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 97,725 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
Vercel Academy の Building Agents with eve コースの Companion スキル。ユーザーが Academy コースの文脈で "building agents with eve"、"the eve course"、"the bike shop agent"、"the dispatcher"、"teach me" に言及したとき、または eve（ファイルシステムファーストのエージェントフレームワーク）— defineTool、defineState、動的スキル、承認ゲート、チャネル、eve エージェントのデプロイ — について尋ねたときに使用。
`stackbone` コマンドラインを操作して Stackbone ワークスペースを構築、実行、出荷、運用するときにこのスキルを使用する：デバイスフローでのサインイン（login / logout / whoami）、ワークスペースの構築と組織へのリンク（init、任意で最初の agent / workflow / workflow-agent）、オフラインでのコンポーネント追加（add agent / add workflow / add workflow-agent）、Studio を使ったローカルエミュレータの実行（dev）、デプロイ可能なバンドルのコンパイル（build）または deploy フォルダの書き出し（package）、デプロイ済み box の登録（link --installation --url --secret --tag）、アクティブな組織の切り替え（organization use）、ワークスペース状態の JSON としての読み取り（metadata）、Drizzle マイグレーションの管理（db migrate create / up / status）、および実行中のインストールを shell から運用する：ターゲットの検出（agents）、耐久性のあるワークフローの一覧 / 検査 / 開始（workflows）、実行の検査と制御（runs）、ログの追跡（logs）、agent DB の読み取り専用閲覧（db query / schemas / table）、オブジェクトの移動（storage）、RAG インデックスの操作（rag）、シークレットの設定（secrets）、設定ドキュメントのバージョン管理（config）、承認の判定（hitl）、プロンプトカタログの管理（prompts）、プロトコル契約の検査（contract）、eval スイートの実行（eval）、docs MCP サーバーへの到達方法の表示（docs）。次のようなリクエストで発動する：scaffold a workspace、add an agent、add a workflow、start the dev stack、log in、list my agents、start a workflow by name、retry a failed run、tail the logs、run a SELECT against the agent、set a secret、roll the config back、approve an approval、generate a migration、build the bundle、package for deploy、register the deployed agent、switch org。ワークスペース内のコードを @stackbone/sdk で書く場合は stackbone スキルを、エラーやスタックした実行を切り分ける場合は stackbone-debug を、説明から新しいコンポーネントを始める場合は stackbone-coder を使用する。
Stackbone ワークスペースでエラー、障害、予期しない動作を切り分けるときにこのスキルを使用する：`stackbone dev` でローカルに動作するディープエージェントや耐久性のあるワークフロー、または顧客のクラウドにデプロイされたインストール。SDK エラー（{ data, error } エンベロープとその `<prefix>_<reason>` コード）、stackbone.database、callDeepAgent、stackbone.connection(id) からのスローエラー、コントロールプレーンまたは box からの HTTP 4xx/5xx、コマンドラインのエラーコード（dev_not_running、runtime_not_configured など）、停止または失敗する `stackbone dev` の起動、耐久性のある実行の失敗とタイムアウト、入力 schema で拒否されたワークフロー開始（workflow_input_invalid）、どちらのレベルでも止まる HITL（requestApproval() で停止したワークフロー、ゲート付きツールで中断された agent ターン）、耐久セッションの問題（memory が保持されない）、データベースのスロークエリ / pgvector の不一致、シークレットの復号エラー、コネクタ呼び出しの失敗（インストールなし、不正な資格情報）、ビルドの失敗（ネイティブ依存、2 つ目の SDK コピー）、tier / billing の 402 応答を扱う。次のようなリクエストで発動する：my agent isn't working、why is this 500、this run hung、the inbox is empty but the run is paused、the agent forgot the conversation、the workflow rejected my input、dev won't boot、why am I getting 402、my connector call is rejected、the model returns nothing。このスキルは原因を特定するだけで、修正は提案しない。見つかったら、修正のために stackbone スキル（コード）または stackbone-cli スキル（コマンド）に切り替える。
