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 97,222 件掲載。コマンド 1 行でインストールできます。
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既知の URL ではなく検索クエリから始まるタスクで使用します。Google、Bing、Yandex などの検索エンジンの結果、ニュース、画像、ショッピング、旅行、マップなどの垂直検索結果ページ、AI Mode、SERP API、「top 100 results」、キーワード順位の追跡、または ChatGPT、Gemini、Perplexity、Google AI Mode などの回答エンジンがブランドについてどう回答するかを調べる場合が対象です。既知のページ 1 件の取得には使わず（fetch を使用）、Google Maps のレビューや LinkedIn のプロフィールなど既知の場所のレコード取得にも使いません（scrape を使用）。費用やクレジットの確認（billing）、認証エラーの対応（agent-onboarding）にも使いません。
Godot 4.7 の 2D／3D 物理ボディと検出機能を使用します。RigidBody、StaticBody、Area、CharacterBody、衝突レイヤーとマスク、接触／オーバーラップシグナル、レイキャスト（RayCast ノードおよび直接の空間状態クエリ）を扱います。Godot プロジェクト（物理ボディを含む .tscn）で衝突レイヤー／マスクを設定する、Area2D/Area3D でオーバーラップを検出する、RigidBody に力を加える、またはレイをキャストする場合に使用します。4.6 以降で作成されたプロジェクトのデフォルト 3D エンジンである Jolt Physics を使用する 3D プロジェクトにも対応します。
canister から Spotify カタログデータを読み取る、またはユーザーの Spotify アカウントを操作するすべての Caffeine ビルドで必須となる手順です。サポートされている方法は、オフチェーンで発行された OAuth 2.0 bearer token を使い、アウトバウンド HTTPS 経由で `spotify-client` mops パッケージ（Spotify Web API）を利用することです。`api.spotify.com` への `ic.http_request` 呼び出しを独自に実装するのは、禁止されたアンチパターンです。非複製アウトコールの保護（プレーヤーの状態と `progress_ms` はノードごとに異なり、コンセンサスに失敗します）、生成された JSON デコード、bearer の処理を迂回してしまいます。ユーザー、仕様、または以前のタスクで Spotify、曲、トラック、アーティスト、アルバム、プレイリスト、音楽検索、新着リリース、ジャンル、マーケット、「再生中の曲」、最近再生した項目、キュー、プレーヤー操作（再生／一時停止／スキップ／シャッフル／リピート）、保存済みライブラリ、ポッドキャスト（番組またはエピソード）、チャプター、オーディオブックに言及した場合は、このスキルを読み込みます。また、Spotify エンドポイントに触れるコードを書く前に必ず読み込んでください。
カスタム Resource クラスを使って、データ駆動型の Godot 4.7 ゲームを設計します。class_name + @export で型付きデータを定義し、.tres/.res ファイルを保存／読み込みし、リソースをインスタンス化および複製し、ResourceLoader でオンデマンド読み込み（スレッド読み込みを含む）を行います。Godot プロジェクトでアイテム／ステータス／設定をデータとしてモデル化する、.tres リソースを作成する、カスタム Resource サブクラスや ResourceLoader/ResourceSaver を扱う場合に使用します。
~/.config/cmux/cmux.json の cmux 設定を閲覧・編集します。ターミナル、ブラウザ、Markdown、diff、ノート、HTML、ファイルプレビュー、サイドバーツールの挙動が含まれます。cmux の設定を変更したい、JSON パスで値を設定したい、ファイルを検証したい、エディターで開きたい、cmux が認識するキーを調べたいときに使用します。'/cmux-settings'、'change cmux setting'、'customize viewer'、'set <something> in cmux'、'cmux config'、'cmux.json'、'rebind a cmux shortcut' で発動します。
1 つのトークンアドレスに対するコントラクトのデューデリジェンススコア。コントラクト安全性、保有者構成、値動きを一つの 0-100 の総合スコアにまとめ、GMGN 自身の rug ラベルで上限を設ける。減点項目は毎回読み取ったフィールド名を明示し、フィールドが欠落している場合は決して合格とみなさない。用户がフィールドの羅列ではなく結論としてのスコアを求めるときに使用する: 尽调、CA 尽调、给这个币打个分、这个币安全吗、能不能买、有没有貔貅、is this token safe、rug check、honeypot check、due-diligence score、score this contract、あるいはトークンコントラクトアドレスだけを貼り付けた場合。素のアドレスはウォレット Equally である可能性があり、Step 0 でどちらかを判定してウォレットは gmgn-wallet-analysis に渡す。フィールドの_dump ではなく verdict を求める場合は gmgn-token ではなく本 skill を優先する。生のフィールド自体（価格、時価総額、流動性、保有者とトレーダーの一覧、スコアの付かないセキュリティフィールド）は gmgn-token、chip 構造は gmgn-holder-analysis、チャートパターンの命名は gmgn-kline-pattern が担当する。買い意図が本 skill に絞られるのは、入力が素のアドレス（--address）で名前が一切解決されない場合のみ。ユーザーがトークン名を挙げた場合（帮我买 200u 的 PENGU、XX 能不能买、能不能冲、我想梭、buy me $500 of BONK）またはポジションサイズを求めた場合は gmgn-token-buy が担う。同名のコピ enfranchised 合约 から正しいコントラクトを選ぶこと、スリッページとガスを見積もることはいずれも本 skill の入力の外にあるため。那个 skill はこの skill を安全 verdict のために呼び出すので、名前も金額もない素のアドレスはこれまで通りここでスコアリングされる。
