Skills
エージェント向けにパッケージ化された専門スキルと手順を 97,501 件掲載。コマンド 1 行でインストールできます。
エージェントワークフロー
任意の REST API 向けに CLI + AgentSkill を生成または発見する。使用場面：ユーザーが 'create a CLI for X'、'wrap this API'、'search if a CLI exists'、'install an existing CLI'、'make a skill for X'、'publish my CLI'、'publish to npm'、'push to github' と言ったとき。レジストリ検索、インストール、発見、スキャフォールディング、リソース実装、ビルド、リンク、スキル生成、npm 公開、GitHub 公開を扱う。
プロジェクトを定期的にスキャンして調査結果を報告するエージェント、PostHog Signals scout の作成、編集、調整を行います。標準 scout の対象範囲、しきい値、スケジュール、ドライラン設定の変更、未対応領域の scout 追加、定期的な LLM スコアリングの構造化出力の記録、メモによるフィードバックに使用します。SKILL.md の構成、レポート要件、フォローアップレポートの確認、構造化出力、重複検出、スクラッチパッドメモリ、scout メモ、チーム別 skills-store と標準リポジトリの編集、保存済み評価基準による非公開プロンプト試行を扱います。「signals scout を作成/編集/カスタマイズ」「X 用の新しい scout」「scout のスケジュールを調整」「<event> を監視する scout を作成」「scout で X を採点/判定/測定」「scout のプロンプトをテスト/比較」「scout の評価基準を生成」「scout の構造化出力」「scout の出力を Slack へ」「scout にメモを残す / フィードバックする」などで起動します。
ユーザーに一度に 1 つずつ質問するインタビューを行い、かつ各回答をバックグラウンドの `answer-verifier-agent` 呼び出しでコードベースに対して検証するディープグリル。事実の衝突、以前の決定との矛盾、根拠のない仮定をその場で捉える。セッションを `.chief/_grill/opened/NNNN-topic.md` に永続化し、コンテキスト圧縮後も保持される。ユーザーがストレステスト済みのグリルを求める場合に使用 — リスクが高いとき、主張を実際のリポジトリ状態と突き合わせる必要があるとき、またはトピックが多数の決定にまたがるとき。`/grill-design` より重い。速度よりも正確さを重視するときに優先。
`orca` CLI で、Orca が管理する worktree、フォルダーコンテキスト、ターミナル、リポジトリ、自動化、アーティファクト、worktree のコメント、Orca 内蔵ブラウザーを操作します。ユーザーが「$orca-cli」、「use orca cli」、「Orca worktree」、「child worktree」、「cardStatus」、「spawn codex/claude in a worktree」、「read/wait/send Orca terminal」、「terminal send」、「handoff」/「handover」/「give this to another agent」、「another worktree」、「Orca browser」、「orca artifacts」と言った場合に使用します。Orca の状態が関係する場合は、素の git worktree、場当たり的な PTY、Computer Use より優先します。CLI、ファイルシステム、API では操作できない可視ウィンドウの GUI 操作が必要な場合に限り、Computer Use を使用します。
AI モデル向けのプロンプトエンジニアリングを習得します：LLM、画像生成器、動画モデル。技法：チェーンオブソート、少数ショット、システムプロンプト、ネガティブプロンプト。モデル：Claude、GPT-4、Gemini、FLUX、Veo、Stable Diffusion のプロンプト。用途：より良い AI 出力、一貫した結果、複雑なタスク、最適化。トリガー：prompt engineering、how to prompt、better prompts、prompt tips、prompting guide、llm prompting、image prompt、ai prompting、prompt optimization、prompt template、prompt structure、effective prompts、prompt techniques。
ポータブルなエージェントスキル（`SKILL.md`）を作成、監査、リファクタリング。依頼が「スキルの作成」「スキルのレビュー」「スキルの改善」「スキルの執筆」「スキルのリファクタリング」「スキル評価基準の比較」「セッションからスキルを抽出」「スキル計画の調整」「スキル作成の指導」の場合、パスに `skills/<name>/SKILL.md`、`references/*.md`、ヘルパースクリプト、評価、ロックファイル、セキュリティマニフェスト、ベンダーアダプターが含まれる場合、またはskill-creator、Skill Development、skills.sh、トリガー説明、段階的開示、スキル評価、完了基準、先頭語、リポジトリゲート、モデル／ユーザーによる呼び出しへの言及がある場合に使用。
