データ分析スキル

ディープリサーチスキル — 広範な並列ウェブ検索、複数ソースの検証、信頼度追跡、引用付きMarkdownレポート。11種類のリサーチタイプに対応：市場（TAM/SAM、セグメント、価格設定、トレンド）、ドメイン（業界構造、エコシステム、規制環境）、技術（アーキテクチャ、ツール、ベンチマーク）、競合（競合分析、ポジショニング、勝敗要因）、製品（機能分析、レビュー、ロードマップシグナル）、学術（文献調査、引用ネットワーク、主要著者）、人物/組織（デュー...

Rigor Improve / Rigor Explore の探索実行リーフスキル。深層学習研究リポジトリにおける限定的な探索的証拠のために使用する。研究者が明示的に探索的実行（小サブセット検証、短期間の推測と確認、バッチス

Admin-only paginated viewer for stable canister state. Use whenever the user asks for a viewer, dashboard, debug panel, or admin browse over backend data — users, items, orders, logs, or any stable Map/Set/Array/VarArray/List/Stack/Queue. Pre-installed in every Caffeine app via the `caffeineai-data-viewer` mops package; this skill explains what it does and how to keep using it correctly.

Make a canister's data queryable by the Caffeine Data Intelligence agent. Use whenever an app stores structured data (Maps/Lists/arrays of records) that should be answerable in natural language — "top customers", "revenue by region", "active projects". Adds a discoverable `schema()` and a JSON `execute()` query endpoint via the `caffeineai-oql` mops package's `Expose` mixin.

Firecrawlを使用して、ディレクトリから構造化された企業リストを抽出します。YC、Crunchbase、Product Hunt、G2、スタートアップディレクトリ、カテゴリディレクトリ、またはカスタム企業データベースを、JSON、CSV、CRM対応リスト、またはリサーチテーブルにスクレイピングするために使用します。

Firecrawlを使用して、競合の価格、機能、変更履歴、ダッシュボード、製品変更を監視します。定期的な競合インテリジェンス、価格帯の抽出、機能変更の追跡、構造化された競合アラートに使用します。

Firecrawlブラウザを使用して、分析ダッシュボードや内部ウェブツールからメトリクスを取得します。ユーザーがダッシュボードレポート、クロスプラットフォームのメトリクスサマリー、認証付き分析抽出、日付範囲レポート、またはウェブダッシュボードからの構造化メトリクスを必要とする場合に使用します。

Firecrawlを使用して複数ソースの深層リサーチを実行します。ユーザーがトピックの調査、視点の比較、引用付きブリーフィングの作成、技術的または市場に関する質問の調査、多数のソースにわたるウェブエビデンスの統合を依頼した場合に使用します。

Firecrawlを使ってウェブコンテンツから知識ベースを構築します。ローカル参照ドキュメント、RAG対応チャンク、ファインチューニング用データセット、ドキュメントミラー、トピックコーパス、またはウェブソースから整理されたLLM対応マークダウンとして利用できます。

Firecrawlブラウザを使用して、見込み客データベースやウェブディレクトリから構造化されたリードリストを生成します。役職、企業タイプ、業界、ステージ、地域、テクノロジー、その他の条件で見込み客を検索し、CRM対応のJSONまたはCSVとしてエクスポートするために使用します。

Firecrawlを使用して、ミーティング前のリードインテリジェンスブリーフを作成します。営業電話、パートナーシップミーティング、投資家との会話、顧客インタビューの前に、企業調査、人物調査、最近のニュース、トーキングポイント、ペインポイント、アウトリーチ準備が必要な場合に使用します。

Firecrawlを使用して、市場、財務、収益、業界、企業の指標を抽出します。ユーザーが市場調査、業界動向、公開企業データ、財務比較、収益調査、または構造化された市場レポートを求めた場合に使用します。

