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 101,174 件掲載。コマンド 1 行でインストールできます。
すべて
老化生物学、細胞老化、長寿研究を扱います。老化マーカー（p16/CDKN2A、SASP、SA-beta-gal）、老化の特徴、セノリティック薬の発見（dasatinib+quercetin、fisetin、navitoclax）、エピジェネティック時計、テロメア生物学、長寿 GWAS を網羅します。老化経路の分析、加齢関連疾患の遺伝学、セノリティック標的の発見、百寿者の遺伝学に関する質問に使用します。相関の証拠と因果関係の証拠（ノックアウト、介入）を区別します。
Twitter/X のスレッド執筆。フックとなるツイート、スレッド構成、エンゲージメント最適化を含みます。ツイートの書式、文字数制限、メディア添付、投稿戦略を扱います。用途：Twitter スレッド、X 投稿、ツイートストーム、Twitter コンテンツ、ソーシャルメディア執筆。トリガー：twitter thread、tweet thread、x thread、twitter post、tweet writing、thread creation、tweet storm、twitter content、x post、twitter writing、twitter hook、tweet formatting、thread structure
macOS/Windows でスクリプトを使って WeChat メッセージの送信を自動化するスキルです。ユーザーが「WeChat メッセージを送信」「WeChat の友人にメッセージ」「WeChat メッセージの自動送信」「WeChat グループで送信」と依頼した場合や、「wechat message」「WeChat 自動化」に言及した場合に使用します。macOS では AppleScript + cliclick、Windows では PowerShell を使用し、プラットフォームに応じたスクリプトを選びます。
Airflow 3.3 の AIP-103 キー／バリューストア（`task_state_store`、`asset_state_store`）と、クラッシュに強い `ResumableJobMixin` を使って、リトライや DAG 実行をまたいでタスクとアセットの状態を永続化します。タスク状態ストア、タスクのチェックポイント、リトライをまたぐ状態の永続化、ワーカークラッシュ後も保持されるジョブ ID、ウォーターマーク、アセットメタデータ、再開可能なタスク、クラッシュに強いオペレーター、「Airflow 3.3 の新機能」について質問された場合に使用します。Variables または XCom をタスク内の連携状態に使う DAG を読む際にも積極的に使用し（アンチパターンとして指摘）、外部システム（Databricks、Snowflake、BigQuery、Redshift、Spark、dbt Cloud、EMR、AWS Batch など）にジョブを送信して完了を待つ DAG をレビューする際にも使用します。送信と待機を一つのオペレーターで行う場合も、送信タスクとセンサー／ポーリングタスクに分ける場合も対象です。`wait_for_termination`、`deferrable`、`durable`、手書きのポーリングセンサーを扱います。状態永続化機能には Airflow 3.3 以降が必要ですが、送信とポーリングのアーキテクチャに関するガイダンスはすべてのバージョンに適用できます。
Alibaba Cloud Elasticsearch インスタンス・設定管理 Skill。Elasticsearch インスタンスのライフサイクル（作成、照会、一覧表示、再起動、アップグレード／ダウングレード、ノード情報）の管理、およびスナップショットバックアップやアナライザー辞書などのインスタンス側設定の管理に使用します。トリガー：「elasticsearch」、「ES instance」、「elasticsearch instance」、「create ES」、「query ES instance」、「restart ES」、「ES node」、「cluster node」、「upgrade ES」、「downgrade ES」、「scale ES」、「resize ES」、「ES snapshot」、「ES backup」、「snapshot setting」、「create snapshot」、「ES dict」、「IK dict」、「hot dict」、「synonyms dict」、「aliws dict」、「analyzer dictionary」
Backtrader は、Python のみで実装されたオープンソースの定量バックテストフレームワークです。複数のデータソース、戦略、時間足でのバックテストと実取引に対応します。ユーザーが定量戦略の開発、バックテスト分析、取引ロジックの作成、バックテストパラメーターの最適化を必要とする場合、または backtrader や定量バックテストフレームワークに言及した場合に使用します。バックテストを必要とせず、データ取得のみを求めている場合は、baostock/akshare/tushare などのデータ Skill を案内します。
