01
このSkillでできること
- ✓コード、文書、PDF、DB、課題管理、チャットなどを横断検索する
- ✓キーワード検索と意味検索を組み合わせる
- ✓検索結果の正確な位置情報を取得する
- ✓登録済みソースの内容を閲覧・要約する
02
使い方
01
STEP 1
対象ソースがMFSに登録済みか確認する
02
STEP 2
検索語と必要な検索範囲を指定する
03
STEP 3
必要に応じて意味検索またはキーワード検索を選ぶ
04
STEP 4
ヒット箇所をpeek、skim、範囲指定などで閲覧する
03
Skillのインストール
初心者におすすめ
AIにこのSkillを追加してもらう
GitHub URLごとCodexやClaude Codeへ渡し、現在の環境に合う方法を判断してもらいます。
このGitHubリポジトリにあるSkillを確認し、現在の環境に適した方法でインストールしてください。
インストール後、正常に利用できることを確認し、基本的な使い方も簡潔に説明してください。
Repository:
https://github.com/zilliztech/mfs手動でインストールする
README / SKILL.mdから機械抽出できたコマンドのみ表示しています。推測したコマンドではありません。
uv tool install mfs-server && mfs-server rungit clone https://github.com/zilliztech/mfs.git && cd mfs
docker compose -f deployments/compose/docker-compose.yml up --buildmkdir -p /tmp/hello-mfs
echo "Print a greeting to the user." > /tmp/hello-mfs/greet.txt04
このSkillを使うプロンプト例
Skill名を明示すると、意図したSkillを使わせやすくなります。自動発動型では必須とは限りません。
MFSに登録済みのSlack、GitHub、文書から、過去のRFCと関連チケットを横断検索してください。出力例を見る
検索結果、ソース別の該当箇所、再オープン可能なロケーター、要約。05
安全性チェック
自動解析による参考情報です。Skillの安全性を保証するものではありません。
外部API通信検出あり
Shellコマンド実行明確な記述なし
ファイル読み取り検出あり
ファイル書き込み明確な記述なし
ネットワークアクセス検出あり
認証情報明確な記述なし
検出根拠を見る
- file_read: FCs/commits about", "what does our wiki say about", "cat / head / tail / ls / tree this MFS path". Do NOT use for: registering a NEW data source (
- file_read: their ` ://` URI. Same verbs everywhere: `ls / tree / cat / head / tail / grep / search / export`. - **One hybrid index.** Dense vectors (semantic)
- network: n-tag-skill/) — a self-hosted homage to [Claude Tag](https://www.anthropic.com/news/introducing-claude-tag), Anthropic's hosted `@Claude` Slack teamm
- network: en Tag — delegating a PR review across Slack channels](https://github.com/user-attachments/assets/6cb1db05-dd12-4a13-a9fa-1a1bf69bcf28) See [`examples/R
06
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