Skills

A

agile-skill-feedback

djalmajr / skills

agile スキルの実際の使用フィードバックを収集し、スキルとテンプレートを改善、統合、分割、非推奨化、または削除するための証拠に基づく提案に変換します。スキルが実際のワークフローに合わない場合、テンプレートを改良する必要がある場合、スキルが重複している場合、またはプロセスライブラリの保守が必要な場合に使用します。

A

azure-ai-agents-persistent-java

sickn33 / agentic-awesome-skills

Java 用 Azure AI Agents Persistent SDK。スレッド、メッセージ、実行、ツールを備えた AI エージェントを作成・管理するための低レベル SDK。

B

begin

jasonku09 / altitude-skills

サーバーが計画した Altitude ジャーニーを開始し、ローカルの workshop に紐付ける。ユーザーが "begin my journey"、"start my Altitude journey"、"I just connected my workshop" と言った場合、/begin を呼び出した場合、または Altitude のペアリングや接続後に最初のセッションを開始する場合に使用する。

B

bootstrap

jwilger / agent-skills

ユーザーが何らかの形で「bootstrap」と言ったら、このスキルを即座に起動する。プロジェクトのワークフローの初期化、開発プラクティスの構成、コードベースの初回セットアップに関するあらゆるリクエストでも起動する。主なシグナル：「bootstrap」「set up workflow」「configure TDD」「generate AGENTS.md」「recommend skills」「onboard to project」「what tools should I use」「greenfield」「just cloned」「new developer joining」。プロジェクト環境を検出し、フェーズ別にスキルを推奨し、TDD 戦略を構成し、指示ファイルを生成する。プロジェクトレベルのオンボーディングであり、コードの記述、テスト、特定の開発タスクの実行には使用しない。

B

brainstorming

yonatangross / orchestkit

並列エージェントによる設計探求。アイデアのブレインストーミング、ソリューションの検討、代替案の比較に使用します。

B

browser-use

saik0s / mcp-browser-use

Model Context Protocol による AI 駆動のブラウザ自動化

C

clawrouter

blockrunai / clawrouter

ホステッドゲートウェイ型 LLM ルーター。推論コストを 84% 削減します。各リクエストを blockrun.ai ゲートウェイに転送するローカルプロキシで、OpenAI、Anthropic、Google、DeepSeek、xAI、Z.AI などの 90 モデルから、要件を満たす最安のモデルにルーティングします。無料のオープンウェイトモデルも含まれます。リアルタイム市場データ（世界の株式、暗号資産、FX、コモディティ）、Twitter/X の情報、Polymarket、Kalshi、Limitless、Opinion、Predict.Fun、dFlow の予測市場データ、UMA オラクルによる解決、ウォレットの識別とクラスタリング、電話番号情報（キャリアと SIM スワップ詐欺の検出）、AI 搭載の発信音声通話（Twilio + Bland.ai）も組み込みエージェントツールとして提供します。ローカル推論ツールではありません。プロンプトは blockrun.ai ゲートウェイに送信されます。

C

codex-debugging

steipete / agent-scripts

Codex のデバッグ: codex-rs core/tui/exec/cli/app-server/config。

C

codex-model-routing-team

zjp1997720 / zhijian-skills

正味の便益がある独立したサブタスクには複数モデルの協働を割り当て、単純なタスクや強い順序制約のあるタスクは直接実行する。

C

converge-reviews

bhagyamudgal / skills

繰り返されるコードレビューのラウンドを、単一のスコープと指摘台帳に対して突き合わせます。あらゆるレビューラウンドの後、またはレビューの指摘がさらなるレビュー作業を生み続けるときに使用します。

C

create-adapter

harbor-framework / harbor

`harbor adapter init` を実行して新しい Harbor ベンチマークアダプターをスキャフォールドし、その後 Adapters Agent Guide を権威ある仕様として実装を導く。

C

cs

codestable / codestable-lite

CodeStable：Vision / Project Spec / Epic / Issue と codestable/ の制度記憶を使ってソフトウェアの進化を理解し推進する。ユーザーの現在の姿勢に応じて行動——ディスカッション、クイック修正、マネージド実装、バグ修正、ビジョン/仕様の整理、現状把握、クローズ、必要に応じたレビュー。トリガー：cs、CodeStable、ディスカッション/まず話し合う、クイック/クイック修正/すぐ着手、スパイク、バグ修正/debug、vision/spec の整理、クローズ/締めくくり、review、このシステムはどう動くか、またはプロジェクトに既に codestable/ がありビジョン、仕様、バグ、実装、クローズを扱っている場合。

