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 101,323 件掲載。コマンド 1 行でインストールできます。
すべて
SimulationInput オブジェクトを使用して Simulink シミュレーションを非破壊的に構成する。モデルを変更せずにパラメーターを上書きし、parsim でバッチスイープを実行し、Dataset でカスタム入力信号を定義し、logsout でシミュレーションデータを取得する。setVariable、setBlockParameter、setExternalInput を指定して sim()/parsim() を実行する場合や、パラメータースイープと複数回実行の分析を行う場合に使用する。構成が不要な単発のシミュレーションには不要。
Excel データ分析のマルチステップオーケストレーター。対象：(1) 複数 Sheet の Excel ファイルの読み取りと行数の集計、(2) 大容量ファイルの検出（10k 行以上で自動 Parquet 最適化）、(3) データクリーニング（欠損値、テキスト正規化、無効な文字）、(4) 条件フィルタリングと分類抽出、(5) Sheet をまたぐ統計集計、(6) Excel/CSV のエクスポートとダウンロードリンクの提供。データ読み取りからレポート生成までの全工程をカバーし、capability サブ skill をステップごとに編成する。**次のいずれかに該当する場合は、数行の pandas で自分で答えるのではなく、本 skill を積極的に使用すること**：①ユーザーにトリガーワードが出た場合：Excel 分析 / 表格分析 / 数据分析 / 数据清洗 / 数据统计 / 数据筛选 / 数据可视化 / 数据导出 / 汇总统计 / 透视表 / 分组统计 / 交叉分析 / 趋势分析 / 对比分析 / 异常值检测 / 去重 / 缺失值处理 / Excel 报告 / 生成报表 / analyze Excel / data analysis / data cleaning / pivot table；②ユーザーが .xlsx / .xls / .csv ファイルをアップロードまたは指定し、分析、クリーニング、統計、可視化を求めた場合；③タスクが複数 Sheet の読み取り、条件フィルタリング、分類集計、グラフ生成のいずれかを含む場合；④ユーザーが書式付き Excel レポートやダウンロードリンクのエクスポートを求めた場合。以下には使用しない：表形式データを扱わない純粋なテキスト処理、画像分析（sn-da-image-caption を使用）、単一の数式計算の簡単な質疑応答。
株式スクリーナー。ユーザー独自のルール（売上成長率、利益率、EPS、P/E、益回り、セクター、指標ファイル内のあらゆる指標）に照らして企業リストを確認し、各企業がどのルールをどれだけ満たすか、または満たさないかを正確に示し、合格した企業を候補リストとして順位付けします。SEC提出書類から /trader-analyst が書き込む指標、または任意の CSV を読み取ります。ユーザーが「株をスクリーニングして」「条件に合う企業を探して」「ウォッチリストを絞り込んで」「この中でルールを満たすのはどれ」「候補を絞って」「これらの株を順位付けして」「株価収益率 30 倍未満の成長企業」などと言った場合に使用します。
サイト、ランディングページ、アプリ、ダッシュボード、ドキュメント、スライド（HTML/CSS、Tailwind、React、shadcn）から「AIっぽさ」を取り除きます。あらゆるインターフェースの作成・レビュー時や、「AIっぽさを減らす」「人間味を増す」「テンプレート感を減らす」「SaaS感を減らす」デザイン、またはビジュアルの参考（Pinterest、Dribbble、Awwwards）を求められたときに使用します。ブリーフ、コーディング前の草案、ブラウザーでの参考資料検索、デザインシステム、構築、検出ツールによる監査まで、全工程をカバーします。誰もが2秒で気づく特徴を捉えます。タイトル上のアイブロウ、グラデーションや別色のタイトル文字、側面に枠線のあるカード、点滅する丸付きチップ、アイコンの代わりの絵文字、Tailwind の紫、何にでも付くピル、グラスモーフィズム、「仕組み」の3ステップ、末尾が斜体の Playfair、画像のないサイト、パン屋向け SaaS のような見た目などです。ページの目的（説得、操作、閲覧、提示）に合わせ、観察可能な3つの軸で強度を調整します。書体、余白、色、階層の具体的な数値、参考になる構成・モーションのパターン集、プロジェクトごとに維持されるデザインブリーフ、アクセシビリティを含むレンダリング後のレビューを提供します。@greco_dev のスレッドへの51件の返信（2026年10月）に基づきます。
Claude-in-Chrome のブラウザ自動化で Umbraco バックオフィスを確実に操作・検査する。実行中の Umbraco バックオフィスに対して mcp__claude-in-chrome ツールを使おうとするたびに使用する——セクションの移動、ツリー項目のクリック、フォームの入力、モーダルの開閉、バックオフィス拡張（プロパティエディター、ダッシュボード、ワークスペース、ツリー、セクション、メニュー）の視覚的な検証など。バックオフィスは Lit/web-components でオープンな shadow DOM を持ち、モーダルは画面外に描画されるため、組み込みの find/read_page ツールでは何も見えず、スクリーンショットはライブ DOM に遅れる。本スキルは shadow DOM を貫通する JS ヘルパーツールキットとナビゲーションの手順書を提供し、ピクセルから推測するのではなく DOM から状態を読み取れるようにする。ユーザーが「バックオフィスを開いて」「Umbraco の拡張をテストして」「バックオフィスをクリックして回って」「ログインして動作確認して」「Umbraco のエディターのスクリーンショットを撮って」と言うだけでもトリガーする。
