Official TikTok access can require application review and does not fit quick, read-only research. This skill guides paid Fetcher.sh requests for posts, profiles, comments, and discovery feeds.

Instagram data collection can require Meta approval, browser automation, or separate scraping infrastructure. This skill provides paid, read-only REST and MCP access to public Instagram data.

生のJSONは、1本の長い文字列として渡されると確認しにくくなります。このスキルは入力を検証し、選択したインデント幅で読みやすく整形して返します。

Webコンテンツは、AIワークフロー向けにクリーンな形式で収集するのが難しいことがよくあります。このスキルはFirecrawlを使用して、Webサイトデータのスクレイピング、クロール、マッピング、検索、構造化抽出を行います。

無関係なレコードがまとめられていると、アプリのデータファイルは保守しにくくなることがあります。このスキルは、モジュール化された Next.js データファイルのためのシンプルなルールを提供します。

NBA データを扱う作業では、適切なエンドポイント、パラメータ、レスポンス形式を見つけることがよく必要になります。このスキルは、Claude、Codex、Claude Code に nba_api の抽出、変換、分析ワークフローを案内します。

デフォルト設定を使用すると、Parquetパイプラインはストレージとメモリを浪費する可能性があります。このスキルはRustのParquet読み書きをレビューし、圧縮、サイズ設定、projection、filteringの改善を提案します。

大規模なデータレイクは、明確なアーキテクチャ上の選択がないと、低速で高コストになり、ガバナンスも困難になります。このスキルは、パーティショニング、ストレージレイアウト、スキーマ進化、テーブル形式、保持、コストを意識したレイクハウス設計をガイドします。

遅い DataFusion クエリはコンピューティングリソースを無駄にし、単純なプラン上の問題を見えにくくする可能性があります。このスキルは SQL と DataFrame のパターンをレビューし、具体的なパフォーマンス改善を提案します。

動画変換と文字起こしには、多くの場合、複数のコマンドラインツールが必要です。このスキルは、音声抽出、形式変換、Whisper による文字起こし作成のための 1 つの CLI ワークフローを提供します。

MLプロジェクトは一見正確に見えても、データリーケージや弱い評価によって重大な欠陥が隠れていることがあります。このスキルは、分割、指標、トレーニング、デプロイ準備状況を体系的にチェックするためのガイドを提供します。

カスタムチャートでは、シンプルなチャートライブラリでは表現できないインタラクションが必要になることがよくあります。このスキルは、D3.js の SVG セットアップ、データバインディング、スケール、軸、ツールチップ、ズーム、トランジション、配色の選択をガイドします。

データモデルと状態更新は、明確なレビューがないとずれる可能性があります。このスキルは、型付け、ミューテーション、シリアライゼーションの選択に関する分析を支援します。

分散ニューラルネットワークの学習には、セットアップ、検証、デプロイの調整が必要です。このスキルは、アーキテクチャ設計から本番サービングまでのFlow Nexusワークフローをガイドします。

学習データが構造化されていないため、エージェントは弱い戦略を繰り返しがちです。このスキルは、軌跡、パターン、ベンチマーク、推奨事項をReasoningBankワークフローに整理します。

MLモデルプロジェクトには、データ準備からデプロイまでの再現可能な手順が必要です。このスキルは、Claude、Codex、Claude Code に、トレーニング、評価、パッケージ化のための構造化されたワークフローを提供します。

MLトレーニングは、NaN損失、過学習、遅い収束、不安定な勾配によって失敗することがあります。このスキルは、診断、対象を絞った修正、検証、レポート作成を支援します。

ログ、曲線、コード、設定がそれぞれ異なる方向を示していると、トレーニング失敗のデバッグは困難です。このスキルは証拠を整理し、考えられる根本原因、修正策、検証手順を返します。

サンドボックスをまたいだニューラルトレーニングの調整は困難です。このスキルは、Claude、Codex、Claude Code に対して、Flow Nexus のトレーニング、推論、テンプレート、クラスター用のワークフローを提供します。

大規模なベクトルデータベースは、低速でメモリ消費が大きく、ベンチマークが難しくなることがあります。このスキルは、量子化、HNSW インデックス化、キャッシュ、検証のための構造化された AgentDB 最適化ワークフローを提供します。