Claudeから直接Polymarket予測市場と対話します。市場の検索、CLOB板情報のクエリ、および公式Polymarket CLIラッパーを通じて注文を管理します。

Web ページには JavaScript でレンダリングされるコンテンツが含まれることが多く、従来のフェッチャーでは抽出できません。このスキルは Firecrawl CLI を使用して任意の URL をスクレイピングし、LLM に最適化されたクリーンな Markdown を返します。

大規模なウェブサイトから特定のページを見つけるのは時間がかかり、エラーが発生しやすくなります。このスキルは、インテリジェントな検索フィルタリングを使用して、ドメイン上のすべての URL を自動的に発見し、必要なものを正確に見つけられるようにリストします。

数百ページから手動でコンテ���ツを抽出するのは時間がかかります。このスキルは、深さ制限とパスフィルタリングを使用して、必要なコンテンツのみを正確に抽出するバルクWebクロールを自動化します。

アプリケーションは多くの場合、URLは持っていますが、清洁なページコンテンツが必要です。このスキルは、Firecrawlスクレイピングを統合し、単一ページの抽出をmarkdown、HTML、または構造化データとして行うための明確な方法を提供します。

ユーザーのクエリから始まるアプリケーションでは、抽出前にWeb発見が必要です。このスキルは、Firecrawlの`/search`を使用してクエリをランキング結果に変換するための統合パターンを提供します。開発時間を短縮し、検索機能搭載型プロダクトを構築するチームにとって適切なAPI使用を保証します。

複数ページにわたる手動でのウェブスクレイピングは時間がかかり、技術スキルを必要とします。この AI エージェントは複雑なウェブサイトを自律的にナビゲートし、カスタムスクレイパーを作成することなく構造化データを JSON として抽出します。

科学計算ワークフローではインタラクティブなノートブックが必要ですが、CodexとPluto.jlの間で切り替え又不集中してしまうことがあります。このスキルはClaude Codeと動作中のPluto.jlサーバーを橋渡しし、ノートブックの状態のクエリ、リアクティブバインディングの検査、コーディングフローを離れずに результаのエクスポートを可能にします。

Home Assistantの設定ファイルには正確なYAML構文と適切な構造が必要です。このスキルは、自動化、スクリプト、テンプレート、ブループリント、Lovelaceダッシュボード向けの検証ツール、設定例、ベストプラクティスを提供します。

ユーザーは手作業で数えることなく、テキスト内容の素早い洞察を必要としています。このツールは任意のテキスト入力に対して、単語数、文字数、文数、読了時間を自動的に算出します。

遅いDataFusionクエリはリソースと時間を浪費します。このスキルはSQLとDataFrame操作を分析し、述語プッシュダウン、パーティションプルーニング、列プロジェクション、結合順序の最適化に関する具体的な改善案を提示します。

組織では、正確な財務追跡のために経費請求書を体系的に記録および分類する方法が必要です。このスキルは、手動での請求書入力、OCRスキャン統合、およびMySQLでの経費レコード管理のための文書化されたワークフローを提供します。

レシートスキャンには正確なOCR抽出とデータベース統合が必要です。このスキルでは、レシート画像の解析、抽出エラーのデバッグ、信頼性の高い経費追跡ワークフローをGoogle Gemini AIで構築するための完全なガイダンスを提供します。

財務モデルの構築やスプレイッドシートデータの分析が必要な方向け。このスキルは、数式、書式設定、データ分析を含むExcelファイルを作成します。数式を自動的に再計算し、精度を確保します。

MLモデルは、データリーケージ、不適切な評価、トレーニングミスにより本番環境で失敗することがよくあります。このスキルは30以上の重要なアンチパターンを検出し、トレーニング前にコードとデータ分割をスキャンすることで、無効な結果を防ぐのに役立ちます。

手動のデータベース変更はチームのコラボレーションを妨げ、データ損失のリスクをもたらします。このスキルは、ロールバック対応とCI/CD統合を備えたPrismaとDrizzleを使用した安全なスキーママイグレーションのための構造化されたガイダンスを提供します。

事前作成されたチャートライブラリに頼らずに、カスタムのインタラクティブなデータ可視化を構築します。このスキルでは、最大の柔軟性と制御を得るためにD3.jsを使用してレスポンシブなチャート、グラフ、地理的マップを作成する方法を解説します。

データモデリングパターンの理解は、保守可能なAIエージェントフレームワークを構築する上で不可欠です。このスキルは、型付け戦略、ミューテーションパターン、シリアライゼーションアプローチの構造化された分析を提供し、情報に基づいたアーキテクチャ上の意思決定を可能にします。

技術チームがアーキテクチャ上の意思決定を行う際、複数のツールを客観的に比較するための構造化されたフレームワークが必要です。このスキルは、分析結果を意思決定マトリックスに統合し、明確な推奨事項と文書化されたトレードオフを提供します。

Creating professional video content requires expensive equipment and expertise. Seedance 2.0 Pro on RunComfy enables AI-powered cinematic video generation with native lip-sync, multi-modal references, and production-ready output in seconds.