LLM の出力を、注意深い人間が書いたように読めるよう人間らしくする。AI っぽさ(追従、三連列挙、em ダッシュの多用、「delve」「tapestry」「testament」、ヘッジの重ね掛け、整いすぎた五段落構成)を差し引き、文の強弱と較正された不確実性を設計し、技術的な正確さは保つ。強度レベルに対応:subtle、balanced(デフォルト)、full、voice-match、anti-detector。ユーザーが「humanize this」「make this sound human」「de-slop this」「rewrite without AI tone」「match my voice」「less robotic」と言うとき、または /unslop を呼び出すときに使用する。テキスト品質が求められたときにも自動的にトリガーされる。
引用付きでエビデンスをラベル付けした Splunk Enterprise のアップグレード計画と、Splunk Cloud のサポート支援によるバージョン変更準備計画を作成する（アップグレード自体は実行しない）。アップグレード範囲のヒアリング、サポート対象パスと前提条件の調査、依存関係の互換性、事前チェック、バックアップ、順序立て、メンテナンスウィンドウの準備、ロールバックまたは復旧態勢、go/no-go 基準、リハーサル、アップグレード後の検証計画に使用。
エージェントが Vara Agent Network に参加する際に使用します。エコシステムを調査して構築するものを決める（agent-create）、Participant + Application のオンボーディング、チャット投稿、ID カードの設定、告知の投稿、メンションの監視と返信、ハンドルの解決に対応します。references/program-ids.md で設定された稼働中のメインネットプログラム上の Registry/Chat/Board サービスを対象とします。基盤となる Sails プログラムの構築（vara-skills を使用）や、一般的な Vara ウォレット操作には使用しないでください。
データに関する問いに適した可視化の種類を選び、洞察を強調して行動を提案する解説レポートを作成します。グラフの選択（比較、傾向、分布、関係、構成、地理）、知覚に関するベストプラクティス、ナラティブレポート（見出し、パターン、背景、意味、行動）を扱います。データのパターン分析、ダッシュボードの構築、指標の提示、KPI の監視、「これを可視化して」「どのグラフを使えばいい？」「ダッシュボードを作って」「このデータを分析して」「傾向を見せて」「レポートして」などの依頼に使用します。
PostHog MCP exec dispatcher を通じて、現在の PostHog タスク、その成果物、任意のキャンバスに付いたコメントを読み取り、活用します。ユーザーがタスクコメント、成果物やキャンバスのコメント、注釈、選択テキストへのフィードバック、返信、未解決コメントに言及する場合や、PostHog Desktop に残されたフィードバックをエージェントに確認または対応させる場合に使用します。exec の検出と呼び出し、対象のフィルタリング、ページネーション、スレッド全体の取得、アンカー／バージョンのコンテキスト、タスク単位のアクセス、タスクに紐づかない単独のキャンバスコメントを扱います
XYO Protocol 2.0 のドメイン知識。payload、bound witness、schema、モジュールシステム（archivist、diviner、witness、sentinel、node）、アカウント、ウォレット、プロトコルのベストプラクティスを扱う。XYO payload の schema 名や namespace をレビューまたは承認する前、XYO を基盤に構築する場合、または @xyo-network パッケージを扱う場合に使用する。一般的な XYO リポジトリの Git ワークフローや definition-of-done に関する質問、xy deplint のロールルールなどの xy CLI／ツールチェーンに関する質問は、連携する ariestools-skills パックに振り分ける。
absoluteの初回セットアップです。希望する動作（出力スタイル、自律性、TDDの厳格さ、仕様ディレクトリ、ファミリー）をヒアリングし、技術スタックを一度検出してから、`.absolute.config.json`（プロジェクト用、コミット対象）と`~/.absolute/config.json`（ユーザーのデフォルト設定とプロジェクトごとの上書き設定）を書き込みます。他のすべてのabsolute-*コマンドは再検出せず、これらの設定を読み込みます。必須ではなく、設定なしでもコマンドは続行され、設定が推奨されます。「absolute init」「absoluteをセットアップ」「absoluteを初期化」「absoluteを設定」「初回セットアップ」「このリポジトリの規約を記憶して」で起動します。
