MCP HubMCP Hub
SKILL·6D72FE

cashflow-scheduler

majiayu000
更新日 3 months ago
21 閲覧
58
9
58
GitHubで表示
メタapi

について

このスキルは、CP-SATおよびDPソルバーを使用して30日間の勤務スケジュールを最適化し、請求書と入金を考慮したキャッシュフローを管理します。ポジティブな残高を確保しながら勤務日数を最小限に抑えることを目的としています。財務計画に制約ベースのスケジューリングを統合する必要のある開発者に最適です。主な機能には、デュアルソルバーサポート、辞書式最適化、および組み込みの財務制約検証が含まれます。

クイックインストール

Claude Code

推奨
メイン
npx skills add majiayu000/claude-skill-registry -a claude-code
プラグインコマンド代替
/plugin add https://github.com/majiayu000/claude-skill-registry
Git クローン代替
git clone https://github.com/majiayu000/claude-skill-registry.git ~/.claude/skills/cashflow-scheduler

このコマンドをClaude Codeにコピー&ペーストしてスキルをインストールします

GitHub リポジトリ

majiayu000/claude-skill-registry
パス: skills/data/cashflow-scheduler
0
FAQ

よくある質問

cashflow-scheduler Skillとは何ですか?

cashflow-scheduler はmajiayu000 が作成した Claude Skillです。Skillは、Claudeが必要に応じて読み込む指示とリソースをまとめ、追加の指示なしで cashflow-scheduler に関連するタスクを実行できるようにします。

cashflow-scheduler をインストールするには?

このページのインストールコマンドを使用してください。cashflow-scheduler をプラグインとして Claude Code に追加するか、リポジトリを skills ディレクトリにクローンし、Claudeを再起動してSkillを読み込みます。

cashflow-scheduler はどのカテゴリに属しますか?

cashflow-scheduler は メタ カテゴリに属します。

cashflow-scheduler は無料で利用できますか?

はい。cashflow-scheduler は AIMCP に掲載されており、無料でインストールできます。

関連スキル

content-collections
メタ

このスキルは、Content Collections(Markdown/MDXファイルを型安全なデータコレクションに変換するTypeScriptファーストのツール)の本番環境でテストされた設定を提供します。Zodバリデーションによる型安全性を実現し、ブログ、ドキュメントサイト、コンテンツ重視のVite + Reactアプリケーション構築時にご利用ください。Viteプラグインの設定、MDXコンパイルから、デプロイ最適化、スキーマバリデーションまで、すべてを網羅しています。

スキルを見る
polymarket
メタ

このスキルは、開発者がPolymarket予測市場プラットフォームを活用したアプリケーション構築を可能にします。API統合による取引や市場データの取得に加え、WebSocketを介したリアルタイムデータストリーミングにより、ライブ取引や市場活動を監視できます。取引戦略の実装や、ライブ市場更新を処理するツールの作成にご利用ください。

スキルを見る
creating-opencode-plugins
メタ

このスキルは、開発者がコマンド、ファイル、LSP操作など25種類以上のイベントタイプにフックするOpenCodeプラグインを作成することを支援します。JavaScript/TypeScriptモジュール向けに、プラグイン構造、イベントAPI仕様、および実装パターンを提供します。カスタムイベント駆動ロジックでOpenCode AIアシスタントのライフサイクルをインターセプト、監視、または拡張する必要がある場合にご利用ください。

スキルを見る
sglang
メタ

SGLangは、高性能なLLMサービングフレームワークであり、RadixAttentionプレフィックスキャッシュを活用したJSON、正規表現、エージェントワークフロー向けの高速で構造化された生成を特長とします。特にプレフィックスが繰り返されるタスクにおいて、大幅に高速な推論を実現し、複雑な構造化出力やマルチターン対話に最適です。制約付きデコードが必要な場合や、広範なプレフィックス共有を伴うアプリケーションを構築する場合は、vLLMなどの代替案ではなくSGLangを選択してください。

スキルを見る