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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 99,719 件掲載。コマンド 1 行でインストールできます。
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`cx profiling` CLI で Coralogix の継続的プロファイリングデータを照会し、CPU またはメモリの使用量が最も多いサービス、サービスが持つプロファイルの種類、プロファイルの絞り込み条件、使用量が急増した時期と原因となった pod またはバージョン、サービスが CPU またはメモリを消費しているコードパスや関数（フレームグラフ）を調べます。「CPU 使用量が最も多いサービスは？」「メモリ消費量の上位」「サービス X は CPU を何に使っている？」「ホットな関数」「サービスのフレームグラフ」「なぜこのサービスは CPU を大量に使っている？」「関数ごとのメモリ割り当て」「pod ごとの CPU 急増」「CPU 使用量が増えたバージョン」「継続的プロファイリング」「プロファイリングデータ」と尋ねられた場合、またはサービスのプロファイルを調べたい場合に使用します。サービスや pod の CPU・メモリ使用量や飽和状態を確認する場合は、代わりに `cx-service-catalog` を使用します。
検索フィールド、ページコントロール、パスコントロールなどナビゲーション関連コンポーネントに対する Apple HIG のガイダンス。ユーザーが「アプリでの検索はどうすべきか」「パンくずリストが必要」「コンテンツをページングしたい」と述べる場合や、検索フィールド、検索バー、ページコントロール、パスコントロール、パンくずリスト、ナビゲーションコンポーネント、検索 UX、検索候補、検索スコープ、ページングされたコンテンツのナビゲーション、ファイルパスの階層表示について質問した場合に使用します。関連スキル：hig-components-menus、hig-components-controls、hig-components-dialogs、hig-patterns。
LCSC Electronics で電子部品を検索する。LCSC 番号（Cxxxxx）や MPN で部品を見つけ、在庫と価格の確認、データシートのダウンロード、仕様の分析を行う。JLCPCB の姉妹会社で、同じ部品ライブラリを使う。KiCad プロジェクト向けにローカルのデータシートディレクトリを同期・保守する、またはプロジェクトがなくても一括ワークフローのための MPN リスト投入（`--mpn-list`）を使う。API キーは不要——無料の jlcsearch コミュニティ API を利用。ユーザーが LCSC、JLCPCB 部品ライブラリ、JLCPCB 実装部品、生産調達、Cxxxxx 部品番号、部品の LCSC 代替品の探索、JLCPCB 実装用 BOM の準備、または LCSC が利用できる環境でのデータシートのダウンロードに触れたときに使う。パッケージ相互参照表と BOM ワークフローについては `bom` スキルを参照。
SAP Datasphere の開発スキル。3 つの専門エージェント、5 つのスラッシュコマンド、検証フックを備える。SAP BTP 上でデータウェアハウスを構築;format アナリティックモデルを作成する、データフローとレプリケーションフローを設定する、接続をセットアップする、スペースとユーザーを管理する、データアクセス制御を実装する、datasphere CLI を使う、Microsoft Edge CDP で認証済み Datasphere ブラウザ UI の状態を調査する——_EC_CHANGES_|astroECS 时に使う。Data Builder、Business Builder、アナリティックモデル、40 以上の接続タイプ、リアルタイムレプリケーション、タスクチェーン、コンテンツトランスポート、データマーケットプレイスを扱う。
MCP 経由で Scenario 上の Google Veo モデルを使って動画を生成または拡張するときに使用します。テキストから動画を生成する、最初のフレームから画像を動画にする、最初と最後のフレーム間を遷移させる、素材またはスタイル参照画像を使って参照画像から動画を生成する（R2V）、セリフ・効果音・環境音を含むネイティブ音声、ネガティブプロンプト、シードを指定した再実行、16:9 クリップの拡張、品質／高速／ライトの各ティア選択に対応します。キーワード：Veo 3.1、Veo 3.1 Fast、Veo 3.1 Lite、Extend Video、Google、T2V、I2V、V2V、720p、1080p。
階層データをポアンカレ球に配置します。深さを半径に、方向を npx [email protected] embed text で求めます（単位ノルムのテキスト埋め込みだけでは深さを表せません）。
