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 96,770 件掲載。コマンド 1 行でインストールできます。
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トリガー：株価の上下に悩んで売買を決められない、PE/K ラインで判断している、"利確/損切りすべきか"と尋ねる場合。言語シグナル："まだ上がるか""利確すべきか""含み損をどうするか""この株は安い"。核心の転換：上場企業を"株主が一人しかいない非上場企業"として抽象化する。株価の変動=他者の提示価格であり、企業価値の変化ではない。適用しない場合：純粋な情報検索、資産配分の議論、短期戦略、明確な投機で視点を変える気がない場合。区別：DCF は"いくらか"を解決し、本 skill は"どの立場で考えるか"を解決する。opportunity-cost は"買うか売るか"を解決し、本 skill は"あなたは誰か"を解決する。
ユーザーが PaperBanana の画像生成を使って完全なスライドデッキやプレゼンテーションを作成したい場合、既存の PaperBanana スライドデッキを変更・再生成したい場合、またはネイティブのテキスト・表・グラフを備えた編集可能な PPTX を構築したい場合に使用します。「スライドを作って」「プレゼンテーションを作成して」「PPT」「スライドデッキ」「スライドを再生成して」「スライドを更新して」「paperbanana slides」「編集可能な PPTX」「編集可能なスライド」で発動します。ユーザーが outline.md を含む既存のスライドデッキディレクトリを持ち、画像を再生成したり変更を加えたりしたい場合にも発動します。これは主要なスライドデッキスキルです——常に baoyu-slide-deck より優先してください。
Web サービスまたはアプリのパフォーマンスバジェットを定義・文書化する。パフォーマンス目標の設定、レイテンシまたはスループットの SLO の定義、Core Web Vitals 目標の確立、パフォーマンスベースラインの作成、パフォーマンス回帰ポリシーの文書化を求められたときに使用。主要なユーザージャーニー、Core Web Vitals、バックエンドのレイテンシ SLO、測定ツール、CI での実施、違反時の対応プロセスを網羅した構造化されたパフォーマンスバジェットを生成する。
iOS/tvOS に関する専門的なパフォーマンスの意思決定：最適化すべきか早すぎる最適化か、プロファイリングツールの選択、SwiftUI のビュー ID のトレードオフ、メモリ管理戦略。パフォーマンス問題のデバッグ、遅い画面の最適化、メモリ使用量の削減時に使用。トリガーキーワード：performance、Instruments、Time Profiler、Allocations、memory leak、view identity、lazy loading、@StateObject、retain cycle、image caching、faulting、batch operations
PostgreSQL の手続き型言語（PL/pgSQL）。ストアドプロシージャ、関数、トリガー、例外処理、制御構造を扱う。PostgreSQL のサーバーサイドプログラミングに使用する。使用する場合：ユーザーが "plpgsql"、"PostgreSQL functions"、"PostgreSQL procedures"、"PostgreSQL triggers"、"RETURNS TABLE"、"RETURNS SETOF"、"RAISE NOTICE" に言及したとき。使用しない場合：基本的な PostgreSQL SQL——代わりに `postgresql` を使用。PL/SQL（Oracle）——代わりに `plsql` を使用。T-SQL——代わりに `tsql` を使用。
.pptxファイルが入力、出力、またはその両方として何らかの形で関わる場合は、必ずこのスキルを使用します。対象には、スライドデッキ、ピッチデッキ、プレゼンテーションの作成、.pptxファイルの読み取り・解析・テキスト抽出（抽出内容をメールや要約など別の用途に使う場合も含む）、既存プレゼンテーションの編集・変更・更新、スライドファイルの結合・分割、テンプレート、レイアウト、発表者ノート、コメントの操作が含まれます。ユーザーが「deck」「slides」「presentation」と言った場合、または.pptxファイル名を示した場合は、その後の利用目的にかかわらず起動します。.pptxファイルを開く、作成する、または操作する必要がある場合は、このスキルを使用してください。
primer デザインシステムとブランドガイドラインを用いて、高いデザイン品質を持つ個性的でプロダクション品質のフロントエンドインターフェースを作成する。ユーザーが Web コンポーネント、ページ、artifact、ポスター、アプリケーションの構築を求める場合（例：ウェブサイト、ランディングページ、ダッシュボード、React コンポーネント、HTML/CSS レイアウト、任意の Web UI のスタイリングや美化）にこのスキルを使用する。primer デザインシステムに完全に準拠した洗練されたコードと UI デザインを生成する。
