Skills

I

interactive-requirements-gathering

oimiragieo / agent-studio

ユーザーから要件を収集するための構造化された対話型アンケートフレームワーク。A/B/C/D/E の多肢選択パターンを用い、加算型と排他型の質問分類を行います。

I

iskron

iskron-ai / skills

Iskron の扉とセッション開始：/iskron または自然な言葉で開始します。「開始」は準備完了を待たずに行います。グラフと役割、当直と記録のための iskron_stand、人への挨拶を用意します。「なぜそう決めた」「これはどうなっている」「記録して」「よく考えて」「保留中のことは」「誰に影響する」「動いているか」「片付けて」「全体像をまとめて」「ロードマップ」「聞こえない」「グラフを接続して」「私について覚えて」「更新して」（ブリッジ、プラグイン、ソフトウェア、供給が遅れている）、「人に寄り添って」、「start グラフ 役割 場所」、旧表現の「部屋に入って」「案件を進めて」に対応します。スキルを選択して実行します。

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Claude を真の職場の協働者にする二層メモリシステム。略記、頭字語、ニックネーム、社内用語を解読し、Claude が同僚のように依頼を理解できるようにします。作業メモリには CLAUDE.md、ナレッジベース全体には memory/ ディレクトリを使用します。

N

nango-toolbox

nangohq / skills

あらゆるサードパーティ API や SaaS（Google Calendar、Gmail、Slack、Notion、Linear、HubSpot など）向けのユニバーサルゲートウェイ。外部プロダクトのデータを読み取りまたは変更するリクエストでは、一致する MCP ツールが読み込まれていない場合でもトリガーします。

P

prompt-engineer-toolkit

borghei / claude-skills

プロンプトの構築、テスト、バージョン管理、評価のためのプロンプトエンジニアリングフレームワーク: チェーンオブソート、少数ショット、回帰テスト、ルーブリック。本番プロンプトの設計、A/B テストの実施、プロンプトライブラリの構築に使用する。

R

ReasoningBank Intelligence

proffesor-for-testing / agentic-qe

ReasoningBank を使用して、パターン認識、戦略の最適化、継続的な改善を実現する適応学習を実装します。自己学習型エージェントの構築、ワークフローの最適化、メタ認知システムの実装に使用します。

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S

self-assessment

luongnv89 / claude-howto

Claude Code の包括的な自己評価と学習パスのアドバイザー。10 の機能領域をカバーする複数カテゴリのクイズを実施し、トピックごとのスコアを含む詳細なスキルプロファイルを作成し、具体的なギャップを特定し、優先順位付きの次のステップを備えた個別の学習パスを生成する。「自分のレベルを評価して」「クイズを受ける」「自分のレベルを見つける」「どこから始めるべきか」「次に何を学ぶべきか」「自分のスキルを確認する」「スキルチェック」「レベルアップ」と求められたときに使用する。

S

session-navigation

factory-ai / factory-plugins

Droid セッションのナビゲート、検索、管理を行う。ユーザーが次のことをしたいときに使用する: - 最近のセッションを一覧表示する - 特定のトピックやパターンでセッション履歴を検索する - 以前のセッションを再開する - セッションで何が達成されたかの詳細を取得する - プロジェクト、日付、内容でセッションを検索する

S

Skill Builder

proffesor-for-testing / agentic-qe

適切な YAML frontmatter、段階的開示構造、完全なディレクトリー構成を備えた Claude Code Skills を作成します。特定のワークフロー向けのカスタムスキルの作成、スキルテンプレートの生成、Claude Skills 仕様の理解に使用します。

S

skill-evaluator

heshamfs / materials-simulation-skills

あらゆるコーディングエージェント CLI 上で Agent Skill をエンドツーエンドで厳格に評価する——スクリプトがドキュメント記載の数値を出力するかを検証し（決定論的チェック）、その説明が正しいプロンプトでトリガーされるかをテストし、SKILL.md に従うエージェントがスキルなしのベースラインを上回るかを測定する（合格率の差分あり／なし、平均 ± 標準偏差、ベンチマーク済み）。スキルの品質をテスト、ベンチマーク、検証、評価、定量化したい場合、スキルが「actually works」かを確認したい場合、2 つのスキルバージョンを比較したい場合、スキルのトリガーを最適化したい場合、評価スイートを構築したい場合に使用する。ユーザーが「is this skill any good」「does my skill work」「benchmark this skill」とだけ言う場合も含む。Claude Code、OpenAI Codex、Antigravity (agy)、Cursor、GitHub Copilot、Amp、opencode、Grok をヘッドレスモードで駆動する。