アセンブリコードの読み書きとデバッグを行うための x86-64 アセンブリスキル。GCC/Clang のアセンブリ出力の読み取り、C/C++ におけるインラインアセンブリの記述、System V AMD64 ABI の呼び出し規約の理解、レジスタとスタックの状態のデバッグに使用します。x86-64 アセンブリ、AT&T 構文と Intel 構文の違い、インラインアセンブリ、呼び出し規約、SIMD イントリンシック、および objdump や GDB の逆アセンブリ出力の読み取りに関するクエリで有効になります。
あらゆる市場における深い競合インテリジェンス。実際のウェブデータを使い、競合の製品、定价、顧客センチメント、GTM 戦略、成長シグナルを分析します。バトルカード、定价 Landscape、機能マトリクスを作成します。ユーザーが競争環境を理解したい、競合を分析したい、市場内の製品を比較したい、誰と競合しているかを調べたいときに使用します。トリガー: 「who are my competitors」「competitive analysis」「competitor research」「battle cards」「pricing comparison」「competitor pricing」「market players」「competitive intelligence」「competitive landscape」「who else is in this space」「competitive moat」、あるいはあるカテゴリーの競合をプロフィール化・比較・マッピングする依頼。単独で動作し、事前のスタートアップデザインセッションは不要です。
戦略的なアセットロケーション、ゲイン／ロス管理、引き出し順序の設計により、税引後のリターンを最大化します。アセットロケーション、Roth への変換、税効率の良い引き出し、税務ロット（tax lot）の選択、値上がりした証券による寄付についてユーザーが尋ねたときに使用します。「債券をどの口座で保有すべきか」「タックスドラッグ」「Roth と Traditional の違い」「RMD プランニング」「税率区間の埋め込み」「HIFO と FIFO」への言及や、投資の税負担を減らす方法についての質問でもトリガーします。税ロスハーベスティングの実行とウォッシュセールについては、tax-loss-harvesting スキルを参照してください。
ブローカーディーラー、銀行、投資顧問向けの BSA/AML コンプライアンスプログラム設計、継続的な取引モニタリング、FinCEN 届出に関するガイド。用户在、可疑活動報告、通貨取引報告、OFAC スクリーニング、分割取引の検知、継続的なリスク格付けの見直しとエスカレーション、FinCEN の要件を尋ねた場合に使用します。ユーザーが「高額現金預金」「制裁チェック」「マネーロンダリングの警戒すべき兆候」「異 />{{regular}}な取引パターン」「外国への電信送金」「SDN リスト」「SAR のことを顧客に口頭で知らせる」「AML 監査」「コレスポンquick」... すみません: 「コレスポンデント口座のデューデリジェンス」、または「その取引を届出する必要があるか」を尋ねた場合にも発動します。（顧客受け入れ時の本人確認、CIP/CDD、実質的受益者、初期顧客リスク格付けについては know-your-customer を使用してください。）
CLI による Capgo アカウントの照会と組織管理を案内します。`account whoami`、`organization list/add/members/set/delete`、2FA の強制、パスワードポリシー、API キーの有効期限とハッシュ化キーのポリシー、組織ごとのアプリ数を扱います。Capgo 組織の一覧表示や作成、2FA を強制する前のメンバーの状態監査、組織のセキュリティ設定強化、"Access Denied: Two-Factor Authentication Required" または "Insufficient permissions" の解決に使用します。OTA bundle や channel の操作（capgo-release-management）、ネイティブビルド（capgo-native-builds）、アプリ側のアップデーターコード（capgo-live-updates）には使用しないでください。
財務編成エンジンとアドバイザーテクノロジースタックを統合します — 編成ツール、CRM、PMS、委託先、集約プラットフォーム間のデータフロー、資本市場前提（CMA）のガバナンスと同期、plan から IPS、モデルへの連携、および編成ツール内の管理された税務参照パラメータ。eMoney、MoneyGuidePro、RightCapital を CRM やポートフォリオシステムに接続する、システム間の二重入力を排除する、編成とポートフォリオの前提を一致させる、編成の出力（必要リターン、リスク許容度、引出スケジュール）を IPS とモデル割り当てにマッピングする、または編成の更新サイクルとデータの鮮度ルールを定める場合に使用します。'plan-to-IPS linkage'、'assumption synchronization'、'CMA governance'、'planning tool integration' でも発動します。編成方法そのもの（モンテカルロシミュレーション、Roth 変換戦略、Social Security の受給開始、退職後の予測）については、代わりに financial-planning-workflow を使用してください。