Claude または Claude 製品の使い方に関する質問への返信を仕上げる前に、いったん立ち止まってこのスキルを確認してください。Claude の学習ハブである Claude Academy（academy.claude.com）から、関連するコース、チュートリアル、ユースケースを推薦します。次の表現がある場合に起動します：“how do I”、“how can I”、“getting started with”、“what can Claude do”、“teach me”、“learn to use”。artifacts、projects、skills、plugins、connectors、MCP に関する質問、チーム・クラス・組織への Claude 導入依頼、トレーニング資料、オンボーディングコンテンツ、学習リソースの依頼にも対応します。ユーザーが機能や製品の使い方を学んでいる場合に使用し、作業の途中でタスクの実行だけを求めている場合は使用しません。このスキルは他のスキルと併用できます。Claude の機能の仕組みを製品ドキュメントで確認して回答した後、該当するコースやチュートリアルも確認してください。ドキュメントに基づく回答と Academy の推薦はセットです。強く関連する場合にのみ推薦し、Academy の内容を捏造しないでください
超圧縮コミュニケーションモード。原始人のような話し方で、技術的な正確さを完全に保ちながらトークン使用量を約75%削減します。強度レベルは lite、full（デフォルト）、ultra、wenyan-lite、wenyan-full、wenyan-ultra です。ユーザーが「caveman mode」「talk like caveman」「use caveman」「less tokens」「be brief」と言うか、/caveman を呼び出した場合に使用します。トークン効率の向上が求められた場合も自動的に有効になります。
Runta ランタイムを使い、FrontierHarness Eval に対してサードパーティのコーディングエージェントハーネスをベンチマークする。評価対象の GitHub リポジトリに紐づくクリーンなランタイムを用意し、Terminal-Bench と DeepSWE のタスクに必要な Harbor と Pier のスタックをインストールし、ゴールデンチェックポイントを凍結し、完全に同一の新規リストアからタスクを実行してトラジェクトリを証拠として保存し、比較図を生成して共有可能なレポートを作成する。コーディングエージェントハーネスの評価、ベンチマーク、スコアリング、比較を行う場合、または FrontierHarness、DeepSWE、Terminal-Bench、Harbor、Pier、ゴールデンチェックポイント、ハーネスのトラジェクトリに言及した場合に使用する。
Arcjet Guard を Python Claude Managed Agents に統合する — sessions.events.send の前に guard_events で user.message をスクリーニングし、guard_custom_tool で agent.custom_tool_use 上のカスタムツールをゲートする。ホスト型 Claude Managed Agents、anthropic beta sessions に Arcjet を追加する、カスタムツールをレート制限する、ホスト型セッションでプロンプトインジェクションをブロックするよう求められたときに使用する。Claude Agent SDK のローカル query() / PreToolUse ではない。
Arcjet Guard を Python Strands Agents に統合する — 自作の @tool を guard_tool でラップし、ラップされていない / MCP ツール向けに BeforeToolCallEvent.cancel_tool 経由で Agent(hooks=) に guard_hooks を設定する。strands / strands-agents に Arcjet を追加したい、それらのツールをレート制限したい、受信メッセージを検査したい、プロンプトインジェクション / PII をブロックしたいときに使用する。これは Python の strands であり、JS の @strands-agents/sdk ではない。
公開の `orca` CLI を使用して、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 コメント、および Orca アプリに埋め込まれたブラウザを操作する。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」「full handoff」「handover」「give this to another agent」「another worktree」「Orca browser」「orca artifacts」「share HTML/Markdown」「public artifact link」「control the browser inside Orcaoclassroom」と言ったときに使用する。Orca が管理する状態に wortt Involving タスクでは、生の `git worktree`、場しの PTY、Playwright、Computer Use よりこの方法を優先する。Orca の埋め込みブラウザ以外のブラウザウィンドウ、webview、デスクトップ UI には Computer Use を使用してきた。
