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 97,501 件掲載。コマンド 1 行でインストールできます。
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科学普及コンテンツのテキストをビジュアルな PPT 風 Web ページに変換する完全なワークフロー。ユーザーが科学普及コンテンツを入力し、プレゼンテーション ページの生成を希望するときにトリガーされます。2 つのモードをサポートします：(1) デフォルト モード：科学普及コンテンツを PPT 風カルーセルのシングルページ HTML アニメーション Web ページとして生成；(2) フローチャート モード：Animation テンプレートを使用して、生成済みの AI_Animation.html をフラット UI スタイルに再構築。テンプレートは Skill に組み込まれています。トリガー ワードには "生成PPT"、"生成演示网页"、"生成流程图" などがあります。
ユーザーが "create a figure"、"make a scientific figure"、"create a paper figure"、"make a figure for my paper"、"make a figure for my manuscript"、"compose figure panels"、"assemble figure panels"、"combine figure panels"、"make a multi-panel figure"、"figure composition"、"export a figure"、"generate a PDF figure"、"create a Nature-style figure"、"make a journal figure"、"make a publication figure"、"create a figure for my grant" を求めたときに使用する skill。この skill は svgutils を使い、ジャーナルの正確な寸法（Nature 89/183 mm、Science 55/120 mm、Cell 85/174 mm、PNAS 87/180 mm）でマルチパネルの図を構成し、エクスポート前にジャーナルの最小フォントサイズに対してフォントサイズを検証し、利用可能なら Inkscape、そうでなければ cairosvg で PDF/PNG を書き出す。
生物配列および群集生態学解析用の Python ライブラリ scikit-bio です。DNA/RNA/タンパク質配列、pair_align アラインメント、系統樹（NJ、UPGMA、GME/BME、Newick）、Faith's PD や UniFrac を含む alpha/beta 多様性、PCoA/CCA/RDA 序列化、PERMANOVA/ANOSIM/Mantel 検定、ancom と dirmult による差次的存在量解析、BIOM テーブル、FASTA/FASTQ/GenBank の入出力を扱います。BIOM または特徴量テーブルからのマイクロバイオーム多様性の計算、距離行列に対する PCoA と PERMANOVA、配列からの系統樹の構築・比較、FASTA/FASTQ/GenBank/Newick データの読み込み・変換・アラインメント、組成カウントデータの差次的存在量検定に使用します。Biopython で十分な汎用配列スクリプトには適しません。
PyTorch を使用して、AnnData または MuData のシングルセルデータ上で scvi-tools の確率的深層生成モデル（scVI、scANVI、totalVI、MultiVI、PeakVI、DestVI、Solo、CellAssign、MrVI など）をトレーニングして適用します。バッチ補正、統合、細胞型アノテーション、確率的差次的発現、scRNA-seq、ATAC-seq、CITE-seq、空間データ、メチル化データに対応します。scVI によるバッチまたはデータセットの統合、scANVI による細胞のアノテーション、RNA とタンパク質または ATAC の同時モデリング、空間スポットのデコンボリューション、不確実性を考慮した差次的発現の検定に使用します。標準的な前処理とクラスタリングのパイプラインには scanpy を使用してください。
特定のホテルの客室タイプと料金パッケージを取得する。search-hotel の後に、ユーザーが客室の選択肢を探る、異なる料金プランを見る、食事プラン（朝食付きかどうか）を比較する、払い戻し可否を確認する、または予約前に特定の客室を選ぶときにこのスキルを使用。"show me the rooms at hotel X"、"what room types are available"、"I want a different rate plan"、"is breakfast included" などのフレーズでトリガー。
ユーザーの自然言語による動画の要望を、Doubao Seedance 2.0の高度な公式に沿ったプロンプトに変換します（8要素：正確な被写体＋動作の詳細＋シーンと環境＋光と色調＋カメラワーク＋ビジュアルスタイル＋画質＋制約条件）。「Seedance用のプロンプトを書いて」「動画プロンプトを作って」「商品広告動画を作って」「SeedanceでXXを生成して」などの依頼に使用します。Seedanceが明示されていなくても、複雑な物語性、複数の被写体、映画的な表現を含むワンショット動画の説明であれば、このスキルを優先します。
