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 100,696 件掲載。コマンド 1 行でインストールできます。
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Didit の単独 Face Search API（POST /v3/face-search/）を使い、アプリに登録されたすべての顔に対して 1:N 顔検索を実行します。対象は検証セッション、保存済みの単独呼び出し、User プロフィールにアップロードされた顔、顔リスト、保持された生体テンプレートです。重複アカウントの検出、顔が既存かどうかの確認、重複登録の防止、顔のブロックリスト照合、不正グループの調査に使用します。類似度、照合元、セッション詳細を含む上位 5 件までの一致候補と、ブロックリストおよび重複顔の警告を返します。
中国語の学術文書（論文、学術誌の記事、卒業論文など）の AIGC 検出率を下げる専門スキルです。実際の論文リライト実験（AIGC 率を >50% から 11% に低減）の分析から得たパターンと、Wikipedia の「Signs of AI writing」プロジェクトによる体系的なパターン分類を活用します。理論的根拠から始める書き出し、「この事例は〜を裏付けている」といった型どおりの結び、整然とした並列文、定型的な問題提起、受動的な分析の決まり文句、過度に対称的な構成、冗長なまとめ、曖昧な帰属、埋め草の表現、一般的で肯定的な結論、AI で頻出する語彙の多用など、中国語の AI 文章に典型的なパターンを検出して修正します。AI 検出率の低減、文章の手作業による推敲、AIGC の低減、人間らしい文章への書き換え、AI らしさの除去、学術文章の推敲、論文の類似度低減、AIGC 検出、AI の痕跡の除去、論文の AI 率の低減、AI 生成文の特徴の除去、学術文の人間らしい表現への調整を依頼された場合に使用します。
Internet Computer アプリの構築とデプロイに使う icp コマンドラインツールを案内します。プロジェクト設定（icp.yaml）、レシピ、環境、canister のライフサイクル、ID 管理、プロジェクトを自己完結型の .icp パッケージにまとめる方法（icp project bundle）を扱います。IC プロジェクトの構築、デプロイ、管理時に使用します。ユーザーが icp、dfx、canister のデプロイ、ローカルネットワーク、プロジェクトのセットアップ、またはアプリの .icp ファイルへのパッケージ化に言及した場合に使用します。アクセス制御、canister 間呼び出し、安定メモリなど、canister レベルのプログラミングパターンには使用せず、代わりにドメイン固有のスキルを使用してください。
PostHog の Inbox を調べ、そこに表示された内容に対応します。シグナルレポートが、対応可能な問題や傾向として集約される場所です。ユーザーが「Inbox には何がある？」「何を確認すべき？」「対応可能なレポートはどれ？」「PostHog が最近フラグを立てたものは？ 」と尋ねた場合、ID またはタイトルを指定してレポートについて尋ねた場合、レポートへの対応、修正、実装（PR 化）を求めた場合、レポートの解決、却下、スヌーズを求めた場合、または設定済みのシグナルソースを確認したい場合に使用します。コード内のエラー、バグ、指標の変化、サポートチケットを調査する前にも、Inbox ですでに行われた調査を確認するために使用します。レポートの一覧表示、フィルタリング、詳細確認、対応を扱います。生のシグナルやセマンティック検索が必要な場合は、より詳細な `signals` スキルを案内します。個人向けのレポート上位 N 件をランキング順に表示するには、保存済みの個人ランキング（`view=for_you`、`sort=personal`）から開始する `prioritizing-my-inbox` を使用します。
契約ファーストで oRPC v2 API を設計します。`@orpc/contract` の oc で API の形状を定義し、`@orpc/server` の implement で実装し、型安全なクライアントから契約を利用します。プロジェクトが `@orpc/contract` に依存している場合、oc による契約定義、implement による契約実装、サーバーパッケージとクライアントパッケージ間での API 契約共有、既存の OpenAPI 仕様からの契約生成、型付き API クライアントの npm への公開に使用します。事前学習済みの知識より oRPC ドキュメントからの情報取得を優先します。契約を伴わないコアビルダー、サービング、クライアントの作業には orpc スキルを、REST/OpenAPI の公開、仕様生成、OpenAPILink の詳細には orpc-openapi スキルを使用してください。
