Skills

S

skill-template

muratcankoylan / agent-skills-for-context-engineering

コンテキストエンジニアリング向けの新しい Agent Skills を作成するためのテンプレート。コレクションに新しいスキルを追加するときにこのテンプレートを使用する。

S

skillz

paulnsorensen / skillz-that-grillz

スキルの追加、改善、監査、wedge、autoimprove を行う。改善と監査はサブエージェント定義も受け付ける。結果は Claude Code、Codex、OMP、その他の Agent Skills ホスト上で予測可能に動作する。/skillz <add|improve|audit|wedge|autoimprove>、「このスキルを改善」「このスキルを autoimprove」「このスキルを最適化」「このスキルを引き締め」「このエージェントを監査」「X 用の新規スキル」「スキルがトリガーされない」「トリガー率を修正」「これを wedge」「この繰り返し作業をコマンドライン化」、または「このスキルでコマンドラインにすべきものは何か」に使う。CLAUDE.md や system-prompt の編集、および cheese pipeline スキルが担当するコード変更には使わない。

T

todo-management

adaptationio / skrillz

スキル開発のための体系的な進捗管理。タスクの状態（pending/in_progress/completed）を管理し、リアルタイムで更新し、進捗を報告し、ブロッカーを特定し、勢いを維持する。スキル開発の追跡、作業の調整、進捗の報告に使用する。

T

token-conservation

athola / claude-night-market

セッション開始時に節約と圧縮のチェックによってトークンクォータ管理を徹底する。毎回のセッション開始時、または大量のコンテキストを読み込む前に使用する。

U

ultragoal

huytieu / cog-second-brain

大規模な複数セッションにまたがる目標（例：副業プロダクトを丸ごとリリースする）を、V モデルの完全なクローズドループで、1 フェーズずつ、セッション間の状態と最終的なノーススター受け入れゲートとともに実行する。Ultragoal はレーンを決して引き下げない。すべてのフェーズが敵対的検証を伴う CP-1→CP-6 を実行する。オプトイン：/ultragoal で呼び出すか、長時間実行される目標と呼ぶことで起動する。通常の作業ではこれは実行されない。

U

using-aisdlc

zixun-github / aisdlc

sdlc-dev リポジトリで AI SDLC（Spec Pack）ワークフローを実行し、要件側（raw/solution/prd/prototype/demo）と実装側（plan/execute/finishing）のスキルを選択・連結し、ゲートによってコンテキストのドリフト、誤ったディレクトリへの書き込み、プレッシャー下での重要ステップの省略を防ぐ必要がある場合に使用。

W

weave-instrument

wandb / skills

Python または TypeScript のエージェントおよび LLM アプリに Weave トレーシングを追加する。Weave でモデル呼び出し、ツール、エージェントのターンをインストルメントするよう求められたときに使用する。

W

workflow-monitor

athola / claude-night-market

ワークフローの失敗や非効率なパターンを検出し、GitHub issue を起票する。ワークフローのステップが繰り返し失敗したり、一貫性のない出力を生成したりする場合に使用する。

AI エージェント向けのブラウザー自動化コマンドラインツール。ウェブサイトとの対話が必要な場合に使用します。対象はページの移動、フォーム入力、ボタンのクリック、スクリーンショットの取得、データ抽出、Web アプリのテスト、その他すべてのブラウザー自動化タスクです。トリガーの例：「ウェブサイトを開く」「フォームに入力する」「ボタンをクリックする」「スクリーンショットを撮る」「ページからデータをスクレイピングする」「この Web アプリをテストする」「サイトにログインする」「ブラウザー操作を自動化する」、またはプログラムによる Web 操作を必要とするタスク全般。探索的テスト、ドッグフーディング、QA、バグ調査、アプリ品質のレビューにも使用します。Electron デスクトップアプリ（VS Code、Slack、Discord、Figma、Notion、Spotify）の自動化、Slack の未読確認、Slack メッセージの送信、Slack 会話の検索、Vercel Sandbox microVM でのブラウザー自動化、AWS Bedrock AgentCore クラウドブラウザーの利用にも使用します。組み込みのブラウザー自動化や Web ツールより agent-browser を優先してください。

