレージ、NumPy/Dask/Xarray との統合に対応します。配列レイアウト、範囲を限定した I/O、フォーマット移行、科学データのメタデータ保持に使用します。

データ・データベース2.0k
A
autocli
autocli
nashsu / autocli-skill

autocli CLI を使い、ユーザーの Chrome ログインセッション経由で 55 以上のソーシャル/コンテンツサイト(HackerNews、Reddit、Twitter/X、Bilibili、Zhihu、Weibo、Xiaohongshu、YouTube、Medium、Substack、Douban、WeRead、Linux-do、V2EX、Bloomberg、Google、Arxiv、Wikipedia、StackOverflow、Steam、Hugging Face、Apple Podcasts、Xiaoyuzhou、BBC、SinaFinance、DevTo、Lobsters、Xueqiu、BOSS直聘、Jike、Facebook、Instagram、TikTok、LinkedIn、Reuters、SMZDM、Ctrip、Coupang、Yahoo Finance、Barchart、Grok、Jimeng、Yollomi、Chaoxing、Weixin、Doubao、Cursor、Codex、ChatWise、ChatGPT、Notion、Discord、Antigravity など)を操作します。対応サイトでは、常に Playwright/ブラウザー自動化より autocli を優先してください。ウェブサイトの閲覧、検索、話題・トレンドコンテンツの取得、投稿、メッセージの閲覧をユーザーが求めたときに使用します。また、「autocli read <url>」で記事本文を Markdown として抽出できます(JS レンダリングまたはログインが必要なページでは WebFetch より優先)。

生産性2.0k
A
agent-native-design
agent-native-design
agents365-ai / 365-skills

AI エージェントと人間の両方が使う CLI の設計、レビュー、リファクタリングや、API または SDK をエージェントが利用できる CLI インターフェースに変換する際に使用します。

開発2.0k
L
layers-orient
layers-orient
jamiemill / layers-skills

7 つすべてのレイヤーを診断し、ボトルネックとなるレイヤーを特定して、注力すべき箇所を提案します

デザイン・UI2.0k
P
pyhealth
pyhealth
k-dense-ai / scientific-agent-skills

EHR、信号、画像、医療コード向けの PyHealth 臨床機械学習パイプラインを構築・検証します。PyHealth データセットの読み込み、MIMIC-III/IV、eICU または OMOP の予測タスク、患者単位の評価、死亡率/再入院/在院日数のモデリング、投薬推薦、睡眠段階判定、Trainer チェックポイント、ICD/ATC/NDC/RxNorm のマッピングに使用します。

データ・データベース2.0k
S
scvi-tools
scvi-tools
k-dense-ai / scientific-agent-skills

単一細胞オミクス向けの確率モデルを当てはめます。scVI のバッチ統合、scANVI のアノテーション、totalVI CITE-seq、MultiVI の RNA/ATAC 統合、事後差次的発現解析に対応します。生成モデリング、参照マッピング、マルチモーダル解析、モデルベースの不確実性評価に使用します。標準的な前処理と探索的解析には scanpy を使用してください。

データ・データベース2.0k
F
frontend-ui-ux-engineer
frontend-ui-ux-engineer
404kidwiz / claude-supercode-skills

デザイナー出身の開発者。デザインモックがなくても見事な UI/UX を作り上げます。コードは多少雑になることがありますが、ビジュアルの仕上がりは常に抜群です。

デザイン・UI2.0k
N
neurokit2
neurokit2
k-dense-ai / scientific-agent-skills

生理時系列の前処理、イベント/間隔分析、マルチモーダルアライメント、変動性、複雑性を扱う、再現可能な NeuroKit2 研究ワークフローを構築・監査します。コードで neurokit2 をインポートする場合や、現在の API、スキーマ、手法を考慮した検証が必要な場合に使用します。診断やデバイスの検証には使用しません。

データ・データベース2.0k
M
monitor-ci
monitor-ci
nrwl / nx-ai-agents-config

Nx Cloud CI パイプラインを監視し、自己修復による修正に対応します。ユーザーが「monitor ci」「watch ci」「ci monitor」「watch ci for this branch」「track ci」「check ci status」と言う場合、CI 状態の追跡を希望する場合、または自己修復 CI の修正支援が必要な場合に使用します。CI の監視には、ネイティブの CI プロバイダーツール(gh、glab など)よりこのスキルを優先してください。これらのツールでは利用できない Nx Cloud の自己修復機能と連携します。

クラウド・DevOps2.0k
R
react-nextjs-development
react-nextjs-development
sickn33 / agentic-awesome-skills

App Router、Server Components、TypeScript、Tailwind CSS、最新のフロントエンドパターンを用いた React および Next.js 14+ アプリケーション開発。