E

executing-tickets-with-subagents

bhagyamudgal / skills

台帳で追跡される作業をサブエージェントを通じて編成する。3 つ以上のサブ issue を含むバンドルされた GitHub チケット、サブエージェント駆動の実行の依頼、コンパクション後のそのような実行の再開、またはタスクが 1 つだけ残っている場合でも明示的な不在/継続の委任に使用する。

F

feature-orchestrator

ski043 / skills

反復的なプロダクトと技術の議論を導き、固まった機能をコピー可能なオーケストレーション用プロンプトに変換する。これは別の実装セッション向けで、その Implementer、Researcher、Reviewer サブエージェントにはユーザーが選んだモデル構成を用いる。ユーザーが、現在のセッションでは実装せずに、まとまった機能を探索、絞り込み、要約、または引き継ぎたいときに使用する。

F

feature-prompt

devarfeen / agent-skills-kit

機能のアイデア、変更依頼、または大まかな要件を grill-with-field 用の短いプロンプトに変換します。ADR を仕様にする場合は /to-spec、既存の動作を把握する場合は /feature-discovery を使用します

F

flow-nexus-swarm

proffesor-for-testing / agentic-qe

Flow Nexus プラットフォームを使用した、クラウドベースの AI スウォームのデプロイとイベント駆動型ワークフローの自動化

GitHub issue を取得し、サブエージェントを起動して修正を実装して PR を作成し、その後 PR レビューコメントを監視して対応する。使用法：/gh-issues [owner/repo] [--label bug] [--limit 5] [--milestone v1.0] [--assignee @me] [--fork user/repo] [--watch] [--interval 5] [--reviews-only] [--cron] [--dry-run] [--model glm-5] [--notify-channel -1002381931352]

G

gjalla-onboard

gjalla / engineering

gjalla をセットアップし、豊富なコーディングエージェントのテレメトリとインサイト、およびメトリクス改善のための永続的なメモリを実現します。gjalla のインストール、セットアップ、オンボーディング、バックフィルを求められたときに使用します。

説明はまだありません

G

grill-with-docs

alirezarezvani / claude-skills

ドキュメントに基づくグリルセッション — プロジェクト既存の言語（CONTEXT.md）と記録済みの決定（docs/adr/）に対して計画を問いただし、用語と決定が固まるのに合わせてこれらのファイルを随時更新する。記録されたドメイン言語に対して計画をストレステストしたい場合、または "grill with docs" に言及した場合に使用する。

H

handoff

robertguss / claude-code-toolkit

セッションをまたいだ継続性のために、構造化されたセッション引き継ぎドキュメントを作成する。作業セッションを終えるとき、コンテキストを切り替えるとき、休憩前に使用する。意思決定、進捗、コード変更、次のステップを記録し、将来のセッションがコンテキストを失わずに続きから再開できるようにする。

I

i-have-adhd-zh-tw

panda850819 / i-have-adhd-zh-tw

すべての返信を自然な台湾繁体字中国語にし、答え、完了した結果、または本当に必要な次のステップから始める。プログラミング、デバッグ、説明、計画、調査、日常会話を含め、あらゆるユーザーメッセージへの返信にこの skill を使用する。質問がすでに原因を示している場合は、その原因と直接的な修正のみを答え、診断チェックリストや検証されていない仮定を追加しない。code、command、path、API 名、エラーメッセージ、自然な訳語のない technical terms はそのまま残す。曖昧な前置き、晶晶体、中国語の用語、繰り返しの要約、定型の締めくくり、agent ができる作業をユーザーに押し戻す指示を削除する。

I

init-config

fradser / dotclaude

AI 駆動の環境検出と高度な設定オプションを備えた CLAUDE.md ファイルを生成する。このスキルは、ユーザーが "initialize config"、"setup claude config"、"create CLAUDE.md" を求めたとき、またはプロジェクトの指示の設定を手伝う必要があるときに使用する。

I

integrate-arcjet-guard-langchain-py

arcjet / skills

Arcjet Guard を Python LangChain に統合する — 呼び出す BaseTool を guard_tool でラップする、create_agent に ArcjetMiddleware + ToolPolicy を設定する、または ArcjetCaptureHandler でチェーンを監視する。LangChain、create_agent、langchain-core ツールに Arcjet を追加する、それらのツールをレート制限する、受信メッセージをスクリーニングする、プロンプトインジェクション / PII をブロックするよう求められたときに使用する。これは Python LangChain であり、LangChain JS createAgent でも LangGraph JS でもない。

