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 100,928 件掲載。コマンド 1 行でインストールできます。
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旅行計画をエンドツーエンドで支援します。ユーザーの制約を集め、参考となる旅程を作成し、大众点评 + 小红书 で場所や飲食店の情報を調査した後、インタラクティブでモバイルファーストな地図ページ（Leaflet + タイムライン）を生成し、必要に応じて Vercel にデプロイします。旅行の計画、旅程の作成、大众点评／小红书でのレストラン調査、旅行マップページの作成を依頼された場合や、「行程规划」「行程地图」「trip map」「plan my trip」「做个行程」と言われた場合に使用します。スクリーンショットや行きたい場所リストなどの断片的な入力から、ナビゲーションリンク、小红书リンク、支払い情報、予約ボタンを含むデプロイ可能な参考マップまで、全工程を扱います。
リポジトリのドキュメントが読者の疑問に実際に答えているかを監査します。新規の低コスト（Haiku）エージェントを起動し、ドキュメントのみを予備知識なしで読み、回答にたどり着く速さ、行き詰まりの有無、ソースコードへのフォールバックの有無、互いに矛盾するドキュメントを引用するかどうかを測定します。ドキュメントの再編後、「散らばっている」と感じる場合、同じ混乱が繰り返される場合に使用します。検索可能性の不足（すべてのドキュメントがインデックス化され、コーパスが完全でも、見つけやすいとは限りません）を明らかにし、優先順位付きの修正リストを提示します。このリポジトリに限らず、あらゆるリポジトリのドキュメントで利用できます
1 社以上のターゲットアカウント向けに、インタラクティブな Deal Workspace 成果物を作成します。自動調査によるアカウント概要、商談上の役割を示す購買グループマップ、各ステークホルダーの職務プロフィールやソーシャル投稿からまとめた個別資料（優先事項、話題、想定される反論、根拠のある切り出し方）、進行中の商談シグナル、優先順位付きの施策、チームの LinkedIn のつながりから実名の仲介者を経て意思決定者に至るすべての経路をたどり、短さと強さで順位付けした、重み付きのウォームイントロ経路図を含みます。企業または企業リストを挙げて、誰にどう売り込むかを知りたい場合は常に使用してください。特に LinkedIn Connections.csv のエクスポートを言及・アップロードする場合や、「X には誰と知り合いか」「ウォームイントロをマップして」「X の意思決定者は誰か」「ステークホルダーマップを作成して」「X への最も有望なルートを探して」「このアカウントに複数の接点を作って」などと依頼する場合、またはアカウント調査をチームで共有できる形にしたい場合に適しています。「このアカウントを調査して」「X との商談を設定したい」とだけ言われた場合も使用してください。ウォームパスのマッピングがこのスキルの要点です。
ユーザーのマシンに Amplicode IntelliJ プラグインを IntelliJ IDEA（Ultimate/Community）および GigaIDE にインストールします。ユーザーが IDE への Amplicode プラグインのインストールを明示的に依頼した場合、言語を問わず起動します。また、他の Spring Agent Toolkit スキル（`spring-explore`、`spring-data-jpa`、`spring-data-jdbc`、`crud-rest-controller`、`dto-creator`、`mapper-creator`、`spring-security-configuration`、`spring-planning`、`java-debug`）が Amplicode MCP サーバーの未接続を検出し、このスキルにインストールを委任した場合も暗黙的に起動します。IDE プラグインのインストール後、ユーザーは任意のプロジェクトを開き、ウェルカム画面の「Настроить Spring Agent」ボタンをクリックする必要があります。これにより MCP の自動設定と spring-skills のインストールが実行されます。このスキル自体は MCP を設定しません。GoLand、PyCharm、WebStorm、Rider、CLion、RubyMine、PhpStorm、DataGrip、その他の JetBrains 製品は対象外です。対応対象は IDEA と GigaIDE のみです。
ユーザーが「競合を分析」「価格を比較」「競争環境」「市場調査」「顧客の意見」「レビュー分析」「採用シグナル」「コンテンツ戦略」「SEO競争」「競合比較資料の作成」「競合分析」「プレイヤー一覧」「競合相手」「市場インテリジェンス」「競争上のポジショニング」「企業の詳細調査」「取締役会の準備」「SWOT分析」「[X]と[Y]の比較」などを依頼した場合や、競合分析、価格比較、顧客 sentiment、市場環境の調査に言及した場合に使用します。Apify CLI または Apify MCP サーバーが必要です。