DatoCMSのセットアップをガイドします。プロジェクトを調査し、推測できない点だけを質問して計画を提案します。ユーザーの同意を得るまでは変更を行いません。サイトやリポジトリへのDatoCMS導入（プレビューとビジュアル編集、キャッシュ、コンテンツのレンダリング、SEO、検索、CLIとマイグレーション、リリース、複数プロジェクトの同期、Webhook、ビルドトリガー、WordPressまたはContentfulからのインポート）、または新しいDatoCMSサイトの開始に対応します。セットアップを一貫して行いたい場合や手順の案内を希望する場合に使用します。内容が明確な単一のコード変更は、担当するDatoCMS skillの対象です。
agent-uml の共同編集キャンバスで PlantUML 図の品質を確保します。対象は、レンダリングの安全性（HTTP 400 や空白キャンバスを防ぐ構文）、会話の進め方（バージョンを提示するか質問するか、message パラメーターに何を書くか）、設計の有効性（分解の基準、図間のトレーサビリティ、エクスポートへの対応）の3段階です。agent-uml MCP ツール（design_create、diagram_upsert、design_feedback、design_export）を呼び出すたびに、タスクが単純に見える場合も使用します。`as alias` がないと要素に注釈を付けられず、skinparam が一致しないと図が読みにくくなるためです。
大众点评サイトの情報を専門的に検索するスキルです。店舗検索、詳細情報の取得、評価の抽出、都市の切り替え、詳細な情報検索に対応します。大众点评サイトで店舗情報や詳細を調べ、評価やレビューを確認したり、都市を切り替えたりする際に使用します。ログイン済み／未ログインを判定する完全な二状態ログイン検出機構、ユーザーガイド、標準化された操作手順を備え、食材評価を含む全項目の評価抽出に対応します。ページをまたぐ検索ボックスの動的な位置特定、複数タブの自動管理、商圏検索、ユーザータグの標準化処理も追加されています。
Eva Think 2.5.0 は、思考の伴走と診断のための独立エントリーポイントです。対話を通じた思考整理、迷いの解きほぐし、概念の明確化、コンテンツ上の課題の整理、思考や創作の翻訳時に必要に応じた対象者の調整、サンプルを用いた思考支援、一般的な文章の AI らしさの確認、軽いアイデア発散、Eva データの保存・タスクの再取得・棚卸し・バックアップに使用します。また、文体の抽出、ペルソナ素材の収集、製品・サービスの事実の収集、表現の適性診断にも使用します。混乱した顧客獲得目標の明確化、重要なビジネス情報の補完、信頼構築型の顧客獲得コンテンツマトリクスの計画にも使います。独立した比較分析と学習、ユーザー自身の原稿の添削・解説は Eva Teaching に引き継いでください。明確なアカウント／分野のポジショニング、ポジショニングの振り返り、ポジショニングに沿ったプロフィールページの三要素、コーディング、財務、ファイル処理、必要情報がそろった顧客獲得用原稿、その他の専門的な実行タスクには介入しないでください。トリガー：/eva-think、/eva-reframe、/eva-memory、/eva-persona-memory、/eva-product-service、/eva-user-voice、/eva-ai-check、「一緒に考えて」「話を聞いて」「頭が整理できない」「このテーマを見て」「AI っぽさをチェック」「このアイデアを保存」「アイデアカードを再取得」「Eva のナレッジベースを棚卸し」「記憶カード／アイデアカード／ペルソナカード／製品・サービスカード／文体カードを集計」「Eva データをエクスポート」「Eva の記憶カードをすべてバックアップ」「Eva データをデスクトップにまとめる」「SNS 投稿の文体を抽出」「ペルソナが定まらない」「製品とサービスの情報を集めて」「提供できるサービスを整理」「今後は主にこの種のコンサルティングを行うと記憶」「対象者を広げるか、顧客相談を増やすか」「顧客獲得目標が不明確」「顧客獲得用の製品が明確でない」「顧客獲得コンテンツマトリクスを計画」。単独の「個人ブランドを作る」「ペルソナを作る」「IP を作る」といった依頼を振り分けるのは、/eva または /eva-persona-memory が明示的に呼び出された場合、Eva のペルソナ素材収集が明示された場合、互換表現「ペルソナ収集」が使われた場合、または現在の文脈がすでに Eva のペルソナ素材に関する場合に限ります。ユーザーがアカウントのポジショニングを明示的に選んだ場合は eva-positioning に引き継いでください。製品・サービスの情報収集は、ユーザー自身が実際に提供するものを整理、記憶、再利用したいと明示した場合に限ります。通常の製品分析、第三者資料、カスタマーサービス、契約、CRM、単独の「製品／サービス／コンサルティング」への言及では起動しません。通常のファイル圧縮、一般的なプロジェクトのバックアップ、Eva 以外のデータのエクスポートには介入しないでください。一般のエントリーポイントでユーザーが学際的なアイデア発散を明示的に求めた場合は Eva Lens が担当します。すでに Think の会話中であれば、必要に応じて共有の学際的アイデア発散の一次情報を読み込み、完了後は Think に戻ります。ユーザーが話題の対象者識別機能を明示的に指定するか、「背後にいるのはどんな人たちか、誰に響いたのか、誰に向けた話か」と直接尋ねた場合は、eva-audience-finder を主要エントリーポイントとします。