最優先のスキル公開フロー。ユーザーがスキルの公開、新バージョンのリリース、失敗したスキル公開の再試行を依頼したときは必ずトリガーする。

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T

teach-oh

open-horizon-labs / skills

プロジェクトのセットアップ。コードベースを探索し、戦略と目的について尋ね、永続的なコンテキストを AGENTS.md に書き込む。開始時または目的が変わったときに実行する。

T

thinking

danielmiessler / lifeos

分析的・創造的思考のフレームワーク。第一原理による分解、反復的な深掘り分析、複数視点での評議会ディベート、レッドチームによるストレステスト、ブレインストーミング、世界モデルと脅威モデル、科学的手法。次の場合に使用：第一原理、分解、前提への挑戦、反復的な深掘り、創造的に考える、ブレインストーミング、評議会、ディベート、レッドチーム、ストレステスト、悪魔の代弁者、脅威モデル、世界モデル、考えてみる、実験、仮説、深い探索、突き止める、最適化、改善、選択肢の比較検討、創造的な解決策、批評、反論。

T

trellis-spec-bootstarp

mindfold-ai / marketplace

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

user-onboarding-sop

igorwarzocha / opencode-workflows

エンドユーザー支援用の AGENTS.md を生成する。セットアップ、インストール、実行、トラブルシューティングを扱う。ユーザーが「getting started」の支援を求めた場合、または /init user ワークフロー中に積極的に使用する。例：- ユーザー：「/init user」 → 公式ドキュメント付きのユーザー支援 AGENTS.md - ユーザー：「Create getting started guide」 → インストール + セットアップ + トラブルシューティング - ユーザー：「Document how to use this repo」 → ユーザー向け AGENTS.md - ユーザー：「Help users run this software」 → セットアップ、前提条件、使用パターン

W

workflow-improvement

athola / claude-night-market

ワークフローのスライス後に、スキル、エージェント、コマンド、フックを評価し改善します。実行が遅い、わかりにくい、繰り返しが多い、壊れやすいと感じたときに使用します。

説明はまだありません

A

agent-estimation

zhanghandong / agent-estimation

人間の時間ではなく、エージェント自身の操作単位（ツール呼び出しラウンド）を使って AI エージェントの作業工数を見積もる。コーディングタスクにどれだけ時間がかかるかの見積もり、スコープ設定、計画、評価を求められた場合に使用。エージェントが人間の開発者のタイムラインを基準にして大幅に過大評価するという一般的な失敗パターンを防ぐ。ラウンド数、リスク要因、最終的なウォールクロック換算を含む構造化された内訳を出力する。

A

agent-protocol

borghei / claude-skills

AI エージェントの通信プロトコルを設計する：MCP ツールスキーマ、A2A、関数呼び出し、エージェント間メッセージング。マルチエージェントシステムの構築、ツールインターフェースの定義、エージェント間通信の実装を行うときに使用。

A

AgentDB Memory Patterns

proffesor-for-testing / agentic-qe

AgentDB を使用して AI エージェント向けの永続メモリパターンを実装します。セッションメモリ、長期ストレージ、パターン学習、コンテキスト管理が含まれます。状態を持つエージェント、チャットシステム、インテリジェントアシスタントの構築に使用します。

A

agentmail-agentid

agentmail-to / agentmail-skills

AgentID を使って第三者サービス上でエージェントのアカウントを作成し、AgentMail の受信トレイをエージェントの身元として用い、各受信トレイがどのサービスにすでにアカウントを持つかを確認する。次のようなあらゆるリクエストに使用：“create an account at Firecrawl”、“sign my agent up for Turso”、“get my agent a web search API”、“log my agent back in to Firecrawl”、“sign in with the auth token this page shows”、“which services is this inbox signed up for?”、または AgentID アプリマーケットプレイスの閲覧。メールの送受信（agentmail-send-email、agentmail-check-email）、受信トレイのライフサイクル単体（agentmail-manage-inboxes）、MCP 接続の設定（agentmail-mcp）には使用しない。

