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 97,725 件掲載。コマンド 1 行でインストールできます。
すべて
RouterOS デバイスの自動フラッシュ用 MikroTik netinstall-cli。使用場面：netinstall の自動化、netinstall-cli を呼び出すスクリプトの作成、netinstall ツールの構築、etherboot/BOOTP/TFTP プロトコルの理解、RouterOS パッケージファイル（.npk）の扱い、modescript または configure スクリプトの使用、ユーザーが netinstall、etherboot、デバイスのフラッシュに言及したとき。
Rowan は Python API を備えた、クラウドネイティブな分子モデリングおよびメディシナルケミストリーのワークフロープラットフォームです。pKa と macropKa の予測、コンフォマーおよび互変異性体のアンサンブル、ドッキングと類似体ドッキング、タンパク質・リガンドのコフォールディング、MSA 生成、分子動力学、透過性、記述子ワークフロー、および関連する低分子やタンパク質のモデリングに使用します。プログラムによるバッチスクリーニング、多段階の化学パイプライン、通常ならローカルの HPC/GPU インフラの維持が必要となるワークフローに適しています。
FixMyBerlin FMC の地理情報を多用する React アプリ向けの Rust/WASM 地理処理：Turf から WASM に移行すべきタイミング、crate の選択（geo、rstar、fast_paths、osm-reader、i_overlay など）、wasm-bindgen の境界、SPA と TanStack Start の Vite 統合。WASM の地理 crate の追加、遅い Turf のプロファイリング、OSM/ルーティング/等時圏、空間インデックス、wasm-pack の Vite への組み込みに使用する。
特定の状況でどの認知バイアスが思考を歪めているかを診断します。単なる羅列ではなく、的を絞った診断です。トリガー：'what biases are at play'、'are we thinking clearly'、'what am I missing'、'bias check'、'cognitive bias'、'am I being objective'、'are we rationalizing'、'what's distorting this decision'。
Closum プラットフォームのヘルプ — オムニチャネルマーケティング自動化：1 つのダッシュボードからメール、SMS、WhatsApp、Telegram、Web Push を配信、ドラッグ&ドロップエディター、ノーコード自動化、AI アシスタント、ランディングページ、連絡先管理。Closum のキャンペーンが送信されない、または受信トレイに届かない、自動化がトリガーされない、ランディングページのコンバージョンが悪い、CRM 接続が壊れている、またはデータが同期されない、Closum の到達率が低下している場合に使用する。一般的なメールマーケティング戦略（/sales-email-marketing を使用）、アウトバウンドのケイデンス戦略（/sales-cadence を使用）、ファネル戦略（/sales-funnel を使用）、または Zapier 経由で Closum を他のツールに接続する用途（/sales-integration を使用）には使用しない。
このスキルは Claude を、Russell Brunson の ClickFunnels メソドロジーと Todd Brown の E5 CAMP フレームワークに従う世界クラスのセールスファネルアーキテクトへと変える。リード獲得、トリップワイヤー、ウェビナー、VSL、高額商品アプリケーション、バックエンド継続ファネルなど、コンバージョン率の高いファネルの構築に使用。バリューラダー、パーフェクトウェビナー、フック・ストーリー・オファー、The Stack、エピファニーブリッジのフレームワークを扱う。
Mailmo プラットフォームのヘルプ — Email Finder、Email Verifier、catch-all 検出、LinkedIn Chrome 拡張機能、一括検証、CSV エクスポート。Mailmo のメール検索が結果を返さない、検証が有効なメールをリスクありとフラグ付けする、Chrome 拡張機能が LinkedIn で連絡先を見つけられない、または一括検証が止まるか予期しないバウンス率を示す場合に使用する。見込み客リストの作成（/sales-prospect-list を使用）、クロスプラットフォームの到達率（/sales-deliverability を使用）、複数のツールにまたがる連絡先のエンリッチ（/sales-enrich を使用）、コールドメールの送信（Mailmo は検索/検証ツールであり送信ツールではない — アウトバウンド戦略には /sales-cadence を使用）には使用しない。
