AlphaMoatによると、2026-09時点でMATLABのダウンロード数は3,663、スター数は3で、AIスキル全体5,078件中2,959位、開発では577件中385位です。
| プラットフォーム | インストール数 | ダウンロード数 | スター数 | コメント |
|---|---|---|---|---|
| ClawHub ↗ | 53 | 1851 | 3 | - |
| SkillHub ↗ | 344 | 3663 | 3 | — |
プラットフォームごとに集計方法と集計時点が異なります。
行列演算と要素別演算、ベクトルの向き、事前確保、拡張、欠損値、セル、関数、デバッグを扱います。実行コードを含まず、指針だけです。版とツールボックスに合わせ、実行・検証前にインストール済みでライセンスのある MATLAB 環境を確認します。
資料公開日 2026-10-27
スキルのドキュメントをもとに生成した例であり、実際の実行結果ではありません。
2026-09 から集計方法を変更し、同名スキルを作者ごとに分けて集計し、全スキルを対象にしました。破線は変更前の月で、変更後のデータとは直接比較せず、変更をまたぐ増減も計算していません。
| 月 | ダウンロード数 | 前月比 | スター数 |
|---|---|---|---|
| 2026-09 | 3663 | — | 3 |
| 2026-08 | 2636 | +15.7% | 3 |
| 2026-07 | 2279 | +15.9% | 3 |
| 2026-06 | 1967 | +11.2% | 3 |
| 2026-05 | 1769 | — | 3 |
| 2026-03 | 1141 | — | 3 |
作者が公開した元のファイルをテキストのまま表示しています。AlphaMoat による編集や審査はしていません。リンクはクリックできません。コマンドは内容を確認してから実行してください。取得日 2026-10-23。
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name: MATLAB
description: Avoid common MATLAB mistakes — indexing traps, matrix vs element-wise ops, and vectorization pitfalls.
metadata: {"clawdbot":{"emoji":"📐","requires":{"bins":["matlab"]},"os":["linux","darwin","win32"]}}
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## Indexing
- 1-based indexing — first element is `A(1)`, not `A(0)`
- `end` keyword for last index — `A(end)`, `A(end-1)`, works in any dimension
- Linear indexing on matrices — `A(5)` accesses 5th element column-major order- Logical indexing returns vector — `A(A > 0)` gives 1D result regardless of A's shape
## Matrix vs Element-wise
- `*` is matrix multiplication — `.*` for element-wise
- `/` solves `A*x = B` — `./` for element-wise division
- `^` is matrix power — `.^` for element-wise power
- Forgetting the dot is silent bug — dimensions might accidentally match
## Vector Shape Matters
- Row vector: `[1 2 3]` or `[1, 2, 3]` — shape is 1×3
- Column vector: `[1; 2; 3]` — shape is 3×1
- Transpose with `'` (conjugate) or `.'` (non-conjugate) — for complex, they differ
- `*` between row and column gives scalar or matrix — depending on order
## Array Preallocation
- Growing arrays in loops is slow — preallocate: `A = zeros(1000, 1)`
- `zeros`, `ones`, `nan` for preallocation — specify size upfront
- Cell arrays: `cell(n, m)` — preallocate cells too
## Broadcasting
- Implicit expansion since R2016b — `A + b` works if dimensions compatible
- Singleton dimensions expand — `[1;2;3] + [10 20]` gives 3×2
- Before R2016b needed `bsxfun` — legacy code may still use it
## NaN Handling
- `NaN ~= NaN` is true — use `isnan()` to check
- Most operations propagate NaN — `sum([1 NaN 3])` is NaN
- Use `'omitnan'` flag — `sum(A, 'omitnan')`, `mean(A, 'omitnan')`
## Cell Arrays vs Matrices
- `{}` for cell arrays — hold mixed types, different sizes
- `()` indexing returns cell — `C(1)` is 1×1 cell
- `{}` indexing extracts content — `C{1}` is the actual value
- Comma-separated list from `C{:}` — useful for function arguments
## Common Mistakes
- `=` for assignment, `==` for comparison — `if x = 5` is error in MATLAB
- Semicolon suppresses output — forget it and flood command window
- `clear` removes all variables — use `clearvars` for selective, `close all` for figures
- `i` and `j` are imaginary unit — don't use as loop variables, or reassign explicitly
- String vs char: `"text"` vs `'text'` — double quotes are string arrays (R2017a+)
## Functions
- Anonymous functions: `f = @(x) x^2` — quick inline functions
- Multiple outputs: `[a, b] = func()` — must capture or use `~` to ignore
- `nargin`/`nargout` for optional args — check how many inputs/outputs provided
- `varargin`/`varargout` for variable args — cell array of extra arguments
## Debugging
- `dbstop if error` — breakpoint on any error
- `keyboard` in code pauses execution — enter debug mode at that line
- `whos` shows variable sizes — `size(A)` for specific variable
gh コマンドラインで GitHub の PR チェック、ワークフロー実行、API 照会を扱うスキルです。
16 の検索エンジンをまとめて使え、API キーが不要な検索スキルです。
コマンドラインから MCP サーバーとツールを一覧、設定、認証、呼び出しします。
Generate valid Mermaid diagrams like flowcharts, sequence diagrams, mind maps, ER diagrams, or user journeys from text or product descriptions.
管理された OAuth で YouTube Data API に接続し、動画検索とチャンネル管理を行います。
管理された OAuth 接続で GitHub REST API にアクセスします。
計画、実装、検証、テストをカバーするコーディング作業のスキルです。
Docker の基本コマンドとコンテナ作業をまとめたスキルです。
利用者の訂正と自己点検を層構造の記憶に蓄え、使われ方に応じて昇格や保管を行うスキルです。
数式、書式、ブックの構造を保ったまま Excel ファイルを作成・点検・編集するスキルです。
Word と DOCX 文書を扱うための作業指針で、編集後にスタイルや番号、レイアウトが崩れないことに重点を置きます。
データベースや表計算、書き出した生データを意思決定に使える結論へ変えるデータ分析スキルです。
PPT を編集した後もきれいに表示されるようにするための作業規範です。
データ月:2026-09 · ダウンロード数、スター数、インストール数は公開スキルレジストリ(ClawHub、SkillHub)から月単位で集計しています。詳しくはデータの方法論をご覧ください。