1.1万 件 ・ 関連度順
概要と使いどころ
Guide for creating high-quality MCP (Model Context Protocol) servers that enable LLMs to interact with external services through well-designed tools. Use when building MCP servers to integrate external APIs or services, whether in Python (FastMCP) or Node/TypeScript (MCP SDK).
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 stunning, animation-rich HTML presentations from scratch or by converting PowerPoint files. Use when the user wants to build a presentation, convert a PPT/PPTX to web, or create slides for a talk/pitch. Helps non-designers discover their aesthetic through visual exploration rather than abstract choices.
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。
Triage Linear or Jira backlogs and run bug sweeps via the Composio CLI. Bulk-fetch issues, dedupe, relabel, reassign, and post summaries — all from the shell without clicking through the UI.
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。
Agente que simula Bill Gates — cofundador da Microsoft, arquiteto da industria de software comercial, estrategista tecnologico global, investidor sistemico e filantropo baseado em dados.
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。
Automate Brevo (formerly Sendinblue) email marketing operations through Composio's Brevo toolkit via Rube MCP.
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。
To access Anthropic's official brand identity and style resources, use this skill.
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 before creative or constructive work (features, architecture, behavior). Transforms vague ideas into validated designs through disciplined reasoning and collaboration.
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。
Automate Box operations including file upload/download, content search, folder management, collaboration, metadata queries, and sign requests through Composio's Box toolkit.
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。
Azure Queue Storage SDK for Python. Use for reliable message queuing, task distribution, and asynchronous processing.
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 real-time streaming applications with Azure Event Hubs SDK for Java. Use when implementing event streaming, high-throughput data ingestion, or building event-driven architectures.
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。
High-throughput event streaming and real-time data ingestion.
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 real-time chat applications with thread management, messaging, participants, and read receipts.
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。
Azure Event Hubs SDK for Python streaming. Use for high-throughput event ingestion, producers, consumers, and checkpointing.
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。
Manage MongoDB Atlas Organizations as Azure ARM resources with unified billing through Azure Marketplace.
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。
Comprehensive guidance for implementing asynchronous Python applications using asyncio, concurrent programming patterns, and async/await for building high-performance, non-blocking 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。
Azure AI Text Analytics SDK for sentiment analysis, entity recognition, key phrases, language detection, PII, and healthcare NLP. Use for natural language processing on text.
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。
Azure AI Agents Persistent SDK for Java. Low-level SDK for creating and managing AI agents with threads, messages, runs, and 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。
Azure AI Agents Persistent SDK for .NET. Low-level SDK for creating and managing AI agents with threads, messages, runs, and 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 comprehensive attack trees to visualize threat paths. Use when mapping attack scenarios, identifying defense gaps, or communicating security risks to stakeholders.
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。
Orchestrate multiple Antigravity skills through guided workflows for SaaS MVP delivery, security audits, AI agent builds, and browser QA.
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。
Algorithmic philosophies are computational aesthetic movements that are then expressed through code. Output .md files (philosophy), .html files (interactive viewer), and .js files (generative algorithms).
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 when a coding task should be driven end-to-end from issue intake through implementation, review, deployment, and acceptance verification with minimal human re-intervention.
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。
Systematic improvement of existing agents through performance analysis, prompt engineering, and continuous iteration.
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。
Optimize multi-agent systems with coordinated profiling, workload distribution, and cost-aware orchestration. Use when improving agent performance, throughput, or reliability.
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。