Outscraper プラットフォームのヘルプ — Google Maps、レビュー、50 以上のソースをスクレイピングし、即時利用可能な Business Catalog データベースも提供するデータ抽出プラットフォーム。Google Maps のスクレイピングで十分な数のビジネスが返らない、レビューが正しく抽出されない、メール/連絡先のスクレイピングで結果が漏れる、企業エンリッチメントデータが不完全、メール検証の誤検知が多すぎる、Outscraper API が期待どおりに動作しない場合に使用する。一般的な見込み客リスト戦略（/sales-prospect-list を使用）、クロスプラットフォームのエンリッチメント戦略（/sales-enrich を使用）、メール到達率戦略（/sales-deliverability を使用）には使用しない。
リターゲティングとリマーケティングの戦略 — Web サイト訪問者のリターゲティング、カート放棄の回復、動的プロダクト広告、クロスチャネルリターゲティング、オーディエンスセグメンテーション、フリークエンシーキャップ、アトリビューション、ピクセル設定、アプリ内リターゲティング。Web サイトの訪問者がコンバージョンせずに離脱する、カート放棄率が高すぎる、リターゲティング広告が収益を生まない、どのリターゲティングプラットフォームを使うべきか分からない、過去の訪問者が二度と戻らない場合に使用する。AdRoll 固有の設定（/sales-adroll を使用）、Remerge 固有の設定（/sales-remerge を使用）、メールマーケティング（/sales-email-marketing を使用）、B2B アカウントベース広告（/sales-b2b-advertising を使用）、一般的な有料広告戦略（/paid-ads を使用）には使用しない。
iOS 16+ の Screen Time 向けエンジニアリングスキル。FamilyControls、ManagedSettings、ManagedSettingsUI、ScreenTime、DeviceActivity/DeviceActivityMonitor 拡張のワークフローを扱う。アプリとウェブサイトのブロック、カスタムシールド、シールドアクションの処理、スケジュールベースの適用、オンボーディングの認可フロー、利用状況分析レポート、エンタイトルメントの設定、App Review への準備、デバッグ、本番向けの堅牢化に使用する。
ユーザーが Twilio SendGrid のメールログを照会したいとき、または特定の sg_message_id についてメッセージ単位のアクティビティ（メールが開封、クリック、配信、バウンス、延期、ドロップ、スパム報告、配信停止のいずれであったかを含む）を取得したいときに使用する。ID による GET /v3/logs/{sg_message_id} と、受信者、任意の件名、送信時刻の下限、ステータス、生クエリ、あいまいなメッセージ ID マッチングによる POST /v3/logs 検索をサポートする。グローバルまたは EU の SendGrid API ベース URL、ID 検索時の任意の on-behalf-of 親アカウントヘッダー、生の JSON 出力、イベントサマリーの付加、dry-run による URL またはペイロードのプレビュー、保存済み SendGrid API キーの再利用をサポートする。メール送信や SendGrid の集計統計には使用しない。
統計モデリング、実験設計、因果推論、予測分析を専門とする一流のシニアデータサイエンティストスキル。A/Bテスト（サンプルサイズ設計、2標本比率のz検定、Bonferroni補正）、差の差分析、特徴量エンジニアリングパイプライン（Scikit-learn、XGBoost）、交差検証によるモデル評価（AUC-ROC、AUC-PR、SHAP）、MLflowによる実験追跡を網羅し、Python（NumPy、Pandas、Scikit-learn）、R、SQLを使用します。対照実験の設計・分析、分類モデルや回帰モデルの構築・評価、観察データの因果分析、構造化された表形式データセットの特徴量エンジニアリング、統計的知見のデータに基づくビジネス上の意思決定への反映に使用します。
Serena MCP Server のエキスパート統合 — LLM に IDE ライクなセマンティックコード理解を提供する強力なコーディングエージェントツールキット。Serena のツールを通じてコードベースを扱うとき、Serena プロジェクトをセットアップするとき、セマンティックなコードナビゲーションと編集を行うとき、プロジェクトメモリを管理するとき、複雑な自動化ワークフローをデバッグするとき、または Serena を Claude Desktop、Claude Code、Codex、ChatGPT、カスタムエージェントと統合するときに、このスキルを使用する。Serena ツールの使用、プロジェクトのアクティベーション/オンボーディング、シンボリックなコード操作（find_symbol、replace_symbol_body など）、メモリ管理（write_memory、read_memory）、MCP サーバー設定で発動する。構造的な理解を要する大規模/複雑なコードベース、リファクタリングタスク、トークン効率の高いコード操作に使用する。
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。