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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 98,639 件掲載。コマンド 1 行でインストールできます。
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ユーザーがコールドスタートを計画したい、最初のユーザーを獲得したい、または実績ゼロの新製品をローンチしたい場合に使用します。「cold start」「cold start problem」「first users」「seed users」「finding users」「finding early users」「Fiverr Upwork」「comment outreach」「Twitter search users」「product launch strategy」「0 to 1 growth」「early-stage acquisition」「launch channels」「get first customers」「Product Hunt launch」「AppSumo」「LTD」「indie hacker」「bootstrapping」「solo founder」に言及した場合も使用します。ディレクトリ掲載文と申請には directory-submission、Product Hunt の当日実行には product-hunt-launch、GTM の進め方の設計には gtm-strategy を使用します。
Capire ドキュメントを使用した SAP Cloud Application Programming Model（CAP）開発スキルです。CAP アプリケーションの構築、CDS モデルの定義、サービスの実装、SAP HANA/SQLite/PostgreSQL データベースの操作、SAP BTP Cloud Foundry または Kyma へのデプロイ、Fiori UI の実装、認可、マルチテナント、メッセージングに使用します。CDL/CQL/CSN 構文、Node.js および Java ランタイム、イベントハンドラー、OData サービス、CAP プラグインを扱います。
Next.js 16 App Router のパフォーマンス、キャッシュ、サーバーコンポーネント、サーバーアクション、ルーティング、コードベースの健全性に関するベストプラクティスに加え、カテゴリを優先してレビュー／リファクタリングし、コードベース全体の削除、重複排除、再利用の機会を見つけるアルゴリズムを提供します。Next.js 16 App Router のコード作成、'use cache' によるキャッシュ設定、Server Components の構築、並列／インターセプトルートの設定、next.config.js または proxy.ts の設定、Next.js コードベース（単一ファイルまたはリポジトリ全体）の監査／リファクタリングに使用してください。一般的な React 19 のパターン（react スキルを使用）や、Next.js 以外のサーバーサイドレンダリングは対象外です。
Salesforce CLI（sf）を使用して、Fulfiller または Employee エージェントの Agentforce for IT Service の前提条件を検証します。この読み取り専用のチェックでは、Connect API を 1 回呼び出して、Agentforce for IT Service の設定ページに関連する Salesforce Go の機能トグル（Agentforce Studio、IT Service Fulfiller Template / IT Service Employee Template、Specialized Agent Templates for Employee）を読み取り、ヘルパースクリプトが選択した経路を READY / NOT-READY に分類します。機能を有効化することはありません。トグルがオフの場合は、agentforce-studio-configure に引き継いで有効化します。Agentforce の前提条件の確認、組織が ITSM エージェントに対応可能かの検証、Agentforce Studio が有効かの確認を求められた場合に使用します。トリガー：check agentforce prerequisites、validate agentforce readiness、is my org ready for the fulfiller agent、verify agentforce studio enabled。有効化やトグルのオン、fulfiller エージェントの作成（service-itsm-agentic-setup-fulfiller-agent-configure）、CMDB CRUD では起動しないでください。
REST API または MCP サーバーを通じて、Tamarind Bio プラットフォーム上のオープンソース分子設計・構造生物学ツール群にアクセスできます。ローカル GPU は不要です。Tamarind は、構造予測（AlphaFold、Boltz、Chai、ESMFold）、タンパク質・バインダー・de novo 設計（RFdiffusion、ProteinMPNN、BoltzGen）、抗体・ナノボディの設計と開発可能性評価、タンパク質-リガンドドッキング（DiffDock、Autodock Vina）、結合親和性予測、MSA 生成、分子動力学の一般的なオープンソースモデルをまとめています。ユーザーが Tamarind または tamarind.bio に言及した場合、これらのオープンソースツールをクラウドで実行したい場合、app.tamarind.bio/api または x-api-key ヘッダーに言及した場合、あるいは構造・生物物理特性評価のために配列をまとめて送信する必要がある場合に使用します
マルチモーダル AI による画像認識と分析。ユーザーが画像の分析や説明、画像 URL からの情報抽出を希望する場合、または image recognition、image analysis、image description、image content understanding、OCR text recognition、visual Q&A について尋ねる場合に、このスキルを起動します。画像認識、画像分析、画像の説明、画像内容の特定、商品画像の分析、画像内テキストの読み取り、画像の説明、視覚情報の抽出、写真内容の理解に言及した場合にも起動します。画像 URL が提示され、その視覚的内容について質問された場合は、「画像認識」と明示されていなくても起動します。
1000 Genomes Project データセット（全ゲノムシーケンス済みの個体 3,202 人、GRCh38）を個体単位で検索します。1000 Genomes Project コホートの個体や変異に関する質問に使用します。特定の遺伝子または領域で条件に合う変異を持つ個体、ある位置でホモ接合参照型の個体、データセットに存在する変異または指定個体が遺伝子・領域内に持つ変異、指定された 2 個体間の血縁関係を調べられます。変異には 1000 Genomes の対立遺伝子頻度（AF）、gnomAD v4.1 のエクソームおよびゲノム AF、AlphaMissense スコア、HGVSp アノテーションが付属します