プロジェクトシークレット API キー（PSAK）認証で PostHog API エンドポイントを保護する方法——プロジェクトスコープでユーザーのいないサービス認証情報。viewset action に PSAK サポートを追加するとき、PSAK に新しい scope を許可するとき、合成ユーザー（ProjectSecretAPIKeyUser）を扱うとき、PSAK 対応のレートスロットルを選ぶときに使用する。トリガー用語：PSAK、ProjectSecretAPIKey、project secret API key、phs_ token、サービス認証、プログラムによるエンドポイント認証。
同期済みデータウェアハウステーブルの列を PostHog の person または group プロパティに同期し、ウェアハウスデータを person と group プロパティが既に使えるあらゆる場所で利用可能にする：フィーチャーフラグのターゲティング、cohort、インサイトのフィルターと内訳、サーベイ、セッションリプレイのフィルター、ワークフロー、person プロファイル。ユーザーが「自分のウェアハウスから person プロパティを追加したい」「Stripe/Postgres/Salesforce のデータで person をエンリッチしたい」「person に ARR やプラン階層を設定したい」「ウェアハウスの列でフィーチャーフラグをターゲティングしたい」「ウェアハウスの列を group や組織に同期したい」と考えている場合、または既存のウェアハウス連携の person または group プロパティを確認、バックフィル、無効化、デバッグしたい場合に使用する。
AI エージェントまたは CLI セッションが `icp identity link web` を使って Internet Identity にサインインし、ユーザー専用のアプリ主体として操作できるようにします（例：oisy.com や nns.ic0.app）。ユーザーがエージェントに II 対応アプリへのログイン、委任の取得、または代理での承認済み canister 呼び出しを求める場合に使用します。フロントエンドへの II サインイン追加には使用しないでください。その場合は user-sign-in スキルを使用します。
AI SDK に関する質問に回答し、AI を活用した機能の構築を支援します。開発者が Vercel AI SDK、generateText、streamText、ToolLoopAgent、useChat、プロバイダー、ツール、構造化出力、エンベディング、ストリーミング、アプリへの AI 追加について尋ねた場合に使用します。まずインストール済みのメジャーバージョンを確認し、バージョン固有の作業を振り分けます。WorkflowAgent、HarnessAgent、推論、ランタイム／ツールコンテキスト、toolApproval、テレメトリー、リアルタイム機能、v6 から v7 へのアップグレードなど、AI SDK 7 の機能や移行には ai-sdk-7 を使用し、v6 のコードには ai-sdk-6 を使用します。
Autodesk Platform Services (APS) ドキュメントポータルをナビゲート — 適切な API ドキュメントの検索、用語集の解説、目次 JSON ツリーのインデックス化、静的 HTML ページからのコンテンツ抽出、有効な aps.autodesk.com ポータルリンクの構築を行います。ACC、BIM 360、Model Derivative、Data Management、Viewer、Design Automation、Authentication、Webhooks、および関連するすべての APS API を対象とします。
プロジェクトのウェアハウステーブルと保存済みクエリビューに対してデータ品質チェック（dbt-test スタイルのアサーション）を追加・実行し、HogQL カタログメトリクスも扱います。非 null、一意性、許容値、参照整合性、行数の範囲、鮮度、カスタム HogQL に対応します。メトリクスはカスタム SQL チェックのみをサポートします。モデルのテスト、ビューの検証、null や重複の確認、データ品質チェックの追加、数値がおかしい原因の調査、分析で使う前にウェアハウステーブルが信頼できるかの判断を求められたときに使用します。データが*何を意味する*か（メトリクス、認定、結合）を記述する場合は、代わりに setting-up-data-catalog を参照してください。トリガー用語：データ品質、データテスト、dbt test、非 null チェック、一意性チェック、鮮度チェック、参照整合性、行数チェック、モデルの検証、このテーブルは信頼できるか。
Claude Code プロジェクトの Internet Computer スキルを自動的に最新の状態に保つための一度きりのインストーラー。SessionStart フックと同期スクリプトを設定し、.claude/skills/ が skills.internetcomputer.org で公開されている最新のスキルを常にミラーするようにします。ユーザーがプロジェクトで「常に最新」の Internet Computer / IC / ICP / Motoko スキルをインストール、ブートストラップ、有効化したい場合、またはこのスキルのリンクを貼り付けたときに使用します。これは一度きりのセットアップ操作であり、継続的な IC の知識ではありません。実行後は、インストールされたフックが毎セッションでスキルを最新に保ちます。IC のコーディングに関する質問自体には使用しないでください。これは自動更新スキルを構成するだけです。