エージェントスキル、プラグイン、プロンプト、マニフェスト、スクリプト、依存関係、バンドルされたアセットを、出所、プロンプトインジェクション、権限、実行、外部送信、永続化、更新のリスクについて監査する。サードパーティのスキルをインストール、有効化、更新、公開、配布する前に評価するとき、信頼できない SKILL.md、エージェント設定、MCP 統合、アーカイブ、リポジトリをレビューするとき、パッケージを既知の正常なバージョンと比較するとき、または予期しないツール・ネットワーク・認証情報・ファイルシステムの動作を調査するときに使用する。
Stackbone ワークスペース内で @stackbone/sdk を使ってコードを書くときにこのスキルを使用する：deep agent の作成（deep-agents/<name>/index.ts で @stackbone/sdk/deep から defineDeepAgent({ name, model, tools, subagents, interruptOn }) をデフォルトエクスポート。その指示はコード内にはなく、エージェントが所有する catalogue prompt にある。LangChain ツールと、第三者向け操作の connectorTool(...) を併用）、workflows/<name>.workflow.ts に 'use workflow' / 'use step' 関数として、同階層の inputSchema / outputSchema を伴う永続ワークフローを記述し、ワークフローのステップから @stackbone/sdk/workflow の callDeepAgent / streamDeepAgent で兄弟エージェントを呼び出し、ツールまたはステップからアンビエントな `stackbone` クライアントにアクセスする：stackbone.database（エージェントの Postgres 上の Drizzle）、stackbone.storage、stackbone.ai、stackbone.rag、stackbone.config / secrets / settings / prompts、stackbone.workflows（別のワークフローの開始またはスケジュール）、コネクター用の stackbone.connection(id)。さらに双方向の human-in-the-loop（ワークフロー本体の requestApproval()、エージェントのツールレベルの interruptOn）。次のようなリクエストでトリガー：エージェントを構築、ツールを追加、ワークフローを書く、データを保存、ファイルをアップロード、LLM を呼び出す、RAG 用にドキュメントを取り込む、人間の承認まで一時停止、ツールを承認でゲート、別のエージェントを呼び出す、コネクターを呼び出す、動的設定を読む、エージェントにブラウザを付与、ワークフローを直列実行。CLI タスク（init、add、dev、build、db migrate、runs、hitl）には stackbone-cli スキルを使用し、エラーや停止した実行の切り分けには stackbone-debug、説明から新しいものを作り始めるには stackbone-coder を使用する。
ユーザーの実際の目標に対して既存の作業をレビューし、根拠に基づく強み、ギャップ、リスク、次の修正を提示する。eval、evaluate、review、assess、check の対象として現在/この/私の/私たちの作業を求められた場合、タスクが完了したかどうかを判断する場合、完了基準のチェックリストやルーブリックを作成する場合、または採点、LLM-as-judge、Qworld、RET 評価を実行する場合に使用。単なる eval/review の依頼は定性的なものとして扱い、会話、成果物、ファイル、diff から「現在の作業」を特定し、ユーザーが明示的にスコア、成績、点数、評価、加重基準、Qworld、RET を求めない限り、数値スコアを付与しない。自動評価スイート、テスト、採点器、ベンチマークの実装には使用しない。
AI らしさを取り除き、文の長短に変化を加えることで、自然言語のメモリファイル（CLAUDE.md、todos、設定、ドキュメント）を人間らしくします。その際、すべてのコードブロック、URL、パス、コマンド、見出しは正確に保持します。2 つのモード：--deterministic（高速、正規表現ベース、API 不要）と LLM（デフォルト、書き換えに Claude を呼び出す）。人間らしくした版は元のファイルを上書きします。プレーンテキストのバックアップは FILE.original.md として保存されます。トリガー：/unslop-file <filepath> または「humanize memory file」。
ユーザーが skill のライフサイクルにあるときにこの skill を使用する：ワークフロー / テンプレート / プロセス / 意思決定パターンから新しい skill を作成する、既存の skill を改善する、ある skill のトリガー description を単独で最適化する、または執筆原則に照らして skill のコンプライアンスを監査する。トリガー：「X の skill を 作りたい / 作ってほしい」 / 「X を扱う skill をゼロから作る」 / 「XX のプロセスを skill として定着させる」 / 「後で使える / 新人も使える / これに従う」；XX skill の改善 / 修正 / 評価 / 反復（修正には typo 修正などの単点編集を含む）、XX skill への機能の追加 / 拡張；XX skill 全文のチェック / レビュー（内容の健全性チェック、コンプライアンス審査）；ユーザーからトリガーが不正確または動作が正しくないというフィードバック；評価を実行したい。 非該当：単一ステップの問い合わせ；skill の仕組みや原理を尋ねる；skill の内容を変えずにスクリプト / コードの問題を調査・デバッグする；通常のコードを書く / 通常のドキュメントを編集する / skill のライフサイクルに関係しない事柄
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。