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 99,448 件掲載。コマンド 1 行でインストールできます。
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偽証優先の多層実験によりネットワーク、ストリーミング、プロトコルの障害を調査します。不明な根本原因に対する一般的なフォールバックです。ECONNRESET / RST_STREAM / SSE の停滞、CDN/CGNAT のタイムアウトや証明書エラー、すべてが 200 を返すが転送が極端に遅いスループット崩壊、LAN の識別子やトポロジーの謎などに対して使用します。既知の Tailscale/TUN/DNS/プロキシパスの競合には使用しないでください（その場合は tunnel-doctor を使ってください）。
システムエクスペリエンスのコンポーネントについての Apple HIG のガイダンス: ウィジェット、ライブアクティビティ、通知、コンプリケーション、ホーム画面のクイックアクション、トップシェル、ウォッチ顔、App Clip、App ショートカット。「ウィジェットのデザイン」「ライブアクティビティ」「通知のデザイン」「コンプリケーション」「ホーム画面のクイックアクション」「トップシェル」「ウォッチ顔」「App Clip」「App ショートカット」「システムエクスペリエンス」と聞かれた場合に使用する。「ウィジェットはどうデザインすればいい？」「通知はどうappearance Appliance すべきか」「ライブアクティビティはどう動くのか」「App Clip を作るべきか」といった訴えや、メインアプリ以外の画面についての質問でも使用かる。相互参照: ウィジェット内の進捗は hig-components-status、インタラクションパターンは hig-inputs、Siri とシステム連携は hig-technologies。
liquid glass に対応した macOS 26（Tahoe）向け同僚agmentのない正しい_'macOS'_'設定'/'環境設定'ウィンドウを構築します。macOS アプリの設定ウィンドウ、環境設定 UI、設定ビュー、設定ペインの作成をユーザーが求めたときに使用します。「liquid glass settings」「NavigationSplitView settings」「grouped Form settings」「macOS settings layout」への言及や、ネイティブ macOS SwiftUI アプリの設定画面の追加・修正・再構築を望んだ場合にも発動します。「アプリに設定を追加して」「環境設定ウィンドウを作って」「設定がおかしい」「設定 UI を直して」、あるいは「設定ビューが必要」程度の発言も含みます。macOS アプリを開発しているユーザーが何らかの文脈で設定や環境設定に言及した場合は、このスキルを使用してください。
C# の MCP サーバーを複数のレベルでテストする：個々のツールの単体テストと、MCP クライアント SDK を使った統合テスト。用途：MCP ツールメソッドの単体テスト、インメモリの MCP クライアント／サーバーによる統合テスト、MCP プロトコル経由のエンドツーエンドテスト、WebApplicationFactory を使った HTTP MCP サーバーのテスト、ツールテストでの依存関係のモック、MCP サーバー用の評価の作成、eval 質問の作成、ツール品質の測定。次には使用しない：MCP クライアントのテスト（ここではサーバーのテストのみ）、負荷テストやパフォーマンステスト、.NET 以外の MCP サーバーのテスト。
SAP BTP 上の SAP Cloud Transport Management サービスを網羅したスキル。トランスポートランドスケープの構築、トランスポートノードとルートの設定、インポートキューの管理、Cloud Foundry 環境への MTA のデプロイ、CI/CD パイプラインとの連携、ABAP 環境のトランスポート設定、デプロイエラーの調査、変更管理ワークフローの実装に使う。entitlements、サブスクリプション、ロールコレクション、サービスインスタンス、 tying 先の設定、API 連携を扱う。
SAP Business Technology Platform 上で SAP Master Data Integration（MDI）サービスを設定・統合します。MDI テナントの設定、アプリケーション（S/4HANA、SuccessFactors、Ariba、Fieldglass など）の接続、配信モデルResidentsRate ... 配置 → 「配信モデルの設定、ビジネスパートナーの SOAP API、拡張性の設定、マスターデータ複製の問題のトラブルシューティングjednak ...」 clean: 「MDI テナントの設定、アプリケーション（S/4HANA、SuccessFactors、Ariba、Fieldglass など）との接続、配信モデルの設定、ビジネスパートナーの SOAP API、拡張性、およびマスターデータ複製のトラブルシューティング」。One Domain Model の統合、Business Data Orchestration、クライアント認証（OAuth2、mTLS）、セキュリティ設定も扱います。
