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 99,951 件掲載。コマンド 1 行でインストールできます。
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映画脚本と舞台劇のストーリー構成（故事结构）です。Syd Field のパラダイムとプロットポイント、Blake Snyder の『Save the Cat』のビートシートとボード、Robert McKee の『Story』（イベント／シーン／シークエンス／幕、インサイティング・インシデント、段階的な葛藤、危機・クライマックス・解決、サブプロット、ストーリーの三角形）、Julian Hoxter の9ビートモデル、Neill Hicks の三幕を魅力・期待・満足として捉える理論、Lu Jun の中国短編劇構成（凤头猪肚豹尾、起承转合、8つの冒頭、8つの結末、入戏要快／脉络要清／高潮要高／转变要顺／变化要多）を統合しています。脚本のアウトライン作成、プロットポイントやミッドポイントの配置、弱い第2幕の修正、冒頭や結末の設計、「何も起きない」という問題の診断、直線型と非直線型の選択、またはあらすじからビートやカードへの変換に使用します。
Web とモバイル向けの UI/UX デザインインテリジェンス。50 以上のスタイル、161 種のカラーパレット、57 種のフォントペア、161 種の製品タイプ、99 件の UX ガイドライン、10 のスタック（React、Next.js、Vue、Svelte、SwiftUI、React Native、Flutter、Tailwind、shadcn/ui、HTML/CSS）に対応する 25 種のチャートタイプを収録。操作：UI/UX コードの計画、構築、作成、設計、実装、レビュー、修正、改善、最適化、強化、リファクタリング、確認。プロジェクト：ウェブサイト、ランディングページ、ダッシュボード、管理パネル、eコマース、SaaS、ポートフォリオ、ブログ、モバイルアプリ。要素：ボタン、モーダル、ナビゲーションバー、サイドバー、カード、テーブル、フォーム、チャート。スタイル：グラスモーフィズム、クレイモーフィズム、ミニマリズム、ブルータリズム、ニューモーフィズム、ベントーグリッド、ダークモード、レスポンシブ、スキューモーフィズム、フラットデザイン。トピック：カラーシステム、アクセシビリティ、アニメーション、レイアウト、タイポグラフィ、フォントペアリング、余白、インタラクション状態、シャドウ、グラデーション。連携：コンポーネント検索と例の参照に使う shadcn/ui MCP。
JavaScript または TypeScript の Web アプリにおけるブラウザーの Web Neural Network API 統合を実装・デバッグします。navigator.ml のチェック、MLContext の作成、MLGraphBuilder のフロー、デバイス選択、テンソルのディスパッチと読み戻し、ONNX Runtime Web やその他のローカルランタイムへの明示的なフォールバック経路の追加に使用します。モデルのトレーニング、サーバーサイドの ML 推論、クラウド AI API には使用しません。
2D/3D カメラ制御のhydrateなパターン。スムーズな追従（lerp、position_smoothing）、カメラシェイク（trauma システム）、周波数パラメーター付きの画面シェイク、プラットフォーマー向けのデッドゾーン/ドラッグ、先読み予測、カメラトランジションを扱います。プレイヤーカメラ、シネマティックシークエンス、マルチカメラシステムで使用します。キーワード：Camera2D、Camera3D、SpringArm3D、position_smoothing、camera_shake、trauma_system、look_ahead、drag_margin、camera_limits、camera_transition
カバレッジ開始レポートのフレームワーク——機関投資家向けのカバレッジ開始レポートを生成する 5 ステップのワークフロー：① 企業概要 ② 業界での位置づけ ③ 財務モデリング ④ バリュエーション分析 ⑤ 投資結論。事業内容、競争優位性、財務の健全性、バリュエーション倍率、目標株価、リスク要因を網羅する。トリガー：「首次覆盖」「初始覆盖」「覆盖报告」「研报框架」「投资报告」「建立覆盖」「首次評級」「初始覆蓋」「覆蓋報告」「建立覆蓋」「initiate coverage」「coverage initiation」「first coverage」「equity research report」「investment report」「initiating coverage」「research initiation」「NVDA initiate coverage」。
イベントドリブン投資戦略——価格の歪みを生む企業イベント（M&A、スピンオフ、自社株買い、指数リバランス、ロックアップ満了）を特定し分析する。フレームワーク：イベントの特定 → センチメントスコアリング → 過去の価格反応 → ポジションサイジング。Longbridge のニュース/提出書類/カレンダーデータをシグナル入力として使用する。トリガー：「事件驱动」「并购套利」「指数调整」「解禁套利」「事件策略」「公司事件策略」「事件投资」「套利机会」「事件驅動」「並購套利」「指數調整」「解禁套利」「事件策略」「公司事件策略」「event-driven」「event strategy」「merger arbitrage」「index rebalancing」「lockup expiry」「event investing」「corporate event trading」「special situation」「spinoff」「buyback catalyst」。
Longbridge Securities を経由した機械学習予測戦略フレームワーク — ウォークフォワードのローリング学習と特徴量エンジニアリング（MACD、RSI、ボリンジャーバンド幅、出来高変化率）を組み合わせ、scikit-learn の分類器（ランダムフォレスト / グラデーション符号化の実装であるグラデーションブosting）を使用します。60 日ごとに再学習し、5 日間の値方向の確率を予測。勝率、プロフィットファクター、シャープレートの評価。参考情報のみ — 投資助言ではありません。トリガー: "機械学習", "ML戦略", "予測モデル", "ランダムフォレスト", "グラデーションボosting", "深層学習", "AI銘柄選定", "walk-forward", "機械学習", "ML戦略", "予測モデル", "ランダムフォレスト", "グラデーションボosting", "machine learning", "ML strategy", "predictive model", "random forest", "gradient boosting", "AI stock selection", "walk-forward", "rolling training", "feature engineering", "scikit-learn", "XGBoost".