Firecrawl Researchを使用して、研究クエリに回答する論文を、意味検索、意味的・構造的拡張、本文内検証により見つけます。文献検索や論文取得のタスク（単一論文の検索から複数論文のセットまで）には、常にこのスキルを使用してください。

Firecrawlを使用してウェブサイトのSEOを監査します。ユーザーがSEO監査、メタデータや見出しのレビュー、サイトマップやサイト構造の分析、キーワードの機会、競合のSERP比較、優先順位付けされた検索最適化の推奨事項を求めた場合に使用します。

成果物（リサーチレポート、SEO監査、QAレポート、リードリスト、ナレッジベース、ウェブサイトデザインシステム、その他の構造化されたウェブデータ成果物など）を生成する、成果重視のFirecrawlワークフローを実行します。ユーザーが、単にページをスクレイピングしたりAPI呼び出しをコードに統合したりするのではなく、Firecrawlにビジネス、マーケティング、製品、またはクリエイティブなワークフローを完了させたい場合に使用します。

ユーザーがマーケティング目的（リード生成、SEO価値、ブランド認知）のための無料ツールを計画、評価、または構築したい場合。また、ユーザーが「エンジニアリングをマーケティングとして活用」「無料ツール」「マーケティングツール」「計算機」「ジェネレーター」「インタラクティブツール」「リード獲得ツール」「リード獲得のためのツール構築」「無料リソース」「ROI計算機」「評価ツール」「監査ツール」「無料ツールを構築すべきか」「リード獲得のためのツール」に言及する場合も使用します。誰かが何か役立つものを構築したいと考えているときに使用します。

Golangのデータ構造 — スライス（内部構造、容量の拡大、事前割り当て、slicesパッケージ）、マップ（内部構造、ハッシュバケット、mapsパッケージ）、配列、container/list/heap/ring、strings.Builderとbytes.Bufferの比較、ジェネリックコレクション、ポインタ（unsafe.Pointer、weak.Pointer）、およびコピーセマンティクス。Goのデータ構造の選択や最適化、ジェネリックコンテナの実装、container/パッケージの使用、unsafeまたはweakポインタの利用、スライスやマップの内部構造に関する疑問がある場合に使用します。

Golangにおけるsamber/roを使用したリアクティブストリームとイベント駆動プログラミング — 150以上の型安全なオペレーター、コールド/ホットオブザーバブル、5つのサブジェクトタイプ（Publish、Behavior、Replay、Async、Unicast）、Pipeによる宣言的パイプライン、40以上のプラグイン（HTTP、cron、fsnotify、JSON、ロギング）、自動バックプレッシャー、エラー伝搬、Goコンテキスト統合を備えたReactiveX実装。samber/roを使用または採用する場合、コードベースがgithub.com/samber/roをインポートする場合、または非同期処理を構築する場合に適用。

このスキルは、ユーザーが「評価を実行する」「ADKエージェントを評価する」「評価データセットを作成する」「評価の失敗を分析する」「評価結果を比較する」「エージェントを最適化する」、またはAgent Platformの評価方法論とQuality Flywheelに関するガイダンスを必要とする場合に使用します。評価指標、データセットスキーマ、LLM-as-judgeスコアリング、一般的な失敗原因をカバーします。APIコードパターン（google-agents-cli-adk-codeを使用）、デプロイ（google-agents-cli-deployを使用）、プロジェクトスキャフォールディング（...を使用）には使用しないでください。

ScrapeGraph AI CLIを使用して、ウェブページの検索、スクレイピング、クロール、構造化データの抽出、監視を行います。ユーザーがウェブ検索、ウェブページのスクレイピング、URLからのコンテンツ取得、サイトからのJSON抽出、ドキュメントやサイトセクションのクロール、ページの変更監視、リクエスト履歴の確認、ScrapeGraphクレジットの確認、API設定の検証を依頼した場合に使用します。