Python やブリッジ経由で Autodesk Maya のあらゆる作業を行うときに使用。ヘッドレスでもライブでもよい：maya.cmds や OpenMaya 2.0 のスクリプト、mayapy や maya.standalone のバッチジョブ、実行中の Maya への commandPort や MCP 接続、「Maya 2027」、シーンの検証や書き出し、あるいは 2025 から 2027 の変更（PySide6、OpenPBR、名前が変わった数学ノード、削除されたフラグ）の後で失敗する maya.cmds スクリプト。また、Maya のモデル、リグ、ショット、レンダーを完成とする前にプロのように評価する必要があるとき、またはブリーフを適切な Maya スペシャリストに振り分ける必要があるとき。
ZBrush のスカルプト、スキャン、AI 生成メッシュを製品レベルのトポロジーとファイルにする必要があるとき（ZRemesher とガイド、2026 Retopo ブラシ、Project All によるディテールの再投影、サブディビジョンレベルの再構築、UV Master またはネイティブ展開、Multi Map Exporter による法線マップとディスプレイスメントマップ、GoZ、OBJ または FBX エクスポート、スケールと軸、Decimation Master、「ZBrush で AI メッシュをクリーンアップ」）、または ZRemesher 後にディテールが失われる、マップが上下逆になる、エクスポートのサイズが正しくない場合に使用。
ユーザーが収益、支払い、サブスクリプション、請求、CRM の取引、サポートチケット、広告費、本番データベースのテーブル、バケットファイル、ローカルファイルのアップロードについて尋ねた場合に使用します。PostHog のイベントと外部データを結合したい場合や、必要なテーブルが見つからずクエリが失敗した場合にも使用します。データウェアハウスは SaaS ツール、広告プラットフォーム、データベース、オブジェクトストレージ、アップロードされたファイルからインポートできます。既存ソースの確認、適切なソースタイプの特定、セットアップの案内を扱います。
スクリーンと舞台のための対話の執筆と改稿（対白/台詞/潜台詞）——Robert McKee『Dialogue』（対話は行為、語られたもの/語られないもの/語りえないもの、説明は弾薬、beat = 行為/反応の動名詞、信憑性/言語/内容/設計上の欠陥、登場人物固有の語彙と文法、7 つのシーン分析）、Richard Walter（簡潔さ、サブテキスト、論争、雑談なし、括弧書きなし、沈黙）、Neill Hicks（傾聴、あからさまな例外、エネルギー、5 段階の演習）、Lu Jun（語言要美、典雅美/通俗美、対話三要求 動作性/性格化/潜台詞）、Lajos Egri（立体的人物から生まれる対話、エスカレーション）、Blake Snyder（名前を隠すテスト）、およびスクリューボールコメディの対話作法を統合したもの。対話を書く、または磨くとき、あからさまな説明調の台詞を直すとき、各登場人物に固有の声を与えるとき、二人芝居を三人芝居に変えるとき、コメディのやり取りを書くとき、長い台詞を削るときに使用する。戯曲の唱詞（戏曲唱词）は sw-chinese-opera-banqiang にあり、ここには含まれない。
遺伝子セット濃縮解析。clusterProfiler、gseapy、ORA、GSEA を用いた GO（生物学的プロセス、分子機能、細胞構成要素）、KEGG、Reactome の経路濃縮解析に加え、g:Profiler による濃縮、ID 変換、オルソログマッピング、SNP から遺伝子へのアノテーションに対応します。DEG リストやスクリーニングのヒットリストの解釈、遺伝子リストから経路を調べるクエリに使用します。simplify-cutoff の処理、および差次的発現率の質問における union と total の分母規約を含みます。
MongoDB Atlas Stream Processing (ASP)のワークフローを管理します。ワークスペースのプロビジョニング、データソース／シンク接続、プロセッサのライフサイクル操作、デバッグ診断、ティアのサイジングに対応します。ストリーミングデータのワークロードとイベント処理向けに、Kafka、Atlasクラスター、S3、HTTPS、Lambdaとの連携をサポートします。一般的なMongoDBクエリやAtlasクラスター管理には使用しません。Atlas API認証情報を持つMongoDB MCP Serverが必要です。
コード差分とファイルを解析し、バグ、セキュリティ脆弱性（SQL インジェクション、XSS、安全でないデシリアライズ）、コード/Login臭、N+1 クエリ、命名問題、設計上の懸念を特定したうえで、優先度付きの実行可能なフィードバックを含む構造化されたレビューレポートを作成します。プルリクエストのレビュー、コード品質監査、リファクタリング機会の発見、セキュリティ問題の調査に使用します。PR レビュー、コード品質チェック、リファクタリング提案、コードレビュー、コード品質チェックのために呼び出します。専用スキル（security-reviewer、test-master）を補完し、正当性、性能、保守性、テストカバレッジを一度に広い範囲でレビューできます。
