2,851 件 ・ 関連度順
概要と使いどころ
Create a structured content brief using the marketing harness brief schema. Selects persona, defines angle, sets quality targets. Use when "create a brief", "content brief", "plan this content", "brief for [topic]", "what persona should I use", or before any content creation to define the strategy. Outputs a brief that /kai-write and /kai-email-system consume.
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。
LLM 集成全流程。覆盖 OpenAI / Anthropic / Google / 开源模型接入、Prompt 工程、 Function Calling、Agent 编排、Token 优化、安全防护、生产化部署。 触发关键词：LLM、GPT、Claude、Gemini、Prompt、Function Calling、Tool Use、 Agent、Chain、Structured Output、Streaming、Token、Rate Limit。
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。
Prompt 工程全流程。覆盖 System Prompt 设计、Few-shot 构造、Chain-of-Thought、 Structured Output、Prompt 版本管理、A/B 测试、注入防御、模板引擎。 触发关键词：Prompt、提示词、System Prompt、Few-shot、CoT、结构化输出、 Prompt 模板、Prompt 注入、Prompt 版本、提示词优化。
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 at end of sprint to append operational learnings as structured JSONL to the project retro log.
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。
Read the public web: search for sources, read one page as Markdown, and run site scripts for structured records (X/Twitter via FxEmbed, Exa search, GitHub, Hacker News, Reddit, Wikipedia, Bilibili bundled; a catalog of more installable with one command). Use for any task that needs something from a public website: a topic without a URL, a URL to read, a site's records (a tweet, a timeline, a repo's stats, a front page, a ranking), or a page that only renders with JavaScript.
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。
Bright Data Web MCP gives MCP-compatible agents live web search, scraping, and optional browser-automation access through Bright Data’s web-access platform. It is built for agents that need current information, anti-bot resilience, and structured extraction without maintaining their own scraping stack.
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。
Automates browser tasks with Browser Use, the open-source library that connects LLM reasoning to Playwright-driven web actions. Useful for navigating sites, filling forms, extracting structured page data, and running agentic browser workflows with screenshots and stateful sessions.
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。
Run structured prompt-injection attack and defense experiments against an LLM-integrated app before production by measuring attack success and testing detection or recovery pipelines.
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。
Extracts structured citation data from academic repositories using BeautifulSoup4 with lxml parser. Parses DOI metadata, author affiliations, and reference lists from PubMed, arXiv, and Semantic Scholar HTML.
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 MemoryBench to run repeatable conversational memory and RAG benchmarks across providers, datasets, judge models, checkpoints, and structured reports.
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。
BackstopJS gives agents a repeatable way to capture reference screenshots, compare UI states, and flag visual regressions before changes ship. This skill centers on the real BackstopJS project and turns browser-based layout comparison into a structured QA workflow for web teams.
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。
Executes structured diagnostic runbooks when CloudWatch Anomaly Detection triggers alarms. Uses the AWS SDK CloudWatch client (GetMetricData, DescribeAlarms) to gather context and suggest remediations.
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。
Generates structured incident runbooks from AWS CloudWatch alarm configurations using the CloudWatch DescribeAlarms API and AWS Systems Manager documents. Links alarms to remediation procedures automatically.
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。
The official AWS Labs MCP server collection provides AI agents with structured access to AWS documentation, service APIs, billing data, and infrastructure metadata through the Model Context Protocol, built and maintained by AWS for secure cloud automation workflows.
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。
Diagnoses firing AWS CloudWatch alarms by querying CloudWatch Metrics, alarm history, and related AWS Config resource snapshots via the AWS SDK. Correlates metric anomalies with recent infrastructure changes to suggest root cause hypotheses. Outputs a structured incident summary with remediation options.
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 Chinese A-share, ETF, index, financial statement, valuation, capital-flow, and technical-indicator data through the AShareHub Python SDK and hosted API. Use this skill when an agent needs structured China market data as pandas DataFrames.
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。
Extract structured intelligence from audio using the AssemblyAI API with sentiment analysis, entity detection, topic modeling, and auto-chapter generation. Uses the assemblyai Python SDK for transcript processing pipelines.
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。
Instruments Anthropic API calls to log token usage, latency, and cost per request using the Anthropic TypeScript SDK. Wraps the anthropic.messages.create method to capture usage.input_tokens, usage.output_tokens, and timing from the API response. Writes structured logs to CloudWatch Logs via the AWS SDK v3 CloudWatchLogsClient.
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。
Anyquery is a SQL query engine that lets you run SQL against 40+ apps, files, and databases including GitHub, Notion, Chrome, and Apple Notes. Built on SQLite with MCP server support for connecting AI agents to structured data across services.
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。
Wraps Apache Tika Server REST API for extracting structured text from PDFs, DOCX, PPTX, and 1,200+ file formats. Outputs clean markdown with metadata preservation using Tika /rmeta/text endpoint and recursive parsing mode.
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。
Executes Apify cloud actors for structured web scraping with automatic dataset export to S3. Supports actor input schema validation and webhook-based run completion notifications.
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。
Apify SDK is the official JavaScript SDK for building Actors, crawlers, and data extraction workflows on Apify. It gives agents a structured way to run scraping jobs, store outputs, manage inputs, and combine crawler logic with browser automation when needed.
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。
Extracts structured text, metadata, and embedded objects from PDFs, Office documents, and 1000+ file formats using the Apache Tika REST API. Outputs clean Markdown or JSON with XMP metadata preservation.
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。
Maps ACF field groups into predictable REST responses using `acf_add_local_field_group`, `get_field_objects`, and `register_rest_field`. Useful when you need cleaner payloads than the default ACF exposure and want WordPress clients to consume structured field data safely.
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。