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概要と使いどころ
DDDにおけるリポジトリの設計ルールとアンチパターンを提供する。集約単位の命名規則、 CQS（Command Query Separation）に基づくメソッド設計、入出力の型制約をチェックする。 コードレビュー、新規実装、リファクタリング時にリポジトリ設計の問題を検出する場合に使用。 対象言語: 言語非依存（Java, Kotlin, Scala, TypeScript, Go, Rust, Python等すべて）。 トリガー：「リポジトリの設計をレビュー」「Repository名がおかしい」「findByIdの戻り値」 「リポジトリがDTOを返している」「テーブル名でリポジトリを作ってしまった」 「集約単位のリポジトリ」「リポジトリのアンチパターン」「リポジトリのCQS」 といったリポジトリ設計関連リクエストで起動。
CQRS（Command Query Responsibility Segregation）における一貫性・可用性・スケーラビリティの トレードオフ分析と設計判断を支援する。CAP定理に基づくCQRSの評価軸、イベントソーシングとの 組み合わせによる影響、読み書きモデルの分離戦略を提供する。アーキテクチャ設計、技術選定、 既存システムのCQRS導入検討時に使用。 対象言語: 言語非依存（Java, Kotlin, Scala, TypeScript, Go, Rust, Python等すべて）。 トリガー：「CQRSを採用すべきか」「読み書き分離の設計」「結果整合性の判断」 「イベントソーシングを組み合わせるべきか」「CQRSのトレードオフ」「CQRSの可用性」 「CQRSのスケーラビリティ」「書き込みモデルと読み込みモデルの分離」 といったCQRS設計判断関連リクエストで起動。
Query the Bear EHR database using the semantic layer. Use when asked about clients, billing, appointments, insurance, clinical data, procedures, scheduling, programs, staff, vitals, diagnoses, revenue, claims, or any data question about the Bear application.
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Data engineer — databases, migrations, pipelines, schema design, and query optimization. Use when asked to "design a schema", "write a migration", "build a data pipeline", or "optimize this query".
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Expert guide for modern client-side state management: Zustand, Jotai, Valtio, TanStack Store, Redux Toolkit, and server state patterns with TanStack Query / Panduan ahli untuk manajemen state client-side modern: Zustand, Jotai, Valtio, TanStack Store, Redux Toolkit, dan pola server state dengan TanStack Query.
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Expert guide for Data Pipelines, ETL/ELT, and Analytics Engineering. Covers dbt, Apache Airflow, Dagster, BigQuery, ClickHouse, and DuckDB / Panduan ahli untuk Data Pipelines, ETL/ELT. Mencakup dbt, Airflow, Dagster, BigQuery, ClickHouse, dan DuckDB.
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Implements the Specification pattern for encapsulating query logic. Enables composable, reusable, and testable query criteria with support for includes, ordering, and pagination.
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株主総会の質疑応答のリハーサル台本（議長・株主・回答役員の読み上げ原稿）を、承認済みの想定問答から作り、Dataverse のリハーサル台本テーブルへ登録するスキル。 Use when ユーザーが「リハーサルの台本を作って」「QA-001〜QA-010 で読み上げ原稿を作って」「番号を言わない株主も入れた台本を作って」と依頼したとき。 Dataverse MCP コネクタ（describe / read_query / search_data / create_record / update_record）を使用する。削除・テーブル変更のツールは使わない。
株主総会の想定問答を、IR 抜粋（決算短信・説明資料・招集通知など）を根拠に下書きし、利用者の確認後に Dataverse の想定問答テーブルへ「下書き」として登録するスキル。 Use when ユーザーが「配当について想定問答を作って」「この論点の想定問答を 3 件追加して」「招集通知から想定問答を作って」「想定問答を登録して」と依頼したとき。 Dataverse MCP コネクタ（describe / read_query / search_data / create_record / update_record）を使用する。削除・テーブル変更のツールは使わない。
店長の判断基準で、品目ごとの発注案（数量と理由の一言）を作る単品管理スキル。天気・周辺イベント・売れ行き・在庫・廃棄・欠品を Dataverse から読み、今日の夕方便と明日の朝便に分けて提案し、店内調理品は仕込み量で提案する。廃棄が続く商品・欠品が続く商品の相談にも同じ判断基準で答える。答えにはチャットのグラフ（Render UI。使えないときは文字のグラフ）と表、保存・印刷・共有用の HTML レポートを付ける。 Use when ユーザーが「今日の発注案を作って」「発注どうしよう」「天気とイベントを見て発注を考えて」「この商品、廃棄が続いている。どうする？」「欠品が多い商品は？」と依頼したとき。 Dataverse MCP コネクタ（describe / read_query）を使う。発注の登録はしない（order-execute が行う）。
営業マネージャー向けに、チーム・組織の目標達成状況と商談の障害（クローズ予定日超過・停滞・次アクション未設定・期限切れ活動）を CRM から整理し、メンバーごとの 1on1 アジェンダと支援メッセージの下書きを作るレビュースキル。 Use when ユーザーが「チームの達成状況をまとめて」「1on1 の準備をして」「メンバーの障害を洗い出して」「支援が必要なメンバーは？」と依頼したとき。 Dataverse MCP コネクタ（describe / read_query / create_record）を使用する。
直近 1 週間の売上・廃棄・欠品・施策（Cowork から登録した発注を含む）を Dataverse から集計し、SV（スーパーバイザー）向けの週次店舗レポートを、チャットのグラフ（Render UI）と表、HTML レポート（頼まれたら Excel も）で作るスキル。 Use when ユーザーが「週次レポートを作って」「SV に今週の報告をまとめて」「今週の振り返りを Excel にして」と依頼したとき。 Dataverse MCP コネクタ（describe / read_query）を読み取りで使う。
メールと Teams に届いた本部通達を読み、自店でやること・期限・担当・売場変更の段取りに分けて一覧にするスキル。チャットにグラフ（Render UI）と一覧、整理の考え方を説明した HTML レポートも作る。必要なら To Do / Planner への登録案も作る（登録は承認後）。 Use when ユーザーが「本部の通達を整理して」「今日やることをまとめて」「通達から売場変更の段取りを作って」と依頼したとき。 Microsoft 365 の標準機能（メール・Teams・To Do / Planner）を使う。Dataverse MCP コネクタ（describe / read_query）は「今日」の日付と、通達に関係する在庫を確かめるときだけ読み取りで使う。
店長が承認した発注案を、発注単位・締め時刻・便を確かめてから Dataverse の発注テーブルに登録し、登録結果を報告するスキル。承認の前に必ず最終の一覧（Render UI のグラフ付き）を見せ、登録後は HTML レポート「発注の記録」を作る。 Use when ユーザーが「この内容で発注して」「承認します」「発注を登録して」「さっきの発注はどうなった？」と依頼したとき、または tanpin-kanri の発注案が承認されたとき。 Dataverse MCP コネクタ（describe / read_query / create_record）を使う。create_record はこのスキルでだけ、店長の明示的な承認の後に、発注テーブルにだけ使う。