BigQuery を基盤とする Looker Studio の作業を、ダッシュボード仕様、低速ダッシュボードのトリアージ、更新方式の選択、対象者の分割、経営陣への引き継ぎのいずれかを含む、ステークホルダー向けレポート一式にまとめます。整備済みの BigQuery データを使った KPI ボード、PM／運用レビュー、マーケティング／GTM レポート、製品ファネルの概要、ゲーム／ライブ運用のテレメトリダッシュボードが必要な場合に使用します。KPI の説明は `data-analysis`、繰り返し発生する異常の調査は `pattern-detection`、テレメトリ／アラートの網羅性は `monitoring-observability`、セマンティックプラットフォームの選択は `survey` に振り分けます。
AI ショートドラマの脚本を作成します。novel-outline の各話のあらすじを、アクションビートと台詞行を交互に並べた構造化シーンとビート列に変換し、台詞の各行に話者とトーンを付けます。各話の尺は話速から決定論的に算出します。script.json、Markdown、1 ページのレビュー用レポート（尺ダッシュボード、各話の脚本、シーン一覧、キャラクター別の台詞集、JSON エクスポート付き）を出力します。脚本はドラマを管理し、絵コンテはショットを管理します。この skill は絵コンテ、ショット番号、生成プロンプトを作成しません。それらは次の階層の絵コンテ skill の役割です。10 項目の品質ゲートはすべてスクリプトで決定論的に検査します（各話の尺 ±15%、1 行 ≤35 文字、話者の妥当性、フックの記述、冒頭 3 ビート以内の具体的なフック回収（hookBeat がコールドオープンを担当）、各シーンに少なくとも 1 つのアクションビート、見せ場の明示、キャラクター／シーン／照明／小道具と上流データとの整合性……）。outline.json があれば seed で各話の骨格を事前入力し、--art を指定すると照明状態も照合します。依存関係なし、API key 不要。現在のセッションの利用枠を使います。AI ショートドラマの脚本、台詞、シーンの執筆を依頼されたときに使用します。
Python モデルと ORM（search、domain、read_group、計算フィールド）、XML/CSV データとビュー、OWL/JS クライアントコード、QWeb レポート、セキュリティ（ACL、レコードルール、グループ）、cron とサーバーアクション、移行とモジュール更新、テスト、i18n、パフォーマンスを扱う Odoo 17 開発リファレンスです。Odoo 17 またはカスタム addons に関わる作業では、ユーザーが traceback を貼るだけの場合、addons/ や __manifest__.py に言及する場合、form/tree/kanban/XML のエラー、HTTP コントローラー、モデルのビジネスルールについて説明する場合も含め、機能開発、バグ修正、リファクタリング、addon コードのレビューに使用します。Odoo addons の CSS/SCSS アセットの作成とレビューも含みます。
「OKR の設定」「目標と主要な成果」「四半期 OKR 計画」「目標の整合」「OKR の進捗測定」「OKR による優先事項の絞り込み」を依頼されたときに使用します。チームが最も重要なことに集中し、進捗を継続するリズムを作るのに役立ちます。Andy Grove が Intel で生み出し、John Doerr が Google で広めた OKR フレームワークは、目標の整合、集中、学習サイクルを促します。Christina Wodtke の Radical Focus のアプローチは、シンプルさとよくある落とし穴の回避を重視します。
Godot 4 のゲームをオンラインまたは協力プレイにするときに使用：ENet でのホストと参加、Web ビルド用の WebSocket、RPC（@rpc、rpc_id、any_peer）、MultiplayerSpawner と MultiplayerSynchronizer、プレイヤー権限、ロビーとログイン、専用または headless サーバーのエクスポート、ラグ、ラバーバンディング、予測または netfox、チート、帯域幅、Steam、Nakama または WebRTC。症状：クライアントにプレイヤーが表示されない、「rpc node checksum failed」、「node not found」が RPC で発生、非同期、サーバービルドが巨大、クライアントが接続できない。
ZBrush 2026 でハードサーフェスをモデリングするときに使用（SF のヘルメット、武器、プロップ、装甲板、機械部品、キットバッシュ、通気口、パネルライン、ボルト、コンセプトからゲームアセットまで）。ZModeler、Dynamic Subdivision と creasing、Live Boolean、Knife、Clip、Slice、Trim カーブ、IMM、ArrayMesh、NanoMesh、Panel Loops を使うとき、あるいはエッジがカミソリのように鋭く見える、Make Boolean Mesh が失敗するか穴が残る、平面がぐにゃぐにゃに見える、Mirror And Weld が編集を消してしまう、ZRemesher がハードサーフェスのパーツを台無しにするときにも使用。
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。