プロジェクトに IDD 構造を初期化する。既存の状態を確認し、ディレクトリ構造を作成し、テンプレートを生成する。/intent-init を使用して、現在のプロジェクトに Intent 駆動開発をセットアップする。

I

invoke-agent

adminoryslabs / armory

現在の herdr ワークスペースで、要求された役割（PM、BA、UX、ARCH、LEAD、TESTER、DEV）ですでに起動中のエージェントを探します。いなければ新しいペインを作成し、そこでエージェントを起動して役割を読み込みます。ユーザーが /invoke-agent を実行した場合、別のエージェント／役割に作業を引き継ぐよう求めた場合、新しいエージェントの起動を求めた場合、または herdr セッションに PM／BA／UX／Architect／Lead／Tester／Developer を参加させるよう求めた場合に使用します。

K

ketchup

mdsmithaustin / pstack

前回のメッセージ以降、このチャットで何が変わったかを、平易な言葉と簡単なビジュアルでユーザーに伝えます。ユーザーの対応待ちの項目をすべて挙げ、返信だけで判断するために必要な内容を示します。/ketchup で使用します。

@mcp-z/cli を使って、プロジェクトの .mcp.json 経由でターミナルから MCP ツール、プロンプト、リソースを検出して呼び出す。mcp-z または z コマンド、コマンドラインからの MCP アクセス、オンデマンドの機能検出に使用する。@mcp-z/client を使うアプリケーションコードは client skill に属する。

M

mission-orchestrator

athola / claude-night-market

状態を自動検出して正しいフェーズにルーティングすることで、プロジェクトのライフサイクル全体をオーケストレーションする。ワークフロー途中でプロジェクトを開始または再開するときに使用。

M

mlkit-agent-api

android / skills

以下を使用して、Android アプリ内に自律型オンデバイスエージェントワークフローを構築します

M

multi-agent-estimation

datadrivenconstruction / ddc_skills_for_ai_agents_in_construction

建設見積り向けのマルチエージェント AI システムを構築する。CrewAI/LangGraph を使って専門エージェント（QTO エージェント、価格設定エージェント、検証エージェント）をオーケストレーションする。複雑な見積ワークフローを自動化する。

説明はまだありません

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。

P

performance-monitor

404kidwiz / claude-supercode-skills

AI エージェントの観測、ベンチマーク、最適化の専門家。トークン使用量の追跡、レイテンシ分析、品質評価指標を専門とする。エージェントのコスト最適化、パフォーマンス測定、eval の実装に使用。トリガーは "agent performance"、"token usage"、"latency optimization"、"eval"、"agent metrics"、"cost optimization"、"agent benchmarking"。

P

proactive-agent-lite

aaaaqwq / agi-super-team

AI エージェントをタスク実行者からプロアクティブなパートナーへと変える、

P

prompt-templates

datadrivenconstruction / ddc_skills_for_ai_agents_in_construction

建設 AI タスク向けの再利用可能なプロンプトテンプレート：コスト見積り、スケジュール分析、ドキュメント処理、BIM クエリ。一貫した結果を得るための構造化プロンプト。

R

ralph-setup

andrelandgraf / fullstackrecipes

Ralph でエージェント駆動の自動開発をセットアップする。AI エージェントをループで実行し、ユーザーストーリーから機能を実装し、受け入れ基準を検証し、次のエージェントのために進捗を記録する。

S

spec-design-research

zixun-github / aisdlc

Spec レベルの設計段階で D1 research を実施する必要がある場合（`{FEATURE_DIR}/design/research.md` を出力）、または重要な不確実性/高リスク点を前に D2 へ直接進まず先に検証すべき場合に使用する。よくある症状としては、根拠を欠いたトレードオフ、未解決事項を TODO/確認待ちの問題として書いてしまう、プレッシャー下で FEATURE_DIR を推測したくなる、調査を実装詳細として書いてしまう、などがある。