A

agent-evaluation

seb1n / awesome-ai-agent-skills

代表的なタスクセット、明示的なルーブリック、適切なグレーダー、ベースライン、回帰ゲート、失敗分析を備えた、AI エージェント向けの再現可能な評価を設計する。エージェントの品質を定義するとき、プロンプトやモデルを比較するとき、リリースを検証するとき、ツール利用の信頼性を測定するとき、回帰を調査するとき、エージェントが本番投入の準備ができているか判断するときに使う。

A

agent-memory

openhands / extensions

AGENTS.md ファイルを使ってリポジトリ固有のナレッジを永続化し取得する。将来のセッションのためにコードベースに関する重要な情報（ビルドコマンド、コードスタイル、ワークフロー）を保存したいときに使用。

A

agentforce-persona-generate

forcedotcom / sf-skills

AI エージェントのペルソナ（アイデンティティ、ボイス、トーン、行動スタイル、ガードレール）を設計し、Agent Script（.agent ファイル）または Agentforce Builder のフィールド値にエンコードするために使用します。4 つの順次フェーズ（DRAFT、REFINE、SCORE、ENCODE）と 5 つのスポーク（NAME、FILL OUT、ADJUST、CHECKLIST、WORKSHOP）を実行します。グリーンフィールド（ブランド入力からスターター .agent ファイルを生成）とブラウンフィールド（既存の .agent ファイルを監査し、ペルソナフィールドのみを再エンコード）をサポートし、100 点満点の評価ルーブリックを備えます。ユーザーが新しいエージェントペルソナを設計する、ペルソナの一貫性を後付けで整える、ブランドガイドラインをエージェントのボイスに変換する、トーン/レジスター/フォーマル度/温かさ/ユーモア/擬人化を定義する、Agent Script または Agentforce Builder 用にペルソナをエンコードする、既存の .agent ファイルのペルソナ品質を採点または監査する場合にトリガーします。Agentforce のアクション/メタデータの構築、ペルソナ作業を伴わない Agent Script フロー制御の作成、エージェント会話のテストではトリガーしません。

A

app-build-planner

stanfordspezi / spezivibe

計画の成果物をマイルストーン基準の実装計画に変換し、機能を順序付け、利用可能なパッケージやモジュールに対応付け、実装のためにコーディングエージェントへ引き継ぐ。

現在のセッションについてエージェントが生成するナレーションを書く — 何が変わったかをレビュー可能なストーリーとしてまとめ、PR には決して届かないもの（ユーザーの修正、放棄された試み、ツールの失敗）も含める。「narrate this session」「summarize what changed」「write the session story」「narrate what we did」「session narration」でトリガー。出力は .ax/narrations/<session-id>.json で、ax studio のナレーションビュー用。「summarize this file」やインラインで回答する一般的な振り返りの質問では発動しない — このスキルは構造化された成果物を書き出す。

B

bmad-bmb-setup

bmad-code-org / bmad-builder

プロジェクトに BMad Builder モジュールをセットアップする。ユーザーが「install bmb module」「configure BMad Builder」「setup BMad Builder」を要求したときに使用。

B

bmad-module-builder

bmad-code-org / bmad-builder

BMad モジュールを計画、作成、検証する。ユーザーが「ideate module」「plan a module」「create module」「build a module」「validate module」を要求したときに使用。

C

chief-upgrade

thaitype / chief

Chief を特定のバージョンにアップグレードする。主要な方法として upgrade.sh を使用し、スクリプトが失敗した場合は手動にフォールバックする。ユーザーがフレームワークのアップグレードを望むときに使用（例："/chief-upgrade" または "/chief-upgrade canary"）。

OpenClaw エージェント向けの、視覚的で人間に近いウェブブラウザ。閲覧、スクリーンショット、可視モードをサポートする。

C

crowdin-context-cli

crowdin / skills

AI エンリッチメント向けに Crowdin CLI の context コマンド(download、upload、status、reset)を説明する。Crowdin の文字列コンテキストをダウンロードまたはアップロードする場合、コンテキストのカバレッジを確認する場合、AI 生成のコンテキストをリセットする場合、コンテキストファイルを管理する場合、または crowdin context コマンドを実行する場合に使用する。