Semantius パイプライン（architect、analyst、modeler）とインスタンス管理を統括します。複数のスキルにまたがる意図、リモート blueprint URL、「この blueprint をデプロイ」「これらの blueprints をデプロイ」「すべてデプロイ」「これらのシステムをセットアップ」「システムを構築してデプロイ」「CRM をエンドツーエンドでセットアップ」「candidate-crm blueprint を複製してデプロイ」「インスタンスに何がデプロイされている？」「semantius の状態」「このファイルを監査」（特定のスキル名なし）、「始める」「初めてなのでセットアップして」「fast flow を有効にして」「expert flow」「guided flow」、またはワークスペースの成果物を調査して適切なサブスキルに振り分ける必要がある場合に起動します。複数の URL、パス、glob を含むデプロイ依頼でも起動します。ユーザーがサブスキルを直接指定した場合（「semantius-analyst でこの仕様を監査」「modeler を実行」など）は起動せず、そのサブスキルに処理を任せます。エンドツーエンドおよび曖昧な依頼の入口です。ホスト間でデータを含むモジュールやテーブルをバックアップ、復元、移動する場合は、このスキルではなく semantius-transfer を使用します。
`semantius-architect` が作成した `*-semantic-blueprint.md` を、デプロイ可能な `*-semantic-spec.md` に変換します。デプロイの前半を担当し、後半は `semantius-modeler` が仕上げます。ユーザーがブループリントをデプロイ可能な仕様に変換または拡張したい場合、ブループリントでカタログ内の何を再利用できるか尋ねる場合、既存カタログへの統合や既存内容との整合を求める場合、または現状と比較してフィールドレベルの詳細を補いたい場合に起動します。統合カタログの門番として、ブループリント内の各エンティティを組み込み項目、同一モジュール内の重複、共有マスター、モジュール間の衝突、類似名の衝突と照合します。統合、改名、再利用、昇格の判断を促し、任意のブループリントエンティティの採用を確認したうえで、仕様が所有するエンティティに限り、形式、検証ルール、計算フィールド、入力タイプや選択肢のルールなどのフィールドレベルの詳細を聞き取ります。再利用するエンティティは参照し、再定義しません。仕様は `semantius-modeler` を介してデプロイされ、追加の対話的な判断は不要です。
セマンティックブループリントを作成・保守します。フィールドレベルの詳細を含めず、エンティティ、ロール、関係、ライフサイクル状態、権限をエンティティレベルで仕様化します（ブループリントから仕様への変換は `semantius-analyst` が担当）。表現を問わず、業務システムやデータを基盤とするツールが必要な場合に起動します。「データモデルを設計」「X のようなシステムを構築」「ドメインをモデル化」「CRM/ITSM/HRIS/LMS/ERP/PIM/CMS/PM/フィールドサービス/請求の仕様を作成」「ヘルプデスク、CRM、HR システム、応募者管理、ロードマップ、チケット管理、在庫管理システムが必要」「X を追跡・計画・管理・整理・記録・収集するツール」「X に対応するもの」などが該当します。既製 SaaS の購入を構築の代わりに勧めません。有名な製品は参考例としてのみ扱います。既存の `*-semantic-blueprint.md` のレビュー、監査、確認、更新、カスタマイズ、拡張、再構築、再分析、厳選カタログのブループリントの複製とカスタマイズ、または現実の各対象を一度だけ表すよう設計を再構成する場合（例：顧客とサプライヤーを単一のビジネスパートナーとして扱う場合）にも起動します。
シニアフロントエンドソフトウェアエンジニアリングをガイドする——TypeScript/React/Next.js アーキテクチャ、コンポーネント設計、クライアントサイドとサーバーサイドのレンダリング、状態管理とデータ取得、スタイリングとデザインシステム、アクセシビリティ（WCAG）、パフォーマンス（Core Web Vitals）、テスト、シニアレベルの UI コードレビュー。複雑な UI の構築やリファクタリング、コンポーネント API の設計、LCP/INP/CLS の最適化、アクセシブルなインタラクションの実装、デザイントークンの統合、フロントエンド PR のレビューに使用する——バックエンド API やデータベース（fullstack-software-engineer、senior-fullstack-developer）、実装を伴わない設計のみの批評、CI/CD（devops）、サービス横断のシステム RFC（senior-software-engineer）には使用しない。設計仕様からの画面実装、コンポーネントの状態、ビジュアル QA には ui-software-engineer を使用する。深いパフォーマンス調査と負荷/RUM 分析：performance-engineer。