知識のギャップに直面したときに使用する。作業を続ける前に調査・学習・参照が必要なトピック、ライブラリ、フレームワーク、ツール、ドメインを指す。トピックを調査し（既存の公開スキルを素材として探し、その後検証パス付きの Web 調査を行う）、焦点を絞ったポータブルな skills/<slug>/SKILL.md を統合する——新しいスキルを作成するか、関連する forge 製スキルを改善する。複数のスキルにまたがる広範なトピックは、複数のスキルを推奨し並行して生成することで処理する。任意の task_context は調査の重点を鋭くする。完成した SKILL.md をインラインで返し、同じターンで即座に使用できる。スキルは将来のセッションのためにディスク上で自己完結している。
Claude Code、Codex、OpenClaw、WorkBuddy/CodeBuddy、QoderWork の Skills のインストール、バージョン追跡、更新チェック、プロジェクト Agent の初期化を管理します。ローカルパスまたは GitHub リポジトリからのインストールに対応し、プロジェクトの `.claude/skills` を単一のソースとして優先し、`.codebuddy`、`.workbuddy` などのグローバル設定ルートを認識して、ネストによる誤インストールを防ぎます。
Вахта は、ライブチャンネル上の整合済みリポジトリでエージェントが独自に行うサイクルです。トリガー：「вахта」「заступай на вахту」「работай сам」、on duty、stand watch、AGENTS.md にエージェントの役割を設定した自律開始。受信箱からではなく、人、エージェント、または現実からのシグナルにのみ応じて作業します。Вахта はグラフの作業の技芸、すなわち判断、織り上げ、統合を担います。サブエージェントはコード、ゲート、レビュー、検証、影響を受けるノードの修正を担当し、結果を照合します。発話可能になった時点で Вахта が始まり、統合をもって作業を終えます。iskron_* と AGENTS.md が必要です。
Venice で POST /chat/completions を呼び出す。OpenAI 互換のリクエスト形式、Venice 独自の venice_parameters（ウェブ検索、スクレイピング、引用、E2EE、characters、thinking 制御、X 検索）、anon_user_id、マルチモーダル入力（画像/音声/動画/ファイル）、ツール呼び出し、推論制御（reasoning_effort、reasoning.enabled）、ストリーミング、プロンプトキャッシュ、構造化出力、モデルごとの上限、モデル機能のサフィックスを扱う。
ユーザーが "create a blueprint"、"write a blueprint"、"blueprint this feature"、"plan this implementation"、"make a plan"、"create an implementation plan"、"design the architecture"、"design this feature"、"break this down into steps"、"plan this refactoring"、"help me plan" を求めるときにこの skill を使用する。
ユーザーの最近の Claude Code セッションをフォレンジック的に監査し、段階的なワークフロー改善——わずかな改善ではなく——を明らかにする。ユーザーが "audit my Claude Code sessions"、"analyze how I use Claude Code"、"find patterns in my usage"、"improve my Claude Code workflow"、"review my sessions"、"find leverage in my setup" を依頼するとき、または自分の Claude Code セットアップがどこで時間を漏らしているかを理解したいときに使用する。数十の実際のトランスクリプトをサンプリングし、スクリプトで定量的シグナルを抽出し、並列サブエージェントで深く読み込み、その後、ユーザーが直接インストールできる実装案（新しいスキル、CLAUDE.md ルール、hook、設定差分）を添えた短い優先順位付きレポートに統合する。ユーザーが "audit" という言葉を言わない場合でもトリガーする——大規模に Claude Code の習慣を改善またはレビューしたいという質問であれば、このスキルを使用する。
反復的なタスク用のカスタム /slash コマンドを作成する。コマンドの作成、プロンプトの自動化、ワークフローのショートカットで積極的に使用する。例：- ユーザー：「pytest を実行する /test コマンドを作って」 → opencode.json にコマンドを作成し、bash ツールでテストを実行するプロンプトを設定 - ユーザー：「PR 用の /review コマンドを追加して」 → diff を取得し、変更を分析し、レビューコメントを生成するプロンプトを設計 - ユーザー：「この反復作業を自動化して」 → パターンを特定し、パラメータ化されたプロンプト付きの slash コマンドを作成 - ユーザー：「/deploy コマンドを作って」 → ワークフロー（ビルド、テスト、デプロイ）を設計し、コマンドプロンプトに組み込む