E

explain-workflow

klausborges / workflow-skills

具体的な状況でワークフロースキルを呼び出して使用する方法を説明する。ユーザーが求めない限り作業は開始しない。

F

fable-loop

sahir619 / fable-method

Fable がセッションを進めた方法でタスクを実行するエンドツーエンドのオーケストレーションワークフロー — 並列のエビデンス用サブエージェント、1 つの確定した計画、意図ゲートを備えた外科的な実行、敵対的検証エージェント、率直な結果優先のレポート。ユーザーが「/fable-loop」「run the fable loop」「do this the way Fable would」と言ったときに、軽視できない多段階タスクで使用する。オーケストレーションなしでルールだけを使いたい場合は fable-method を使い、大規模な多段階プロジェクトでは GSD ワークフローを優先し、その各フェーズ内でこれを使う。

ユーザーが科学タスクで利用できる研究 Skill、MCP サービス、学術ワークフロー、実験ツール、シミュレーション機能、分析リソース、執筆支援、出版リソースを尋ねたときに使用する。

G

grill-to-plan

alannkl / skills

範囲を絞った質問、デシジョンツリーの検討、任意の記録を通じて、気軽なアイデア、曖昧な目標、計画、設計をより明確な意思決定に変えます。

G

gsd-cleanup

shoootyou / get-shit-done-multi

完了したマイルストーンで蓄積されたフェーズディレクトリをアーカイブ

G

gsd-health

shoootyou / get-shit-done-multi

計画ディレクトリの状態を診断し、必要に応じて問題を修復

G

gsd-research-phase

shoootyou / get-shit-done-multi

フェーズの実装方法を調査する（単独使用 - 通常は代わりに COMMAND PREFIX plan-phase を使用）

H

herdr

davidondrej / skills

Ghostty 内の Herdr ワークスペースで AI エージェントを操作・調整する。ユーザーが Herdr に言及した場合、またはそのエージェントの検査、メッセージ送信、待機、調整を求めた場合に使用。cmux および通常のターミナルセッションは対象外。

I

implement-work

klausborges / workflow-skills

Plan、引き継ぎ、レビュー指摘、直接のブリーフ、ドキュメントタスク、修正、リファクタリングから、すでに決定された範囲の作業を実装する。実装または継続作業に使用する。原因が不明な場合は先に diagnose-issue を使用する。

I

integrations

indranilbanerjee / digital-marketing-pro

インテグレーションの状態を表示します。接続済みおよび利用可能なコネクターと、それぞれで利用できる機能を確認できます。「which connectors do I have」

L

langgraph-agents

scientiacapital / skills

LangGraph によるマルチエージェントシステム —— supervisor/swarm/handoff/router パターン、状態調整、Deep Agents、ガードレール、テスト、可観測性、デプロイ。マルチエージェントのワークフローを構築する場合、エージェントを調整する場合、コスト最適化されたオーケストレーションが必要な場合に使用。Claude、DeepSeek、Gemini を使用（OpenAI は不使用）。

L

laravel:effective-context

jpcaparas / superpowers-laravel

正確な AI 応答のために、プロンプトに包括的なコンテキスト——ファイル、エラー、Laravel のバージョン、依存関係、monorepo の詳細——を提供する

L

line-voice-agent

cartesia-ai / skills

Cartesia Line SDK で音声エージェントを構築します。LiteLLM を通じて 100 以上の LLM プロバイダーをサポートし、ツール呼び出し、マルチエージェントのハンドオフ、リアルタイムの割り込み処理に対応します。

説明はまだありません

P

PAIUpgrade

danielmiessler / lifeos

4 つの並列スレッドで優先順位付けされた PAI アップグレード推奨を生成します：Thread 0（既存作業の監査 — 現在の Algorithm、PATTERNS.yaml、hooks、settings、最近の ISA、KNOWLEDGE を読み、Prior Status タグを割り当てる）、Thread 1（ユーザーコンテキスト — TELOS の目標、進行中のプロジェクト、PAI システムの状態）、Thread 2（ソース収集 — Anthropic のリリース、YouTube チャンネル、GitHub trending、カスタムソース）、Thread 3（内部リフレクション — Algorithm 実行の Q1/Q2 パターン）。出力形式：興味度順に並べた Discoveries テーブル、次に階層化された Recommendations（CRITICAL/HIGH/MEDIUM/LOW）、それぞれに Prior Status（NEW/PARTIAL/DISCUSSED/REJECTED/DONE）を付与、最後に before/after コード付きの詳細な Technique Details。すべての推奨は Thread 0 からの file:line エビデンスを引用します — 実装済みの項目は Skipped に入り、再び浮上することはありません。ワークフロー：Upgrade、MineReflections、AlgorithmUpgrade、ResearchUpgrade、FindSources、TwitterBookmarks。USE WHEN upgrade, system upgrade, check Anthropic, new Claude features, algorithm upgrade, PAI upgrade, check bookmarks, scan bookmarks, twitter bookmarks, X bookmarks, bookmarks for upgrades, what have I bookmarked, mine reflections.

