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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 97,725 件掲載。コマンド 1 行でインストールできます。
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`@forgerock/davinci-client` を使い、Ping Orchestration JavaScript SDK（DaVinci）で ReactJS の Web 認証を構築する際に使用 — PingOne DaVinci に対する完全な React SPA 認証フローをスキャフォールドする。DaVinci クライアント設定、OIDC token 交換、React での動的な DaVinci collector レンダリング（テキスト、パスワード、ソーシャルログイン、MFA、FIDO2/passkeys、PingOne Protect）、保護されたルート、ユーザープロファイル、ログアウトを扱う。ユーザーが "use @forgerock/davinci-client in React"、"render DaVinci collectors in a React app"、"set up PingOne DaVinci authentication in React"、"build a React SPA with DaVinci"、"add DaVinci login to my React app"、"use the DaVinci SDK with Vite and React" を求めた場合に呼び出す。React アプリを `@forgerock/javascript-sdk` から `@forgerock/davinci-client` へ移行する場合も対象。
このスキルを使って、投資家向けピッチデック、パートナーシップ提案、ビジネス提案を作成します。トリガー：「pitch deck」「investor deck」「fundraising presentation」「startup pitch」「investor presentation」「VC pitch」「seed deck」「series A deck」「business proposal」「partnership pitch」「sales deck」「demo day」 出力：構造化されたスライド内容、トーキングポイント、任意で生成されたビジュアル。
薬動学・薬力学のモデリングとシミュレーション — 非区画解析、区画モデルおよび母集団 PK、PK/PD と曝露-反応、TMDD、PBPK の基礎、生学的同等性、アレ Edmonton スケーリングと初回人体投与用量、薬物相互作用の予測、ベイズ的治療药物 monitoring。曝露-時間データの解析、曝露指標の導出、PK または PD モデルのフィット、投与用量方案的評価に使用します。トリガーには "pharmacokinetics"、"pharmacodynamics"、"PK/PD"、"NCA"、"non-compartmental"、"AUC"、"Cmax"、"lambda z"、"half-life"、"clearance"、"volume of distribution"、"compartmental model"、"population PK"、"popPK"、"NONMEM"、"nlmixr2"、"Pharmpy"、"Monolix"、"exposure-response"、"Emax"、"EC50"、"indirect response"、"effect compartment"、"TMDD"、"PBPK"、"bioequivalence"、"RSABE"、"ABEL"、"allometric scaling"、"first-in-human"、"MABEL"、"drug-drug interaction"、"DDI"、"ICH M12"、"concentration-QTc"、"therapeutic drug monitoring"、"MIPD"、"dosing regimen" などが含まれます。
技術プロジェクトと非技術プロジェクトのための汎用プランニング。領域：ソフトウェア実装、ビジネス、個人、クリエイティブ、学術、イベント。能力：機能計画、システムアーキテクチャ、目標設定、マイルストーン計画、要件の分解、トレードオフ分析、リソース配分、リスク評価。アクション：計画、アーキテクチャ設計、設計、評価、分解、プロジェクトの構造化。キーワード：実装計画、技術設計、アーキテクチャ、ロードマップ、プロジェクト計画、戦略、目標設定、マイルストーン、タイムライン、アクションプラン、SMART 目標、スプリントプランニング、タスク分解、OKR。使用場面：機能の計画、アーキテクチャの設計、ロードマップの作成、目標の設定、プロジェクトの整理、要件の分解。
Playwright E2E テストフレームワーク。ブラウザ自動化、アサーション、テスト生成を扱う。エンドツーエンドテストに使用する。USE WHEN：ユーザーが "playwright"、"e2e test"、"browser test"、"end-to-end" に言及したとき、"page.goto"、"page.click"、"locators"、"cross-browser testing"、"visual regression" について尋ねたとき DO NOT USE FOR：単体テスト — `vitest` または `jest` を使用；コンポーネントテスト — `testing-library` を使用；API のみのテスト — フレームワークの HTTP クライアントを使用；モバイルアプリ — 専用のモバイルテストツールを使用
「position my product」「positioning canvas」「differentiate from competitors」「figure out our category」「repositioning」「why customers should pick us」と尋ねられた場合に使用します。競合する代替案、差別化された価値、ターゲット顧客、市場カテゴリーの定義を支援します。April Dunford の著書『Obviously Awesome』のポジショニングフレームワークは、適切な顧客に製品の価値を明確に伝えます。
