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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 99,064 件掲載。コマンド 1 行でインストールできます。
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inference.sh CLI 経由で ElevenLabs の音声テキスト化を利用。Scribe モデルと強制アラインメントに対応。モデル：Scribe v1/v2（98%+ の精度、90+ 言語）。機能：文字起こし、話者分離、音声イベントのタグ付け、単語レベルのタイムスタンプ、強制アラインメント、字幕生成。用途：会議の文字起こし、字幕、ポッドキャストの文字起こし、リップシンクのタイミング、カラオケ。トリガー：elevenlabs stt、elevenlabs transcription、scribe、elevenlabs speech to text、forced alignment、word alignment、subtitle timing、diarization、speaker identification、audio event detection、eleven labs transcribe
ボラティリティ推定手法、ドローダウン分析、下側リスク指標を用いて過去データから実現済みリスクを定量化します。過去のボラティリティ、最大ドローダウン、ドローダウン継続期間、歴史的 VaR、下側偏差、半分散、トラッキングエラーについて質問されたときに使用します。「これがどれだけリスクが高かったか」「最大の下落」「Parkinson 推定」「Yang-Zhang」「ピークトゥトロスの損失」「回復までの時間」「年率ボラティリティ」などの言及や、過去の投資リスクを測定する方法についての質問でも発動します。
React 18 のクラス コンポーネントにおける自動バッチングの退行を診断・修正するための正確なパターンを提供します。クラス コンポーネントが非同期メソッド内、setTimeout 内、Promise の .then() や .catch() 内、ネイティブのイベント ハンドラー内で複数の setState 呼び出しを持つときに使用してください。flushSync を書く前にも使用してください — ここに示す判断ツリーにより、不必要な flushSync の過剰使用を防げます。React 18 へのアップグレード後に中間状態の アサーションが壊れて発生するテスト失敗の修正にも使用します。
Adobe App Builder プロジェクト向けの CI/CD パイプラインを構築します。adobe/aio-cli-setup-action@3 と adobe/[email protected] を使用した GitHub Actions ワークフローを生成し、Azure DevOps と GitLab CI のパターンも提供します。OAuth S2S シークレットの注入、マルチワークスペースのプロモーション（stage → prod）、マニフェスト検証付きのデプロイゲートを扱います。App Builder の CI/CD、aio デプロイのための GitHub Actions、自動化デプロイパイプライン、継続的インテグレーション、継続的デリバリー、デプロイの自動化、マルチ環境のプロモーション、aio app add ci について言及された場合や、App Builder のビルドとリリースを自動化したい場合、このスキルを使用します。デプロイワークフロー、リリースパイプライン、App Builder の GitHub シークレットについても発動します。
アップロードされた写真を原画像のまま保持し、控えめな写真由来の抽象記憶パネルと詩的な英語のタイトルを添えた、簡潔な縦組みのエディトリアル作品を作成します。写真を抽象エディトリアルのダイプティク、写真と抽象の合成、視覚的な記憶パネル、ミニマルなアーカイブポスターへ変換 defeating 。「 photos」。 Use when asked… use: 「写真を抽象エディトリアルのダイプティク、写真と抽象の合成、視覚記憶パネル、ミニマルなアーカイブポスターに変換Ie verwendet。」Ugh, I need to be careful — I keep inserting noise. Proper ja text: 「アップロードされた写真を原画像として保持し、控えめな写真由来の抽象記憶パネルと詩的な英語のタイトルと組み合わせた、簡潔な縦組みのエディトリアル作品を作成します。写真を抽象エディトリアルのダイプティク、写真＋抽象の構成、視覚的な記憶パネル、またはミニマルなアーカイブポスターとして表現downswingnas…」 FINAL: 「アップロードされた写真を原画像として保持し、控えめな写真由来の抽象記憶パネルと詩的な英語のタイトルを併置した、簡潔な縦組みのエディトリアル作品を作成します。写真を抽象エディトリアルのダイプティク、写真と抽象の合成、視覚的な記憶パネル、ミニマルなアーカイブポスターに変換 composenull… 时候」 I clearly need to just write clean Japanese in one go: 「アップロードされた写真をそのまま原画像として残し、控えめな写真由来の抽象記憶パネルと詩的な英語のタイトルを添えた、簡潔な縦組みのエディトリアル作品を作成します。写真を抽象エディトリアルの二面構成（ダイプティク）、写真と抽象の合成、視覚的な記憶パネル、ミニマルなアーカイブポスターとして見せる場合に使用します。元の写真を再描画したりスタイル化したりすることはありません。」 Good. I'll submit that.