P

pilotty

msmps / pilotty

管理された PTY セッションを通じてターミナル TUI アプリ（vim、htop、lazygit、dialog）を自動化する。ユーザーがターミナルアプリを操作したり、vim / nano でファイルを編集したり、TUI メニューを操作したり、ターミナルのボタン / チェックボックスをクリックしたり、対話的なプロンプトを含むコマンドラインワークフローを自動化したりする必要があるときに使用。

P

problem-space

open-horizon-labs / skills

何を最適化しているのか、どの制約を実際の制約として扱うのかを整理する。解決策に飛びつく前、繰り返し行き詰まるとき、パッチが積み重なり続けるときに使用する。

S

skill-benchmark

workersio / skills

任意の Agent skill をベンチマークし、実際にパフォーマンスを向上させるかを測定する。ユーザーが skill を評価、テスト、ベースラインと比較したい場合、または "benchmark"、"eval"、"skill performance"、"does this skill help" に言及した場合に使用。skill あり/なしの隔離された eval セッションを実行し、階層的グレーディング（決定論的チェック + LLM-as-judge）で出力を採点し、行動シグナルを分析し、USE / DON'T USE の判定を含む比較レポートを生成する。

S

skill-development

josiahsiegel / claude-plugin-marketplace

Claude Code プラグインスキル向けの SKILL.md ファイルを作成するための正典ガイド。次の場合に積極的に有効化する：(1) 新しいスキルの作成、(2) プラグインへのスキルの追加、(3) SKILL.md frontmatter の記述、(4) 決してトリガーされないスキルの修正、(5) コア、リファレンス、サンプルの整理、(6) 弱いスキル説明の改善、(7) プログレッシブディスクロージャーの設計、(8) 大きすぎる SKILL.md ファイルの分割、(9) 命令形の本文スタイル、(10) frontmatter なしの SKILL.md ファイル、(11) YAML 説明からの定型文の削除。提供するもの：スキルテンプレート、トリガーチェックリスト、サイズ規則、検証プロセス。

S

skill-prompt-convert

xstongxue / best-skills

Skill（SKILL.md）と Prompt（チャット欄の指示）の 2 つの形式を相互に変換する。Skill→Prompt と Prompt→Skill の双方向変換に対応し、中核情報を欠落させない。ユーザーが Skill から Prompt への変換、Prompt から Skill への変換、形式の相互変換、SKILL.md の変換に言及したときに使用する。

S

synapse-manager

s-hiraoku / synapse-a2a

マルチエージェント管理ワークフロー——タスク委譲、進捗監視、回帰テストを伴う品質検証、フィードバックの提供、クロスレビューのオーケストレーション。複数のエージェントを共有タスクで連携させるとき、委譲した作業を監視するとき、エージェントの成果物全体の品質を確保するとき、または多段階の計画（3 段階以上、または 10 ファイル以上の変更）を実施するときに本スキルを使用する。

U

use-workflow

klausborges / workflow-skills

軽量なワークフロールーター。このワークフローに従うリポジトリでの実質的な計画、実装、簡素化、引き継ぎ、レビュー、診断、説明、アーキテクチャ探索、プロトタイピングの作業に使用する。明示的なスキル要求とリポジトリローカルの指示に従う。

W

write-handoff

klausborges / workflow-skills

継続、実装、調査、リファクタリング、バグ修正、レビュー、レビュー修正の作業のために、範囲を限定した新規コンテキストのプロンプトまたはファイルを作成する。

A

add-integration

indranilbanerjee / digital-marketing-pro

カスタム MCP インテグレーションを追加します。サーバーのひな型を作成し、.mcp.json を記述してテストします。「add a new MCP server」

A

agent-desktop-windows

vercel-labs / agent-desktop

agent-desktop CLI の Windows プラットフォームガイドです。コマンドグループごとに Windows で動作する機能と動作しない機能、初回利用時の注意点（PowerShell の ref 引用符、最小化ウィンドウ、headed モード専用の入力）、shell の UI、通知、カーソルオーバーレイ、UIPI の昇格、Chromium/Electron の安定化動作とトラブルシューティングの場所を説明します。「windows desktop automation」「UIA tree」「automate Windows app」「agent-desktop on Windows」「elevated window input blocked」「E_ACCESSDENIED」、または Windows GUI の操作タスクで起動します。

