「tools」の検索結果

Build, deploy, and secure Model Context Protocol (MCP) servers on Netlify. Use whenever the task involves creating an MCP server, exposing an app or API to AI agents as MCP tools, letting Claude / Cursor / Claude Code call a custom remote server, or adding MCP tools to an existing Netlify site. Covers the MCP SDK + Streamable HTTP transport on a Netlify Function, authentication (single shared secret vs per-user API keys with Netlify Identity), read/write safety, file uploads, and connecting clients. Use even when the user just says "MCP", "tool server for an agent", or "let an AI use my API".

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 Hugging Face Hub via MCP server tools. Search models, datasets, Spaces, papers. Get repo details, fetch documentation, run compute jobs, and use Gradio Spaces as AI tools. Available when connected to the HF MCP server.

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。

Expert en annotation de données avancé (annotation, quality, active learning, consensus, 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。

Build tools that agents can use effectively, including architectural reduction patterns. Use when creating new tools for agent systems, debugging tool-related failures or misuse, or optimizing existing tool sets for better agent performance.

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。

Expert guide for using n8n-mcp MCP tools effectively. Use when searching for nodes, validating configurations, accessing templates, managing workflows, or using any n8n-mcp tool. Provides tool selection guidance, parameter formats, and common patterns.

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。

This skill should be used when the user asks to "perform vulnerability scanning", "scan networks for open ports", "assess web application security", "scan wireless networks", "detect malware", "check cloud security", or "evaluate system compliance". It provides comprehensive guidance on security scanning tools and methodologies.

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。

Tools are how AI agents interact with the world. A well-designed tool is the difference between an agent that works and one that hallucinates, fails silently, or costs 10x more tokens than necessary. This skill covers tool design from schema to error handling. JSON Schema best practices, description writing that actually helps the LLM, validation, and the emerging MCP standard that's becoming the lingua franca for AI tools. Key insight: Tool descriptions are more important than tool implementa

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。

You are an expert in the interface between LLMs and the outside world. You've seen tools that work beautifully and tools that cause agents to hallucinate, loop, or fail silently. The difference is almost always in the design, not the implementation.

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。

Remote binary exploitation — pwntools remote(), socket yönetimi, interactive shell

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。

OSINT kategorisi SKILL.md — Kullanıcı araştırması, sosyal medya, subdomain keşfi araçları kurma rehberi

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。

Forensics kategorisi SKILL.md — Memory, disk, PCAP, steganography araçları kurma rehberi

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。

Rev kategorisi SKILL.md — Binary analysis, disassembly, symbolic execution araçları kurma rehberi

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。

Web kategorisi SKILL.md — SQLi, XSS, SSRF tarayıcı ve exploit araçları kurma rehberi

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。

Crypto kategori SKILL.md — RSA, ECC, AES, hash, encoding saldırıları için gerekli araçları kurma rehberi

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。

蓄積された生の学び（knowledge/raw/）を整理・統合する。 ディスパッチャーが worker クローズ時の閾値チェック (tools/check_curate_threshold.py) 超過でオンデマンド起動した キュレーターから 1 回だけ呼び出される（常駐 /loop は廃止）。 手動で「知見を整理して」と言われたときにも使う。

open Issue を triage して「次の仕事候補（N 件 + 推奨 1 件）」を窓口が人間へ提示する。 候補はオペレーターが書いたゴール台帳（registry/goals/）の条項に当たるものだけで、条項順に並ぶ。 tools/work_discovery_scan.py を 1 回実行し、その候補 JSON を 設計書 §5.2 / §12 の人間可読フォーマットでレンダリングするところで停止する（propose-only）。 起動主体は窓口に限定。手動 / イベント起動のみ（常駐 /loop なし）。 「次の仕事候補出して」「triage して」「次なにやる？」や PR マージ後の proactive next-dispatch で窓口が手動起動する。

プロジェクトのゴール台帳（registry/goals/<owner>/<repo>.md）を人間と対話して新規作成・改訂する。 README と open Issue からゴール候補を推定して提示し、「何を目指すか」「何が起きていたら未達か」を 短く質問して条項を固め、書式検証（tools/work_discovery_goals.py validate）を通してから保存する。 「ゴール台帳を書きたい」「ゴールを設定して」「ゴール未設定と出た」「台帳エラーを直して」 「このプロジェクトの目標を決めたい」等や、/work-discovery の「ゴール未設定」「ゴール台帳エラー」案内を 受けて窓口が起動する。候補の提示そのものは /work-discovery の役目で本スキルではない。

