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。
すべて
収集アイテム ID、スカベンジャーハント、達成アーカイブ、最寄りアイテムを示すコンパス UI、隠しスポナー、「すべての X を発見」の進行状況保存を扱う収集ループシステムの専門ガイドです。収集アイテム、スカベンジャーハント、達成率アーカイブ、コンパス誘導型のアイテム探しを実装する際に使用します。キーワード：collectible_id、scavenger_hunt、collection_manager、collection_compass、completion_archive、hidden_item_spawner、find_all、collectible_item。
メトロイドヴァニア向けの専門的な設計指針です。能力によって制限される探索（ロック／鍵）、相互接続された世界設計（ショートカットを使った再探索）、永続状態の追跡（収集アイテム、ボス撃破）、部屋間の遷移（シームレスなロード）、マップシステム（グリッドベースの開示）、能力の多用途性（戦闘＋移動）を扱います。探索型プラットフォーマーやアクションアドベンチャーゲームに使用します。トリガーキーワード：metroidvania、ability_gating、interconnected_world、backtracking、map_system、persistent_state、room_transition、soft_locks。
iOS 26／Swift 6.2 のクリニック向けモジュラー MVVM-C アプリに、独自の方針に基づく SwiftUI ナビゲーションを適用します。Domain コーディネータープロトコル、App ターゲットの `DependencyContainer` と具体的なコーディネーターおよびルートシェル、`NavigationPath` の所有権、コーディネーターが所有するモーダル状態、ディープリンク／状態復元への対応、stale-while-revalidate／楽観的なキュー処理との互換性を徹底します。クリニックのナビゲーションフローの設計やリファクタリングに使用します。
12 個の専門プロンプトを使い、マッキンゼー級の包括的な市場調査と戦略分析を実施します。市場調査、競合分析、事業戦略、TAM 分析、顧客ペルソナ、価格戦略、市場投入計画、財務モデリング、リスク評価、SWOT 分析、市場参入戦略、包括的な事業分析に使用します。また、بحث سوق、تحليل استراتيجي、تحليل منافسين、دراسة جدوى、خطة عمل などのアラビア語での依頼や、事業参入・投資判断に関する「حلل لي السوق」にも使用します。次の場合は使用しないでください。事業アイデアへの簡単な意見を求めている場合（直接回答）、商品推薦や買い物（personal-shopper を使用）、ソーシャルメディアのコンテンツ戦略（viral-equation を使用）、企業情報の簡単なウェブ検索（web_search を直接使用）、購入する商品の比較（personal-shopper を使用）、単一の競合他社の簡単な分析（直接回答）。例外：「حلل لي السوق」が購入予定の商品についてなら personal-shopper、事業参入についてならこのスキルを使用。「وش أفضل منتج」→ personal-shopper。「وش حجم سوق X」→ このスキル。「قارن لي بين منتجين」→ personal-shopper。「قارن لي بين شركتين」が競合企業の比較ならこのスキル。「دراسة جدوى مشروع」→ このスキル。「أبغى أفتح مشروع」→ このスキル（包括的な分析）。「أبغى أشتري لابتوب」→ personal-shopper（買い物であり、事業ではない）。入力：事業の説明、業界、ターゲット顧客、地域、財務情報（任意）。ツール：sessions_spawn（サブエージェント）、web_search、web_fetch。出力：完全な戦略レポートを artifacts/research/{date}-{slug}.html に保存します。成功基準：12 件のコンサルティング品質の分析を実行可能なレポートにまとめて提供します。
論文向けの Nature 対応データ利用可能性声明、データリポジトリ計画、データセットの引用、FAIR メタデータチェックリストの作成、監査、改訂を支援します。Nature のデータ利用可能性、研究データ共有、リポジトリの選定、アクセッション番号、制限付きまたは機密データ、ソースデータ、補足データセット、DataCite 形式のデータセット参照、学術出版向け FAIR メタデータ、または Nature 系列誌への投稿を準備する中国語話者向けのデータ利用可能性文の中英翻訳について尋ねられた場合に使用します。
Neon 上でマルチテナント AI エージェントプラットフォームを構築・運用します。エージェント／アプリビルダーの設計、ユーザー／アプリ／エージェント実行ごとの Neon プロジェクトまたはデータベースのプロビジョニング、数千のテナントプロジェクトの管理、協賛対象の無料ユーザーと有料顧客の分離、組織間のプロジェクト移動、`@neon/sdk` と `@neon/tools` の選択、個人／組織／プロジェクトスコープの API キーの選択、フリート使用量や Agent Plan のコスト追跡、テナントデータベースの scale to zero（`suspend_timeout_seconds`）設定、DB スナップショットとソースリビジョン／シークレット／デプロイメタデータを組み合わせた複合チェックポイントの作成、生成アプリのスナップショット／復元フローのオーケストレーションを行う場合は必ず使用してください。Neon Agent Program、Agent Plan、組織／プロジェクトの上限、HIPAA、共同マーケティング、サポート、neondatabase/neon-for-agent-platforms の例にも使用します。
ヨーロピアンおよびアメリカンオプションの包括的な価格計算。9 種類の手法：Black-Scholes、Binomial CRR、Trinomial、Monte Carlo（反変量）+ Longstaff-Schwartz、Bjerksund-Stensland 2002 / BAW（アメリカンの閉形式解）、Heston 1993（確率的ボラティリティ、Fourier によるスマイル）、Bates 1996（Heston + Merton ジャンプ、急落リスク）、Greeks（BS）、インプライドボラティリティ、P(ITM)、P(Profit)。バックテスト向けに設計：各関数は numpy を使った平坦なベクトル化 Python（抽象化なし）で、math.erfc を使用（scipy は不使用）。BS 2.4 us/op、BS2 3.6 us、Heston 400 us、Binomial N=500 5.6 ms。CLI は 15 モードに加え、validate と bench を搭載。すべての閉形式解の時間計算量は O(1)。
Datos de fondos comunes de inversion argentinos via CAFCI (Camara Argentina de Fondos Comunes de Inversion). Combina catalogo JSON (1152 fondos, 4615 clases, fees, IDs, metadata), snapshot diario XLSX (VCP, patrimonio, market share, variaciones), ficha individual markdown (rendimientos TNA por periodo) y composicion de cartera (top activos). Sin API key.