Unreal Engine C++ で State Tree ロジック（タスク、条件、評価器、考慮事項、スキーマ、遷移、イベント、Mass の動作）を記述またはデバッグする場合に使用します。ユーザーが「StateTree」、「state tree」、「FStateTreeTaskBase」、「FStateTreeExecutionContext」、「GetInstanceDataType」、「FInstanceDataType」、「UStateTreeComponent」、「UStateTreeAIComponent」、「FStateTreeReference」、「SendStateTreeEvent」、「EStateTreeRunStatus」、「StateTree schema」、「utility selection」、「scheduled tick」、「FinishTask」、「Mass StateTree」に言及した場合も使用します。ビヘイビアツリー、知覚、ナビゲーションについては ue-ai-navigation、Mass プロセッサとフラグメントについては ue-mass-entity、USTRUCT の基礎については ue-cpp-foundations を参照してください。
モデルがツールごとにコンポーネントを手書きするのではなく、コンポーネントの語彙から実行時に UI を組み立てられるようにし、フレームワーク内のすべてのジェネレーティブ UI パターンにも対応します。モデル駆動の present ツール Namely、@assistant-ui/generative-ui/react の JSONGenerativeUI、defaultGenerativeUILibrary、present({ display }) を、AuiConfig({ tools: Tools({ toolkit }) }) で登録して使用します。また、バックエンド駆動の MessagePrimitive.GenerativeUI プリミティブとそのコンポーネント許可リスト、Slack Block Kit と Microsoft Teams Adaptive Card のレンダラーおよびアクション解码、AG-UI 上の A2UI サーフェス、サードパーティの OpenUI 連携も扱います。モデルが自分で書いたレイアウトを埋めるのではなく独自のレイアウトを設計すべき場合、未知の _type やコンポーネント名が例外を投げたり何も描画しなかったりする場合、ジェネレーティブ UI ツリーを Slack や Teams にポストしたり A2UI サーフェスを描画したりする場合はこちらを使います。既に把握している 1 つのツール呼び出しに紐づくウィジェットなら、tools スキルの tool-ui を使ってください。
VTEX IOバックエンドアプリが@vtex/apiおよび@vtex/clientsを通じてVTEXサービスや外部APIと連携する方法を設計・実装する際に適用します。適切なクライアントタイプの選択、IOClientsへのクライアント登録、InstanceOptionsの設定、ctx.clientsを介した連携の利用を扱います。カスタムクライアントの設計、VTEX Core Commerceとの連携、または生のHTTPライブラリではなくVTEX IOクライアントパターンを使うべきバックエンドコードのレビューに使用します。
ユーザーが市場投入戦略、GTM フレームワーク、市場参入を計画したい場合に使用します。「GTM」「go-to-market」「market entry」「new market」「repositioning」「PLG」「sales-led」「product-led」「marketing-led」「ICP」「buyer persona」「GTM motion」「market expansion」に言及した場合も使用します。ローンチチェックリストには product-launch を使用します。
ユーザーが G6 v5 のグラフ／ネットワーク可視化の作成、カスタマイズ、トラブルシューティングを希望する場合は、このスキルを使用します。「G6」、「antv g6」、「@antv/g6」、「G6 graph」、「G6 图」、「网络图」、「关系图」、「拓扑图」、「树形图」、「流程图」、「思维导图」、「鱼骨图」、「力导向图」、「force graph」、「network visualization」、「node-edge diagram」、「graph layout」、「tree layout」、「dagre layout」、「mindmap」、「social network」への言及や、G6 のノードスタイル、エッジタイプ、振る舞い、プラグイン、レイアウト、コンボ、データ構造に関する依頼が対象です。G6 の描画エラー、v4 から v5 への移行、グラフ操作の問題のデバッグにも使用します。G2 の統計チャート、X6 エディターの図、S2 のピボットテーブルには使用しないでください。
Fulfiller NGA エージェントを有効化できるよう、欠落している ITSM Intelligence の呼び出し可能なアクションを解決します。3 つの Core Fulfiller ペルソナ権限セット（IncidentFulfiller、ProblemFulfillerPermSet、ChangeRequestFulfillerPermSet）のうち、どれがプロビジョニング済みかを確認し、選択したペルソナを実行ユーザーに割り当てます（ライセンス制限がある場合は対応する PSL も割り当てます）。これにより svc_itsm_intelligence__* アクションが表示されます。いずれもプロビジョニングされていない場合は service-itsm-agentic-setup-agentforce-studio-validate に引き継ぎます。Fulfiller agent-configure スキルが有効化時のアクション不足を報告した場合、「Invocable action svc_itsm_intelligence__X does not exist」が表示された場合、ユーザーが自分への Fulfiller プロンプトテンプレートアクセス付与を求めた場合、Incident、Problem、Change の Fulfiller ペルソナ権限セットの割り当てを求めた場合、または Fulfiller エージェントの ITSM Intelligence アクションアクセス不足を解決する場合に使用します。Employee エージェントのアクセス、Agentforce for IT Service の切り替え、エージェントの作成、CMDB アクセス、一般的な権限セット割り当てには使用しないでください。
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。