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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 99,951 件掲載。コマンド 1 行でインストールできます。
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異なる推論手法を持つ 5 人の AI アドバイザーによる Diverse Multi-Agent Debate (DMAD) 評議会で、あらゆる質問、計画、PR、コードを検討します。アドバイザーが協力して匿名で相互レビューし、議長が結論をまとめます。実証的に敵対的ディベートを上回ります(M3MADBench 2026、DMAD ICLR 2025)。「council this」「run the council」「council review」「pressure-test this」「stress-test this」「war room this」と言われたとき、または重大な利害やトレードオフを伴う実際の意思決定に直面したときに使用します
Longbridge を通じた A 株企業のイベント機会スキャナ - 価格 RUYEN|の|乖離|を生|む|可能|な|イベント|を|特定|し|、分析|する|。M&A / 再編(資産注入 / 逆選択)、主要株主の増持 / 自社買い(ポジティブシグナル)、株式報酬プラン(経営陣との利益同期)、指数の採用 / 除外(パッシブ資金の強制agyárt|流|し|)、ロックアップ解除(潜在的な売り圧力)。イベント種別ごとの過去統計パターンと取引ウィンドウの提案を提供。トリガー:"捕捉机会", "事件机会", "并购重组机会", "增持机会", "回购信号", "指数调整机会", "解禁压力", "事件套利", "イベント機会", "M&A 機会", "株主增持", "自社買いシグナル", "指数調整機会", "ロックアップ圧力", "イベント裁定", "イベント駆動"。
Longbridge Securities によるペアトレーディング / 統計的(pair| アービトラージ) 戦略 - 2 つの相関資産の Engle-Granger(ADF)法による共和分性検定、OLS による最適なヘッジ比率の算出、スプレッド Z スコアと平均回帰の半減期の計算、売買シグナル生成(Z > 2 でスプレッドの買い、Z < -2 で売り、|Z| < 0.5 で決済)。トリガー:"ペアトレーディング", "統計的アービトラージ", "共和分", "スプレッドトレーディング", "ペ SENSITIVE|ア|ア|ー|ド|ア|ビ|ト|ラ|ー|ジ", "統計套利", "協整", "價差交易", "pairs trading", "statistical arbitrage", "cointegration", "spread trading", "mean reversion pairs", "hedge ratio", "half-life", "ADF test", "Kalman filter", "Z-score spread", "spread mean reversion"。
金融規制ナレッジベース —— A 株(10% / 5% の値幅制限、T+1 決済、担保売買ルール、新たな上場廃止ルール)、香港市場(T+0 ショートparo、无値幅制限、场内取引の端株 / グレイマーケット、利益テスト、内幕取引条例)、米国(PDT ルールの 2.5 万ドル基準、Reg T の証拠金、ストップリミット、SEC ルール)、暗号資産規制、越境税務の基礎。トリガー: "监管规则"、"涨跌停"、"T+1"、"融券"、"退市"、"做空规则"、"PDT规则"、"熔断"、"保证金"、"印花税"、"監管規則"、"漲跌停"、"融券"、"退市"、"做空規則"、"PDT規則"、"熔斷"、"保證金"、"印花稅"、"regulatory rules"、"circuit breaker"、"short selling rules"、"PDT rule"、"margin requirements"、"stamp duty"、"delisting rules"、"trading rules"、"settlement rules"。
Longbridge を通じた投資ポートフォリオのリスクリターン最適化 - ファンド規模、リスク選好(保守 / バランス / 積極)、投資期間に基づき、リスク調整後のリターンが最適となるポートフォリオを構築。株式 / 債券 / 現金 / RESULTS|商品 / 另类資産に跨る資産配分。現在のポートフォリオ効率と効率的フロンティアを比較評価。トリガー:"风险收益优化", "组合效率", "有效前沿", "风险偏好配置", "最优组合", "风险调整收益", "大类资产配置", "投资组合优化", "リスク収益最適化", "組合効率", "効率的フロンティア", "リスク選好配分", "最適ポートフォリオ", "リスク調整リターン", "資産クラス配分", "ポートフォリオ最適化", "平均分散"。