A

aif

lee-to / ai-factory

プロジェクトのエージェントコンテキストをセットアップする。技術スタックを分析し、skills.sh から関連スキルをインストールし、カスタムスキルを生成し、MCP サーバーを構成する。新しいプロジェクトを始めるとき、AI コンテキストをセットアップするとき、または "set up project"、"configure AI"、"what skills do I need" と尋ねられたときに使用する。

A

authoring-godot-prompter-skills

jame581 / godotprompter

このリポジトリで SKILL.md、スキルの references/*.md、またはエージェント定義を書いたり編集したりするときに使用する——必須の frontmatter、セクションの順序、GDScript の後に C# を示す例の慣習、C# のパリティ免除。

C

claude-code-learning

ww-w-ai / bkit-claude-code

Claude Code の学習 — Claude Code の設定、ヒント、ワークフローを構成・最適化する。トリガー：learn、setup、claude code、optimize

C

codex-agent

ben2pc / g-claude-code-plugins

Codex CLI を通じて、コーディング、レビュー、診断、計画、構造化出力、ローカルブラウザ調査のタスクを独立した Codex セッションに委譲する。使用例としては `codex exec` での新規タスク作成、`codex exec resume` でのマルチターンセッションの継続、`codex exec review` での読み取り専用レビュー、および `--json` イベントストリーム、`-o` による最終メッセージのファイル出力、画像入力、Computer Use ブラウザ操作が必要な場合。

C

cowork

igorwarzocha / opencode-workflows

効果的な共同作業（コワーキング）の原則とパターン。コミュニケーションのエチケット、ワークスペースの衛生、フィードバックループについてエージェントを揃えるために使用。マルチエージェントのワークフローを調整するとき、ボールトの衛生を管理するとき、ステータス更新を標準化するときに積極的に使用。例： - ユーザー："どう協力すればよいか？" -> コワーキングの原則を確認 - ユーザー："ステータス更新をくれ" -> 3P ステータス報告パターンを使用 - ユーザー："ワークスペースをきれいに保つ" -> ボールト衛生ルールを適用 - ユーザー："専門担当者を調整して" -> 協業パターンに従う

C

ctf-sandbox-orchestrator

zhaoxuya520 / reverse-skill

CTF、エクスプロイト、リバースエンジニアリング、DFIR、pwnable、crypto、stego、mobile、AI エージェント、クラウド、コンテナ、Active Directory、Windows ホスト、ID に関するチャレンジ向けの既定のエントリポイントおよびマスター ctf-sandbox-orchestrator ワークフロー。ユーザーが提示するチャレンジのインフラ、バイナリ、プロンプト、ホスト、ID を既定でサンドボックス内部のものとして扱うべきで、Codex が簡潔なエビデンスとともに適切な下流の分析パスを選択・ルーティング・読み込みする必要がある場合に最初に使用する。

E

execute-phase

gtrabanco / agentic-workflow

分診（unit-lane）がユニットに必要なステップを決定したユニット向けのステップ実行者。1 つの分診済みステップ（または残りのすべてのステップ）を、凍結された受け入れ基準、ステップ単位のゲート、コミット、レッドゲートの修復、diff サイズガードとともに実装します。破壊的変更：PLAN.md/TASKS.md/progress.md/ACCEPTANCE.md をユニットドキュメントの Tasks セクション、Evidence 行、Progress ログに置き換えました。ACCEPTANCE.md は廃止され、受け入れ基準はユニットドキュメントにあり、Evidence 行がその証跡となります。

F

feishu-channel

aaaaqwq / agi-super-team

Feishu (Lark/Feishu) と OpenClaw の双方向統合チャネル。Feishu ボットを通じてメッセージの受信と送信を実現し、個人チャット、グループチャット、@メンション検出、カードメッセージ、ファイル転送に対応する。Feishu 経由で AI アシスタントとやり取りしたいとき、受信した Feishu メッセージで AI の応答をトリガーしたいとき、または OpenClaw から Feishu へメッセージを送りたいときにこのスキルを使用する。feishu-automation との違い：本 skill はメッセージチャネル統合に特化し、feishu-automation は Feishu プラットフォーム上の自動化操作（多次元テーブル、ドキュメントなど）に特化する。

G

gitlab-assistant

grandcamel / gitlab-assistant-skills

GitLab 自動化ハブ。リクエストを専門スキルにルーティングする。次の場合は必ずこのスキルを使用する：(1) あらゆる GitLab 操作、(2) どのスキルを使うか不明なとき、(3) 複数ステップの GitLab ワークフロー。gitlab のタスクはすべてここから始める。

