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 99,719 件掲載。コマンド 1 行でインストールできます。
すべて
WolverineFX を使って、メッセージング、HTTP サービス、イベントソーシングを備えた .NET アプリケーションを構築する。コマンドハンドラー、メッセージハンドラー、WolverineFx.HTTP を使った HTTP エンドポイント、トランザクショナルアウトボックスパターン、Marten によるイベントソーシング、CQRS アーキテクチャ、カスケードメッセージ、バッチメッセージ処理、RabbitMQ・Azure Service Bus・Amazon SQS などのトランスポート設定の実装時に使用する。
範囲が明確で、尺度に一貫性があり、実際に記入できるレイアウトを備えた、フィードバック、調査、パルスサーベイのフォームを設計します。焦点の定まらない質問の羅列や、一般的な Google Form の貼り付けではありません。ユーザーがアンケート、質問票、フィードバックフォーム、顧客・従業員調査、評価フォーム、構造化された意見収集ツールを求めたときに使用します。K2F 形式とエンジンを活用し、AI ネイティブな設計と最高水準の美しさを備えた調査フォームを作成します。AI エージェント向けに構築された K2F により、エージェントは意味内容と設計意図に集中でき、レイアウト、タイポグラフィ、書式の複雑さは自動的に処理されます。
Arduino IDE、Arduino CLI、PlatformIO、およびベンダー固有のツールチェーン上で、Arduino や組み込みプロジェクトの全体を構築します。コード片ではなく、ファームウェア、センサー、アクチュエーター、ネットワーク、電源、デプロイを統合したアプリケーションをユーザーが求める場合に使います。同梱のスキャフォールドは UNO、ESP32、Raspberry Pi Pico を対象としています。他のターゲットにはボードプロファイルを使い、制限事項を明記してください。
Longbridge Securities を通じて単一銘柄の日中資金フロー時系列と大口/中口/小口の分布を取得する。同一日のデータのみ(履歴範囲なし)。トリガー: "资金流向", "主力资金", "净流入", "大单", "中单", "小单", "资金分布", "机构资金", "主力净流入", "資金流向", "主力資金", "淨流入", "大單", "中單", "小單", "資金分佈", "機構資金", "capital flow", "money flow", "net inflow", "large order distribution", "institutional flow"。
Longbridge を通じて単一銘柄のバリュエーション分析 —— 現在の PE / PB / PS / EV-EBITDA スナップショット、歴史パーセンタイル(1–3 年)、業種中央値と相対プレミアム、業種内の順位。トリガー: "估值贵不贵", "是不是被低估", "PE 历史百分位", "PB 分位", "行业溢价", "行业折价", "X 现在适合买不", "估值水平", "估值貴不貴", "是否被低估", "PE 歷史分位", "行業溢價", "行業折價", "is X expensive", "is X undervalued", "PE percentile", "industry valuation premium", "valuation snapshot"。
28 プラットフォームの Scrape Creators エンドポイントすべてをカバーし、クレジットを考慮したコメントマイニングと、他の Scrape Creators ツールにはないローカルコーパスを提供します。トリガーフレーズ:`find which platforms a creator is on`、`pull the comments and replies from this post`、`monitor a brand's ads`、`search creator transcripts for a keyword`、`how many credits would this sweep cost`、`use scrape creators`、`run scrape-creators`。
CloudTrail Data Events,GCS 監査ログ,Azure Storage Analytics を解析し,統計的ベースラインと時系列異常検出を用いて,AWS S3,GCS,Azure Blob Storage における業務時間外の一括ダウンロード,新規 IP からのアクセス,API 呼び出しの急増(例:GetObject)などの異常アクセスを検出する。疑わしいクラウドデータの持ち出しを調査する場合や,関連する検出ルールを構築する場合に使用する。
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。