ヘッドレス Multiplayer Server を使用して Decentraland のマルチプレイヤーシーンを構築し、デプロイ済みのシーンをデバッグします。権威型マルチプレイヤー、チート対策、サーバー側検証、永続ストレージ、サーバーメッセージが必要な場合や、デプロイ済みサーバーログの検索 / 追跡、エラーや再起動の調査、デプロイ済み Multiplayer Server の CPU、メモリ、パフォーマンスの診断を求められた場合に使用します。サーバーを使わない基本的な CRDT マルチプレイヤーには使用しないでください（multiplayer-sync を参照）。
Azure Local（旧称 Azure Stack HCI）の計画、デプロイ、運用、トラブルシューティングを支援します。サイジングと前提条件、Arc 登録、ライフサイクル更新、ワークロード（Azure Local VM、Azure Local 上の AKS、イメージ、ディスク、論理ネットワーク）、SDN とネットワークセキュリティ、障害の切り分けに対応します。まず読み取り専用で開始し、リスクの高い変更の前に確認します。対象：Azure Local、Azure Stack HCI、Arc resource bridge、custom location、Azure Local VM、Arc VM、Azure Local 上の AKS、AKS hybrid、SDN、Lifecycle Manager、Azure Local update、disconnected site。
Foundry を使用してスマートコントラクトを Base にデプロイします。forge create コマンド、コントラクトの検証、CDP によるテストネットのフォーセット設定、BaseScan API キーの設定を扱います。Solidity コントラクトを Base Mainnet または Sepolia テストネットにデプロイするときに使用します。「deploy contract to Base」「forge create on Base」「verify contract on BaseScan」「get testnet ETH」「Base Sepolia faucet」「how do I deploy to Base」「publish my contract」などの依頼に対応します。
自律型ホワイトハットセキュリティ監査ツール Flounder を操作します。ユーザーが公開ソースまたは許可されたリポジトリ、ソースツリー、パッケージ、スマートコントラクト、Solidity/EVM プロジェクト、ZK または証明システムのコード、デプロイ済みアドレス、トランザクション、プロジェクトリンク、過去の Flounder 実行について、セキュリティ監査、バグバウンティレビュー、脆弱性調査、またはエクスプロイトの実証を求める場合に使用します。Flounder の prepare、map、dig、audit、verify、confirm、report ワークフローの実行、Flounder サーバー、デーモン、プロバイダープロファイル、モデル認証、サンドボックス実行、コーパスパス、ソースパス、ビルドルート、カバレッジ、予算の設定、進行中の監査の監視、保留中の範囲の続行、脆弱性の疑いの検証、発見事項の再現、実行に裏付けられたバグレポートの収集にも使用します。また、Flounder のメンテナーがエージェントに監査ツールの再現率向上、Evaluation の失敗分析、管理された Harness 実験の実行、隔離ブランチでの Flounder ソース変更、改善候補 PR の準備を依頼する場合にも使用します。
CSVまたはExcelファイルをseekdbベクトルデータベースにインポートし、コレクションを管理します。埋め込み関数を使用して指定列を自動的にベクトル化できます。次の場合に使用します：（1）Excelファイルの読み込みとプレビュー、（2）CSV/Excelデータのseekdbへのインポート、（3）表形式データからのベクトルコレクション作成、（4）セマンティック検索用の特定テキスト列のベクトル化、（5）埋め込み付き製品／ドキュメントデータの一括挿入、（6）コレクションの削除、（7）テスト用サンプルデータファイル（sample_products.csv/xlsx）へのアクセス。重要：サンプルファイルはこのスキルのexample-data/ディレクトリにあります。正しいパスを確認するため、必ず最初にこのスキルファイルを読んでください。
Amazon商品カタログ（Catalog Items）を検索します。ASINでカタログの詳細を取得し、キーワード、識別子、分類条件で商品を検索できます。また、商品カテゴリーノード、タイトル概要、画像、その他のincludedDataを照会します。Amazon商品カタログ、Catalog Items、ASINによる商品検索、キーワードによるAmazon商品の検索、カテゴリーノード、商品画像や概要、searchCatalogItems、getCatalogItem、listCatalogCategoriesに言及した場合に起動します。「Catalog」と明示されていなくても、出品者自身のListingではなくAmazon全体のカタログから商品基本情報を調べたい場合に起動します。出品者SKUの出品情報の作成・削除・更新・照会にはlinkfox-amazon-store-listingsを使用します。