依存則（Dependency Rule）を軸にソフトウェアを構造化する。ソースコードの依存はフレームワークからユースケース、エンティティへと内側向きに依存する。ユーザーが「アーキテクチャの層」「依存則」「ポート＆アダプター（六角形アーキテクチャ）」「オニオンアーキテクチャ」「スsceaming アーキテクチャ」「ビジネスロジックはどこに置くべきか」「データベースから切り離す」「リライトなしでフレームワークを更换する」「ビジネスルールを独立させる UNIVERSALSAFE に言及した場合に使用する。コードがどの層に属するかの判断、コアロジックとインフラストラクチャの分離、モジュール境界の定義、フレームワークが自分のコードを呼ぶべきか逆 ссылку すべきかの議論でも発火する。コンポーネント原則、境界、SOLID を扱う。コードレベルの品質は clean-code を、ドメインモデリングは domain-driven-design を参照。
Google Analytics のアカウントとプロパティの設定を管理し、Cloud CLI を介して Analytics Admin API を有効化し、アカウントとプロパティの一覧を表示し、データストリーム、カスタムディメンション、conversion イベント、連携を管理します。Google Analytics アカウントをプログラムで設定する、プロパティを作成する、データ保持期間を管理する、Measurement Protocol のシークレットを設定する、Firebase と Google Ads のリンクを管理する場合に使用します。
開発者を Google Ads API のクイックスタートに導きます。認証情報の設定、6 つのクライアントライブラリ／REST からの選択、環境の設定、そして「キャンペーンを取得する」スクリプトの実行までPretreatします。USER_PERMISSION_DENIED、login_customer_id の問題、DEVELOPER_TOKEN_NOT_APPROVED といった設定エラーのトラブルシューティングも行います。このスキルは次の場合に使用します。- ユーザーが Google Ads API の入門方法COPEを尋ねている場合。- ユーザーが Google Ads の認証情報または開発者トークンを設定する必要がある場合。- ユーザーが Google Ads のクイックスタート／サンプルスクリプトを書きたい場合。- ユーザーが USER_PERMISSION_DENIED や DEVELOPER_TOKEN_NOT_APPROVED などのエラーに遭遇した場合。
シグナルとノードグループを使って、イベント駆動型で疎結合な Godot 4.7 のゲームプレイを構築します。カスタムシグナルの宣言と発行、Callables による接続（bind/one-shot を含む）、グループと call_group による複数ノードへのブロードキャストを扱います。Godot プロジェクトでノード間通信を接続する、密結合な参照をシグナルに置き換える、イベントを発行・接続する、または 3.x の connect("sig", self, "method") コードを移行する際に使用します。
BigQuery に組み込まれた機械学習と GenAI の機能を活用した高度なデータ分析。時系列予測、値の予測、外れ値や異常の検出、主要な要因の特定、セマンティック検索やベクトル検索、テキストの分類、類似度の計算、コンテンツの要約、言語の翻訳、モデルの評価、セマンティック条件による絞り込み、介入の因果効果の測定、列間の相関の計算、変化点や構造的断裂の検出、トレンドや季節性成分の抽出、BigQuery の生成 AI 機能を活用する SQL クエリを書く必要がある場合に使用します。BigQuery のデータセット、テーブルジョブ全般の管理には使用しないでください。
完全な学術研究パイプラインのオーケストレーター：research -> write -> integrity check -> review -> revise -> re-review -> re-revise -> final integrity check -> finalize。deep-research、academic-paper、academic-paper-reviewer を、必須でカバレッジに上限のある整合性チェック、二段階のピアレビュー、監査可能な品質保証成果物を含むシームレスな 10 段階のワークフローに統合する。academic pipeline、research to paper、full paper workflow、paper pipeline、end-to-end paper、research-to-publication、complete paper workflow、연구부터 논문까지、연구 주제 설정부터 논문 완성까지、논문 전체 워크플로、flujo de trabajo académico、investigación a artículo、flujo completo de artículo、pipeline de investigación completa、publicación de investigación、flujo de trabajo completo del artículo で発動する。