SGDS コンポーネントとユーティリティで構築された再利用可能な UI ブロックで、任意のページテンプレート内で組み合わせて使える。ユーザーがアプリレイアウト、アプリケーションシェル、ページ構造、スティッキーヘッダー、masthead の配置、mainnav の配置、footer の配置、sgds-container、sgds-container-sidebar、シンプルなアプリレイアウト、サイドバー付きアプリレイアウト、ダッシュボードレイアウト、フィルターパネル、サイドバーフィルター、カテゴリフィルター、チェックボックスフィルター、またはあらゆる自己完結型の UI セクションについて尋ねたときは常にこの skill を使用 — ユーザーがそれを 'block' と呼んでいなくても。これらはドロップインのセクションとシェル構造であり、完全なページではない。sgds-pattern-page-templates と組み合わせて完全なページを構築する。
SHAP（SHapley Additive exPlanations）を使用したモデルの解釈可能性と説明可能性。機械学習モデルの予測の説明、特徴量重要度の計算、SHAPプロット（ウォーターフォール、ビーズウォーム、バー、散布図、フォース、ヒートマップ）の生成、モデルのデバッグ、モデルのバイアスや公平性の分析、モデルの比較、説明可能なAIの実装に使用します。ツリーベースモデル（XGBoost、LightGBM、Random Forest）、ディープラーニング（TensorFlow、PyTorch）、線形モデル、あらゆるブラックボックスモデルに対応します。
ShiftCare で是正措置を提案、割り当て、追跡します。苦情から発生する割り当て可能なフォローアップ作業のほか、単独の措置も対象です。「この苦情に対してどのような是正措置を取るべき？」「更新したケアプランをアップロードする人を割り当てて」「Sarah の未完了のアクション項目は？」「期限超過の是正措置は？」などに使用します。人が編集・承認できる、短く具体的な候補リストを提案し、担当者を実在するスタッフに照合した後、各項目を個別の確認を得て作成します。アクション項目の編集、キャンセル、完了、承認はできません。これらはアプリ内でのみ操作できます。データを書き込みます。確認なしでは実行しません。
ShiftCare の苦情 MCP ツールを通じて、苦情の登録、トリアージ、進捗管理を行います。「Mary の娘から欠勤について苦情があったので記録して」「これに関する苦情はすでにある？」「Mary の未解決の苦情は？」「CMP-104233 を確認済みにして」「この結果で CMP-104233 を終了して」などに使用します。関連するインシデント記録や緊急エスカレーションが別途必要かどうかも判断します。インシデントの記録には使用できず（インシデント書き込みツールはありません）、緊急時やインシデント対応手順の代わりにもなりません。データを書き込みます。確認なしでは実行しません。
ShiftCare のクライアントについて、クライアント記録への連絡記録と、1回のシフトに紐づく経過記録を適切に選んで記入します。クライアントを特定し、連続性を保つため最近のシフトと記録を読み込みます。口述内容に基づく自由形式の記録、または記録で見落とされやすい安全上の不足を尋ねるガイド付き記録を提示します。表現によって Care Signal が発生する場合は警告し、記録全文を読み返して明示的な確認を得てから、一度だけ書き込み、結果を検証します。「娘からの電話についてMaryの記録に追記」「火曜日のシフトで起きたことを記録」「家族からのフィードバックを記録」「このクライアントに照会番号を記録」などに使用します。既存記録の編集・削除、過去の連絡一覧、添付ファイルの追加、走行距離の記録、Care Signal の解除には使用しません。MCP はこれらを提供していないため、その旨を伝えて停止します。データを書き込みます。確認なしでは決して実行しません。
アイデアから PR まで完全な機能パイプラインを実施する——最初にインタラクティブなフレーミング、仕様化、タスク計画を行い、その後タスクごとに設計をゲートとした、テスト駆動でレビュー済みの自律的なデリバリーを行う。ユーザーが ship this、ship it、run the full pipeline、build this feature end to end、take this from idea to PR と言った場合、または承認された計画の後に自律的な実行を望む場合に使用する。単一の小さな編集、純粋なレビュー、純粋な診断には使用しない——代わりに該当する特定のスキルを呼び出す。
Shopify の商品カタログ監査で見つかった残存物を修正する場合に使用します。販売終了・廃番・在庫切れ商品の一括アーカイブ、カタログ内の残存物の整理、幽霊レビュー星評価（レビューアプリのアンインストール後もテーマに表示される空の星評価）の削除、アンインストール済みアプリが残した孤立 metafield の削除、商品説明の HTML の残骸（太字の二重入れ子、全体が太字の段落、空タグ）の除去、または乱れた商品説明の一括修正に対応します。変更を伴うクリーンアップ作業：アーカイブと削除の選択、metafieldsDelete、説明文の書き換え。問題の発見には使わず（shopify-catalog-audit を使用）、SEO タイトルや alt テキストなどの不足メタデータの補完にも使いません（shopify-seo-metadata を使用）。
Crawlora API を使って、Shopify を利用する独立系ストアの商品、コレクション、ページ、サイトマップ、検索候補、商品レコメンドを調査し、整った JSON を返します。ドメインを指定した任意のストアに加え、あらかじめ接続済みの DTC ブランドストア 14 件（Allbirds、Brooklinen、Cole Haan、Everlane、Fashion Nova、Gymshark、J.Crew、Kylie Cosmetics、Oh Polly、Quince、Rothy's、SKIMS、Steve Madden、The Body Shop）に対応します。Shopify ストアの商品カタログの監査、サイトマップのクロール、商品やコレクションの検索、検索／レコメンドデータの取得を求められた場合に使用します。ストアのページを直接スクレイピングする代わりに利用します。