Idea King — 第一原理から推論し、敵対的レビューを行います。Partner（搭子）ワークフローの思考パートナーとしても、単独でも使用できます。ユーザーが「点子王」「idea king」「第一性原理」「从第一性原理出发」「奥卡姆剃刀」「墨菲定律」「科斯定理」「对抗式审查」「挑战这个方案」「attack this plan」「盘问」「grill this plan」と言った場合や、計画、アーキテクチャ、作業分担を実行前にストレステストする必要がある場合に使用します。Partner Direction B は、委任前にすべての作業分担案でこのスキルを呼び出します。
文学小説、ジャンル小説・ウェブ小説、完結した短編小説、キャラクターやプロットの開発、文体編集、整合性管理、EPUB エクスポート、状況に応じた英訳など、オリジナルの中国語小説の作成、続きの執筆、改稿、診断、完結、バッチ制作に対応します。「小説を書いて」「一冊書いて」「短い物語」「短編」「完結した物語」「続きを書いて」「次の章」「キャラクターの検討」「章の修正・書き直し」「推敲」「AI らしさをなくす」「テンポや品質の確認」「一冊を自動で書く」「まとめて書く」「一括制作」「複数冊を自動執筆」「EPUB にエクスポート」「小説を翻訳」などの依頼に使用します。/chinese-novelist-skill、/skill:chinese-novelist-skill、/next-chapter、/new-novel にも対応します。
機能の羅列だけでなく、ユーザーの意思決定を支援する比較ツール（plan-compare、product-compare、alternative-compare）の設計。比較軸の選定、デフォルト比較ロジック、推奨の規律を扱う。feature-list-dump（すべての機能を列挙し意思決定を支援しない）、hidden-recommendation（中立を装った偏った比較）、honest-comparison-with-guidance（率直な比較と明確な推奨）というパターンを正直に扱う。comparison tool、plan compare、product compare、alternative compare、vs page、decision support tool に関する内容で起動。比較段階のコンバージョンが低い、比較段階でユーザーが離脱している、比較ツールの初期スコープを決める場合にも起動。
体系的なコンテンツ更新の運用。四半期ごとの監査、更新の優先順位付け（対象、時期、深度）、更新・統合・削除の判断、意図的な更新と放置による劣化を区別するライフサイクルを扱う。pillar-content-architecture と editorial-qa の更新セクションを基盤に、プログラムレベルの運用規律を構築。コンテンツ更新、コンテンツ劣化、コンテンツ監査、更新の優先順位付け、コンテンツライフサイクル、更新戦略、トラフィック減少、ランキング低下、コンテンツの鮮度、エバーグリーンコンテンツ、コンテンツメンテナンスで起動。古いコンテンツライブラリ全体でトラフィックが徐々に減少している場合、更新対象を決められない場合、更新作業の効果が不明な場合にも起動。
ページ体験と検索順位を改善するため、Core Web Vitals（LCP、INP、CLS）を最適化します。「Core Web Vitals を改善」「LCP を修正」「CLS を削減」「INP を最適化」「ページ体験を最適化」「レイアウトシフトを修正」などの依頼で使用します。3 つの Core Web Vitals 指標に特化しています。一般的なウェブパフォーマンスには使用しないでください（perf-web-optimization を使用）。Lighthouse 監査（perf-lighthouse）や Astro 固有の最適化（perf-astro）にも使用しないでください。
Databricks Genie Agents（旧称 Genie Spaces）を作成、管理、照会します。Unity Catalog テーブル、Metric Views、UC ボリューム内のドキュメントを対象にした厳選 Agent です。特定の Agent の構築、移行、調整、照会、ドキュメント Q&A、ドキュメントとデータを扱う Agent（旧 Knowledge Assistant および Supervisor Agent の後継）に使用します。ワークスペース全体のデータに関する質問には databricks-data-discovery 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。