飛書勤怠打刻：自分の勤怠打刻記録を照会する

lark-cliを使用して飛書多次元テーブル（Base）を操作する際に呼び出します：Baseの検索、テーブル作成、フィールド管理、レコードの読み書き、レコード共有リンク、ビュー設定、履歴クエリ、およびロール/フォーム/ダッシュボード管理/ワークフロー。また、古い+table / +field / +recordの記法を現在のコマンド記法に書き換える場合にも適用します。フィールド設計、数式フィールド、検索参照、テーブル間計算、行レベルの派生指標、データ分析が必要な場合にも必ずこのスキルを使用してください。

飛書会議メモ（Note）直接検索：既知のnote_idからメモ詳細、表示タイプ、関連ドキュメントトークンを取得し、unified形式の逐語記録を読み取ります。ユーザーが既にnote_idを保持している場合、またはドキュメントの明示的なvc-node-idからnote_idを取得した場合に使用します。会議・スケジュール・妙記の特定、ドキュメントタイトル検索、Docx本文の読み取りは担当しません。

飞书电子表格：创建和操作电子表格。支持创建表格、创建/复制/删除/更新工作表、读写单元格、追加行数据、查找内容、导出文件。当用户需要创建电子表格、管理工作表、批量读写数据、在已知表格中查找内容、导出或下载表格时使用。若用户是想按名称或关键词搜索云空间里的表格文件，请改用 lark-doc 的 docs +search 先定位资源。

あらゆるトピックについて、過去30日間に実際に人々が何を言っているかを調査します。Reddit、X、YouTube、TikTok、Hacker News、Polymarket、GitHub、およびウェブから投稿とエンゲージメントを取得します。

コードリポジトリ、ドキュメント、研究論文、HuggingFaceデータセット、ローカルフォルダ、Slackワークスペース、Google Drive、X（Twitter）、パッケージをNia AIでインデックス化・検索。認証ブートストラップ、Oracle自律研究、GitHubライブ検索、Tracerエージェント、依存関係分析、コンテキスト共有、コードアドバイザー、ドキュメントエージェント、データ抽出、ファイルシステム操作、汎用コネクタを含む。

Obsidian Bases（.baseファイル）を作成・編集し、ビュー、フィルター、数式、サマリーを設定します。.baseファイルを扱う際や、ノートのデータベース的なビューを作成する場合、またはユーザーがObsidian内でBases、テーブルビュー、カードビュー、フィルター、数式について言及した場合に使用します。

ユーザーが監査ログのエクスポート、監査ログの場所の確認、コマンド履歴の表示、ログのエクスポート、ログの確認、ログのパス、操作記録、呼び出し記録、コマンド履歴を要求した場合にこのスキルを使用します。ウォレット残高、トークン検索、スワップ、その他のオンチェーン操作には使用しないでください。代わりに対応するスキルを使用してください。

OKXが集約したDeFiの発見と実行 — 特定のDAppを指定せずに、OKXに最適なプロトコルを発見・ルーティングさせたいユーザー向け。**ユーザーが宛先としてサードパーティのプロトコル/DApp（Aave、Lido、PancakeSwap、Uniswap、Curve、Compound、Morpho、Pendle、Kamino、Raydium、Hyperliquid、Polymarketなど）を指定した場合、動詞（預ける、ステークする、流動性を追加する、借りる、請求する）が一致していても、ここではなくokx-dapp-discoveryにルーティングすること。** DAppに依存しないトリガー：「DeFiに投資する」、「利回りを得る...」

暗号市場向けにソーシャルレイヤーのシグナルを表面化します。3つの機能グループがあります：ニュース（最新の集約暗号ニュースフィード、コインシンボルによる記事フィルタリング、全文キーワード検索、単一記事の全文取得、フィルターとして使用可能なアップストリームプラットフォーム — blockbeats、odaily、theblockなど — の一覧表示）；センチメント（1時間/4時間/24時間のソーシャル言及量によるコインランキング、さらにコインごとの強気/弱気/中立カウントとオプションの時間バケットトレンド）；バイブ（コントラクトごとのホットネス...