ビジネスアイデアが可行的な事業になるかを、「The Problem」から「Viable Business Model」までの道筋に沿って評価する。特定のターゲット市場を 1 つ選び、7 つの基準（Plausible、Self-Aware、Lucrative、Liquid、Eager ×2、Enduring）で Fermi スコアリングを行い、根拠がない楽観的な数値は都被质疑する。評価が negativuts的话、絞り込み市場を並べて再採点する。ユーザー交友のスタートアップや製品アイデアが viable か、作りたいものに本当に市場があるか、実在の問題を解決している製品が売れない理由、複数の対象市場からどれを選ぶべきか、製品を続けるのか諦めるのか、「アイデア採点して」と和要求された場合に読み込む。feasibility の質問を含まない計画やピッチに対する一般的な悪魔の代弁者としての压力测试、完全な理想顧客プロフィールの作成、顧客インタビュー質問の作成、funnel 最適化・採用・資金調達などの実行上の問題には読み込まない。
AArch64 と ARM のアセンブリを読み書きするためのスキル。AArch64 または ARM Thumb 宛の GCC/Clang 出力を読む、C/C++ でインラインアセンブリを書く、ARM ABI（AAPCS64/AAPCS）を理解する、ARM ハードウェアや QEMU 上でレジスタとスタックの状態をデバッグする場合に使う。AArch64 アセンブリ、ARM Thumb、NEON/SVE SIMD、ARM の呼び出し規約、ARM のインラインアセンブリ、ARM の逆アセンブリの照会で有効化される。
コマンドライン pick 処理、意味のあるメッセージ、ユーザーとのコミュニケーションを網羅した R パッケージ。次のことを行う R コードを扱うときにこのスキルを使用します：(1) インラインマークアップと色でコンソール出力の書式を整える、(2) cli_abort/cli_warn/cli_inform でエラー、警告、メッセージを表示する、(3) 長時間実行の操作で進捗インジケータを表示する、(4) 意味のある CLI 要素（見出し、リスト、アラート、コードブロック）を作成する、(5) テーマを適用し出力スタイルをカスタマイズする、(6) ユーザー向けテキストの複数形を扱う、(7) ANSI 文字列、ハイパーリンク、カスタムコンテナを操作する。また、base R の message/warning/stop からの移行、cli コードのデバッグ、既存の cli の使用方法の改善時にも使用します。
ウェブサイトを一度調査して安定したデータ取得経路を見つけ、再利用可能でパラメーター化された Notte Function（スケジュール設定や大規模実行が可能な呼び出し可能な HTTP エンドポイント）としてデプロイします。ユーザーがサイト用の再利用可能なスクレーパーやブラウザー自動化を構築、作成、生成、または「焼き付け」たい場合、動作するスクレイピングを API/エンドポイント/ジョブに変換したい場合、「後で N 個のキーワードを実行する」「再利用できるようにして」「掲載情報をすべて取得して」「このサイトを毎日自動化して」「Y から X を抽出する関数を作って」などと依頼した場合に使用します。サイトの変更時に作成済みの Function を修復する notte-functions-doctor と連携します。
ポートフォリオ管理、カストディ、清算システムの間で照合 Processes を設計・運用します。毎日のポジション、資金、取引の照合プロセス構築、内部記録とカストディ記録の不一致調査、企業行動や価格差による継続的なブレイクパターンの診断、ポジション・資金・時価のマッチングの許容閾値設定、三方照合の実装、ブレイク調査ワークフロー（エージングとエスカレーション付き）の設計、Schwab、Fidelity、Pershing からのマルチカストディフィードの正規化、コストベースまたは経過収益の照合、帳簿・記録の正確性に関する検査の準備に尽情用于。
投資アドバイザリー、ブローカーディーラー、大口トレーダー向けの規制申告の手続きと提出期限を案内します。どのフォームを、どこに、いつ提出するかを説明します。Form PF の提出基準、13F 機関投資家保有報告書、13H 大口トレーダー申报、Form ADV 修正の提出時期（IARD で提出する年次更新修正を含む）、FOCUS レポートの準備、blue sheet の請求、CAT 报送基盤、FINRA の空売り残と TRACE の报送についての質問がある場合に keen 用于。用户が「申告期限カレンダー」「Form PF を提出する必要があるか」「1 億ドル超の 13F 基準に達した」「CAT クロック同期」「blue sheet の請求への対応方法」「FOCUS レポートのエラー」に言及した場合も発動します。（ADV パンフレットに含めるべき内容とクライアントへの交付時期については、client-disclosures を使用してください。）