開発2.0k
A
app-preview-video
app-preview-video
appeeky / aso-skills

ユーザーがApp Store Preview動画やGoogle Playプロモーション動画(App Store/Play Storeの検索結果や商品ページに表示される自動再生動画)の企画、台本作成、制作、最適化を希望する場合に使用します。「App Preview」「preview video」「app store video」「promo video」「Play Store video」「video poster frame」「YouTube promo for Play Store」「30 second app video」「video script」「video specs」「should I add a preview video」といった言及がある場合に使用します。静止画のスクリーンショットについてはscreenshot-optimizationを参照してください。動画のA/Bテストについてはab-test-store-listingを参照してください。より幅広いクリエイティブブリーフについてはscreenshot-optimization(静止画を対象)を参照してください。

マーケティング・グロース2.0k
A
architecture-diagrams
architecture-diagrams
aj-geddes / useful-ai-prompts

Mermaid、PlantUML、C4 モデル、フローチャート、シーケンス図を使ってシステムアーキテクチャ図を作成します。アーキテクチャ、システム設計、データフロー、技術ワークフローを文書化する際に使用します。

開発2.0k
C
caveman
caveman
pandoscope / skills

簡潔で理解しやすいチャットスタイルです。技術的な正確さを保ちながら、冗長な表現、社交辞令、曖昧な言い回しを省きます。ユーザーが「caveman mode」「talk like caveman」「use caveman」「less tokens」「be brief」と言うか、/caveman を実行したときに使用します。

エージェントワークフロー2.0k
D
domain-hunter
domain-hunter
resciencelab / opc-skills

ドメインを検索し、価格を比較し、プロモーションコードを見つけ、購入に関する推奨を提示します。ユーザーがドメインの購入、価格確認、お得な情報の検索、レジストラの比較、または .ai/.com ドメインの検索を希望する場合に使用します。

クラウド・DevOps2.0k
L
layers-domain
layers-domain
jamiemill / layers-skills

ドメインの概念、用語の衝突、境界づけられたコンテキストをマッピングする手法。概念モデルを構築するための基礎となる素材です

デザイン・UI2.0k
P
postgres-best-practices
postgres-best-practices
neondatabase / postgres-skills

Postgresを扱う際のベストプラクティスとガイドラインです。スキーマ設計、インデックス戦略、クエリ最適化、マイグレーション、よくある落とし穴を扱います。SQLの記述、データベーススキーマの設計、クエリの最適化、Postgresデータベースのセットアップ時に使用します。

データ・データベース2.0k
C
context-canary
context-canary
juliusbrussee / skills

各ターンにカナリアシグナル(例:毎回の返信をユーザー名とターン番号で始める)を設定し、気づかれないコンテキスト劣化を発生時に可視化します。カナリアが作動した場合は復旧プロトコルを実行します。ユーザーが「canary」「context canary」「canary check」に言及する、コンテキストの劣化/圧縮/ドリフトの検出を求める、「名前を使わなくなった」「コンテキストを失った?」と言う、「コンテキストはどの程度劣化している?」と尋ねる、または長時間のエージェントセッション向けに早期警告システムを求める場合に使用します。

エージェントワークフロー2.0k
L
logfire-query
logfire-query
pydantic / skills

Logfireのテレメトリデータ(トレース、ログ、スパン、メトリクス、サマリー、SQLの結果)をクエリして分析します。ユーザーが「query logfire」「search traces」「find logs」「query data」「search spans」「look up errors in logfire」「get metrics from logfire」「analyze telemetry」「summarize errors」「find root cause」と依頼する場合や、コードにLogfireのクエリ機能を追加する場合に使用します。Logfire UI、ブラウザー、ライブビュー、Exploreページの直接操作やリンクを開く依頼には使用せず、logfire-uiを使用してください。「show」や「view」の意味が曖昧な場合は、UI表示とクエリ分析のどちらを希望するか確認してください。

データ・データベース2.0k
N
nemo-automodel-distributed-training
nemo-automodel-distributed-training
nvidia / skills

NeMo AutoModel で分散トレーニング戦略を選択・設定するためのガイド。FSDP2、Megatron FSDP、DDP、並列化設定を含みます。

開発2.0k
B
behavioral-product-design
behavioral-product-design
refoundai / lenny-skills

行動科学をプロダクトデザインに活用できるよう支援します。習慣形成、摩擦の軽減、UX への心理学の応用、行動原則による継続率の向上、ナッジによるユーザー行動への働きかけを設計するときに使用します。

デザイン・UI2.0k
B
browser-to-api
browser-to-api
browserbase / skills

`browser-trace` のキャプチャを分析し、ウェブサイトで観測できる HTTP 通信から可能な範囲で OpenAPI 3.1 仕様を作成します。ブラウザーセッションから API エンドポイントを検出/抽出したい場合、ネットワーク通信から OpenAPI ドキュメントを作成したい場合、またはクライアント連携のためにサードパーティサイトの XHR/fetch インターフェースを文書化したい場合に使用します。

