Skills

B

boss

echovic / boss-skill

監査可能なエージェントチーム：BMAD 全自動開発パイプラインのオーケストレーター。9 つの専門 Agent（PM、アーキテクト、UI Designer、Tech Lead、Scrum Master、Frontend、Backend、QA、DevOps）を要件からデプロイまでオーケストレーションし、各ステップにイベントソーシング + 回避不可能なゲート + 決定論的 eval を備えます — テストが本当に実行され、ゲートが本当に通過したことを検証できます。単一工程のスライスコマンド（/boss:plan /review /qa /ship）と、CLI なしの純粋な Markdown フォールバックをサポートします。 Triggers（全パイプライン）: 'boss mode', '/boss', '全自动开发', '从需求到部署', '帮我做一个', 'build this', 'ship it', '全流程', '自动化开发', '一键开发', 'start a project', 'new feature' Triggers（単一工程のスライス、既存プロジェクトで最もよく使用）: - /boss:review — '帮我评审', '代码评审', '技术评审', '看看这段代码有什么问题', '风险评估', 'review this', 'review my PR', 'code review' - /boss:qa — '跑一下测试', '补测试', '检查质量', '测试覆盖够不够', '门禁过了吗', 'run the tests', 'check quality', 'add tests' - /boss:plan — '先出个方案', '写个 PRD', '设计一下架构', 'write a spec', 'plan this feature' - /boss:ship — '可以发布了吗', '部署检查', 'ready to ship', 'deploy checks' Does NOT trigger: - 単一ファイルの変更や簡単なバグ修正（直接編集すればよい） - 純粋なコードの読解や説明（read ツールを使用） - 既に pipeline が実行中の重複起動 - ごく小さな作業（手作業で 30 分未満で完了見込み、PRD/アーキテクチャ/ゲート記録が不要） Output: 完全なプロジェクトコード + PRD/アーキテクチャ/UI/テスト/デプロイのドキュメントを .boss/<feature>/ ディレクトリに書き込み

B

brev-etiquette

nvidia / skills

/home/ubuntu/RL で作業する NeMo-RL エージェント向けの Brev インスタンス運用ガイド。ワークスペースディスクが限られている一方で /ephemeral ボリュームが大きく、任意で /home/ubuntu/RL/.env のシークレットを使用する。使用場面：自動リサーチキャンペーン、実験、トレーニングジョブ、モデルやデータセットのダウンロード、共有キャッシュを多用するコマンド、ログを生成する実行、チェックポイント生成、W&B や Hugging Face の認証を伴うワークフロー、その他 Brev 上で大きなファイルを作成する可能性のあるワークフロー。

C

cli-anything-openclaw

hkuds / cli-anything

エージェントが OpenClaw Macro System CLI 経由で GUI マクロを定義・一覧・検査・実行したいときに使用。マクロはパラメータ化されたコマンドライン呼び出し可能なワークフローで、エージェントが `macro run <name>` を呼び出すと、システムがバックエンドのルーティング（プラグイン、ファイル変換、アクセシビリティ、コンパイル済み GUI リプレイ）を処理する。

C

cmux-orchestration

pedronauck / skills

現在の cmux ワークスペースで、コントローラーエージェントから Claude Opus と Codex GPT-5.5 のワーカー TUI をオーケストレーションする。範囲を限定したタスクをワーカーペインに委任するとき、プラン優先の委任（Claude Code plan mode、Codex Plan mode）を実行するとき、ワーカーの状態を監視・追跡するとき、ワーカーの報告を検証するときに使用。エンドユーザーによる cmux 操作向けではない（cmux、cmux-workspace を参照）——これはエージェントワーカーを動かすもの。

C

computa-please

khoahyh / skills

適切な証拠と承認された完了を伴って、範囲を明確にしたエンジニアリング成果を納品する。

C

connect

jasonku09 / altitude-skills

デバイスペアリングフローを通じて、このコーディングエージェントのインストールをユーザーの Altitude アカウントに接続する。

C

create-skill

cherryhq / cherry-studio

現在のリポジトリに新しい skill を作成する。ユーザーが新しい skill の作成/追加を希望する場合、またはゼロから skill を作成することに言及した場合に使用。この skill は .agents/skills/README.md で定義されたワークフローに従い、新しい skill の雛形作成、検証、同期を支援する。

E

ecomode

yeachan-heo / oh-my-codex

Ecomode の非推奨シム

E

expert-instruction

oakoss / agent-skills

AI エージェント向けのシステムプロンプト設計と指示の作成。ペルソナ定義、制約条件の指定、出力フォーマット、ツール使用の指示、マルチターンの挙動、ガードレール設計を扱う。AI 製品のシステムプロンプトを書くとき、エージェントのペルソナを設計するとき、行動制約を指定するとき、ツール使用の指示を作成するとき、多段階のエージェントワークフローを構築するときに使用。

コードベース向けに階層化された AGENTS.md ナレッジベースを生成します。ルート用と複雑度スコア付きのサブディレクトリ用ドキュメントを作成します。

IDD が自分のプロジェクトに適しているかを評価し、Intent-Driven Development について学びます。プロジェクトの適合性を評価するには /intent-assess、IDD の学習には /intent-assess --learn を使用します。

K

kitaru-replay-experiment

zenml-io / kitaru-skills

受け入れられた cohort と正確な評価器に対して、安全で境界を定めた Kitaru replay 比較を 1 回実行し解釈する。cohort をリプレイしたい、モデル、プロンプト、システムプロンプト、パラメーター、エージェントバージョン、ツールポリシーをテストまたは比較したい、実験実行を監督したい、ある候補が役立ったかを判断したい、テストする価値のある境界を定めた 1 つの変更を求めたい場合に使用する。