Longbridge を通じた税務損失 harvesting - 口座内の含み損ポジションを特定し、損失実現の税務効果 CAPTCHA|を|を|を|を|を|評価|し、市場エクスポージャーを維持するための代替証券を提案(ウォッシュセールルールを回避)、30 日間のウォッシュセールウィンドウを追跡。年末の米国税務SEEKING|に|適|合|。トリガー:"税損recieving|収|税| | 損| 收割", "ロックロFederal|損|", "ウォッシュセール", "税務計画", "税金|CAPS| 节|省|税|", "税務最適化", "年末税務", "未実現損失", "税務損失|CAPS| 裁|取|り", "損失確定", "税務规划", "税制|省|税|税|税|税|税|税|税|税|税|税|税|税|税|税|税|税|税|税|税|税|税|税|税|税|税|税|税|税|税|税|税|税|税|税|税|税|税|税|税|税|税|税|税|税|税|税|税|税|税|税|税|税|税|税|税|税|税|税|税|税|税|税|税|税|税|税|税|税|税|税|税|税|税|税|税|税|税|税|税|税|税|税|税|税|税|税|税|税|税|税|税|税|税|税|税|税|税|税|税|税|税|税|税|税|税|税|税|税|税|税|税|税|税|税|税|税|税|税|税|税|税|税|税|税|税|税|税|税|税|税|税|税|税|税|税|税|税|税|税|税|税|税|税|税|税|税|税|税|税|税|税|税|税|税|税|税|税|税|税|税|税|税|税|税|税|税|税|税|税|税|税|税|税|税|税|tax| loss harvesting", "wash sale", "tax planning", "realized loss", "unrealized loss", "tax optimization", "year-end tax", "substitute securities"。
Longbridge を通じたテック炒作とファンダメンタルの分析 - A 株 / 香港市場のテック株におけるバリュエーションのバブルとファンダメンタルとの乖離を特定。PE / PS / EV-EBITDA の歴史的パーセンタイルを実際の売上 / 利益成長と比較。AI / EV / 半導体テーマのうち基本面に裏付けがあるものと、純粋にセンチメント主導のモメンタムを区別して分析。トリガー:"科技炒作", "AI バブル", "バリュエーション泡沫", "テック株のバリュエーション", "コンセプト株", "テーマ炒作", "ファンダメンタル乖離", "炒作識別", "テックバブル", "テック株評価", "AI バブル", "バリュエーションバブル", "曖昧|範|syllable|な|環境|", "}$\n
Unity 6.3 の C# コードを構成する際に使用します。ScriptableObject のデータとランタイム状態、イベントとサービス、インベントリ、ヘルス、セーブとロード、Input System のアクションとキーの再割り当て、Awaitable による非同期処理、アセンブリ定義、Enter Play Mode とドメインリロード、.meta ファイル、Git、Smart Merge、LFS が対象です。「Editor ではセーブできるのにビルドではできない」、2 回目の Play でも static の値が残る、イベントが 2 回または一度も発火しない、オブジェクト破棄後に await が実行される、再起動後に再割り当てが失われる、クラス名変更でデータが失われる、シーンのマージが壊れる場合にも使用します。
Python SDK を使用した SurrealDB の利用方法を扱い、クライアント/サーバーモード(WebSocket)と組み込みモード(メモリ内またはファイルベース)の両方をカバーします。Python から SurrealDB に接続する場合、surrealdb Python パッケージを使用する場合、サーバーなしで SurrealDB を組み込み実行する場合、または Python コードで CRUD 操作を行う場合に使用します。トリガー:surrealdb Python、Surreal()、AsyncSurreal()、Python SDK、embedded SurrealDB、mem://、file://。
ベストプラクティスに基づく記述ガイダンスと、移行スキルが生成した AWS Terraform 用の読み取り専用ポリシーゲートです。terraform/ ディレクトリに書き込むすべてのフェーズで読み込みます。まず「出力すべき内容」の規則とセキュリティベースライン仕様として使用し、書き込み後に決定論的なポリシー判定として使用します。読み取り専用で、生成された Terraform の合否を報告します。.tf ファイルの編集、.phase-status.json の操作、フェーズ完了の判定は行いません。terraform fmt/init/validate を補完しますが、置き換えるものではありません
WeChat Pay スコア(微信支付分)の組み込みソリューション。订单作成/確認/完了/課金/返金の全工程をカバーし、選定/サンプルコード/業務クイックリファレンス/品質評価/トラブルシューティングの 5 つの機能を提供します。ユーザーが "微信支付分"、"支付分"、"信用分"、"免押租借"、"免押金"、"先享后付"、"先免模式"、"先享模式"、"需确认订单"、"支付分服务订单" と言及した場合や、"接入微信支付分"、"要支付分接口示例代码"、"排查支付分问题" と尋ねた場合に使います。
AEM as a Cloud Service の Java/OSGi ベストプラクティス、ガードレール、レガシーからクラウドへのパターン変換。Cloud Service に対応した bundle、非推奨 API、スケジューラー、ResourceChangeListener、レプリケーション、Replicator、JCR 監視(javax.jcr.observation.EventListener)、OSGi Event Admin(org.osgi.service.event.EventHandler)、DAM AssetManager、BPA スタイルの修正、HTL(Sightly)Cloud SDK の lint 警告(data-sly-test の定数値比較の冗長さ)、およびこのスキル配下の詳細なパターンリファレンスモジュールが anytime 必要なときに使います。