S

stitch-loop

leonxlnx / stitch-skills

自律的なバトンパスループ方式で、エージェントが Stitch を使ってウェブサイトを反復的に構築する方法を教えます

S

subagent-driven-development

nousresearch / hermes-agent

delegate_task サブエージェント経由で計画を実行する（2 段階レビュー）。

S

subagent-driven-development

pcvelz / superpowers

現在のセッション内で独立したタスクを含む実装計画を実行する場合に使用

T

tk-research

mtgvim / tiger-kit

[user/auto] 外部の先行事例・アプローチの比較、スキル／ワークフローの抽出提案、継続調査と再開に使用します。背景・根拠・制約を会話で報告し、HTML などの成果物は依頼された場合にのみ作成します。スキルの正本の修正や製品実装は担当しません。

T

trellis-spec-bootstrap

mindfold-ai / trellis

プラットフォームに依存しない単一エージェントのワークフローで、プロジェクト固有の Trellis コーディング仕様を作成します。.trellis/spec ガイドラインの作成や更新、GitNexus、ABCoder、またはソース検査によるコードベースの分析、パッケージ/レイヤー単位の仕様作業の分解、プレースホルダーテキストのない実コードベースに基づく仕様ドキュメントの作成に使用します。

U

using-git-worktrees

julianobarbosa / claude-code-skills

tmux 連携とタスクディスパッチを備えた Git worktree 管理。隔離された開発環境の作成、並行した機能開発の開始、複数の Claude インスタンスの実行、ワークツリーの管理、ワークツリー端末へのタスクのディスパッチ、マージ後の後片付けに使用する。.claude/worktrees/ でのワークツリー作成、現在のセッションでの tmux ウィンドウ管理、コマンドディスパッチを扱う。誰かが「create a worktree」「launch in a worktree」「worktree for story X」「parallel development」と言った場合にも使用する。

説明はまだありません

U

ux-design-from-scratch

uxcel-lab / product-skills

オーケストレーションされた、ゼロから構築する UX ワークフロー。コンテキストを一度確立し、その後ジェネレーティブ・ラダーを順番に組み立てる——基盤（色、タイポグラフィ、スペーシング）→ コンポーネント → 画面 → フロー——各スキルを関連性でゲーティングしながら適用し、結果を design-review に引き渡す。ユーザーが新しいプロダクト/アプリ/UI をゼロから始めるとき、「アプリを設計してほしい」、「デザインシステムと画面を構築して」、「新製品を始める」、または複数の成果物を伴うあらゆるデザインビルドのときにトリガーする——ただし、特定の画面やコンポーネントだけを求めた場合はトリガーしない（そのスキルを直接トリガーさせる）。

A

agent-coordination

jwilger / agent-skills

マルチエージェント調整の規律：1 メッセージ送って待つ（完全なコンテキストを送り、返信を待ってから次を送る）、アイドル通知はハートビート（長時間 + ブロッキング + ユーザーの依頼がない限り行動しない）、ポーリングループなし（イベント駆動のみ）、エージェントの応答を捏造しない（実際のシステムイベントを待つ）、エージェントを順次起動する（各起動の間に確認する）、適切なシャットダウンプロトコル（要求、待機、拒否の尊重）。複数のエージェントをオーケストレーションする、エージェント間のハンドオフを調整する、サブエージェントを起動する、マルチエージェントワークフローを構築するときに有効化する。トリガー：「coordinate agents」「spawn multiple agents」「manage agents」「agent keeps sending messages」「polling loop」「agent idle」「shut down agent」「multi-agent workflow」「agent handoff」「coordinate parallel work」「stop bothering the other agent」。エージェントが応答を捏造している、返信が届く前にフォローアップメッセージを送っている、アイドル通知に不必要に反応している場合にも該当する。

A

agent-setup

andrelandgraf / fullstackrecipes

Cursor、GitHub Copilot、Claude Code などの AI コーディングエージェントに、プロジェクト固有のパターン、コーディングガイドライン、MCP サーバーを設定し、一貫した AI 支援開発を実現する。

A

ak-maintainer

saltbo / agent-kanban

Agent Kanban と Realmroot Toolbox を通じて承認済みのプロジェクト作業を管理する。通常はスケジュールタスクまたはハートビートでトリガーされる Session で行う。必要な作業を能動的に確認し、実行を他の Agent に委任し、マネージャーとしてその Task を調整・レビューする。

AI エージェント向けの自己進化エンジン。実行履歴を分析して改善点を特定し、プロトコルで制約された進化を適用する。ローカル Proxy メールボックスを通じて EvoMap Hub と通信する。