Amazon商品やカテゴリーに関する購入者フィードバックを分析します。ASINまたはbrowse nodeで、レビューのトピック、トピックの言及数、星評価への影響、レビューの傾向、返品トピック、返品傾向を照会し、商品の評判やカテゴリーの問題を分析します。Amazonレビュー分析、レビューのトピック、低評価の理由、レビュー傾向、返品理由、返品傾向、ASINの評判分析、カテゴリーのフィードバック、MENTIONS、STAR_RATING_IMPACT、Customer Feedback APIに言及した場合に起動します。APIに明示的に言及していなくても、集約されたフィードバックからAmazon商品やカテゴリーでよくある高評価・低評価や返品の問題を把握したい場合に起動します。
ユーザーがmakecliでMakeプラットフォームのリソースを管理する場合に使用します。アプリの作成／デプロイ、betaからproductionへの昇格、ビルド／デプロイの進捗やアプリURLの確認、ビルド／デプロイログの閲覧、エンティティ、リレーション、レコード、サーバー側統計（统计、汇总、分组统计）の照会、リソースの確認、バックエンドコンテキストの切り替え、Makeへのログイン、makecliコマンドラインコマンドの実行に対応します。「部署」「发布到 production」「promote」「部署进度」「构建状态」「构建日志」「部署日志」「apply」「查看应用」「创建记录」「登录 Make」「切换环境」「/makecli」などの依頼でも起動します。DSLスキーマ設計（makedslを使用）、フロントエンドUI（makeui）、認証（make-app-auth）、Service/APIコード（make-app-service）、ランタイムのパッケージ化（make-app-runtime）、OCR統合（make-integration）、canvas-tableの動作は対象外です。
seekdb-cliを使用して、shellコマンド経由でseekdb/OceanBaseデータベースを操作します。次の場合に使用します：（1）SQLでデータベースをクエリする、（2）テーブルのスキーマと構造を調べる、（3）テーブルデータの分布を分析する、（4）テーブル間の関係を推定する、（5）ベクトルコレクションとセマンティック検索を管理する、（6）コレクションデータを追加／エクスポートする、（7）AIモデルを管理する、（8）データベース接続状態を確認する、（9）コマンドラインでデータベース操作を行う。
weapp-vite のプロジェクト構成を採用したリポジトリ、または `weapp-vite` 依存関係をインストールしたプロジェクト向けのエンジニアリング実践ガイドです。`vite.config.ts` の `weapp` 設定、組み込み i18n、自動ルーティング、routeRules/layout、buildScope、コンポーネントの自動インポート、サブパッケージ、npm、6 プラットフォーム向けの単一ターゲットビルド、管理対象 TypeScript、HMR、sourcemap、`prepare`、MCP、Web runtime、lib mode、worker、AI スキル、および `weapp-ide-cli` とのコマンド管理境界を扱います。
Workers AI を使って Cloudflare の GPU ネットワーク上で LLM と AI モデルを実行します。Llama 4、Gemma 3、Mistral 3.1、Flux 画像、BGE 埋め込み、ストリーミング、AI Gateway を含みます。2025 年の破壊的変更に対応し、文書化された 7 件のエラーを防ぎます。LLM 推論、画像、RAG の実装、または AI_ERROR、レート制限、max_tokens、BGE pooling、コンテキストウィンドウ、neuron 課金、Miniflare AI binding、NSFW filter、num_steps のトラブルシューティングに使用します。
cognitedata/dune-app-reviews の評価基準に従い、React/TypeScript の CDF コードベースを対象に Dune app プラットフォームの全面レビューを実施します。3 つの成果物を生成します：review-files.md（ファイルごとの一覧）、review-packages.md（依存関係の監査）、review-report.md（must/should/nice-fix 項目を含む評価レポート）。Dune app のレビュー、提出前レビュー、承認レビュー、アプリ認定レビュー、コード品質監査、CDF プラットフォームレビュー、または提出前のコードベースに対する「run dune-review」を求められたときに使用します。
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。