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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 99,448 件掲載。コマンド 1 行でインストールできます。
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Syncfusion React の Notification コンポーネント（Badge、Message、Skeleton、Toast、Spinner）の実装に関する完全なガイド。カラーバリアントとシェイプを持つステータスインジケーターやバッジの適用、情報・成功・警告・エラーメッセージの表示、重大度レベルと表示バリアント（Text、Outlined、Filled）の設定、メッセージの閉じる処理、Toast の位置指定・テンプレート・アニメーション、シェイマーアニメーション（Wave、Pulse、Fade）とシェイプ（Circle、Rectangle、Text）を備えたスケルトンローディングプレースホルダーの表示、通知の外観とアクセシビリティのカスタマイズに使用します。
Geoffrey Moore の「chyasm(鸿沟)」越え戦略を、理想論的なアーリーアドプターから実用主義的な主流市場へ移行する B2B 技術製品に適用します。製品に初期の引きはあったが主流採用前に伸び(param)、集合地(beachhead)やニッチ戦略を策定する時候、全体的な製品設計を行う時候、既存競合に対してポジション決めを行う时候，或者从 innovator の利用から業界標準へ拡大する時候に使用します。トリガーの例:「アーリーアドプターと主流市場の間で立ち往生している」「集合地が必要だ」「実用主義的な顧客が購入してくれない」「顧客を 10 人から 1000 人へどう増やすのか」。PLG/フリーミアム SaaS(Slack、Notion、Cursor)、純粋なコンシューマーアプリ、両面市場、ボトムアップ型のバイラル adoption を使う AI ネイティブ製品には適用しません — それらの力学は「理想論者→実用主義者」の順序を崩します。
リスクプロファイリング、モデルポートフォリオの提案、費用例示、パフォーマンス予測、合規レビューまで、エンドツーエンドの投資提案書を生成します。顧客向けに提案書を作成する、リスク質問票のスコアをモデルポートフォリオに対応付ける、階層的な費用構成で費用例示を作る、モンテカルロシミュレーションやシナリオ予測を作成する、顧客の現在のポートフォリオを分析して改善余地を探す、SEC Marketing Rule への準拠をレビューする、または複数の advisor からなる会社の提案書テンプレートを設計する、といった場合に使用します。「investment proposal」「proposal generation」「リスクプロファイリング」「Riskalyze」「Nitrogen」「費用例示」「transition analysis」「現在のポートフォリオと提案ポートフォリオの比較」「提案書のコンプライアンスレビュー」などの言及でも起動します。
データ可視化のための Syncfusion React HeatMap Chart コンポーネントを実装します。ヒートマップの作成、2 次元データパターンの可視化、色グラデーションによるマトリクスデータの表示、軸（数値/カテゴリ/日時）の設定、凡例の実装、セル選択の処理、カスタムスタイルの適用、大規模なデータセットの扱いが必要な場合に使用します。インストール、データバインディング、軸の設定、外観のカスタマイズ、インタラクションパターン、ツールチップ、イベント、アクセシビリティを扱います。
FGD／ウェビナー／SBCC の動画ファイルを、既存の MEL スペシャリストが利用可能な構造化工.Step pack（文字起こし、フレーム、マニフェスト、Tier 1 BLUF 要約）に変換します。Ane が「動画を分析して」「フォーカスグループの文字起こし」「ウェビナー録画を処理」「会議録画を要約」、または `/analyze-video <path>` を実行するときに適用します。階層型の文字起こし（機密性はローカル Whisper、社内／公開は M365 Stream）。プライバシーと同意は設計により担保されます。実行ごとのフィードバックのプロンプトが自己改善ループAccessed を支えます。
`npx @capacitor/plugin-migration-v7-to-v8@latest` を使用して Capacitor プラグインライブラリを v7 から v8 にアップグレードし、その後、手動チェックリストを適用します。開発依存関係 `^8.0.0` と peer `@capacitor/core` `>=8.0.0`、minSdk 24 と compile/target SDK 36 のデフォルト、AndroidX 依存関係のデフォルト、AGP 8.13.0、Gradle 8.14.3、Gradle `=` のプロパティ代入構文、Java 21、Kotlin 2.2.20（`kotlinOptions` を `compilerOptions` に変更し、`kotlin-android-extensions` は使用しない）、google-services 4.4.4、podspec と `Package.swift` の iOS 15、`capacitor-swift-pm` `from: "8.0.0"`、名前が変更された `capacitor_bridge_layout_main` リソースが含まれます。プラグインが Capacitor 7 を対象とし、8 への対応が必要な場合、または Kotlin 2／Gradle のスペースを使った代入エラーが発生した場合に使用します。次の手順として v8 から v9 への移行を案内します。アプリのアップグレード、他のメジャーバージョン、Capacitor 以外のライブラリには使用しないでください。