vibe coding（高速プロトタイピング）から agentic engineering（厳密な反復）への移行。ユーザーが粗いプロトタイプを持ち、それをレベルアップしたい、"なんとか動く" 状態から本番品質にしたい、vibe coding と agentic coding の違いを理解したい、あるいは "polish this"、"make this production-ready"、"level up from prototype"、"vibe coded this now what" と言った場合にこのスキルを使用する。Karpathy の投稿 3 と 6 に基づく。
ローカルのコーディングエージェント（Codex、Claude Code、Cursor など）が、認証済みの `multica` CLI を通じて Multica を操作する必要があるときに使用：issue、コメント、メタデータ、ラベル、カスタムプロパティ、購読者、プロジェクト、エージェント、スクワッド、ランタイム、リポジトリ、スキル、オートパイロット、添付ファイル、ワークスペース状態の読み取りや更新；issue の検索；エージェント実行の確認やキャンセル；外部エージェントから Multica の issue への返信；issue の作成やトリアージ；リンクされたプルリクエストの確認；または Multica のホスト型エージェントランタイムに依存せずに Multica のメンション / ステータスの副作用を安全に処理すること。
(NS) 自律実行エンジン — 深さを計画し、docs/specs から疑問を解消し、隔離された worktree でマルチエージェント作業を行う。ローカルまたは貼り付けた計画、あるいは GitLab なしで「これを自律実行」する場合に使用。ns-execution-gitlab-issue 配下の Phase 2 でもある（その場合は単独で実行しない）。単一ステップの編集（ns-coder）や GitLab issue の直接処理（ns-execution-gitlab-issue）には使用しない。
`@mariozechner/pi-coding-agent` をコーディングエージェント実行環境として Node スクリプトに組み込む場合、`pi.registerTool` / `pi.registerCommand` / `pi.on` で pi 拡張（プラグイン）を書く場合、npm/git からのパッケージングと `pi install`、あるいは非 Node ホストで SDK と `pi --mode rpc` のどちらを選ぶかに使用。セッション設定、cwd × tools ファクトリの落とし穴、TypeBox ツールスキーマ、`peerDependencies` のルールを扱う。`pi-coding-agent`、`pi.registerTool`、`pi install`、または「コーディングエージェントを Node に組み込む」という説明で、pi が明示されていなくてもトリガーする。
scrolls スキルファミリー全体（/scrolls-setup、/scrolls-update、/scrolls-hide、/scrolls-unhide）について、簡潔で例を多用したリファレンスを表示します——各コマンドの動作、共通の -p/-t/-l/-r/-u フラグ、よくある使用例（新規プロジェクト、monorepo、サブディレクトリからの実行、非表示/表示の切り替え）。ユーザーが /scrolls-help を実行したとき、または scrolls コマンドの動作、使い方、受け付けるフラグ、どれが必要かを尋ねたとき、あるいは docs/.scrolls のセットアップに不安を感じているときに使用します——4 つのコマンドのうち 1 つだけを挙げて「scrolls」全般に言及しない場合でも同様です。-e/--online に対応しており、チャットテキストの代わりに OS が割り当てた localhost ポートで配信されるスタイル付きページとして描画し、ライト/ダークとカラー/プレーンを切り替えられます。macOS、Linux、Windows（bash または PowerShell）で動作します。
プロジェクトに最小限の docs/.scrolls/ ワーキングメモリシステムをセットアップ — 少数のセッション横断メモリファイル（STARTER.md、SPEC.md、HANDOFF.md、GAP_ANALYSIS.md、GAP_CONTEXT.md、PLAN.md、WISDOM.md）に加えて、将来のセッションを STARTER.md に導く SCROLLS.md ファイル、SCROLLS.md を指す短い CLAUDE.md ポインター、他のエージェントハーネス向けに CLAUDE.md を指す対応する AGENTS.md ポインター。ユーザーが /scrolls-setup を実行するとき、または「scrolls」、プロジェクトメモリシステム、セッション引き継ぎノート、docs/.scrolls フォルダー、新しいセッションを永続的なプロジェクトドキュメントに導く CLAUDE.md/AGENTS.md/SCROLLS.md のセットアップを依頼したときはいつでも使用。プロジェクトに docs/ フォルダー、CLAUDE.md、AGENTS.md、SCROLLS.md がまだなくてもトリガー — それらを作成することも仕事の一部。