2,145 件 ・ 関連度順
概要と使いどころ
Write and optimize Kusto Query Language (KQL) for Azure Data Explorer, Log Analytics, and monitoring workflows. Use this skill when users ask for KQL queries, telemetry analysis, incident investigation, or query optimization.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Reference guide for using Xpoz effectively. Load this skill whenever working with Xpoz MCP tools, SDKs, or CLI — it ensures correct query syntax, optimal field selection, proper pagination, and best practices for every Xpoz interaction. Covers authentication, query syntax (boolean operators, date filtering), response modes (fast/paging/CSV), field selection, tracking setup, and all platform tool references (Twitter, Instagram, Reddit, TikTok). Use for ANY Xpoz-related work, not just explicit best-practices questions.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Design and safely evolve data models, database schemas, migrations, queries, indexes, and ORM data-access boundaries. Use for data-model, migration, query, index, ORM schema, or datastore-selection tasks. Discover the existing engine and migration source before proposing syntax.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Query the witness-anchored ruLake cache — search, verify, explain, or refresh. Returns ranked results plus a decision_trace block with cost, latency, witness match, and substrates used.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Warehouse cost reduction, auto-scaling, query optimization, and lifecycle policies for data infrastructure. Activate on: data cost, warehouse credits, cost reduction, auto-scaling, lifecycle policy, cold storage, cost monitoring, resource optimization. NOT for: query performance tuning (use data-warehouse-optimizer), batch job optimization (use batch-processing-optimizer).
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Search NCBI databases using Biopython Bio.Entrez (ESearch, EInfo, EGQuery, ESpell). Use when finding records by keyword, building reproducible field-qualified queries, navigating the Entrez Query Translator, exploiting the history server for large result sets, handling retmax caps, or interpreting weekly index lag. Covers PubMed, Nucleotide, Protein, Gene, SRA, GEO, Assembly, Taxonomy, ClinVar, dbSNP.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Bulk-query Ensembl BioMart (and other BioMart instances) for cross-database ID mapping, gene/transcript/exon coordinates, and ortholog tables. Use when batch-converting Ensembl IDs to other namespaces (HGNC, RefSeq, UniProt, Entrez), pulling gene coordinate tables for thousands of genes, building ortholog wide-tables across species, or replacing slow Ensembl REST loops with one-shot bulk export. Encodes BioMart's XML query format, R biomaRt vs Python pybiomart trade-off, mart-vs-dataset hierarchy, and the URL endpoint that's BioMart-specific (separate from rest.ensembl.org).
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Find the papers that answer a research query in Firecrawl's research paper index — a corpus of paper abstracts whose largest share is biomedical and life-science literature (PubMed, bioRxiv, medRxiv), alongside arXiv preprints in CS, physics, and math — using semantic search, semantic and structural expansion, and in-body verification. Use this skill for literature-finding and paper-retrieval tasks of any kind, including clinical, biomedical, drug, gene, disease, and other life-science questions, whether the answer is a single paper or a full multi-paper set. The index is reached only through the `firecrawl_research_*` MCP tools or the `firecrawl research` CLI subcommands. Calling `firecrawl_search` with its `categories` option set to `["research"]` is a different feature — it filters ordinary web search to research-affiliated websites (the list includes PubMed, bioRxiv, medRxiv, arXiv, and publisher sites) and returns page results from them, without querying the paper records in this index.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
CadQuery でパラメトリックな 3D モデルを設計し、cad-coworker のブラウザ GUI でスライダー微調整 → STL 出力 / パラメータ上書き保存するスキル。ロボットフレーム・ケース・マウント等の設計に。「3D設計して」「CADで作って」「STL出力して」「cad-coworker で調整」「スタックチャンのケース」で使用。
Expert-level database systems theory covering relational model, query processing and optimization, transaction management, concurrency control, recovery, and NoSQL systems.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Use for any question about a codebase, its architecture, file relationships, or project content — especially when graphify-out/ exists, where the question should be treated as a graphify query first. Turns any input (code, docs, papers, images, videos) into a persistent knowledge graph with god nodes, community detection, and query/path/explain tools.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