Longbridge Securities を経由した上場企業の四半期・通期決算データ — 売上高、純利益、EPS、ROE、粗利率などの KPI を報告期間別に提示。longbridge-fundamental を期間ごとのトレンド詳細で補完します。注意: 現在は香港上場株式のみに対応し、米国株および A 股銘柄は空の結果を返します。トリガー: "経営データ", "運営指標", "四半期決算", "業績状況", "四半期売上高", "四半期利益", "財務トレンド", "經營數據", "運營指標", "分季度財務", "季度營收", "季度利潤", "operating data", "quarterly financials", "operating indicators", "quarterly revenue", "quarterly profit", "financial trend by period", "700.HK operating".
Longbridge Securities を経由した投資後モニタリング — 四半期／月次でポートフォリオの保有状況と計画との対照を追跡し、重要な KPI（売上成長率／粗利率／キャッシュフロー）を抽出して、期待値からの乖離をフラグを立て、KPI の変化をまとめた中立的な監視レポートを生成します。参考情報のみ — 投資助言ではありません。トリガー: "投後監測", "持倉監測", "定期レビュー", "持倉追跡", "持倉点検", "KPI追跡", "業績追跡", "投後監控", "持倉監控", "定期複盤", "追蹤持倉", "KPI追蹤", "post-investment monitoring", "position monitoring", "portfolio review", "KPI tracking", "performance tracking", "investment monitoring", "holding review".
Longbridge を経由した個別銘柄の業種バリュエーション順位の時系列 — その銘柄の PE / PB / PS / 配当利回りが業種内で何位にあるかの推移（総合 M 位中 N 位）を追跡します。「自分の銘柄は同業他社と比べて相対的に安くなったのか、高くなったのか？」に答えます。longbridge-valuation（個別銘柄の百分位履歴）と longbridge-industry-valuation（現在の業種スナップショット）を補完します。トリガー: "業種順位の変化", "バリュエーション順位", "PE順位履歴", "業種のバリュエーション位置", "順位の推移", "同業比較のバリュエーション", "行業排名變化", "估值排名", "PE排名歷史", "行業估值位置", "排名走勢", "valuation rank", "industry rank history", "PE rank trend", "relative valuation rank", "sector ranking over time", "how does AAPL rank in industry PE".
LinkedIn、Twitter/X、Instagram、TikTok、Facebook、Pinterest、YouTube など、すべてのプラットフォームを包括的に管理します。コンテンツ制作、コンテンツの柱、フックの公式、プラットフォーム間での再利用、各プラットフォームに最適化したグラフィック／ビジュアル、コンテンツカレンダー、エンゲージメント戦略、分析／ROI分析、AIによるコンテンツ生成、スケジュール設定のベストプラクティスを扱います。用途：ソーシャルメディアコンテンツ、LinkedIn投稿、Twitterスレッド、Instagramリール、TikTok、コンテンツカレンダー、投稿スケジュール、エンゲージメント戦略、ソーシャル分析、ソーシャルメディアROI、コンテンツの再利用、ソーシャルグラフィック、サムネイル、キャプション、ハッシュタグ、バイラルコンテンツ、コンテンツクリエイター、ソーシャルメディアマネージャー、AIコンテンツ生成、ソーシャルメディア監査。
リポジトリ内で Agent Package Manager（APM）のインストール、設定、監査、運用を行います。apm.yml の初期化、パッケージのインストールや更新、マニフェストの検証、ロックファイルの管理、エージェントコンテキストのコンパイル、MCP サーバーの閲覧、ランタイムの設定、解決済みコンテキストの CI やチーム配布向けパッケージ化に使用します。単一の Skill の手書き、npm や pip などの汎用パッケージマネージャー、APM 以外のエージェント設定システムには使用しないでください。
自律型エージェントは、常時の人間の指導なしに目標の分解、アクションの立案、ツールの実行、自己修正を自律的に行える AI システムです。課題は能力付与ではなく、信頼性の確保です。判断を 1 つ増やすごとに失敗確率は掛け算で増えます。このスキルはエージェントループ（ReAct、Plan-Execute）、目標分解|reflection パターン、本番環境での信頼性を扱います重要な洞察：エラー率の複利が自律型エージェントを殺します。ステップごとの成功率 95% は 60% まで b
