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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 98,284 件掲載。コマンド 1 行でインストールできます。
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PayPal の加盟店インサイトと QuickBooks のコストデータを使って、製品またはサービスごとのユニットエコノミクスを分析し、インフレやコスト変動と比較して、価格設定シナリオのデータ（例：「過去には 5% の値上げが販売数量の約 3% 減少と相関」）を示します。分析結果のみを提示し、価格は推奨しません。ユーザーが値上げ、価格設定、利益率分析、適正な価格、コストが利益を圧迫しているか、価格変更が事業に与える影響について尋ねたときに使用します。ユーザーが「利益率」と明示しなくても、「十分に稼げているか」「もっと請求すべきか」「コストが上がっている」などの表現があれば起動します。
コスト、レイテンシー、回答品質に適した Parallel API と設定を選びます。アプリにリアルタイムのウェブデータを追加する場合に使用します。時事情報や価格、チャットでの引用付き回答、エージェントが全文を読めるソースによる情報の根拠付け、URL や PDF の読み取り、詳細な調査レポート、リストや CRM の各行の調査や情報補完などが対象です。Search and Extract、Responses、Task の選択、または検索モード、推論の強さ、Task プロセッサーの選択にも使用します。統合の速度が遅すぎる、予想以上にコストがかかる、ウェブ上にある回答を見つけられない場合にも使用します。
ユーザーが Quarto、.qmd ファイル、_quarto.yml、Quarto プロジェクト、または callout、相互参照、引用、Mermaid 図、拡張機能、ウェブサイト、書籍、プレゼンテーション、レポートなどの Quarto 機能を明示的に扱っている場合に使用。R Markdown、bookdown、blogdown、xaringan、distill、Jupyter notebook から Quarto への明示的な移行や比較にも使用。Quarto または Quarto への移行が明示されていない限り、一般的な R Markdown や関連形式の質問には使用しない。
障害要因を診断・修正し、Kubernetes に関する誤った生成を防ぎます。不安全なワークロードのデフォルト設定、リソース不足、ネットワーク公開、権限の拡大、脆弱なロールアウト、API のドリフトを扱います。EKS、GKE、AKS、OpenShift、GitOps コントローラー、オブザーバビリティスタック向けのマニフェスト、Helm チャート、Kustomize オーバーレイ、クラスターポリシー、プラットフォーム固有の Kubernetes 作業を生成、レビュー、リファクタリング、移行する際に使用します。
セラー向けの Amazon PPC キャンペーン作成・最適化ツールです。2 つのモードがあります。(A) 作成 — キーワードのグループ化、入札額の計算、除外キーワードリストを含むキャンペーン構成をゼロから設計します。(B) 最適化 — 検索語句レポートを使って既存キャンペーンを監査し、キーワードファネルの機会を特定し、入札額の調整を計算して週ごとのアクションプランを作成します。キーワード入力には amazon-keyword-research と連携します。API キーは不要です。次の場合に使用します：(1) 新製品向けの Amazon PPC キャンペーン設定、(2) 既存キャンペーンのパフォーマンスと ACoS の監査、(3) キーワード入札額と除外キーワードの最適化、(4) オート／マニュアル／完全一致のキャンペーン構成の作成、(5) 検索語句レポートから機会を分析、(6) 損益分岐 ACoS と目標 ACoS の計算、(7) 収益性の高いキャンペーンを Sponsored Brands または Display に拡大。
ユーザーがコンバージョン率の向上、A/B テストの実施、ファネルの最適化、または操作上の障壁の軽減を希望する場合に使用します。「CRO」「conversion rate optimization」「A/B test」「split test」「funnel optimization」「checkout optimization」「form optimization」「conversion funnel」に言及した場合も使用します。価格設定の心理学については pricing-strategy を使用してください。
Salesforce Custom Metadata Type のメタデータ（__mdt オブジェクト、フィールド、デプロイ可能なレコード）の作成、生成、検証に使用します。custom metadata types、CMDT、__mdt オブジェクト、.md-meta.xml ファイル、組織間の参照／設定データ、または管理者が保守するマッピング／検索／クロスウォークテーブル（デプロイなしで変更される設定は CMDT に格納し、Apex/Flow にハードコードしない）に関する場合、および CMDT のデプロイエラーで使用します。Custom Settings では起動しないでください（platform-custom-setting-generate を使用）。業務レコードオブジェクトでは起動しないでください（platform-custom-object-generate を使用）。シークレット／API キーでは起動しないでください（Named Credential を使用）。
Permission Set の分析、階層の表示、アクセス監査を行います。次の場合に起動します：ユーザーが「X にアクセスできるのは誰か」と尋ねる、Permission Set/グループを分析する、または .permissionset-meta.xml / .permissionsetgroup-meta.xml ファイルを扱う場合。次の場合は起動しません：新しいメタデータの作成（sf-metadata を使用）、Permission Set のデプロイ（sf-deploy を使用）、Apex の共有ロジック（sf-apex を使用）。
研究計画のためにサンプルサイズと統計的検出力を計算します。「被験者／サンプル／反復測定は何件必要か」という質問、事前の検出力分析、最小検出可能効果（MDE）、検出力曲線、または助成金申請、IRB プロトコル、事前登録におけるサンプルサイズの正当化に対応します。t 検定、ANOVA、比率、相関、カイ二乗検定、回帰の閉形式での検出力計算に加え、ロジスティック／Poisson 回帰、混合モデル、クラスター無作為化試験、生存分析、交互作用など、複雑な設計のシミュレーション（Monte Carlo）による検出力分析も扱います。「検出力分析」と明示せず、効果量、alpha、「検出力 80%」だけに言及する依頼にも対応します。研究設計（無作為化、ブロック化、要因計画／DOE、クロスオーバー、逐次デザイン）には experimental-design、収集済みデータの分析と報告には statistical-analysis を使用してください。
コードや説明から Figma デザインを作成します。figma-codegen の逆の機能です。ハードコード値でプリミティブを描くのではなく、接続済みファイルの既存デザインシステム（コンポーネント、変数、スタイル）を再利用します。コードや仕様をもとに Figma 内で作成・更新したい場合にトリガーされます。例：「build this in Figma」「create a Figma design for this」「push this component/screen to Figma」「turn this React/Vue into a Figma design」「recreate this UI in Figma」「make a Figma version of …」「design a landing page/screen in Figma」。また、接続済み Figma ファイルでの作成依頼とともに、コンポーネント、ページ、仕様などのコード成果物が提示された場合にもトリガーされます。画面全体、セクション、単一コンポーネント、デザインシステムのアセットに対応します。
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。