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mcp-useでMCPサーバーの処理・データ提供・定型プロンプト・操作画面を設計する旧ガイドです。現在は非推奨で、mcp-app-builderへの移行が案内されています。

• 既存のmcp-useサーバー構造の確認
• Tool・Resource・Promptの例の参照
• 対話型Widgetの設計を確認したいとき

Pythonでブラウザ操作を自動化するために、browser-useの導入、エージェントやブラウザの設定、独自ツールの追加、実行状況の監視を参照資料に沿って支援します。

• Pythonでブラウザ操作を自動化したいとき
• エージェントやブラウザ認証の設定
• 独自ツールや実行フックの追加

CLAUDE.mdやタスクリストの自然文を短く圧縮し、入力トークンを節約するスキル。コードや見出しを保持し、読みやすい元文を別の場所にバックアップします。

• CLAUDE.mdの入力トークンを減らしたいとき
• タスクリストや好みのメモの圧縮
• 圧縮前の読みやすい原文の保存

Webアプリの入力処理・認証・外部連携を点検し、脆弱性への対策を整理します。依存パッケージ、個人情報、LLM出力の扱いまで確認するスキルです。

• ログインとアクセス権限の点検
• ファイル投稿や外部API連携の確認
• 公開前の依存パッケージ監査

顧客や利用単位の採算と、利用者がAPIキーを持ち込むBYOKのコスト構造を説明するHTMLスライドを作ります。前提条件や条件変化の影響を、暖色の統一デザインで伝えます。

• CFO向けに採算モデルを説明したいとき
• 投資家向けにBYOKの費用を示したいとき
• 前提条件の変化と費用の関係を示す資料

Venice.aiで文章を音声に変換し、ナレーションや対話エージェントの声を用意するスキル。モデル、声、出力形式、ストリーミングを扱います。

• 原稿をナレーションにしたいとき
• 映像に重ねる音声の作成
• 対話エージェントの音声化

fal.ai上の試着モデルを使い、人物が服を着たときの見え方を画像で確認するスキルです。EC向けの着用イメージやルックブック、着こなしの検討に使えます。

• EC向けの着用イメージを検討したいとき
• ルックブック用の着こなしを試したいとき
• 人物が服を着た見え方を確認したいとき

画像や動画の解像度を上げたいときに、fal.ai上のAI超解像モデルを利用するためのスキル。実行には、元の配布一式を別途導入して使います。

• 画像の解像度を上げたいとき
• 動画を高解像度化したいとき
• AI超解像処理を依頼したいとき

既存の動画にAIで加工を施し、見た目の変更、高解像度化、背景の除去、音声の追加を行うスキルです。fal.ai上で提供される動画モデルを利用します。

• 既存動画のスタイルを変えたいとき
• 動画を高解像度化したいとき
• 動画の背景を除去したいとき

画像内の物体の検出や領域分け、文字の読み取り、内容説明をfal.aiの画像認識モデルで行うスキル。画像についての質問にも答え、写っている情報を確認できます。

• 画像内の文字を読み取りたいとき
• 物体を検出して領域を分けたいとき
• 画像の内容説明や質問をしたいとき

写真のぼけやノイズ、顔の画質、古い文書の画像を修復するためのスキルです。fal.aiで提供される修復モデルを使い、目的に応じた画質の補正を扱います。

• 画像のぼけを軽減したいとき
• 画像のノイズを除去したいとき
• 顔の画質を補正したいとき

画像の画風変更、背景や不要な物体の除去、指定部分の描き直しに使うスキル。fal.aiで提供されるAIモデルを利用して画像を編集します。

• 画像の画風を変えたいとき
• 画像の背景を除去したいとき
• 不要な物体を消したいとき

AgentDBで経験データを使う学習プラグインを作成し、用途に合う学習手法の選択から、行動と報酬の記録、モデルの訓練・評価まで進めるスキルです。

• 過去の経験からエージェントを学習させたいとき
• ゲームや経路選択の意思決定を作りたいとき
• 複数エージェントの経験を学習に使いたいとき

指定銘柄の株式分析や、過去データで売買手法を検証するバックテストを確認するスキル。保存済みの調査履歴も読み、作成日・モデルの限界・リスク要因を整理します。

• 銘柄の分析とリスク要因の確認
• テクニカル・バックテストの確認
• 注目銘柄の保存済み調査履歴の比較

AIサービスの稼働状態や応答時間、利用枠、予算警告を確認し、障害時の接続遮断や復旧予定を把握できます。支出上限に達した際の動作設定も扱います。

• AI接続先の遅延や障害を調べたいとき
• 利用枠の残量とリセット時刻の確認
• 支出上限と到達時の動作設定

OmniRouteのAPIキーの登録・更新・失効や利用制限の設定、OAuthによる外部サービス認証の開始・状態確認をコマンドラインで行うスキル。

• サービスのAPIキー登録と一覧確認
• 猶予期間を設けたキー更新や失効
• 利用状況の確認と費用・モデルの制限

エージェント間通信でOmniRouteに問い合わせ、用途に合うAI提供元・モデルの候補、利用枠の残量、費用の見積もりやシステムの稼働状態を確認します。

• プロンプトに合う提供元とモデル選び
• 提供元・アカウントの利用枠確認
• 必要な機能に合う提供元探し

取引モデルの予測に寄与した入力項目を順位づけし、Markdownの表で示します。計算条件を含む分析記録を保存し、署名鍵があれば電子署名も付けます。

• 取引予測の判断材料を確認したいとき
• モデルの説明を署名付きで記録
• 同じ条件で特徴量の順位を再現

依存関係や分類体系などの階層データを、深さとテキストの特徴からポアンカレ球内に配置します。親子関係や枝をまたぐ距離を測り、構造の分析に使えます。

• モジュール依存関係の部分構造の分析
• クラス階層の構造パターンの確認
• 分類上の関係で概念を整理したいとき

DeepSeekのモデルに一度のリクエストで要約・情報抽出・簡単な分類を依頼し、回答とトークン使用量をJSONで受け取るスキル。後続の処理にも渡せます。

• 文章を一度の依頼で要約したいとき
• 文章から情報を抽出したいとき
• 文章を簡単なカテゴリに分類したいとき

業務ルールをまとめて管理する「集約」のひな形を、既存のTypeScriptプロジェクトに作るスキル。エンティティや保存用インターフェース、イベント、テストの土台を揃えます。

• 既存の業務領域に集約を追加したいとき
• 業務ルールを持つ概念をモデル化したいとき
• エンティティやテストのひな形作成

AIエージェントの動作方針を課題集で評価し、改善候補を比較する学習サイクルを実行します。既定ではモデルを呼び出さず、対象課題と費用の見積もりを確認できます。

• 課題集を使った動作方針の改善
• 学習実行前の費用見積もり
• 評価用の課題での候補比較

Claude Codeの単一セッションをメッセージ別に費用集計し、高額な応答を抽出。出力トークンやキャッシュ書き込み、モデルの違いから費用の要因を調べるスキル。

• 高額と判定されたセッションの原因調査
• キャッシュ書き込みの費用確認
• 指定時刻以降の高額メッセージ調査

用意されたテスト事例でagent-boosterの成功率や処理の振り分けを検証し、必要に応じて外部モデルとも比較。実測結果をJSONで保存するスキル。

• リリース前の成功率確認
• テスト事例追加後の振り分け検証
• 性能の説明を実測で確かめたいとき