C

chainlit

salmanferozkhan / cloud-and-fast-api

Python の Chainlit フレームワークで対話型 AI アプリを構築するためのエキスパートガイダンス。(1) LLM アプリのチャットインターフェースの作成、(2) OpenAI、LangChain、LlamaIndex、Mistral AI を使ったアプリの構築、(3) ストリーミング応答の実装、(4) 画像、ファイル、チャートなどの UI 要素の追加、(5) ユーザーのファイルアップロードの処理、(6) 認証（OAuth、パスワード）の実装、(7) 可視ステップ付きのマルチステップワークフローの作成、(8) ドキュメントアップロード付き RAG アプリの構築、(9) チャットアプリの Web、Slack、Discord、Teams へのデプロイ、に使用する。

acpx（ACP プロトコル）経由でコーディングタスクを Codex、Claude Code、Pi エージェントに委任する。使用する場面：(1) 新機能やアプリの構築・作成、(2) PR のレビュー（一時ディレクトリで起動）、(3) 大規模コードベースのリファクタリング、(4) ファイル探索が必要な反復的なコーディング。使用しない場面：単純な 1 行の修正（直接編集する）、コードの読み取り（read ツールを使用）、チャット内のスレッドに紐づく ACP harness リクエスト（例：Discord スレッドで Codex や Claude Code を spawn/run する場合は sessions_spawn を runtime:"acp" で使用）、~/clawd ワークスペース内の作業（ここでは決してエージェントを起動しない）。コーディングエージェントへの委任では、生の PTY/exec よりも acpx を優先する。

D

docker-sandbox

joelhooks / joelclaw

Docker サンドボックス内で Agent ツール（claude、codex）を作成・管理・実行し、隔離されたコード実行を実現する。Agent ループの実行、ツールのサブプロセスの起動、プロセス分離が必要なあらゆるタスクで使用する。トリガーは「sandbox」「isolated execution」「docker sandbox」「safe agent execution」、または Agent ループ基盤の作業時。

E

elevenlabs-agents

calesthio / generative-media-skills

ElevenLabs Agents プラットフォーム（ブランド名 "ElevenAgents"、旧称 "Conversational AI"）で本番用の音声エージェントを構築、設定、提供する。エージェントが、音声会話用のシステムプロンプトを設計する、リアルタイム音声ボット向けに LLM と TTS 音声/モデルを選ぶ、クライアント/サーバー/システムツールとナレッジベース RAG を接続する、チャネル（WebRTC/WebSocket SDK、埋め込み可能なウィジェット、Twilio/SIP 経由の電話）を接続する、ターンテイキングとレイテンシを調整する、シミュレーションテストと評価を設定する、あるいは合成音声が実在の人物と話す際の料金、同時実行数、同意/開示義務を検討する必要がある場合に使用する。非会話型の通常のテキスト読み上げ、吹き替え、音楽生成には使用しない。

E

evaluate-skill

every-app / open-seo

SemrushとAhrefsのオープンソース代替

F

fable-domain

sahir619 / fable-method

ユーザーとある領域について議論し、実在する情報源から調査したうえで、その領域向けの信頼できるスキルバンドルを生成する——フローチャート付きのステップバイステップのワークフロー、ドメインアダプター、トラップ用フィクスチャ、スモーク評価。ユーザーが「/fable-domain SECTOR」、「DOMAIN のスキルを作って」、「fable メソッドに領域を追加して」、「Fable の DOMAIN 向けワークフローをより弱いモデルに与えて」と言ったときに使用する。バンドルが成果物であり、フローチャート、情報源、トラップを欠いたワークフローは未完了である。

F

few-shot-examples

datadrivenconstruction / ddc_skills_for_ai_agents_in_construction

建設 AI タスク向けの厳選された少数ショット例：分類、抽出、分析。LLM の性能向上のためのドメイン固有の例。

ユーザーが「X をするにはどうすればいいのか」「X のスキルを探す」「...できるスキルはあるか」などの質問をするとき、または機能の拡張に興味を示すときに、Agent スキルの発見とインストールを支援します。ユーザーがインストール可能なスキルとして存在する可能性のある機能を探しているときに使用されるべきです。

G

github-mcp-server

github / gh-aw

GitHub MCP サーバーのツール、メソッド、使用パターンのリファレンス。

H

handoff

ashexplained / roblox-skills

現在の会話を、別のエージェントや将来のセッションが引き継げる永続的なハンドオフ文書に圧縮する。ユーザーが「handoff」、「handoff to /prototype」、「summarize for next session」、「another agent should continue」と言った場合、または相当なコンテキストが蓄積した後にスキル/セッションを切り替える場合に使用する。