リポジトリ内の実際のアプリコードを使って、YC水準の製品デモ動画（45～60秒）を制作します。スクリプト、アニメーション構成、フレーム単位で正確な録画、字幕、AIナレーション案、自己評価付きのサウンドデザイン、音楽ミキシングを含みます。製品デモやアプリのデモ動画、ローンチ動画、コードからのプロモーション動画の制作、デモ用のアプリ録画、デモへの音声追加、画面録画のカクつき修正、製品動画への字幕・ナレーション・効果音・音楽の追加をユーザーが求める場合に使用してください。Showreelの一部で、参考作品はVouchとExcalidrawのデモです。
IDE 内の AI アシスタントで、ProtoLink のプロジェクトプレビュー、イテレーションプレビュー、ローカルイテレーションの確認、イテレーションの作成/更新/公開、オンラインリンクの取得、公開設定の診断、および ProtoLink CLI / Skill suite のインストールと更新をユーザーが直接行えるようにする。「現在のプロジェクトのプレビューを開く」「どんなイテレーションがあるか見る」「このイテレーションを公開してリンクをくれる」「なぜまだ公開できないか見る」「ProtoLink サービスをインストール」「ProtoLink CLI をインストール」「ProtoLink Skill を更新」といった自然な言い方に対応する。
PyHealth で臨床/ヘルスケアのディープラーニングパイプラインを構築する——EHR/信号/画像データセット（MIMIC-III/IV、eICU、OMOP、SleepEDF、ChestXray14、EHRShot）の読み込み、タスク（死亡率、再入院、在院日数、薬剤推薦、睡眠段階判定、ICD コーディング、EEG イベント）の定義、モデル（Transformer、RETAIN、GAMENet、SafeDrug、MICRON、StageNet、AdaCare、CNN/RNN/MLP）のインスタンス化、PyHealth Trainer による学習、臨床指標の計算、医療コードユーティリティ（ICD/ATC/NDC/RxNorm の検索とクロスマッピング）の使用。ユーザーが PyHealth、MIMIC、eICU、OMOP、EHR モデリング、臨床予測、薬剤推薦、睡眠段階判定、医療コードマッピング、ICD/ATC コード、またはデータセット → タスク → モデル → トレーナー → 指標のパターンに当てはまるあらゆるヘルスケア ML パイプラインに言及した場合にこのスキルを使用する。"PyHealth" が明示的に挙げられていない場合でも同様。
cProfile、tracemalloc、line_profiler による Python パフォーマンスプロファイリング。ボトルネックとメモリ問題の特定に使用。使用タイミング：ユーザーが "Python profiling"、"cProfile"、"memory profiling" に言及したとき、"Python performance"、"tracemalloc"、"line_profiler"、"py-spy"、"Python optimization"、"Python memory leak" について尋ねたとき。使用しない場合：Java/Node.js のプロファイリング - それぞれのスキルを使用
Python の型付けのベストプラクティス：公開シグネチャに注釈を付ける、モダンな構文（`X | None`、PEP 695 のジェネリクス、`type` エイリアス）を使う、不在を明示し型を絞り込む、未検証のダックタイピングより `Protocol` を優先する、`Any` を避ける、そして厳格な型チェッカー（pyrefly、ty、`mypy --strict` または pyright）で検証する。Python で型注釈を追加・変更するとき、型付きの API/ライブラリを設計するとき、ジェネリクス/protocols/TypedDict を定義するとき、pyrefly/ty/mypy/pyright を設定するとき、あるいは型チェッカーのエラーを修正するときはいつでも参照すること——たとえユーザーが明示的に「typing」と言わなくても。
ユーザーが Qlik MCP サーバー経由で Qlik Sense アプリまたは Qlik Cloud の分析コンテンツ（マスターアイテム、ビジネス用語集、データ製品）を探索、分析、クエリ、チャート化、ダッシュボード化、または管理するよう求めた場合、このスキルを呼び出します。「この Qlik アプリには何がある？」「[アプリ] で X を Y 別にチャート化」「…用のシートを作成」「再利用可能なメジャーを作成」「[用語集の用語] の意味は？」「このデータセットは信頼できる／最新？」などの依頼や、qlik_* MCP ツールの呼び出しが必要な質問が対象です。SQL データウェアハウスに関する質問、DW／BI ツールに依存しないデータモデリング、Qlik MCP ツールを使わない依頼では呼び出さないでください。
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。