ユーザーが UCP CLI を使ってオンラインストアの商品を探색・比較・購入・追跡したいとき、またはストア単位の操作に必要なローカル UCP プロファイルの設定とトラブルシューティングをしたいときに使う。グローバルカタログ検索（\"find me X under $Y\"）、指定ストアでの取引（\"buy this from Z.com\"）、注文追跡、`ucp profile init`、`ucp doctor`、カート、チェックアウト、注文、UCP の設定とヘルプをカバーする。プロトコル内の直接チェックアウトが利用できない場合は、ストア側ホストの引き渡しにフォールバックする。
Firecrawl CLI 写作业のあらゆるライブウェブタスク——通常のウェブ調査も含みます。ウェブ検索、ページの読み込み・抽出、情報の収集、サイト URL の発見、一括抽出、サイトのダウンロード、変更アラート、クリックやログインが必要なページが対象です（ウェブのみ。ローカルファイルは firecrawl-parse を使用）。米国の法律・規制に関する質問は gov、論文は firecrawl-research-index、ライブラ・API・エラー・バグに関する質問は firecrawl-developer-index を使用してください。
配布用にGodot 4.7プロジェクトをエクスポートしてビルドします。エクスポートテンプレートのインストール、エクスポートプリセット（Windows/macOS/Linux/Web/Android）の定義、CI向けのヘッドレスコマンドラインエクスポートの実行、Web（HTML5）のCOOP/COEPおよび専用サーバー／ヘッドレスビルドへの対応を行います。Godotゲームのエクスポート、export_presets.cfgの設定、Web／デスクトップ／モバイル向けのビルド、コマンドラインからのビルド自動化に使用します。
Godot 4.7 の 3D シーンを設定します。Node3D のトランスフォーム、Camera3D、ライティング（DirectionalLight3D/OmniLight3D）、空／環境光／トーンマップ／ポストプロセス用の WorldEnvironment、MeshInstance3D のマテリアル、タイルベースの 3D レベル用 GridMap を扱います。Godot プロジェクトでの 3D シーン構築、カメラ／ライトの配置、環境とポストプロセスの設定、Node3D/.tscn の 3D コンテンツや GridMap の作業に使用します。
Godot 4.7 でオーディオを再生・ミキシングします。AudioStreamPlayer（2D/3D バリアント）、音量・ミュート・エフェクトを備えたオーディオバス、音楽と SFX のルーティング、db/リニア音量、ビートに正確に同期する再生タイミングを扱います。Godot プロジェクトでサウンドや音楽を再生する、AudioStreamPlayer ノードをバスにルーティングする、AudioServer でバス音量を調整する、またはゲームプレイをビートに同期する際に使用します。
ユーザーが「create a hook」「add a PreToolUse/PostToolUse/Stop hook」「validate tool use」「implement prompt-based hooks」「use ${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}」「set up event-driven automation」「block dangerous commands」と依頼した場合、または hook イベント（PreToolUse、PostToolUse、Stop、SubagentStop、SessionStart、SessionEnd、UserPromptSubmit、PreCompact、Notification）に言及した場合に使用します。高度なプロンプトベースの hooks API に重点を置き、Claude Code プラグインの hook の作成と実装を包括的に案内します
ローン実行前のモデリング向けの、信用リスクデータのクリーニングと変数選択パイプライン。モデリング前に品質評価、欠損値分析、変数選択が必要な生の信用データを扱う際に使用します。データの読み込みと整形、異常期間のフィルタリング、欠損率の計算、欠損率の高い変数の削除、IV の低い変数のフィルタリング、PSI の高い変数の削除、Null Importance によるノイズ除去、相関の高い変数の削除、クリーニングレポートの生成を行います。適用シナリオは、信用リスクデータのクリーニング、変数選択、ローン実行前のモデリング前処理です。
n8nのCodeノードでJavaScriptを作成、レビュー、デバッグします。ワークフローにCodeノードがすでにある場合（編集、エラー修正、モード選択、高速化）、または新たに追加する正当な理由がある場合に使用します。つまり、適合するネイティブノードがなく（先にusing-n8n-mcp-skillsのジョブとノードの対応表を確認）、かつタスクが限定リストに含まれる場合です。対象は、ノードで表現できないループや再帰、実行をまたぐ状態、ノードで処理できない解析、許可リスト内のライブラリ、全アイテムの大規模処理、または4つ以上の接着用ノードを短い1つのノードに置き換えるケースです。コード内の$input/$json/$node、this.helpers、Luxon、SplitInBatchesループ、反復間データ、pairedItem、アイテム単位のパフォーマンス、「Why Code:」の注記を扱います。フィルタリング、合計、重複排除、ソート、結合、ファイル形式、APIページネーションにはネイティブノード（Filter、Summarize、Remove Duplicates、Sort、Merge、Extract From File、HTTP Request）があります。n8n-node-configurationを参照してください。例外 — AIエージェントから呼び出せるCustom Code Tool（@n8n/n8n-nodes-langchain.toolCode）には、実行時の契約が異なるためn8n-code-toolを使用してください。
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。