G

grill-me

gabriel-lafrance / skills

計画を変える各意思決定を追及するステートレスなインタビューで、結果をチャットで確定する。ユーザーが追及を求めたり、アイデアに異議を唱えたりストレステストを行ったり、計画前に意思決定を確定したい場合に使用。

H

handoff

steveclarke / dotfiles

別のエージェントセッションに引き継ぎのブリーフィングを行い、この作業を続けられるようにする。実行中のセッションやペインに直接渡すか、どちらにも到達できない場合は一時ファイルとして渡す。「handoff」「hand off」「fresh context」「new session」「pick this up later」のとき、またはコンテキストが一杯で作業が残っているときに自発的に使う。

H

harness-eval

tech-leads-club / agent-skills

スタック非依存のデュアルジャッジプロトコルと仕込んだトラップを用いて、リポジトリの Agent harness（AGENTS.md、ルール、スキル、スキル参照）を、壊れたパス/コマンド、冗長な指示、有用性の観点で評価する。最上部に高優先度のアンケート：Q1 は任意ドキュメント、Q2 は Track A（確実性/token）の前の B/C 予算。A は常に Q2 の後に実行し、B/C はオプトイン。ADR/RFC は T2 から除外。混合適用は 11-mixed-apply.md（KEEP/CUT）を使用する。ユーザーが harness eval、harness-eval、harness debug、audit AGENTS.md、audit skills/rules、instruction audit、agent 指示の冗長性、スキルの有用性、harness の Ship/Review/Hold/Slim/Keep-core と言う場合、または Track A/B/C の harness 評価を希望する場合に使用する。harness のセットアップや初期化、機能スペック駆動の作業（tlc-spec-driven）、レポート後にユーザーが明示的に要求しない限り Ship/Slim トリムの適用には使用しない。

H

hume-evi

calesthio / generative-media-skills

Hume の Empathic Voice Interface（EVI）で本番向けのリアルタイム音声エージェントを構築します: 音声から音声へのセッション、共感的／韻律的な応答設計、EVI 3 と EVI 4-mini の選択、WebSocket と SDK の統合、ツール／関数呼び出し、割り込み／バージイン、ターンテイキング、文字起こし／音声成果物、料金／制限、プライバシー、安全性、同意、QA。

I

implement-issue

chrisbanes / skills

特定の GitHub、GitLab、Jira、Linear の issue 参照をレビュー、修正、実装、解決、または処理するよう求められたときに使用する。

I

install-spinner

alexpl292 / awesome-claude-spinners

Claude Code 用のテーマ付き spinner 動詞パックをインストールします。awesome-claude-spinners リポジトリから直接 spinner パックを取得し、ユーザーの設定にインストールします。Claude Code の spinner をカスタマイズしたい、spinner 動詞をインストールしたい、spinner テーマを変更したいときに使用します。

L

laravel:iterating-on-code

jpcaparas / superpowers-laravel

具体的なフィードバックで AI が生成したコードを改善する — エラーを指摘し、不足を特定し、望ましい変更を示し、スタイルガイドを参照する

L

load-docs

bmad-labs / skills

ドキュメントをメインエージェントのコンテキストに完全に読み込み、エージェントが以降のターンで質問への回答、要約、内容の操作を行えるようにする。ユーザーがドキュメントを取り込み、読み、調査し、レビューし、吸収し、または引き込みたいときに使用 — 特に "load these docs"、"read all of these"、"ingest this folder"、"pull in these PDFs"、"load all docs in X" のような発言や、ファイルパス/URL のリストを貼り付けて読むよう依頼した場合。ローカルファイル（テキスト、コード、markdown、PDF、ノートブック、画像）、フォルダ全体（再帰的）、リモート URL を扱う。このスキルは単一ターン制で、エージェントが "DONE" を報告すると、ユーザーが再度呼び出すまで無効になる。

M

mcp-server-building

seb1n / awesome-ai-agent-skills

Model Context Protocol（MCP）サーバーを設計、実装、堅牢化、検証する。正確なツール契約、最小権限の認可、安全なトランスポート、構造化されたエラー、相互運用性テストを備える。新しい MCP サーバーの作成、MCP 経由での API やデータソースの公開、MCP サーバー設計のレビュー、MCP ツールの追加や改訂、本番向けの MCP サーバーの準備を行うときに使用。