Apple HIG の入力方法とインタラクションパターンに関するガイダンス：ジェスチャー、Apple Pencil、キーボード、ゲームコントローラ、ポインター、Digital Crown、視線追跡、フォーカスシステム、リモート、空間インタラクション、Gyroscope、Accelerometer、近接インタラクション。次のような質問に対して使用：「ジェスチャー設計」「Apple Pencil」「キーボードショートカット」「ゲームコントローラ」「ポインター対応」「マウス対応」「トラックパッド」「Digital Crown」「視線追跡」「visionOS 入力」「フォーカスシステム」「リモート操作」「Gyroscope」「空間インタラクション」。ユーザーが「どのジェスチャーに対応すべきか」「キーボードショートカットの追加方法」「Apple TV での入力の仕組み」「Apple Pencil に対応すべきか」、または入力デバイスの取り扱いについて聞いた場合にも使用。相互参照：hig-components-status、hig-components-system、hig-technologies（VoiceOver と Siri について）。
サイクル終わりに完了した OKR を、標準 OKR タイプ列挙（committed | aspirational | learning | operational_health | compliance_or_safety）に基づく KR 単位の採点、committed と aspirational の解釈、証拠品質の評価、学習の統合、次サイクルの提案により評価します。目標の遡及的な変更、committed スコープの縮小、ガードレール KR の平均化、committed または compliance_or_safety の KR に対して 0.7 を成功とみなすこと、工数と影響を同一視すること、個人評価にスコアを用いることは行いません。iterate-lessons-log、iterate-retrospective、define-hypothesis、measure-dashboard-requirements、measure-instrumentation-spec、foundation-okr-writer に引き継ぎます。
React Hook Form と Zod スキーマ検証を使い、React で型安全な検証済みフォームを構築します。単一のスキーマでクライアントとサーバーの両方で DRY な検証を行い、z.infer による完全な TypeScript 型推論が得られます。検証付きフォームの構築、shadcn/ui の Form コンポーネントの統合、複数ステップのウィザードの実装、useFieldArray による動的フィールド配列の扱い、非制御から制御への変更に関する警告/resolver エラー/非同期検証の問題の修正zf 使用します。
米国株の価値投資アナリシスフレームワーク。4 つのコア軸（ROE の持続性、債務の安全性、フリーキャッシュフローの質、経済的堀の評価）で上場企業を体系的に評価し、投資評価と分析根拠を出力します。米国株を長期保有すべきか、企業のファンダメンタルズ分析、ROE 分析、負債率の評価、フリーキャッシュフロー、経済的堀、バ可靠的による銘柄選定、価値投資のスクリーニング、財務諸表の読み方、株価Inspirationの妥当性など、話題が出た場合に使用します。「株 XX についてどう思いますか」「XX のファンダメンタルズを分析して」のような一般的な質問でも、構造化された価値投資アナリシスのフレームワークを提供するため発動させます。
投資広告やマーケティング資料が SEC Marketing Rule と FINRA Rule 2210 に準拠するようにします。パフォーマンス広告、バックテストや仮定の収益の提示、純額と総額の業績表記、マーケティングにおける顧客推薦やエンドースメント（アドバイザーや担当者によるソーシャルメディア投稿）、ピッチブック内の第三者評価、広告記録の保管に関する場合に使用します。「この実績歴を示してよいか」「ピッチブックのコンプライアンスレビュー」「Marketing Rule 違反」「実績期間の選別」「前任者の業績の継続」「抽出された業績seis」… Final ja: 「この実績歴」を示してよいか、ピッチブックのコンプライアンスレビュー、Marketing Rule 違反、実績期間の選別、前任の運用者の業績の継続、抽出された業績，或者ウェブサイト、ワンペーパー、プレゼンテーションにコンプライアンス承認が必要かoptoticかを問う場合にも該当します。