-p/--path でカスタムの docs 場所、-t/--reporoot でどのサブディレクトリにいてもすべてを git リポジトリの最上位に固定、-l/--local で明示的に現在のディレクトリに固定、-r/--recurse で新しいフォルダーを作成する前に既存の scrolls フォルダーを再帰的に走査（意図しない重複を回避）、-u/--unhide でフォルダー名を .scrolls ではなく scrolls にする。既定では現在のディレクトリを使用するが、それがリポジトリルートと異なる場合は先に警告し、サブディレクトリでの実行が気づかないうちに 2 つ目の独立した scrolls システムを作らないようにする。macOS、Linux、Windows（bash または PowerShell）で動作。
すでにセットアップ済みの docs/.scrolls/ ワーキングメモリフォルダーを、ドットファイル非表示（.scrolls）から可視（scrolls）に変換し、フォルダー名を変更してその内部と SCROLLS.md 内のパス参照を書き換え、問題が起きないようにします。ユーザーが /scrolls-unhide を実行したとき、または scrolls フォルダーの非表示解除、ドット除去、表示、プロジェクトメモリ / docs/.scrolls の非表示停止、.scrolls から scrolls への名前変更を求めたときに使用します。これは、非表示でセットアップされたプロジェクトを可視にしたい場合の後付けの手段です——新規プロジェクトでは /scrolls-setup 自身の -u/--unhide フラグで 1 ステップで完了し、このスキルは不要です。既定では 1 つの正確な場所（現在のディレクトリ配下の docs/.scrolls）を確認します。-r/--recurse でディレクトリツリー全体を走査する（例：monorepo の各パッケージを 1 回で処理）、特定の場所を指定する繰り返し可能な -p/--path、どのサブディレクトリにいても git リポジトリの最上位を対象にする -t/--reporoot、現在のディレクトリを明示的に対象にする -l/--local、既定の場所を変更する DEFAULT_SCROLLS_RELPATH 環境変数に対応します。macOS、Linux、Windows（bash または PowerShell）で動作します。/scrolls-hide の逆です。
既存の docs/.scrolls/ プロジェクトメモリシステム（STARTER.md、SPEC.md、HANDOFF.md、GAP_ANALYSIS.md、GAP_CONTEXT.md、PLAN.md、WISDOM.md、およびこのコアセット以外のプロジェクト固有の scrolls）を、現在のセッションで実際に起きたことを反映するように更新します。盲目的に追記するのではなく、各ファイル自身の更新ルールに従います。プロジェクトがこれらのファイルより古い場合は SCROLLS.md/CLAUDE.md/AGENTS.md も補完します（冪等——毎回の実行で安全、既存の CLAUDE.md の内容は決して上書きしません）。ユーザーが /scrolls-update を実行したとき、または scrolls の更新、HANDOFF.md の更新、セッションの引き継ぎメモの作成、直前の作業の記録、セッションの締めくくりや終了、新しいギャップや落とし穴の記録、プロジェクトメモリ / STARTER.md のドキュメントの更新を求めたときに使用します。これは /scrolls-setup（システムを一度作成する）の対になるもので、以降は毎回のセッションでこちらを使用します。カスタムの docs の場所を指定する -p/--path、どのサブディレクトリにいても git リポジトリの最上位を調べる -t/--reporoot、現在のディレクトリを明示的に調べる -l/--local、scrolls フォルダーが明白な正確位置にない場合に再帰的に検索する -r/--recurse に対応します。既定では現在のディレクトリを使用しますが、リポジトリのルートと異なる場合は先に警告し、サブディレクトリからの呼び出しで本当の scrolls を見落とさないようにします。macOS、Linux、Windows（bash または PowerShell）で動作します。scrolls フォルダーが見つからない場合は、その旨を伝え、ここでファイルを作り出さずに /scrolls-setup を指し示してください。
Superset CLI を通じて複数のターミナルコーディングエージェントを調整する：分離されたワークスペースの作成、ワーカーの起動、フォローアップの送信、ターミナル出力の読み取り、依存関係の追跡、構造化された結果の収集。コーディング作業の委任や並列化、ワークスペースやホストをまたぐエージェントの調整、エージェント間の作業の受け渡し、ワーカーの進捗の監視、Superset によるマルチエージェントワークフローの実行を依頼された場合に使用する。通常の単一エージェントのワークスペース、タスク、自動化管理には使用しない。
AI アプリケーションが外部のツールやデータソースに統一的な方法で接続するためのオープンなプロトコルです。クライアントはモデルとの対話を担い、MCP サーバーはツール・リソース・プロンプトテンプレートを提供します。標準メッセージでやり取りするため、1 つのサーバーを複数のクライアントで再利用できます。