データ・AIのスキル

Extract structured fields from certificate of origin documents.

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Extract structured fields from cash flow statement documents.

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Extract structured fields from acord 25 documents.

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Extract structured fields from cfdi carta porte documents.

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Extract structured fields from bank statements documents.

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Extract structured fields from bill of entry documents.

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Extract structured fields from air cargo manifest documents.

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Extract structured fields from air waybill documents.

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Extract structured fields from 1099-nec documents.

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Extract structured fields from certificazione unica documents.

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Extract structured fields from bill of lading documents.

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Extract structured fields from cfdi nomina documents.

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Extract employee, employer, gross pay, INPS/IRPEF deductions, and net pay from Italian payslips.

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Extract structured fields from cargo manifest documents.

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Convert a resume PDF to clean markdown for LLM parsing or candidate pipelines.

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Extract structured fields from ct600 documents.

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Extract case numbers, parties, filing dates, court details, and relief sought from court filing documents and legal pleadings.

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Extract structured fields from balance sheet documents.

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Queries the live CARLA world and resolves an entity description into a concrete actor id — find actors by type, role, or colour, or the single one nearest a point/actor; read the world snapshot; get static level bounding boxes by label; cast rays for semantic points; project a point to the ground; or (ros-topics) list the native ROS 2 topics each actor should be publishing and why any is silent. Identifies by stable attributes, not by any rank/order. Use when the user asks "what actors are here", "find the red prius", "the vehicle nearest the ego", "list the pedestrians", or needs a specific actor id for another skill.

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WHAT: Generate Codex-authored HTML insights from local Codex sessions and telemetry. WHEN: Use when the user asks for Codex usage analytics, workflow patterns, session summaries, prompting help, or recommendations for improving how they use Codex.

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Convert the canonical markdown+JSON deliverable of any SfSkills runtime agent into Excel, PDF, CSV, Notion card, ServiceNow ticket, or similar downstream format WITHOUT polluting the consumer's project with new dependencies or regenerating from the agent's source logic. NOT for authoring new agent output formats (use DELIVERABLE_CONTRACT.md). NOT for data-export SOQL (use bulk-api-2-patterns).

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Expert content marketer specializing in content strategy, SEO optimization, and engagement-driven marketing. Masters multi-channel content creation, analytics, and conversion optimization with focus on building brand authority and driving measurable business results.

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MUST USE for building FastAPI/REST API applications with Aerospike database (aerospike-py Rust/PyO3 async client). Covers AsyncClient lifespan management, FastAPI Depends injection, aerospike_py exception-to-HTTP-status mapping (RecordNotFound→404, RecordExistsError→409, BackpressureError→503, AerospikeTimeoutError→504), POLICY_EXISTS_CREATE_ONLY/UPDATE_ONLY for CRUD semantics, NamedTuple attribute access (record.bins not tuple unpacking), client.ping() readiness probe, batch_read returning dict, batch_write with in_doubt retry signal, and global AerospikeError handler. Triggers on: FastAPI + Aerospike, REST API + aerospike-py, CRUD API with Aerospike, client.ping() health probe, batch_read/batch_write endpoint, web server/HTTP service backed by Aerospike NoSQL, uvicorn + Aerospike.

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Use when designing how an Agentforce agent extracts structured input parameters (slots) from a user's natural-language utterance to invoke an action. Triggers: 'agent extract date from user', 'agent action argument extraction', 'agentforce slot filling', 'agent invocable input mapping', 'agent fails to fill required parameter'. NOT for action authoring (use agentforce/agent-actions) or for prompt-template variable binding (use agentforce/prompt-builder-templates).

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