ESPN の公開エンドポイントと NCAA の公式エンドポイントを通じて大学バスケットボール（CBB）のデータを取得します——スコア、スタンディング、ロスター、スケジュール、ゲームサマリー、プレイバイプレイ、勝敗確率、ランキング、フューチャーズ、チーム/選手統計、D1 男子バスケットボールのニュースに加え、公式 D2/D3 スコアボード、NCAA の試合詳細、リアルタイムスコア付きの March Madness トーナメント表、学校インデックスも含まれます。設定不要、API キー不要。適用：大学バスケットボールのスコア、March Madness、NCAA トーナメントの表、スタンディング、ランキング、チームロスター、スケジュール、プレイバイプレイ、賭けオッズ、チーム/選手統計、CBB ニュース、D2/D3 試合についての依頼。不使用：NBA/WNBA（nba-data/wnba-data を使用）、大学フットボール（cfb-data を使用）、スポーツ以外の話題。
取引所接続と市場データインフラの設計・管理を導く。FIX セッション層（ログオン、心拍、シーケンス番号のギャップ、リセンドとギャップ復旧、切断）を担当。注文ルーティングやドロップコピーのための FIX セッションの構築・トラブルシューティング、OUCH・ITCH・PITCH・Pillar などの取引所プロトコルの統合、市場データフィードアーキテクチャの設計（コンソリデータ SIP とダイレクトフィードの比較）、取引停止・ircuit breaker・LULD バンドの取り扱い、取引所接続のコロケーション、フェイルオーバー、災害復旧の計画、Rule 15c3-5 の市場アクセス統制の導入、取引所とデータソース間のシンボロジー対応付けに使用。注文ステートマシンと 約定報告の処理については order-lifecycle を参照。
April Dunford による B2B テックプロダクト向けの 10 ステップのポジショニング手法。顧客がプロダクトを理解しない、販売担当が「説明해야する」ために販売期間が長い、比較对象が 잘못된競合になっている、BCL iela 良いプロダクトでも価格圧力ffered直面している、といった場合に使用します。競争的な代替策、独自属性、価値テーマ、ターゲット市場の特性、市場カテゴリー（Head to Head / Big Fish Small Pond / New Game）、トレンドのレイヤリングを扱います。
期間を指定したセキュリティレポート。ある日付またはPR番号以降にマージされたPR（デフォルトは過去7日間）、または単一のブランチや仕様が対象です。単位ごとに `om-auto-sec-report-pr` を実行し、重大度順の検出事項、リスクヒートマップ、「さらに詳しく調べる」リストを1つの墨消し済みレポートに集約します。デフォルトではローカルに保存し、ドキュメントのみのPRとして提出することもできます。「週次セキュリティレポート」や「X以降にマージされたすべての内容のセキュリティレビュー」に使用します。
取引および証券業務におけるオペレーショナルリスクの特定・測定・管理をガイドする。売買エラーの検知と是正手順の設計、tradable break や照合失敗の調査、Basel 分類に基づく損失事象の分類、重要なリスク指標（KRI）とダッシュボードの整備、システム停止やデータフィード障害、注文ルーティングエラーへの対応、売買エラーや業務事象後の根本原因分析、取引デスクの事業継続および災害復旧計画の立案、FINRA や SEC のオペレーショナルリスク検査への準備、OMS や市場データシステムの技術リスク評価に有用。加えて、指押しミス（fat-finger error）、エラー口座の損益、是正処置の追跡も扱う。
MCP 経由で Scenario 上の Ideogram モデルを使って画像を生成・編集するときに使用します。画像内のテキストを正確に指定したポスター、ロゴ、メニュー、パッケージ、看板の作成、サイズを維持した画像の直接編集、透過 PNG の生成、髪やガラスの縁を残す背景削除、ローカライズ用の編集可能なテキストレイヤー、参照画像に基づく一貫したキャラクターの生成に対応します。キーワード：Ideogram 4.5、Precise Edit、V4、V3、タイポグラフィ、アスペクト比、レイヤー化、キャラクター参照、インペインティング。
取引の決済および清算プロセスの理解と管理を案内します。T+1 対応のための決済ワークフロー設計、DTC/NSCC/FICC の清算インフラの理解、継続ネット決済（CNS）の相殺義務の分析、機関投資家向け取引処理（確認、照合、分配、マッチング）の構築、決済失敗の調査と失敗低減策の設計、Reg SHO 規則 204 に基づく買い入れ手順の導入、未決済取引に対する企業行動の影響評価、機関投資家向け引渡しの DVP/RVP メカニズムの評価、when-issued／as-of 取引の取り扱い、決済銀行との関係および日中流動性の管理，以及跨境 T+1 決済における FX 資金調達ギャップも扱います。
