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。
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Azure Event Hubs の開発に関する専門知識を提供します。トラブルシューティング、ベストプラクティス、意思決定、アーキテクチャと設計パターン、制限とクォータ、セキュリティ、構成、統合とコーディングパターン、デプロイが対象です。Kafka クライアント、Flink/Spark、地理的レプリケーション、Entra ID/RBAC 認証、Event Hubs Capture/Avro、その他の Azure Event Hubs 開発タスクに使用してください。Azure Service Bus（azure-service-bus を使用）、Azure Event Grid（azure-event-grid を使用）、Azure Notification Hubs（azure-notification-hubs を使用）、Azure Web PubSub（azure-web-pubsub を使用）には使用しないでください。
Better Auth 用の Dodo Payments プラグイン（@dodopayments/better-auth）。登録時の顧客同期、認証済みチェックアウト、顧客ポータル、使用量の取り込み、検証済み Webhook に対応します。アプリで Better Auth を使用し、dodopayments、dodopaymentsClient、checkout、portal、usage、webhooks プラグインが必要な場合に使用します。他の認証スタックでは framework-adapters を使用してください。
書籍執筆中の章ごとのスクリーンショットと挿絵のワークフローを扱います。章に必要なスクリーンショットの整理、Claude Code の実践プロンプトの段階的な提示、スクリーンショットのファイル名と図番号の対応付け、ローカル Markdown への画像位置の反映、読者向け本文からの著者メモの削除、章と画像の Feishu ドキュメントへの正しい位置での同期に使用します。ユーザーが「本のスクリーンショット」「章の挿絵」「図番号の対応」「本文に入れる」「Feishu ドキュメントにアップロード」「さっきの手順で」などと言った場合に起動します。
@djpanda/convex-tenants と @djpanda/convex-authz を使って、Convex のマルチテナント組織とチームを管理します。（1）Convex でマルチテナント SaaS を設定または統合する場合、（2）組織、チーム、メンバー、招待を扱う場合、（3）テナントの authz 権限を設定する場合、（4）TenantsProvider、OrganizationSwitcher、または関連する React コンポーネントを使用する場合、（5）ユーザーが convex-tenants、@djpanda/convex-tenants、または Convex のマルチテナントに言及した場合に使用します。
自分そっくりの見た目と声を持つ AI アバターを作成します。数分間の本人映像で学習させた HeyGen のデジタルツインに、録音していないセリフを本人の ElevenLabs 音声で話させ、音声に合わせてリップシンクします。口の動きが最も本人に似るエンジンを使います。テイクの選択と結合、学習、同意、音声の作成、Avatar V、IV、III で同じセリフをレンダリングし、ほかの制作に進む前に実際の映像と口の動きを比較して評価するところまで扱います。自分または同意を得た人のデジタルツイン、AI アバターやトーキングヘッドを作りたい場合、YouTube 動画や録画から HeyGen アバターを作りたい場合、本人のクローン音声でアバターに話させたい場合、写真と音声からリップシンク動画を作りたい場合、またはアバターの見た目がおかしい、演技が大げさ、口の動きが本人らしくないと感じる場合に使用します。
DingTalk の個人 IM、OA 承認、VoIP 通話招待、ToDo、カレンダー、インタラクティブカード、友達、議事録イベントを長時間接続で監視します。メッセージ、@メンション、特定の人やグループからのメッセージ、全メッセージ、既読/取り消し/reaction、グループメンバーの参加/退出、承認タスクの作成/完了/引き継ぎ、承認インスタンスの開始/CC/終了/完了、VoIP 通話招待、ToDo の作成/更新/削除、予定の作成/参加者追加/変更/キャンセル、友達申請/友達追加成功、議事録の作成/要約生成、インタラクティブカードのコールバック、アプリイベントの検出、イベント Schema の照会、リアルタイム処理を監視するよう求められた場合に使用します。コマンドプレフィックス：dws event。
Firecrawl を使って企業が公開している連絡先を探します。ユーザーが企業名を挙げた場合も、業種や場所で説明した場合も対象です。企業の公式サイトから、報道・メディア、営業、提携、サポートの窓口、共用の業務用電話番号、公式問い合わせフォームを取得します。問い合わせページは変更されるため、企業への連絡方法や、公開済みの業務用メールアドレス、電話番号、報道・営業・サポート・提携先の連絡先を求められた場合に使用します。連絡先は記憶ではなくページから取得してください。個人を指定した詳細情報の検索には使用せず（firecrawl-lead-research を使用）、連絡を取る相手探しにも使用しません（firecrawl-lead-gen を使用）。