Node.js/Express/TypeScript マイクロサービス向けのバックエンド開発ガイド。ルート、コントローラー、サービス、リポジトリ、ミドルウェアの作成や、Express API、Prisma によるデータベースアクセス、Sentry のエラー追跡、Zod バリデーション、unifiedConfig、依存性注入、非同期パターンの扱いにsettings。階層アーキテクチャ（ルート → コントローラー → サービス → リポジトリ）、BaseController パターン、エラーハンドリング、パフォーマンス監視、テスト戦略、レガシーパターンからの移行をカバー。
体系的なブランドヒアリングを行い、その後ウェブ調査を実施して、包括的なブランドコンテキスト文書を作成します。新しいクライアントの仕事をしている、ブランドコンテキストを作成したい、「ブランドヒアリングを実施」「ブランド調査を実施」「[ブランド] のブランドコンテキストを作成」とユーザーが述べた場合に使用します。プロジェクト内にコンテキスト文書がまだないブランドについて、ユーザーがクリエイティブ戦略ワークフローを開始した場合も起動します。後続のすべてのクリエイティブ戦略に必要な前提コンテキスト層として、Creative Strategy Engine、Hook Writing、その他の実行作業よりも必ず先に実行してください。
EIDE（Embedded IDE）プロジェクトのビルドツール。.eide/eide.yml プロジェクトをスキャンし、ビルド構成（ConfigName）を列挙して、build/rebuild/clean を実行し、ビルドログを解析します。jlink/openocd で再利用できる成果物のパスを返します。EIDE、Embedded IDE、eide.yml、unify_builder、VS Code EIDE 拡張機能、Cl.eide が言及されると自動で起動し、/eide による明示的な呼び出しにも対応します。「EIDE でコンパイルして」や「EIDE でボードに書き込んで」と言われた場合も、文脈が EIDE 組み込みプロジェクトに関係するなら起動します。
Inertia Rails 向けのフルスタックなフォーム処理：作成、編集、削除、マルチステップウィザード、ファイルアップロードフォームに対応し、バリデーションエラーと進捗を追跡します。React の例は本文にあり、Vue と Svelte の同等例はリファレンスにあります。フォームの構築、ファイルアップロード、マルチステップフォーム、クライアント側バリデーション、フォーム送信と Rails コントローラーの接続に使用します。react-hook-form は絶対に使用しないでください。シンプルなフォームには `<Form>`、動的／プログラム制御には useForm を使用します。
投資アイデアの生成——定量的スクリーニング（低バリュエーション／高いモメンタム／改善するファンダメンタルズ）、テーマ調査（セクターのトレンド／政策ドライバー）、パターン認識（過去の類似事例）を組み合わせることで、新たな投資機会を体系的に発掘し、ロング／ショートの候補リストを作成します。トリガー：「投資想法」「選股靈感」「投資機会」「找股票」「多头机会」「空头机会」「主题投资」「投資想法」「選股靈感」「投資機會」「找股票」「多頭機會」「空頭機會」「主題投資」「investment ideas」「stock ideas」「investment opportunities」「idea generation」「long ideas」「short ideas」「thematic investing」「stock discovery」「find me stocks」「what should I buy」
実用的なOOP、SOLID、オブジェクト設計ルール、デザインパターンをNestJSとTypeScriptのコードに適用します。コントローラー、プロバイダー、ユースケース、エンティティ、値オブジェクト、リポジトリー、アダプター、ファクトリー、ストラテジー、ハンドラー、テストの作成やリファクタリング、ゴッドサービス、プリミティブ型への執着、継承の誤用、条件分岐の重複、漏れのある抽象化の診断、過剰設計を避けたパターン選択に使用します。純粋関数型のコードベースやNestJS以外のフロントエンド作業には使用しないでください。他のスキルも適用される場合は、変更前に担当範囲を調整してください。
Open Knowledge Format（OKF）バンドルを作成、検証、拡充します。これは、YAML frontmatter 付きの markdown ファイルで組織のナレッジを表現するオープン仕様です。ユーザーが「OKF」「Open Knowledge Format」「knowledge bundle」「OKF bundle」「create a knowledge base for agents」「validate OKF」「convert to OKF」「enrich knowledge docs」「agent-readable knowledge」「LLM wiki」「knowledge catalog」「kcmd」に言及した場合、または AI エージェントが利用できるようにナレッジを構造化したい場合に使用します。markdown ファイルのディレクトリを相互運用可能にしたい、または OKF 標準に準拠させたい場合にも使用します。「このフォルダーを OKF 準拠にして」のような簡単な依頼でも、エージェントに必要な重要な構造ルールが含まれるため、このスキルを使用します。
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。