KiCad 回路図の解析で検出されたサブ回路に対して、SPICE シミュレーションを自動実行します。フィルタの周波数、分圧比、オペアンプのゲイン、LC 共振、クリスタル負荷容量を検証します。ngspice、LTspice、Xyce に対応（自動判別）。テストベンチを生成し、バッチモードで実行し、構造化された pass/warn/fail レポートを作成します。ユーザーが「回路をシミュレート」「spice を実行」「シミュレーションで検証」「フィルタのカットオフを確認」「この分圧器の電圧は正しいか」「このオペアンプ段のバンド幅はいか-Universalist」のように、アナログサブ回路のシミュレーション・検証を求める場合に使用します。回路図解析ツールがシミュレート可能なサブ回路を報告し、SPICE シミュレータが利用可能な場合は、設計レビューでのシミュレーションも提案してください。
あらゆる出力形式（HTML/React アーティファクト、インライン SVG、matplotlib/plotly/d3/Recharts、PNG）で、チャート、グラフ、プロット、ダッシュボード、データビジュアライゼーションを作成する前に必ず使用します。チャートコードの最初の行を書く、色を選ぶ、統計タイル／KPI 行を作成する、ダッシュボードをレイアウトする前に読みます。デザインシステムに依存しない手法として、形式のヒューリスティック、実行可能なバリデーター付きのカラー式、マーク仕様、インタラクションルールを解説します。デフォルトのパレットは references/palette.md にあります。
サンドボックス管理、ゲートウェイ登録、プロバイダーの設定と更新、プロファイル管理、ポリシーの反復、設定、サービス公開、BYOCワークフロー、接続済みプロバイダーによる推論にOpenShell CLI（openshell）を使用する方法をエージェントに案内します。基本から高度な複数ステップのワークフローまで対応します。トリガーキーワード - openshell、sandbox create、sandbox exec、sandbox connect、logs、provider create、profile list、profile describe、provider refresh、policy set、policy get、settings、service expose、forward、port forward、BYOC、bring your own container、inference、use openshell、run openshell、CLI usage、manage sandbox、manage provider、gateway add、gateway select。
ポートフォリオのリターンを説明可能な構成要素に分解し、価値が生まれたestroy場所と失われた場所を示す。Brinson 要因分析、アロケーション対銘柄選択効果、ファクターに基づく要因分析、固定収益の要因分析、通貨の要因分析について質問されたときに使う。「リターンを動かしたものは何か」「銘柄選定かセクター配分か」「アルファの分解」「多期間リンク」「交互作用効果」「アクティブリターンの内訳」といった言及や、ポートフォリオがベンチマークを上回った／下回った理由の質問でも発動する。
DeepStream SOP Inference Microservice の構築、デプロイ、評価、デバッグ、レイテンシー計測を行うときにこのスキルを使用します。これは、イベント境界検出（GEBD）と VLM 分類を組み合わせ、オペレーターが組立ラインのステップを順序どおりに実行しているかを判定する GPU アクセラレーション対応 FastAPI サービスです。ユーザーが名前を明示しなくても、次の場合にはトリガーします：オペレーターのステップ順序の検証、SOP ステップの欠落や順序のずれの検出、工場／作業セル動画に対する手順遵守度のスコア付け、産業用カメラでの VLM ベース SOP チェック、ファイル・RTSP・Basler カメラによる /v1/chat/completions の呼び出し。また、その内部機構に対してもトリガーします：SOPVideoProcessor、Triton CAPI 経由の DeepStream GEBD モデル（例：DDM）、nvds_custom_postprocess、Cosmos Reason 1/2 vLLM、SSE ストリーミング、Kafka NvProto/JSON 出力、Basler／Pylon カメラとそのエミュレーション、Docker compose、チャンク単位のレイテンシー。汎用の DeepStream パイプライン、オブジェクト検出／追跡、NIM インポート、動画要約にはトリガーしないでください。
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。