株式評価のための本格的な DCF( Discounted Cash Flow)モデル作成。SEC の申告書類とアナリストレポートから財務データを取得し、妥当な WACC 計算を含む包括的なキャッシュフロー予測を構築し、感度分析を実施して、エグゼクティブサマリー付きのSituation 那 Symbols な Excel モデルを出力します。ユーザーが DCF 手法で企業価値を算出したい taskedている、内在価値分析を求めた、または成長予測とターミナル バリューの計算を含む詳細な財務モデリングを希望する場合に使用します。
`lk agent debugger` を使用して、ローカルで実行中の LiveKit エージェントとリアルタイムの複数ターン会話を行います。ユーザーが「test my agent」「try my agent」「does this work」「why did it call that tool」と言った場合、エージェントを編集した後に動作を確認する場合、または音声間モデルを使うエージェントやユーザーの聞き間違いがあるエージェントを確認する場合に使用します。単独の「test」には既定で使用します。回帰テストには testing-livekit-agents、採点実行には running-livekit-simulations を使用します。
Next.js と Enonic XP のヘッドレス統合(Next.XP フレームワーク)のセットアップ、開発、トラブルシューティングを案内します。Enonic アダプターの設定、コンテンツタイプと React コンポーネントのマッピング、Guillotine GraphQL によるデータ取得、Content Studio のプレビューモード、ドラフト/マスターブランチの切り替えを扱います。Enonic XP を利用した Next.js フロントエンドの構築、Next.XP アダプターの設定、コンテンツタイプのコンポーネントへのマッピング、Next.js で Guillotine 経由の Enonic コンテンツ取得、Content Studio プレビューのデバッグ時に使用します。従来の Enonic XP サーバーサイドレンダリング、Next.js を使わない単独の Guillotine クエリ、Enonic と組み合わせる Next.js 以外のフロントエンドフレームワーク、React4XP の埋め込みレンダリングには使用しないでください。
CharacterBody2D のエキスパートパターン。プラットフォーマーの移動(コヨーテタイム、ジャンプバッファ、可変ジャンプ高)、トップダウン移動(8 方向、タンク操作)、衝突処理、一方通行プラットフォーム、ステートマシンを含む。プレイヤーキャラクター、NPC、敵に使用する。トリガーキーワード:CharacterBody2D、move_and_slide、is_on_floor、coyote_time、jump_buffer、velocity、get_slide_collision、one_way_platforms、state_machine。
小型成長株の発掘 — 時価総額 < 5–10B、売上成長率 > 30%、ROE > 15%、機関保有比率低という.Screen 条件から、見落とされている中小型高成長企業(A株の専精特新、 香港成長株、 米国小型成長株)を特定。トリガー:「小盘成长」「小市值」「成长股」「中小盘」「专精特新」「隐形冠军」「小盘股」「成长潜力」「小盤成長」「小市值」「成長股」「中小盤」「專精特新」「隱形冠軍」「small cap growth」「small cap stocks」「growth stocks」「mid-small cap」「hidden champions」「high growth companies」「small cap discovery」「emerging growth」「小市值成长股」「中小市值」。
ユーザーが売買の機会を探している、アービトラージを検出したい、市場を分析したい、エッジ検出を行いたい、ミスプライシングを見つけたい、確率分析をしたい、オーダーブックの厚みを評価したい、モメンタムのシグナルを見つけたい、Polymarket の市場品質を評価したい、などと依頼したときにこの skill を使用します。トリガー:「機会を探して」「アービトラージ検出」「市場分析」「エッジ検出」「ミスプライシング」「確率分析」「オーダーブック分析」「モメンタムスキャン市場の非効率」「価格ギャップ出来高急増」「トレーディングエッジ」「市場分析」。
会社のナレッジベース(Confluence、Jira、社内ドキュメント)を検索し、社内の概念、プロセス、技術的な詳細を見つけて説明します。エージェントが、(1) システム、用語、プロセス、デプロイ、認証、インフラ、アーキテクチャ、技術概念に関する情報を見つけたり検索したりする、(2) 社内ドキュメント、ナレッジベース、会社のドキュメントを検索する、(3) 物事の概要や仕組みを説明したり情報を調べたりする、または (4) 複数の情報源を統合する必要がある場合に使用します。並行して検索し、引用付きの回答を提供します。
レコード ID とキーの設計、インデックス戦略、計算・派生フィールドを通じて SurrealDB のパフォーマンスを最適化します。クエリが遅い場合、局所性や範囲スキャンを考慮したレコード ID の設計、標準・ユニーク・全文・ベクトルインデックスの選択、EXPLAIN によるインデックス使用状況の確認、計算フィールド・ビュー・イベントによる値の事前計算の判断に使用します。トリガー:slow query、performance、record id design、range scan、DEFINE INDEX、EXPLAIN、computed field、FUTURE、DEFINE TABLE AS SELECT。
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。