Go サービス向けの HTTP/REST API 設計：ハンドラー、ServeMux ルーティング、ミドルウェア、リクエスト検証、ページネーション、冪等性、ヘルスチェック、エラーレスポンス、グレースフルシャットダウン。API の設計、HTTP ハンドラーの作成、ミドルウェアの実装、REST エンドポイントの構成に使用します。トリガー例：「design API」「REST endpoints」「HTTP handler」「middleware pattern」「graceful shutdown」「API versioning」。対象外：gRPC サービス（go-grpc）、仕様優先の OpenAPI 作業（go-openapi）、一般的なアーキテクチャ（go-architecture-review）、ハンドラー内の並行処理（go-concurrency-review）。
Hotwire の横断的な UX フィードバックパターン（読み込み状態、ビジーインジケーター、プログレスバー、楽観的 UI、レンダリングのインターセプト、ビュー/ページ遷移）を実装します。単一の機能領域に限らず、体感パフォーマンスとユーザーフィードバックが主な目的の場合にこのスキルを優先してください。フォームの正確性と検証動作には hwc-forms-validation、ナビゲーション/履歴/キャッシュの仕組みには hwc-navigation-content、プッシュ/ストリームのオーケストレーションには hwc-realtime-streaming、メディア固有の動作には hwc-media-content、Stimulus API の基本的な質問には hwc-stimulus-fundamentals を使用してください。
clickhousectl CLI を使用して ClickHouse をセットアップおよび管理します。開発用にローカル ClickHouse サーバーをインストールして実行し、本番用にマネージド ClickHouse Cloud サービスを作成します（認証、サービス作成、スキーマ移行、アプリケーション接続）。ユーザーが ClickHouse を使ったアプリケーションの構築、ローカル ClickHouse 開発環境のセットアップ、テーブル作成とクエリの開始、本番環境または ClickHouse Cloud へのデプロイ、ローカル環境からクラウドへの移行を希望する場合に使用します。
inference.sh 向けの JavaScript/TypeScript SDK — AI アプリの実行、エージェントの構築、すべてのモデルとの統合。パッケージ：@inferencesh/sdk（npm install）。完全な TypeScript サポート、ストリーミング、ファイルアップロード。テンプレートまたはアドホックなパターンでエージェントを構築、ツールビルダー API、スキル、人間による承認。用途：JavaScript 統合、TypeScript、Node.js、React、Next.js、フロントエンドアプリ。トリガー：javascript sdk、typescript sdk、npm install、node.js api、js client、react ai、next.js ai、frontend sdk、@inferencesh/sdk、typescript agent、browser sdk、js integration
フックの公式、フォーマット規則、エンゲージメントのパターンを踏まえた LinkedIn 投稿の作成。投稿タイプ、アルゴリズムのシグナル、文字数制限、コンテンツの柱を扱う。用途：LinkedIn 投稿、プロフェッショナル向けコンテンツ、ソートリーダーシップ、B2B コンテンツ、個人ブランディング。トリガー：linkedin post、linkedin content、linkedin writing、linkedin strategy、linkedin engagement、linkedin algorithm、linkedin hook、linkedin formatting、thought leadership、professional content、b2b content、linkedin growth
Amazonのニッチ市場におけるレビュー分析と消費者感情のインサイト。ユーザーがニッチ市場のレビュー分析、消費者感情、顧客の課題、顧客フィードバックのインサイト、レビュートピック分析、高評価／低評価レビューの分析、ニッチ市場の評判調査、商品レビューの感情分析、niche market reviews、consumer sentiment、customer pain points、review topic analysis、positive/negative reviews、opinion mining、Jiimore dataに言及した場合に起動します。「ニッチ市場のレビュー」が明示されていなくても、Amazonのニッチ市場における消費者レビューの分析や、ニッチ市場レベルでの顧客感情の把握が目的であれば起動します。