コンテンツワークスペースで HeyGen のデジタルヒューマン動画を作成・合成します。ユーザーが数字人、数字人5、HeyGen、AI 口播人物、数字人小窗、圆形头像口播、全画面のデジタルヒューマンを求める場合、または既存のアバターを使った動画を依頼する場合に使用します。Creator プランの CLI OAuth、設定済みの Digital Twin、ローカルの IndexTTS2 ナレーションを必須とします。指定がないデジタルヒューマンには Avatar III、数字人5という名前のプリセットを指定された場合は Avatar V を使用します。全画面が明示的に要求されない限り、headroom_08 の左下円形レイアウトで、適応型の顔測定と承認済みの人手確認済み視覚的センタリングオフセットを使用します。字幕に配慮した配置、クレジットを考慮したマスターの再利用、最終 QC／アーカイブへの振り分けを行い、モーションプロンプトまたは有料生成の前に必ず `heygen-avatar-motion` と併用します。
jinko-sdk を通じて Jinkō CMA-ES キャリブレーションの作成、実行、ポーリング、結果の確認を行う：データテーブルおよび/または高度な出力セットを適応度関数のソースとしてアタッチし、CMA-ES オプションとパラメータの事前分布を設定し、実行を起動・監視し、パフォーマンス/結果のペイロードを読み取る。ユーザーが Calibration オブジェクトを構築・操作する SDK の仕組みを必要とするときは常に使用する。このスキルはキャリブレーションのビジネスルール（デフォルト、診断、成果物ルール）には使用しない。このスキルは高度な出力セット/スコアリング設計の作成には使用しない——jinko-output-set を使用する。このスキルはデータテーブルの作成や validForFitnessFunction チェックには使用しない——jinko-data-table を使用する。このスキルはモデルやプロトコルの作成には使用しない——jinko-model / jinko-protocol を使用する。このスキルはキャリブレーションプランのオーケストレーションや反復ワークフローには使用しない。
jinko-sdk を通じて Jinkō 出力セットの作成、検査、検証、増分編集を行う：モデル出力から導出されたスカラー測定値を列挙するシンプルな出力セット（測定設計）と、仮想集団のスコアリングのための制約、スカラー、加重目標を定義する高度な出力セット（スコアリング設計）。出力セットを他の場所にアタッチする前に、スコアリング式を検証し診断を読む。このスキルはシンプルまたは高度な出力セットをトライアルにアタッチして実行するためには使用しない；その場合は jinko-trial を使用する。このスキルはデータテーブルの作成や適応度関数のメタデータには使用しない；その場合は jinko-data-table を使用する。このスキルはキャリブレーション設定や CMA-ES オプションには使用しない。
jinko-sdk を通じて多アームの Jinkō プロトコル設計を設計または編集します。ユーザーが、アームごとにモデルコンポーネントの値を上書きして、投与量、スケジュール、投与経路、治療有効化フラグ、治療の組み合わせを比較したいときに、このスキルを使用します。プロトコル設計はモデルで定義された入力に値を割り当てます。投与関数、スケジュールのパラメーター化、治療有効化ロジック、投与モードのロジックはモデルに属します。それらの関数や入力がまだ存在しない場合は jinko-model を使用してください。試験の実行には jinko-trial を使用します。
完了済みまたは実行中のトライアル向けに Jinkō TrialVisualization プロジェクト項目を作成、更新、検査、サニティチェック、取得する。ユーザーがトライアル可視化、トライアル viz、時系列プロットの設定、スカラー結果プロット、散布図、寄与分析、生存分析、データオーバーレイを求めるとき、または現在の可視化 JSON を取得したいときは常にこのスキルを使用する。SDK は型付きの TrialVisualization API を公開する：作成ヘルパーに加え、各プロットタイプごとのセクション別サブサービス。
jinko-sdk を通じて Jinkō の仮想集団（vpop）と vpop 設計を作成、生成、検査、または操作します。ユーザーが CSV や pandas DataFrame から vpop をアップロードする、周辺分布から vpop ジェネレーターを作成する、vpop 設計から vpop を生成する、vpop の内容／統計を検査する、既存の vpop 設計を編集するときに、このスキルを使用します。Vpop プロジェクトアイテムとして生成またはアップロードされた vpop は編集できません。代わりに vpop 設計を編集して再生成してください。
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。