今期の売上目標と受注実績・パイプラインから達成までのギャップを算出し、優先商談ごとの打ち手・日程調整の候補・メール下書きを作る目標達成プランナー。 Use when ユーザーが「目標達成プランを作って」「今期あといくら足りない？」「優先すべき商談を教えて」「目標達成に必要な予定を押さえて」と依頼したとき。 Dataverse MCP コネクタ（describe / read_query / update_record）を使用する。
Outlook の予定表・送受信メール・Teams チャットから営業活動を抽出し、Dataverse CRM の営業活動と商談の「次のアクション」へ差分だけ登録する日報・週報スキル。 Use when ユーザーが「今日の営業報告をして」「日報を CRM に登録して」「今週の商談活動を CRM に反映して」「会議の内容を CRM に記録して」と依頼したとき。 Dataverse MCP コネクタ（describe / read_query / search_data / create_record / update_record）を使用する。
株主総会の想定問答を点検し、根拠の IR 抜粋に無い数値・存在しない根拠 ID・回答者や注意事項の抜け・趣旨の重複・下書きのまま残っているものを一覧にするスキル（書き込みはしない）。 Use when ユーザーが「想定問答を点検して」「根拠の無い数値が無いか確認して」「下書きの想定問答を一覧にして」と依頼したとき。 Dataverse MCP コネクタ（describe / read_query / search_data）を使用する。書き込み・削除のツールは使わない。
Classify the information-need of a query and dispatch it to the appropriate retrieval or reasoning strategy. Use before read-side memory access, before multi-strategy retrieval, or any time you'd otherwise default to "one retriever for everything". Returns a strategy label, a token budget, and a retrieval depth so downstream handlers can be specialised. Backed by Pre-Route (arxiv 2605.10235v2) and MemFlow (arxiv 2605.03312v1), which together show LLMs possess latent routing ability elicitable via a structured prompt — and that externalising the routing decision improves small-model performance by ~2x. Triggers: "route this", "what strategy", "before retrieving", "intent classification", or any query whose ideal handling depends on what KIND of question it is.
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Dasel v3 query patterns for InstallAnywhere .iap_xml installer definitions — use when querying action sequences, discovering variables, resolving platform conditions, navigating panels, or comparing installer variants. Files are 2.5+ MB, 65,000+ lines — too large for context reads, requires structural dasel queries.
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Dasel v3 query patterns for Hibernate .hbm.xml mapping files — entity-table binding, Java property-to-column extraction, one-to-many set/list/bag relationship tracing, many-to-one foreign key discovery, batch scanning across 60+ HBM files. Use when querying Hibernate ORM class mappings, extracting schema metadata from Java persistence layer, or auditing entity-column relationships in enterprise legacy codebases.
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Query, read, create, update, and describe Salesforce records — Accounts, Contacts, Opportunities, Leads, Cases, and custom objects. Use this whenever the user wants to look up a Salesforce record, run a SOQL query, update an Opportunity, check an object's fields, or asks "what's in Salesforce" — even if they don't say "API". Also use it for any URL under *.salesforce.com / *.lightning.force.com or a mention of a Salesforce record ID or SOQL. Always start from this skill when interacting with this service — its bundled scripts and recipes are the fastest path.
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Run SQL against Amazon Redshift — submit statements, poll status, page through results, and browse databases/schemas/tables. Use this whenever the user wants to query Redshift (provisioned cluster or Serverless), ask "what tables are in this schema", check a query's status, or mentions `redshift-data`, a Redshift cluster identifier / workgroup name, or a `redshift-data.{region}.amazonaws.com` endpoint. Always start from this skill when interacting with this service — its bundled scripts and recipes are the fastest path.
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Manage and tag music libraries with beets, the Python-based CLI tool that auto-tags audio files using MusicBrainz metadata. Import, organize, deduplicate, and query your music collection with a powerful plugin system and flexible query language.
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AgentQL is TinyFish's web automation and extraction toolkit that layers a natural-language query system on top of live sites. Its Python and JavaScript SDKs integrate with Playwright and let agents target data and interface elements without depending on brittle CSS selectors alone.
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