Shopify プラットフォーム開発。スタック：Shopify CLI、GraphQL/REST API、Polaris UI、Liquid テンプレート。機能：アプリ開発（OAuth）、チェックアウト UI 拡張、管理画面 UI 拡張、POS 拡張、テーマ開発、webhook、billing API、商品/注文/顧客管理。操作：Shopify アプリ/テーマの構築、拡張、カスタマイズ、統合。キーワード：Shopify、Shopify CLI、GraphQL Admin API、REST API、Polaris、Liquid、checkout extension、admin extension、POS extension、theme、webhook、billing API、OAuth、app bridge、metafields、product、order、customer、storefront、hydrogen、oxygen。使用場面：Shopify アプリの構築、チェックアウトのカスタマイズ、管理画面の作成、テーマの開発、決済の統合、API によるストアデータの管理、Shopify 機能の拡張。
CopilotKit showcase デモのビルド、デバッグ、リグレッションテストを行う。showcase/ 配下での作業、新しい showcase デモ/items/cells/pills の作成、showcase 機能の実装、showcase デモのバグ調査、D5/e2e-deep の失敗、aimock フィクスチャの不足、直接 LLM と aimock の挙動の比較、フィクスチャの記録、各デモ pill/cell のテスト、繰り返しおよび交互の suggestion-pill フィクスチャの安定性の検証、langgraph-python の 1:1 パリティの強制、デモの v2 CopilotKit showcase フローへの移行を行う場合に使用する。
ユーザーがサインアップ、登録、アカウント作成、トライアル有効化のフローを最適化したいときに使用します。また、「signup conversions」「registration friction」「signup form optimization」「free trial signup」「reduce signup dropoff」「account creation flow，此外 ...」→ 「account creation flow rast ...」 clean: 「signup conversions」「registration friction」「signup form optimization」「free trial signup」「reduce signup dropoff」「account creation flowyoshi ...」 I'll write: ユーザーが「signup conversions」「registration friction」「signup form optimization」「free trial signup」「reduce signup dropoff」「account creation flowshaw ...」 Final: また「signup conversions」「registration friction」「signup form optimization」「free trial signup」「reduce signup dropoff」「account creation flow」に言及した場合も使用します。サインアップ後のオンボーディングについては onboarding-cro を参照。リード獲得フォーム（アカウント作成ではない）については form-cro を参照。
究極の Claude Code スキル作成ツール兼アーキテクト。Agent Skills オープン標準と 3 層アーキテクチャ（ディレクティブ、オーケストレーション、実行）に従い、本番品質の Claude Code スキルを設計、スキャフォールド、構築、レビュー、進化、公開する。単一ファイルのスキル、サブスキルとサブエージェントを備えたマルチスキルオーケストレーター、MCP で強化されたワークフロー、完全なスキルエコシステムを扱う。スキル領域の業界判定を行う。次の語で起動する："create skill"、"build skill"、"new skill"、"skill creator"、"skill builder"、"skill-forge"、"design skill"、"scaffold skill"、"review skill"、"improve skill"、"publish skill"、"skill architecture"、"convert skill"、"port skill"、"multi-platform"、"cross-platform"、"eval skill"、"test skill"、"benchmark skill"、"skill evals"、"measure skill"、"skill performance"、"skill A/B test"。
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。