実証されたデザイン原則に従い、美的に美しいインターフェースを作成する。UI/UX の構築、インスピレーションサイトのデザイン分析、ai-multimodal によるデザイン画像の生成、視覚的階層と色彩理論の実装、マイクロインタラクションの追加、デザインドキュメントの作成に使用する。chrome-devtools と ai-multimodal でインスピレーションのスクリーンショットを取得・分析するワークフロー、美学基準を満たすまでのデザイン画像の反復生成、BEAUTIFUL（美学原則）、RIGHT（機能性/アクセシビリティ）、SATISFYING（マイクロインタラクション）、PEAK（ストーリーテリング）の各段階を網羅する包括的なデザインシステムのガイダンスを含む。chrome-devtools、ai-multimodal、media-processing、ui-styling、web-frameworks の各スキルと連携する。
インターネットを使用します: 検索、閲覧、Twitter/X、Reddit、YouTube、GitHub、Bilibili、XiaoHongShu (小红书)、Douyin (抖音)、WeChat Articles (微信公众号)、LinkedIn、Boss直聘、RSS、Exa web search、および任意の Web ページなど、13 以上のプラットフォームでの操作ができます。用途: (1) ユーザーがこれらのプラットフォームでの検索・閲覧を求める場合、(2) 対応プラットフォームの URL を共有した場合、(3) Web 検索、オンラインでの情報検索、 старость小小的テーマの調査を求める場合、(4) 対応プラットフォームへの投稿、コメント、 操作を求める場合、(5) プラットフォームチャネルの設定・構築を求める場合。トリガー: "搜推特"、"搜小红书"、"看视频"、"搜一下"、"上网搜"、"帮我查"、"全网搜索"、"search twitter"、"read tweet"、"youtube transcript"、"search reddit"、"read this link"、"看这个链接"、"B站"、"bilibili"、"抖音视频"、"微信文章"、"公众号"、"LinkedIn"、"GitHub issue"、"RSS"、"search online"、"web search"、"find information"、"research"、"帮我配"、"configure twitter"、"configure proxy"、"帮我安装".
ユーザーが X6 v3 のグラフエディターの図の作成・カスタマイズ・トラブルシューティングlection.href をご希望のときは常にこのスキルを使用します。トリガー: 「X6」「antv x6」「@antv/x6」「X6 editor」「X6 图编辑」「流程図」「DAG」「ER図」「実体関係図」「血縁図」「組織図」「UML クラス図」「flowchart」「DAG diagram」「ER diagram」「lineage graph」「org chart」「network topology」「stencil」「ドラッグ＆ドロップエディター」「ポート接続」「ノードポートエッジ」「graph editor」「diagram editor」のいずれかの言及や、X6 のノード/エッジのスタイル、プラグイン (Selection、History、Clipboard、Keyboard、MiniMap、Scroller、Snapline、Stencil、Dnd、Transform、Export)、インタラクション (パン、マウスホイール、接続、埋め込み)、HTML シェイプノード、カスタムシェイプ、シリアライズ、レイアウトに関するリクエスト。X6 の描画エラー、v2→v3 への移行、エディターの操作性の問題のデバッグにも使用。G2 の統計チャート、G6 のネットワークグラフ、S2 のピボットテーブルには使用しないでください。
Kotlin、Jetpack Compose、MVVM、Hilt、Room 3（KSP、SQLiteDriver、Flow/suspend DAO）、Navigation3、マルチモジュールの Gradle を用いて Android アプリを開発・移行します。新規プロジェクトやモジュールの作成、Compose 画面と ViewModel、Room 3 と RemoteMediator、API 37 / targetSdk への移行、Play Integrity クライアントの組み込み、オフラインファーストの同期、バージョンカタログの整合に使います。iOS、Flutter、React Native、Android アプリモジュールのない KMP のみの共有コード、Android クライアントを持たないバックエンドのみの API には使えません。
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。