Layer でゲーム UI を制作する際に使用します。ボタン、パネル、フレーム、ダイアログ、タブ、ツールチップ、HUD 要素、アビリティやインベントリーのアイコン、通貨記号、カードやバッジのプレートに対応します。ボタンを角を歪ませず任意の幅に伸縮する場合、UI キットを Unity、Godot、CSS にインポートする場合、アイコンセットを 64px で判読でき、承認済みアイコンに合わせる場合にも使用します。キーワード：ゲーム UI、9-slice、nine-slice、UI キット、ボタン、パネル、フレーム、HUD、アイコンセット、NinePatch、border-image
SAP Analytics Cloud の Analytics Designer と Optimized Story Experience 向けの総合的な SAC スクリプティングスキルです。ユーザーが「SAC スクリプトを作成」「Analytics Designer をデバッグ」「SAC の性能を最適化」「SAC でavi planning オペレーション」「SAC でデータをフィルタ」「DataSource API を使用」「チャートスクリプト」「テーブル操作」「SAC イベントハンドラー」「バージョン管理」「データロック」「Optimized Story Experience API」「OSE scripting」「OSE widget API」「OSE DataSource」「story scripting API」「OSE planning API」「OSE method」「optimized story」「SAC story scripting」「story script」「SAC scripting」「Microsoft Edge で CDP 経由で SAC ランタイムをデバッグ」と依頼した場合や、SAC のウィジェット、planning モデル、分析アプリケーションを扱う場合に使用します。
Reg BI と fiduciary duty（信義義務）に基づき、助言およびブローカー関係における利益相反を特定、開示、緩和します。報酬に基づく利益相反、自社製品のインセンティブ、収益分配の開示、自己主体取引（principal trading）の同意、ソフトドル取り引き、対価を伴う規制（pay-to-play）の制限、贈り物与会食の制限、個人取引ポリシー、職業倫理の要件についてユーザーが尋ねた場合に使用します。ユーザーが「これは利益相反か」「自社のファンドを推介したい」「年金の方がリターンが高い」「社外活動に伴う利益相反」「アカウント間の配分の公平さ」「年金理事への政治的な寄付」と言及した場合や、利益相反の開示・解消方法を尋ねた場合にも発動します。
Databricks のワークロードをクラシック計算からサーバーレス計算へ移行する。クラシック クラスターから notebook、ジョブ、パイプライン、Scala JAR（`spark_jar_task`）をサーバーレスへ移行するとき、既存コードがサーバーレス互換か確認するとき、サーバーレス互換の新規コードを書くときに使う。サーバーレス Spark Connect アーキテクチャの具体的な修正方法を提供し、移行全体を導く。クラシック DBR のバージョンアップグレードやクラシック計算内でのクラスター設定変更には使わない。
解析幾何の問題を自己完結型のインタラクティブ教材ページにまとめます：左カラムに問題文 + 動的コンソール（可変パラメータのスライダーでリアルタイムに再計算される幾何量 + 理論範囲／定値の表示）、中カラムに KaTeX による段階的解説、右カラムに 2D Canvas の動的ジオメトリボード（楕円／双曲線／放物線／円 + 動く直線／動く点 + ベクトル + 注記 + 自由描画）。3 つの入口に対応 — 問題文の入力、乱数出題、問題画像をアップロードして認識してから解く。標準方程式の求め方、弦の長さ、内積の範囲／定値、三角形の面積の最大・最小、定点、定値（傾きの積）、軌跡、離心率などの题型を対象とし、「参数化した直線 x=my+c を設定 + 連立 + ヴィエタの公式 + 代入／定数分離」という共通方針を、sympy による厳密計算で駆動します（答え、座標、各ステップの数値、インタラクティブエンジンの理論範囲はすべて同一のソースから導出）。他の agent もこのスキルを呼び出してこのようなページを生成できます。edu-solid-geometry と平行な構成ですが、Canvas-2D + KaTeX を使用します（Three.js ではありません）。トリガー：解析几何, 圆锥曲线, 椭圆, 双曲线, 抛物线, 直线与圆锥曲线, 焦点弦, 弦长, 数量积取值范围, 向量数量积, 定点问题, 定值问题, 斜率之积, 三角形面积最值, 轨迹方程, 离心率, 解这道解析几何题, 随机出一道圆锥曲线题, 这张图里的解析几何题; analytic geometry, conic sections, ellipse, hyperbola, parabola, chord length, dot product range, fixed point, fixed value, locus, eccentricity, interactive analytic geometry solution page.