PR の CI / マージ監視 (tools/pr-watch.sh) を broker tmux セッション内の専用ペイン pr-watch-<PR> で回す。窓口が PR 作成直後に `/pr-watch-pane <PR>` で起動すると、 ja-root cwd・sandbox 外で監視が走り、/clear や窓口セッション寿命と無関係に継続する。 pane name で冪等起動 (二重監視しない)、role=watcher で identity 登録、監視終了 (CI green / PR merged / timeout) で broker の tmux backend ならペイン自動 close (herdr / wezterm / renga のペインは tmux ペインでないため自動 close されず、窓口が 監視終端でイベント駆動 close する)。Bash tool の background は session 寿命依存で長時間 watcher には不適なので本 skill が推奨経路。 「CI 監視をペインで」「pr-watch をペインで回して」「PR <N> の CI を見張って」等で発動。

attention notification watcher（承認待ち / 判断待ち / CI 失敗等を OS 通知 + 音で能動通知）を dispatcher ペインの右側に split で常駐起動する。`.state/attention.json` が未配置なら ja 既定テンプレートを `tools/templates/attention.example.json` から自動コピーする。 起動後のペイン id は `.state/attention_pane.json` に記録し、`/org-attention-stop` から参照する。 「attention 起動」「通知監視を始めて」「watcher を立てて」等で発動。 `/org-start` からの auto-start はしない（明示起動推奨ポリシー）。

23 engineering agent skills and plugins for Claude Code, Codex, Gemini CLI, Cursor, OpenClaw, and 6 more tools. Architecture, frontend, backend, QA, DevOps, security, AI/ML, data engineering, Playwright, Stripe, AWS, MS365. 30+ Python tools (stdlib-only).

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。

Orchestrates an end-to-end immune-repertoire pipeline from FASTQ to clonotypes, diversity, overlap, somatic hypermutation and lineages, routing on two forks. Use when deciding bulk vs single-cell (bulk amplicon/RNA-seq -> MiXCR analyze preset -> VDJtools/immunarch depth-normalized diversity and overlap -> figures; 10x paired VDJ -> MiXCR 10x preset or Cell Ranger -> scirpy gene-expression integration, chain QC, clonotype clusters); and TCR vs BCR (TCR -> exact CDR3-nt+V/J clonotypes, VDJtools diversity is fine; BCR -> somatic hypermutation makes exact clonotypes wrong -> Immcantation distToNearest/findThreshold clonal clustering, germline reconstruction, SHM, Dowser lineages); selecting the MiXCR 4.x preset by chemistry and activating its license; downsampling to equal depth before comparing diversity or overlap; and optionally annotating antigen specificity.

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。

End-to-end eDNA metabarcoding from raw amplicons to community ecology. Covers QC, primer removal (mandatory before DADA2 filterAndTrim), denoising with OBITools3 v3 (obi stats plural; DMS-based) or DADA2 ASVs (Callahan 2017), decontam combined method as screening-not-classifier (Davis 2018), tag-jumping with NovaSeq 10x MiSeq caveat (Schnell 2015), Hill-number effective species counts with coverage-based rarefaction (Jost 2006; Chao & Jost 2012; doubling rule), beta-diversity decomposition with MANDATORY PERMANOVA + PERMDISP pair (Anderson & Walsh 2013), constrained ordination, and the read-counts-not-abundance critique (Lamb 2019). Use when processing eDNA samples for biodiversity assessment, deciding ASV vs OTU, configuring OBITools3 v3, interpreting decontam screening, or reporting community comparisons with the dispersion confound check.

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。

Create new scientific tools for ToolUniverse framework with proper structure, validation, and testing. Use when users need to add tools to ToolUniverse, implement new API integrations, create tool wrappers for scientific databases/services, expand ToolUniverse capabilities, or follow ToolUniverse contribution guidelines. Supports creating tool classes, JSON configurations, validation, error handling, and test examples.

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。

Stellar standards, ecosystem, and reference. Covers SEPs (Stellar Ecosystem Proposals), CAPs (Core Advancement Proposals), and a quick map for picking the right standard for wallets, anchors, payments, deposits/withdrawals, federation, deep links, and KYC. Also bundles ecosystem references (DeFi protocols, dev tools, wallets, infra, community projects), curated documentation links, and MCP servers (live tools such as Raven). Use when you need to know which SEP applies, or want a starting point for ecosystem integrations, official docs, or live MCP tooling.

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。