PostgreSQL の運用、最適化、管理。用途：スキーマ設計、インデックス選択、EXPLAIN ANALYZE によるクエリチューニング、postgresql.conf の設定、バックアップとリストア（pg_dump、pg_basebackup、WAL、PITR）、vacuum と autovacuum のチューニング、コネクションプーリング（pgBouncer、pgPool）、レプリケーション（ストリーミング、論理）、パーティショニング、監視（pg_stat_statements、pg_stat_activity）、JSONB 操作、全文検索（tsvector、tsquery）、行レベルセキュリティ（RLS）、拡張（PostGIS、pg_trgm、timescaledb）、GiST/GIN/BRIN インデックス、マテリアライズドビュー、外部データラッパー、LISTEN/NOTIFY。
FlowStudio MCP サーバーを使用して、Power Automate クラウドフローを構築、スキャフォールド、デプロイします。エージェントが MCP 経由でフロー定義を作成し、接続を設定して、ポータルを開かずにデプロイとテストを行います。フローの作成、新しいフローの構築、フロー定義のデプロイ、Power Automate ワークフローのスキャフォールド、フロー JSON の作成、既存フローのアクション更新、フロー定義のパッチ適用、フローへのアクション追加、接続設定、ワークフロー定義の新規生成を依頼された場合に、このスキルを読み込みます。FlowStudio MCP のサブスクリプションが必要です。https://mcp.flowstudio.app を参照してください。
すべての Polymarket と Kalshi のマーケットを 1 つの軽量なエージェントネイティブ CLI で。ベニューをまたぐトピック検索と、他にはないスクリーニング... トリガーフレーズ:`what are the odds on`、`polymarket odds for`、`kalshi odds for`、`find prediction markets for`、`what's trending on polymarket`、`what's resolving this week`、`compare polymarket and kalshi on`、`use prediction-goat`、`run prediction-goat`。
GitHub のプルリクエストをレビューし、インラインコメントと 1 つの統合サマリーを投稿します。プロジェクト自身のテストランナー、要件仕様、アーキテクチャ規約を先に発見することでどのコードベースにも適応し、その後 6 つの専門レビューエージェントを並列で実行します。言語やフレームワークに依存せず、gh CLI 経由で GitHub PR を対象とします。ユーザーが "review PR 128"、"review this PR"、"code review this PR"、"check this pull request" と言ったときに使用します。PR の作成やレビューコメントへの返信（gh-address-comments を使用）、失敗した CI チェックのデバッグ（gh-fix-ci を使用）には使用しないでください。
タンパク質設計の品質管理指標とフィルタリングしきい値。次の場合にこのスキルを使用：(1) 結合、発現、構造の設計品質を評価する、(2) pLDDT、ipTM、PAE のフィルタリングしきい値を設定する、(3) 配列のリスク（システイン、脱アミド、多塩基性クラスター）を確認する、(4) 多段階のフィルタリングパイプラインを作成する、(5) PyRosetta の界面指標（dG、SC、dSASA）を計算する、(6) 生物物理学的特性（不安定性、GRAVY、pI）を確認する、(7) 複合スコアで設計をランキングする。このスキルは、バインダー設計コンペティションや公開ベンチマークに基づく研究裏付けのあるしきい値を提供します。
Microsoft Purview Records Management のガイダンス — SharePoint、OneDrive、Exchange、Teams 全体でレコードを宣言、管理、廃棄する。レコード/規制レコード オプション付きの保持ラベル、ファイル プランのインポート、イベント ベースの保持（従業員の退職、契約の満了）、廃棄レビュー（単一および複数段階）、削除の証明/廃棄の記録、保持ラベル ポリシーと自動適用ポリシー（KQL/機密情報の種類/トレーニング可能な分類子）、ラベル対応 DLP、Information Governance と Records Management のライセンスの統合、レコード管理者と管理者の役割分離を扱う。WHEN: Purview のレコード管理、ファイル プラン、保持ラベル レコード、規制レコード、イベント ベースの保持、廃棄レビュー、SharePoint でのレコード宣言、不変レコード、監査可能な削除、ファイル プランのインポート。非レコードのデータ ライフサイクル（purview-data-lifecycle を使用）、DLP ポリシー（purview-dlp-policy を使用）、eDiscovery（purview-ediscovery を使用）には使用しない。
Python 3.11+ の CLI アプリ（Typer/Rich）の構築、pytest テストスイートの作成、ruff の lint や ty/mypy の型エラーの修正、pyproject.toml の設定、ポータブルスクリプトの作成、Python コードのレビューを行うときに使用する。すべての Python 実装タスクで有効になり、CLI アーキテクチャ、テスト設計、パッケージング、コードレビューの専門エージェントにルーティングする。モダンな Python 3.11-3.14 のパターンと TDD ワークフローの権威あるリファレンス。
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。