特定の読者に向けて、概念・PR・設計を冗長にならない速習資料として説明し、図や主張をツールで検証します。質問と公開情報から読者のペルソナ（知っていること、知らないこと、読み方）を作り、その知識の差分だけを書きます。Mermaid / D2で図を作成してファクトシートと照合し、本文で引用するコードや出力を再実行して確認し、HTMLをvlmkitのゲートに通します。「これを説明して」「速習資料」「解説ドキュメント」「このPRを理解したい」「わかるように説明して」「エージェントが書いた内容についていけない」「このPRを誰かが理解できるように説明して」と言われた場合や、変更内容についてレビュアーから質問された場合に使用します。小さな差分やチャットだけの回答でも、レビュアー、オンコールエンジニア、チームメイト、PMなど読者が指定されていれば使用します。診断、指標、チャートなどのモデルや分析結果を意思決定者に説明する場合（例：「このモデルを本番に出してよいか判断できるように」）にも使用します。ユーザー自身が書いた説明に自信を失った場合にも使用します。
`@prisma-next/extension-supabase` を使って Prisma Next を Supabase プロジェクトと組み合わせる — `extensions: [supabasePack]` を設定し、`supabase:auth.AuthUser` へのスペース横断外部キーを宣言し、RLS ポリシー（`policy_select` / `policy_update` / `@@rls`、`auth.uid()` 述語）を記述し、`supabase()` ファクトリを持つ `db.ts` を構築し、リクエストごとにロールをバインドし（`asUser(jwt)` / `asAnon()` / `asServiceRole()`）、`db.asServiceRole().supabase` の管理ルートから `auth.*` / `storage.*` をクエリし、JWT を検証する（現行プロジェクトは `jwksUrl`、旧来の HS256 は `jwtSecret`）。用途：supabase、RLS、行レベルセキュリティ、ポリシー、ロールバインド、anon、authenticated、service_role、auth.users、auth.uid()、JWT、JWKS、SUPABASE_JWKS_URL、SUPABASE_JWT_SECRET、SUPABASE.JWT_INVALID、SUPABASE.CONFIG_INVALID、RoleBoundDb、session pooler、supabase:auth.AuthUser、@prisma-next/extension-supabase。
電子部品のデータシート PDF から構造化された仕様（ピンの割り当て、電気特性、周辺機能、トポロジ、機能）を抽出します。プロジェクトごとに抽出結果をキャッシュし、スキーマおよび PCB アナライザーが利用できるようにします。`kicad`、`emc`、`spice`、`thermal` アナライザーの主要なコンシューマー基盤です。部品データシートから仕様の抽出、検証、参照をユーザーが求めた場合、アナライザーが検証済みの IC 情報（EN ピンのしきい値、PG の有無、USB 周辺機能の速度）を必要とする場合、レビューでデータシートのカバレッジ、抽出品質、MPN ごとの仕様への言及がある場合に、このスキルを使用します。「このデータシートを抽出」「MPN X の仕様は何か」「データシート抽出を検証」「部品 Y のピン機能を確認」などの表現でも発動します。
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。