Bagisto の EAV 属性システムを扱うときに使用する — 属性、属性ファミリー、属性グループの追加や変更、製品属性値の読み書き、空で読み戻される値や誤ったロケールやチャネルからの値のデバッグ。トリガーフレーズには "attribute"、"EAV"、"attribute family"、"attribute group"、"attribute option"、"custom attribute"、"value_per_locale"、"value_per_channel"、"product_flat"、"swatch" が含まれる。
ユーザーが「translate」「翻译」「精翻」「translate article」「translate to Chinese」「translate to English」「改成中文」「改成英文」「convert to Chinese」「localize」「本地化」「refined translation」「精细翻译」「proofread translation」「快速翻译」「快翻」「这篇文章翻译一下」と依頼した場合、または翻訳の意図を伴う URL／ファイルを提示した場合に使用します。カスタム用語集に対応した 3 つのモード（クイック／通常／精密）をサポートします。
4 段階のプログレッシブウェブスクレイピング。ボット検出と CAPTCHA に対して WebFetch から curl、Interceptor、Bright Data プロキシへと自動的にエスカレーションし、単一 URL と複数ページのクロールモードに対応、markdown として出力する。使用場面：Bright Data、URL スクレイピング、ウェブスクレイピング、ボット検出、サイトクロール、CAPTCHA、アクセスできない、サイトブロック、ページコンテンツ抽出、サイト全体のスクレイピング、ドメインのスパイダー、URL を markdown に変換、ブロックされる。使用しない：単純な公開コンテンツ（WebFetch を直接使用）、名前付きアクターによるソーシャルプラットフォームのスクレイピング（Apify を使用）、ログイン済みセッションとゼロ CDP フィンガープリントによる実 Chrome のボット回避（Interceptor を使用）。
アクセシビリティのバグレポートを作成、レビュー、生成するときは常にこの skill を読み込む — 自動ツールの出力、手動テスト、ユーザー報告、障害のある人とのテストのいずれによる場合も。この skill の目的は、アクセシビリティの所見を正確に報告しやすくし、実在の人物とタスクに結び付け、開発者が不要なやり取りなしに再現、理解、修正できるようにすることである。WCAG の達成基準を引用する前に、必ず障壁とそのタスクへの影響を記述すること。いかなる状況でも、障害の診断を推測したり、自動ツールの出力を適合の結論として扱ったり、レポートに機密情報や個人データを露出したりしてはならない。
PostHog canvas の React + Quill 実装を作成します。単一コンポーネントの契約、許可されたインポート、Quill（PostHog のデザインシステム）のコンポーネントとコンポジションのルール、テーマ対応のデザイントークン、ローディングスケルトン、canvas 内の日付ピッカーを扱います。building-canvases が canvas リクエストを React 実装にルーティングした後に使用します。ダッシュボード、データボード、フォーム、ツール、または PostHog にネイティブに見えるべきあらゆる canvas が対象です。
Chat SDK（`chat` npm パッケージ）でマルチプラットフォームのチャットボットを構築する。開発者が次のことを行いたい時に使用：(1) Slack、Teams、Google Chat、Discord、Telegram、GitHub、Linear、WhatsApp のボットを構築する、(2) Chat SDK を使ってメンション、ダイレクトメッセージ、購読スレッド、リアクション、スラッシュコマンド、カード、モーダル、ファイル、AI ストリーミングを処理する、(3) webhook ルートやマルチアダプターボットを設定する、(4) チャットプラットフォームにリッチカードやストリーミング AI 応答を送信する、(5) カスタムアダプターやステートアダプターを構築・保守する。トリガー："chat sdk"、"chat bot"、"slack bot"、"teams bot"、"google chat bot"、"discord bot"、"telegram bot"、"whatsapp bot"、"@chat-adapter"、"@chat-adapter/state-"、"custom adapter"、"state adapter"、"build adapter"、および複数のチャットプラットフォームで動作するボットの構築。
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。