[Code Intelligence] Use when you need to query code relationships and connections using the structural knowledge graph.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
調査、裏取り、検証、コードリーディング、外部URL確認、GitHub PRやIssue確認、BigQueryなどのコマンドやクエリ実行を行う際に自動的に使用。清書用ドキュメントとは分離して、.agent_work/investigations/ にエージェント向けの内部調査ログを根拠URL、実行コマンド、クエリ、結果、未確認事項つきで残します。
吉里吉里Z (krkrz) の -replweb HTTP+SSE サーバ (WebServer クラス) にブラウザ UI を載せて、本体アプリの操作/編集/観測パネルをブラウザ側に組み込む方法論。ゲーム本体は 3D 表示やゲーム内 UI に専念させ、編集ツール・インスペクター・ダッシュボード・REPL コンソールをブラウザ (別ウィンドウ/別PC) から使う構成を作るときに読む。プラグインや TJS がサーバへエンドポイントを追加公開する手順 (WebServer.register / serveStatic / broadcast)、ハンドラ呼び出し規約 (req %[method,path,query,body,bytes] → 文字列/octet/整数/辞書)、状態同期パターン (fetch POST + SSE /sub push + throttle + 差分/tick 配信)、既存 REPL コンソール (/events + /cmd) の UI 埋め込み、ブラウザのアプリモード起動 (Chromium --app / -webui)、json.dll 連携、TJS2 由来のハマりどころ (ローカル関数クロージャ不在→クラス化 / ブロックコメントのネスト誤爆 / startup 例外の致命性 / ハンドラは必ずメインスレッド実行) を網羅。エンジン側 WebServer クラスそのものの仕様は krkrz core doc/REPL.md、REPL/Agent 駆動は skill krkrz-repl、Elements ネイティブ UI は skill elements、TJS2 言語は skill tjs2、本体 API は skill krkrz を参照。
Detect model stealing, model inversion, and membership inference performed through inference-API abuse by monitoring query patterns, applying output perturbation, and red-teaming your own model's extractability.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Analyzes DNS query logs to detect data exfiltration via DNS tunneling, DGA domain communication, and covert C2 channels using entropy analysis, query volume anomalies, and subdomain length detection in SIEM platforms. Use when SOC teams need to identify DNS-based threats that bypass traditional network security controls.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
DuckDBを使用した大規模データ分析の専門スキル。DuckDBのアーキテクチャ、SQL構文、パフォーマンス最適化、各種ファイル形式（CSV、Parquet、JSON等）の効率的な読み込み・書き出しを熟知。メモリ効率の良い分析、複雑なクエリの最適化、データパイプライン構築を支援。Use when analyzing large datasets, querying CSV/Parquet/JSON files directly, building data pipelines, or optimizing analytical queries with DuckDB.
Translate a fuzzy analytical question into a rigorous investigation plan. Interrogates the ask, grounds the plan in the available data dictionary, applies analytical best practices, and produces a structured brief of query specifications for a downstream query-writing skill. Plans, does not write SQL. Use when: "why did X drop", "is there a relationship between A and B", "who are our highest-value customers", "what's driving the change in Y", "investigate this trend", "design an analysis for", "scope this analytical question". (narrative-common)
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
METAINFORMANT rules for directory src/metainformant/ontology/query. Use when editing, adding tests, or reviewing code under this path. Read the linked AGENTS.md first; use uv only, write outputs to output/, real implementations.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Load when EF Core reads are slow, emit N+1 or excessive SQL, over-fetch, track too many entities, cause high DB load, or need projection/split-query/compiled-query analysis; not for general migrations, DbContext setup, or repository conventions.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Load for EF Core entities/configurations, semantic value persistence, portable constraints, DbContext/query filters, repositories/specifications, migrations, model snapshots, transactions, or seeded lookup tables; use query-optimization specifically for N+1 or slow SQL diagnosis.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Given the product and the existing page inventory, identify missing blog topics and generate new blog posts that capture search/AI intent using the query-fanout pattern. Use this skill whenever the user asks to "spawn blogs", "generate blog posts", "expand the blog", "build out a content cluster", "write blog ideas", "cover more search intents", "query fanout for blogs", or wants new long-form content that supports existing pillars. Output is one new post per topic in the project's existing post format (markdown, MDX, component, or CMS migration note), with frontmatter shape mirrored from an existing post.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Detects N+1 query patterns (relation access inside loops without eager loading), full-table get()/all() loads, and unsafe chunk()/cursor() usage in Laravel Eloquent code.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
在授权渗透测试中挖掘 JavaScript 原型污染（prototype pollution，服务端 Node.js 与客户端）。当目标把用户可控的键名递归合并进对象（merge/extend/set/clone、JSON body、query 解析）时使用——典型场景：用 `__proto__`/`constructor.prototype` 注入属性，污染全局原型，进而 DoS、改逻辑、配合 gadget 提权到 XSS/RCE。适用目标类型 Web / REST API（Node.js） / 前端。触发场景包括用户说"测下原型污染""这个 merge 能不能 __proto__""污染原型打 RCE/XSS""lodash/jquery 有没有污染点"。输出：污染点 + 可用 gadget 判定 + 反射证据的 finding（含 killed 记录）。
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。