スキル

データ分析のスキル

AI エージェント向けのデータ分析スキル。すべて SKILL.md 全文が付いているので、追加する前に何をするスキルなのかを正確に確認できます。

Fetch raw ad creative, app, ranking, and revenue data from AdMapix as structured JSON.

作者:fly0pants4.3k 件の導入296 スター

Generate and edit Draw.io, Mermaid, and Excalidraw diagrams from natural language using a structured JSON spec.

作者:nssa.io1.0k 件の導入47 スター

Search aggregated crypto news with AI ratings and bilingual summaries across multiple data engines.

833 件の導入31 スター

Query live external data — web, social, market, on-chain, travel — through a discoverable MCP tool catalog.

作者:Chainbase43 件の導入2 スター

Query Twitter/X profiles, tweets, follower events, and KOL data through the 6551 REST API.

840 件の導入27 スター

Build cold email campaigns and generate personalized email sequences from lead data; campaign setup does not burn credits.

作者:MachFive242 件の導入4 スター

Schedule, draft, or publish social posts across 9 platforms via the AdaptlyPost API, with explicit confirmation before every post.

97 件の導入3 スター

Bi-directional markdown and Notion sync with database queries, property updates, and change monitoring from the command line.

178 件の導入7 スター

Diagnose Django-specific failures and ship production-ready models, views, admin, DRF, and migrations.

73 件の導入2 スター

Read user-consented Fulcra context data — biometrics, sleep, activity, calendar, location — via the CLI or hosted MCP server.

115 件の導入11 スター

Shorten URLs and view per-link click analytics through an agent connected to PicSee MCP.

89 件の導入1 スター

Drive a Godot 4.x Editor from an agent through 30 built-in tools covering scenes, nodes, transforms, input, screenshots, and logs.

115 件の導入

On-device period tracker that logs cycles, predicts next periods, and flags warning signs from your own logged data.

53 件の導入2 スター

Turn Chinese-language financial questions into ready-to-run Tushare data workflows for A-shares, indices, funds, and macro data.

567 件の導入33 スター

Headless multi-EVM agent wallet SDK with self-managed keys, identity, payments, and cross-chain liquidity.

51 件の導入1 スター

Research stocks, crypto, ETFs, commodities, and forex with quotes, screens, news, history, and fundamentals.

54 件の導入4 スター

Diagnose and fix FastAPI hangs, validation errors, and async pitfalls with grounded playbooks.

121 件の導入7 スター

Get statistically validated patterns from tabular data, with novelty checks against published research.

65 件の導入

Get adversarial, evidence-grounded US equity research where investor personas debate and record dissents.

31 件の導入2 スター

Chat-driven read-only financial terminal that synthesizes 8 market data streams into one dense screen per question.

37 件の導入1 スター

Read-only US stock market data for AI agents — prices, sentiment, insider trades, congressional disclosures, and earnings calendars under one free API key.

33 件の導入1 スター

Ground customer intelligence work in real product, conversation, billing, support, CRM, and web data via Outlit's CLI, MCP, and Pi tools.

35 件の導入3 スター

Manage AVI virtual services, AKO ingress, and pool members with 28 read/write tools for NSX ALB operations.

51 件の導入

Update installed agent skills with diff preview, backup, and rollback before any change is applied.

93 件の導入6 スター

Ottermind スキルについて

「データ分析」に分類されたスキルをすべて集めたページです。自動化したい仕事の種類は決まっているが、具体的にどの方法が合うかはまだ分からない——そんなときは検索よりカテゴリから見るほうが早いことが多いです。

スキルは Ottermind のエージェントができる仕事全般をカバーします。編集可能な PowerPoint 資料の作成、商品画像やブランドビジュアルの生成、接続したマシン上でのコードの記述と実行、台本や静止画からの動画制作、表計算データの整形と分析などです。汎用モデルを、あなた固有のその仕事を毎回同じ品質でこなす道具に変えるのがスキルの役割です。

スキルは短い frontmatter を持つただの Markdown ファイルです。実行前に何をするかを正確に読めますし、自分の流儀に合わせて書き換えることも、同僚と共有することもできます。望んだ結果が出たスキルは、エージェントに紐づけたり自動実行に登録したりできるので、同じ作業のために誰かがプロンプトを書き直す必要はなくなります。

Ottermind のスキルとは何ですか?
Markdown で書かれた再利用可能な指示パッケージです。ある種類のタスクに必要な文脈・手順・制約をエージェントに与えるので、その日のプロンプトの出来に左右されず結果が安定します。
スキルはどうやって導入して使いますか?
任意のスキルの詳細ページを開き、文書を全文読んだうえでワークスペースにインストールします。以降はタスクが合致すればエージェントが自動的に使いますし、名前を指定して呼び出すこともできます。
自分でスキルを作れますか?
作れます。スキルは Markdown ファイルで、frontmatter に名前と「いつ使うか」を書くだけです。エージェントに何度も説明し直している手順があるなら、一度スキルとして書き出すのが再現可能にする一番の近道です。
スキルに追加料金はかかりますか?
ライブラリからスキルを閲覧・インストールすること自体に料金はかかりません。実行時は他のエージェントタスクと同じようにクレジットを消費し、選んだモデルと作業量によって変わります。