N

nav-loop

qf-studio / navigator

構造化された完了シグナルを使って、タスクが完了するまで実行します。ユーザーが「run until done」「keep going until complete」「iterate until finished」「loop mode」「autonomous mode」と言った場合に自動的に呼び出します。

O

obelisk-installer

tommy0103 / obelisk

公式の Obelisk CLI をインストールし、続いて Obelisk エージェントスキルをインストールする。`obelisk` コマンドが存在しない場合の初期セットアップまたは修復にのみ使用。

O

open-spec-explore

aircury / ai-framework

探索モードに入る — アイデアの探索、問題の調査、要件の明確化を支援する思考パートナー。変更の前または変更中に何かをじっくり考えたいときに使用する。

P

pai

danielmiessler / lifeos

LifeOS — 生活と仕事の両面で、現在の状態から理想の状態への移行を支援する汎用AIハーネス。

P

parallel-agents

darknesskiller / skills

独立した読み取りレーンと書き込みレーンを並列に展開する。

P

polygon-discovery

0xpolygon / polygon-agent-cli

Polygon 上の Agentic Services — x402 支払いプロトコルでゲートされた従量課金 API で、Polygon Agent CLI から呼び出せる。API キーやサブスクリプションは不要で、各呼び出しごとにエージェントのスマートウォレットから少額の USDC が差し引かれる。ウェブ検索（Exa、SearchApi）、ウェブスクレイピング（Firecrawl）、ニュース（NewsAPI）、LLM 推論（NVIDIA NIM、OpenRouter 経由の Llama 3.3/3.2）、クラウドブラウザ（Browserbase）、メール（Resend、AgentMail）、オンチェーンウォレット分析と価格（Allium）、マルチチェーン JSON-RPC（QuickNode、16 チェーン）を扱う。

P

preflight-mutations

bhagyamudgal / skills

共有状態への書き込みを準備またはブロックする。共有またはリモートの状態（issue、PR、ボード、公開物）、公開済みの Git 履歴、本番相当のデータや稼働中のサービス、またはマシン外のコピーを変更する直前に使用する。

R

ralph-init

yeachan-heo / oh-my-codex

Ralph Init の非推奨スキル

R

router

lubusin / frappe-skills

タスクの種類に応じて適切な Frappe スキルに振り分けます。Frappe プロジェクトで作業する際の入口として使用し、適用する専門スキルを判断します

説明はまだありません

S

sdr-master-prompts

cold-iq / coldiq-s-gtm-skills

ColdIQ SDR マスタープロンプト - ColdIQ が行うことと、営業/SDR アシスタント向けのデフォルトのリードメッセージングプロンプト。営業向けに AI アシスタントをトレーニングする、SDR チャットボットを構築する、一貫したメッセージングガイドラインを作成する場合に使用。

S

session-palace-builder

athola / claude-night-market

長時間の会話向けにセッションスコープの一時的な記憶の宮殿を構築します。多段階のプロジェクトで中断をまたいで状態を追跡するときに使用します。

S

skill-creator

openhands / extensions

このスキルは、ユーザーが「スキルを追加」「スキルを作成」「新しいスキルを作る」「新しいスキルを書く」「スキルの説明を改善」「スキル内容を整理」したい場合、またはスキル構造、漸進的開示、スキル開発のベストプラクティスについてのガイダンスを必要とする場合に使用する。GitHub URL からインポートするのではなく、新しいスキルをゼロから作成する場合は、add-skill ではなくこちらを使用する。

S

speckit-orchestrator

athola / claude-night-market

spec、plan、task の各スキルを連携させて Spec Driven Development をオーケストレーションします。spec から実装までの完全な speckit ワークフローを実行するときに使用します。

T

tavus-replica-video

calesthio / generative-media-skills

Tavus Faces/Replicas、PALs/Personas、非同期の Video Generation、CVI 会話、同意に配慮した似姿ワークフロー、webhook、背景、ローカライズ、アバター QA を用いて、Tavus の AI ヒューマン動画とリアルタイムのアバター会話を制作するために使用します。

T

trellis-channel

mindfold-ai / trellis

Trellis channel を使用したライブのマルチエージェント協調、生成されたワーカー、エージェント間レビュー、進捗の検査、フォーラムチャンネル、チャンネルログのデバッグ。