Seerfar Ozonキーワード逆引き：最大20件の商品SKUリストからOzon（およびWildberries）の検索キーワードを逆引きし、各商品が表示される検索語（自然検索語／広告検索語）を返します。検索人気度、成長率、商品数、販売者数、競合数、自然検索順位、広告順位、インプレッション、コンバージョン、カート追加コンバージョンなど、複数の指標で絞り込めます。各キーワードには、月間検索人気度、成長率、市場規模、競合数／販売者数、平均価格、カート追加コンバージョン、上位商品、自然検索／広告チャネル、順位、インプレッション、コンバージョン（dimension）などの市場プロファイルが付属します。Ozonのキーワード逆引き、Listingのキーワード最適化、競合の流入キーワード発掘、広告キーワード分析に使用します。ユーザーがOzonキーワード逆引き、Ozon逆引きキーワード、Ozon SKU逆引き、Ozon商品流入キーワード、Ozon競合の売上キーワード、Ozon自然検索語／広告語の逆引き、Seerfar Ozon、Ozon keyword back search、Ozon reverse keyword lookup、Ozon SKU keyword reverseに言及した場合に、このスキルを起動します。「Seerfar」が明示されていなくても、商品SKUを基にOzonの検索キーワードを逆引きし、市場プロファイルを確認する意図があれば起動します。
ShopeeのMediaSpaceアップロード（linkfox-shopee-store-authと同シリーズ）。画像は専用エンドポイント /shopee/uploadMediaSpaceImage からアップロードし、その他のMediaSpace JSON APIは /shopee/developerProxy 経由で転送します。ユーザーがShopeeへの画像・動画のアップロード、media_space、upload_image、動画の分割アップロード、またはShopee画像のID／URLの取得に言及した場合に起動します。
Shopeeストアの支払い・精算（linkfox-shopee-store-authと同シリーズ）。/shopee/developerProxy経由で、Shopee Open API Paymentモジュールの全18エンドポイント（get_escrow_detail、get_escrow_list、get_payout_detail、get_wallet_transaction_list、get_income_overview、generate_income_reportなど）に転送します。ユーザーがShopeeの支払い、精算、エスクロー、出金、ウォレット取引履歴、収入レポート、分割払い、get_escrow_detailに言及した場合に起動します。「支払い」が明示されていなくても、認可済みShopeeストアの精算、出金、収入の照会が含まれる場合に起動します。
キーワード／URL、価格、週間販売数、出品時期、Facebook広告、競争度、仕入れ先の有無、発送国などの複数の条件でShopifyの独立系ストアの商品を絞り込みます。ユーザーがShopify商品、Shopifyの商品選定、独立系ストアの商品選定、Shopifyのヒット商品、Shopify dropshipping、独立系ストアへの商品登録、Facebook広告の商品、Shopify product query、shopify itemsに言及した場合に起動します。ツール名が明示されていなくても、Shopifyストアで商品を検索する、週間販売数／売上／競争度を確認する、または商品を絞り込む意図があれば起動します。
ストア名／ID、国・サイト、バックエンドカテゴリー、フルマネージド／セミマネージド、総／週／月間の販売数と売上、評価、レビュー、フォロワー数、商品数、開店時期などの複数の条件でTemuストアを絞り込みます。ユーザーがTemuストア、Temuストア分析、Temu seller、Temuストアランキング、Temuセミマネージドストア、Temu売上、temu stores、Temu store queryに言及した場合に起動します。ツール名が明示されていなくても、Temuでストアを探す、ストアデータを絞り込む、またはストアのパフォーマンスを分析する意図があれば起動します。
ウェブ検索、オンライン検索、リアルタイム情報の取得、検索エンジンでの調査、Redditなどのコミュニティプラットフォームでの議論、外部サイトの投稿やトレンドトピックを扱います。ユーザーがオンラインで最新情報、最近のニュースやトレンド、リアルタイムデータを検索する、検索エンジンでトピックを調査する、Redditやコミュニティの議論を閲覧する、外部サイトの投稿やトレンドトピックを見つける、またはオンラインコンテンツを取得する場合に起動します。web search、online lookup、real-time information、news search、Reddit、trending topics、search engineも対象です。「検索」と明示されていなくても、リアルタイムのウェブ情報の取得や現在の事実確認が目的であれば起動します。
特許IDまたは公開番号を使って、智慧芽の特許データベースから特許明細書（説明）データを取得します。ユーザーが特許明細書、特許全文、特許の技術的説明、実施形態の詳細、智慧芽の明細書データ、patent specification、patent full text、technical description、embodiment details、PatSnap、patent detailed descriptionに言及した場合に起動します。「智慧芽」が明示されていなくても、1件以上の特許の明細書／説明全文を確認する必要があれば起動します。
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。