このスキルは SAP UI5 アプリケーションの開発時に使用します。自由なレイアウトのアプリ、Fiori Elements アプリ、カスタムコントロール、テスト、データバインディング、OData 統合、ルーティング、トラブルシューティングが含まれます。SAP UI5 フレームワークでエンタープライズ Web アプリを構築する際、MVC パターンの実装、manifest.json の設定、XML ビューの作成、コントローラの作成、データモデル（JSON、OData v2/v4）のセットアップ、sap.m コントロールによるレスポンシブ UI の実装、Fiori Elements アプリの構築、QUnit によるユニットテスト、OPA5 による統合テスト、モックサーバーのセットアップ、セキュリティ（XSS、CSP）の対応、パフォーマンスの最適化、アクセシビリティ機能の実装、UI5 アプリのデバッグなどで使用します。sap.ui.mdc コントロールと TypeScript のコントロールライブラリについても扱います。
生成アセットで一貫したスタイル、キャラクター、製品の外観を保つ必要があり、参照素材では対応しきれなくなった場合に使用します。また、Scenario MCP によるカスタムモデルのトレーニング、LoRA のファインチューニング、音声クローン、トレーニングデータセットのキュレーション、ベースモデルの選択、エポック数やサンプルプロンプトの設定、トレーニング費用の見積もり、個性を失ったモデルやエポック数が 1 のモデルの診断、トレーニング済みモデルでの生成をユーザーが希望する場合にも使用します。キーワード：custom model、LoRA、dataset curation、epoch previews
Sumsub が対応する本人確認書類を照会・編集します。組み込みカタログ（documentsByCountries）を読み込むことで、国ごとにどの書類タイプが対応されているか、表裏両面かどうか、どの OCR フィールドがデフォルトでどのフィールドが選択可能かを把握できます。グローバル設定 API を通じて、クライアント独自の対応書類の上書き設定（idDocSettings.countryMappings）を編集します。「どの国・書類タイプがフィールド X に対応していますか」「DEU のパスポートでどのフィールドを収集できますか」「フランスの身分証明書は両面ですか」といった質問や、対応書類の変更、書類タイプの切り替え、国ごとの収集フィールドの編集を求められたときに発動します。レベルや質問票の作成ではスキップし、専用のスキルを使用してください。
Databricks Model Serving エンドポイントのライフサイクル管理と運用。次の用途に使用します：CLI または MLflow Deployments クライアントによるサービングエンドポイントの CRUD、A/B／カナリアデプロイ向けのトラフィックルーティング設定とダウンタイムなしのバージョン切り替え、OpenAPI スキーマの取得、ログ・メトリクス・権限の確認、レガシー AI Gateway のレート制限管理（Unity Gateway は対象外）、実行時の Foundation Model API エンドポイント検出、Databricks Apps へのエンドポイント統合、プラットフォーム外のクライアント（Vercel AI SDK v6、スタンドアロン Node.js）からのストリーミング。対象外：Unity Gateway の CRUD と管理（databricks-unity-gateway）、トレーニング、MLflow 自動ロギング、UC 登録、カスタム PyFunc/ResponsesAgent の作成（databricks-ml-training）、ノーコードのドキュメント／データエージェント（レガシーの Knowledge Assistants と Supervisor Agents を含む、databricks-genie-agents）、MLflow 評価（databricks-mlflow-evaluation）。
ElevenLabs ボイスアイソレーター — inference.sh CLI で音声から背景ノイズを除去しボーカルを分離する。機能: ノイズ除去、音声抽出、オーディオクリーンアップ、背景除去。用途: ポッドキャストのクリーンアップ、インタビュー音声、音楽のボーカル、ノイズの多い録音、音声修復。トリガー: voice isolator、noise removal、background removal、isolate voice、clean audio、remove background noise、audio cleanup、voice extraction、elevenlabs isolator、eleven labs noise、vocal isolation、denoise、audio restoration、voice separation
公開 API を使って Sumsub の申請者プロフィールにタグを追加・置き換え・削除する。`POST /resources/applicants/{applicantId}/tags/add`（追加）、`POST .../tags`（タグ一式の上書き）、`DELETE .../tags`（削除）、読み戻しは `GET .../one`。申請者への「タグ付け・タグ外し」「申請者タグの追加・削除・クリア」「申請者プロフィールへのラベル付け」「申請者のタグセットの置き換え」の要望で発動。取引タグ、スコア配点付きのタグ定義、申請者のリスク評価（`sumsub-create-kyt-rules` を使用）、検証ワークフロー内の自動タグ付け（`sumsub-create-workflow` を使用）、タグ変更の webhook 購読（`sumsub-manage-webhooks` を使用）は対象外。
ESPN の公開エンドポイント経由での ATP・WTA テニスデータ——トーナメントスコア、シーズン日程、選手ランキング、選手プロフィール、ニュース。設定不要、API キー不要。使う場面：ユーザーがテニスのスコア、試合結果、トーナメントのドロー、ATP/WTA ランキング、選手情報、テニスのニュース、WTA トーナメントのエントリーリスト、WTA 選手の試合履歴を求めた場合。使わない場面：ユーザーが他のスポーツを求めた場合——football-data（サッカー）、nfl-data（NFL）、nba-data（NBA）、wnba-data（WNBA）、nhl-data（NHL）、mlb-data（MLB）、golf-data（ゴルフ）、cricket-data（クリケット）、cfb-data（。大学フットボール）、cbb-data（大学バスケットボール）、fastf1（F1）を使用。賭けオッズには polymarket または kalshi を使用。ニュースには sports-news を使用。リアルタイムのポイント単位のデータには使わない——スコアは各セット／各試合の終了後に更新されます。
ブラウザ自動化は Web テスト、スクレイピング、AI エージェントとの相互작용を支える。不安定なスクリプトと信頼できるシステムの違いは、セレクタ、待機戦略、アンチ検知パターンの理解に尽きる。このスキルは Playwright（推奨）と Puppeteer をカバーし、テスト、スクレイピング、エージェント的ブラウザ制御のパターンを提供する。重要な点：Playwright がフレームワークの戦いを制した。Puppeteer のステルスエコシステムが必要거나 Chrome 限定のケースでない限り、2020 年は Playwright がより良い選択である
ElevenLabs ボイスチェンジャー - inference.sh CLI 経由で、音声内容と感情を保ったまま任意の声を別の声に変換する。モデル：eleven_multilingual_sts_v2（70+ 言語）、eleven_english_sts_v2。機能：音声変換（speech-to-speech）、声の変換、訛りの変更、声の偽装。用途：コンテンツ制作、声優演技、プライバシー、吹き替え、キャラクターボイス。トリガー：voice changer、speech to speech、voice transformation、change voice、voice swap、voice conversion、voice disguise、eleven labs voice changer、elevenlabs sts、transform voice、ai voice changer、voice modifier
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。