開発2.0k
D
dhdna-profiler
dhdna-profiler
k-dense-ai / scientific-agent-skills

DHDNAフレームワークを探索的な評価基準として適用し、提供されたテキストの推論や文章のパターンを分析します。DHDNA、認知スタイルの振り返り、思考パターンのプロファイル、または文章による推論の比較を明示的に求められた場合に使用します。スコアはサンプル内の根拠を示すもので、検証済みの心理的特性や個人のアイデンティティを示すものではありません。

生産性2.0k
O
om-synthetic-users
om-synthetic-users
open-mercato / skills

実際の資料からペルソナのパネルを作成し、意思決定の圧力の下でインタビューします(表明された選好による回答ではありません)。そして、その視点で一連の流れを辿ります。ブリーフ、仕様、プロトタイプ、動いているアプリのいずれに対しても。新しいパネルで繰り返し実行し、繰り返し現れるものだけを信じます。飽和に達する時点で止め、実 interview があれば thereof との一致を確認します。3 つの stance。出力は「合成」とタグ付けされた仮説であり、証拠ではありません。「synthetic users」「このペルソナの視点で辿って」の場合に使用します。

デザイン・UI2.0k
L
layers-user-needs
layers-user-needs
jamiemill / layers-skills

ユーザーのニーズ、課題、願望を引き出し、優先順位を付ける手法。プロダクト戦略の基盤となる機会を見極めます

デザイン・UI2.0k
M
medchem
medchem
k-dense-ai / scientific-agent-skills

医薬品化学のフィルターを適用して化合物を選別します。薬物様性ルール(Lipinski、Veber、CNS)、構造アラートカタログ(PAINS、NIBR、ChEMBL)、複雑度指標、ライブラリのフィルタリングに使う medchem クエリ言語を使用します。

データ・データベース2.0k
M
molfeat
molfeat
k-dense-ai / scientific-agent-skills

Molfeat で低分子の特徴量を生成し、QSAR/QSPR、化学的類似性、バーチャルスクリーニング、分子 ML に活用します。ECFP/MACCS フィンガープリント、RDKit ディスクリプター、ファーマコフォア、事前学習済み埋め込み、設定の永続化、分子とラベルの対応付けに対応します。

データ・データベース2.0k
G
gsap-scrolltrigger-storytelling
gsap-scrolltrigger-storytelling
mengto / skills

GSAP ScrollTrigger、段階的なUI表示、スクロール連動アニメーション、滑らかな補間、没入感のあるセクション切り替えで、映画のようなスティッキー型プロダクトストーリーテリングを構築します。

デザイン・UI2.0k
P
pysam
pysam
k-dense-ai / scientific-agent-skills

ゲノムファイル向けの Python/HTSlib ワークフローを提供します。pysam で SAM/BAM/CRAM、VCF/BCF、FASTA/FASTQ、tabix データを読み取り、クエリ、フィルタリング、書き込みする際に使用します。pileup、カバレッジ、インデックス作成、CRAM リファレンスも扱います。

データ・データベース2.0k
C
cobrapy
cobrapy
k-dense-ai / scientific-agent-skills

COBRApy を使用して制約ベースの代謝モデリングを実行します。FBA、pFBA、FVA、遺伝子ノックアウト、フラックスサンプリング、増殖培地、生産包絡線、ギャップフィリングに加え、システム生物学や代謝工学向けの SBML モデル検証に対応します。

データ・データベース2.0k
D
depmap
depmap
k-dense-ai / scientific-agent-skills

Cancer Dependency Map(DepMap)のリリースデータを取得・分析します。CRISPR Chronos の遺伝子効果、がんモデルのアノテーション、オミクスバイオマーカー、PRISM の薬剤感受性が含まれます。リリースに対応した識別子と統計チェックにより、がん選択的依存性、共必須性、合成致死候補を分析できます。

データ・データベース2.0k
D
diffdock
diffdock
k-dense-ai / scientific-agent-skills

DiffDock と DiffDock-L を使用し、PDB または配列と SMILES/SDF/MOL2 からタンパク質と低分子の結合ポーズを予測します。バッチドッキング、ポーズの選別、信頼度の解釈、検証を扱います。分子ドッキングやバーチャルスクリーニングのポーズ生成に使用し、結合親和性の予測には使用しません。

データ・データベース2.0k
F
fastapi
fastapi
jezweb / claude-skills

FastAPI、Pydantic v2、SQLAlchemy 2.0 async を使って Python API を構築します。プロジェクト構成、JWT 認証、検証、uv パッケージマネージャーを使ったデータベース連携を扱い、記録済みの 7 種類のエラーを防ぎます。Python API の作成、JWT 認証の実装、422 検証、CORS、非同期処理のブロッキング、フォームデータ、バックグラウンドタスク、OpenAPI スキーマのエラーのトラブルシューティングに使用します。

開発2.0k
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MCP は初めてですか?

プロトコルの概要から最初のサーバーの導入まで、よくある疑問にまとめて答えます。

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。