A

agentcash-onboarding

merit-systems / agentcash-skills

AI エージェント向けに AgentCash をセットアップする — ウォレット、コアスキル、任意の招待クレジット

A

ai-dev-loop

shipshitdev / skills

タスクベースのワークフローと QA ゲートで自律的な AI 開発をオーケストレーションする

B

browser-automation

different-ai / opencode-browser

明示的な Chrome DevTools Protocol エンドポイントによる信頼性の高いブラウザ自動化。

C

chain-patterns

yonatangross / orchestkit

多段階パイプラインのチェーンパターン: MCP 検出、ハンドオフファイル、チェックポイント再開、worktree エージェント、CronCreate 監視。パイプラインスキルを構築またはデバッグする際に使用します。

C

clear-context

athola / claude-night-market

コンテキスト使用率が 80% に達した時点で新しいサブエージェントに引き継ぎ、コンテキストのオーバーフローを管理する。コンテキストの負荷が深刻で、作業を中断せずに続ける必要がある場合に使用する。

C

cofounder-playbook

locaweb / cofounder

共同創業者の中心的な運用指示 — ペルソナ、セッション開始手順、開発・デプロイのワークフロー、スキルリファレンス、常設ルール。プロジェクトの AGENTS.md はここを参照している。毎回のセッションの冒頭でこのスキルを呼び出し、セッション全体を通して従うこと。

D

decisive-action

athola / claude-night-market

いつ確認質問をするか、いつ自律的に進めるかを導く。意図が明確なときに不要な確認質問を減らすために使用する。

F

feedback

iskron-ai / skills

セッションの経験が修正可能なものになる——エージェントが、自分が使ったスキルとツールについて語った言葉。非自明な経験で自動的に発動する：ルールがケースを取りこぼした、説明が表面について嘘をついた、修正が正しい理由で効かなかった、あるステップに印がなかった。トリガー：「фидбэк」「дай обратную связь」、feedback、「запиши, что не сработало」「скилл подвёл」。ケースをワークグラフのツールノードに置き、そのスチュワード宛てに渡し、同じことがすでに言われていないか確認する。writing を構成する。iskron_* ツールが必要。

G

gsd-check-todos

shoootyou / get-shit-done-multi

保留中の TODO を一覧表示し、取り組むものを 1 つ選択する

G

gsd-complete-milestone

shoootyou / get-shit-done-multi

完了したマイルストーンをアーカイブし、次のバージョンに備える

G

gsd-list-phase-assumptions

shoootyou / get-shit-done-multi

計画前に、あるフェーズの進め方に関する Claude の前提を明らかにする

G

gsd-reapply-patches

shoootyou / get-shit-done-multi

GSD の更新後にローカルの変更を再適用する

G

gsd-set-profile

shoootyou / get-shit-done-multi

GSD エージェントのモデルプロファイルを切り替える（quality balanced budget）

I

issue-reporting

manojbajaj95 / claude-gtm-plugin

GTM スキルの問題（誤ったアドバイス、起動の失敗、コンテキストの不足、予期しない動作）をユーザーが報告できるよう支援する。適切な詳細（スキル名、使用したプロンプト、実際の出力と期待される出力、存在するコンテキストファイル）の収集をガイドし、適切にフォーマットされた GitHub Issue を生成する。ユーザーが「このスキルは間違ったアドバイスをした」「バグを報告したい」「Issue を立てたい」「スキルが動かない」「出力が間違っている」「スキルが起動しなかった」「ひどい推薦」「正しくない動作」「何かが壊れている」と言ったときに使用。

L

laravel:debugging-prompts

jpcaparas / superpowers-laravel

効果的なデバッグ用プロンプトを作成する — エラーメッセージ、スタックトレース、期待される動作と実際の動作、ログ、試した解決策を含める

M

multitask

rysweet / amplihack

サブプロセス分離を用いて複数の独立した開発タスクを並列実行する。各タスクはクリーンな /tmp クローン内で実行され、Recipe Runner によるコードで強制されたワークフロー実行が行われる。実証済みのパターン：初回の本番使用で 4/5 の PR を正常に作成。