L

loom-skill-enhancement

waynebaby / techne-loom

ガイド優先の決定論的なスキル拡張スキルで、Techne Loom パッケージのドキュメントと Loom Skill Orchestrator パッケージのバイナリを経由してルーティングします。

P

plan-build-verify

gannonh / skills

仕様が GitHub Issue として存在する GitHub リポジトリで、多段階、仕様駆動、または受け入れゲート付きの実装作業を行うときにこのスキルを使用します。作業を Plan、Build、Verify のフェーズに振り分け、ウォーターフォール型のエピックよりも実演可能なユーザー向けの垂直スライスを優先し、issue ラベルとサブ issue を通じてロードマップを管理し、バックログをトリアージして整備します。ファイルベースの仕様から GitHub Issue への移行も扱います。

R

ratel-decompose-prompt

ratel-ai / skills

肥大化した一枚岩のエージェントシステムプロンプトを、簡潔で安定したコアと抽出された Ratel スタイルのスキルに分割する。プロンプトが長すぎる、または多くのことをやりすぎている場合、手順をスキルとして抽出・分解する場合、プロンプトを分割する場合、ターンごとのトークンコストを削減する場合、または `/ratel-decompose-prompt` の場合に使用。markdown の分解計画(簡潔なコア、スキル一覧、スキルごとの SKILL 定義、登録の配線)を <repo>/.ratel/ に書き出し、プロンプトやコードは書き換えない。/ratel-assessment の Prompt Decomposition 次元から到達し、/ratel-tune-definitions と組み合わせて使用する。

R

retro

lilmgenius / paperthin

完了、失敗、または期待外れに終わった作業サイクルを、持ち運び可能な教訓、アンチパターン、品質ゲート、次のサイクルで使う語彙に変換します。ビルド、QA パス、デモ、ユーザーからの苦情、中断した試行の後、コードそのものではなく次の反復に活かす学びが有用な場合に使用します。

S

sf-find

clientell-ai / salesforce-skills

ユーザーがタスクに適した Salesforce スキルを見つけて選択できるよう支援します。利用可能なすべての Salesforce 開発スキルを説明と使用例とともに一覧表示します。ユーザーが "what skills are available"、"help me with Salesforce"、"which skill should I use" と尋ねたり、どの Salesforce スキルを呼び出すべきか迷っているように見える場合に使用します。

S

show-me-your-work

mariusflorescu / pstack-t3

長時間実行または無人実行の作業について、レビュー可能な意思決定の記録を残します。各決定の内容、理由、証拠、結果を1行にまとめた TSV ログです。デフォルトではローカルに保存し、レビュー担当者が結果を信頼するために記録を必要とする場合にコミットします。/show-me-your-work、自律実行や複数フェーズの実行、担当者が離席後にレビューする作業に使用します。

S

sync-agent-setups

bhagyamudgal / skills

Claude Code のユーザー作成の動作設定をプレビューし、選択したエージェントに同期する。

A

agent-cli-creator

better-world-ai / x-cli

kimi-webbridge を使って特定のウェブサイト上のブラウザ操作を自動化する CLI ツールをユーザーが構築したいときに使用する。ユーザーが "create a CLI for X site"、"build a tool to automate X" と言ったとき、または AI エージェント経由でウェブサイトをプログラムから制御したいときに呼び出す。

A

agent-task-directories

porada / domfiles

他のワークフロー中も含め、一時ファイルを必要とするタスクで使用します。また、`.agent-*` などのエージェントタスクディレクトリを作成、確認、移動、削除、再利用する前や、リポジトリの調査または検証中にそのようなディレクトリが見つかった場合にも使用します。永続的なプロジェクト成果物、プログラム内部の一時リソース、またはツール管理のキャッシュだけに関するタスクには使用しません。

エージェント型 AI の設計パターン：マルチエージェントオーケストレーション UX、生成的 UI、RAG インターフェース、LLM のハルシネーションガードレール、信頼度インジケーター、信頼キャリブレーション。AI コパイロットや自律エージェントを設計するとき、検証のアフォーダンスを追加するとき、AI 機能の安全性・制御・同意を監査するときに使用。

再利用可能なマルチステップのエージェントワークフローのブループリントを生成する。トリガー／アクションのオーケストレーション、決定論的なワークフロー定義、自動化の引き継ぎ成果物に使用する。

A

alibabacloud-agent-toolkit-install

aliyun / alibabacloud-aiops-skills

Alibaba Cloud Agent Toolkit をエンドツーエンドでインストールする：前提条件（uv、Alibaba Cloud CLI、認証、CLI プラグイン、MCP Server Core、bearer token 交換）を検証して設定し、現在のクライアントが対応するプラグイン機構でツールキットをインストールする。使用場面：alibabacloud agent toolkit install、environment check、prerequisite check、setup alibabacloud、plugin install、toolkit setup、mcp core setup、aliyun CLI setup。

A

architect

poteto / plugins

コードを書く前に型、シグネチャ、モジュール構造を設計し、実装が進む間も引き続き関与します。/architect、「architect this」「design this」、またはすぐにコードを書き始めると不適切な構成に固まるような複雑な作業で使用します。

A

ask-me

mewic / ask-me

漠然としたアイデアやタスクを、ラウンド形式のユーザーへの聞き取りによって確定版の Working Brief に変える。現時点で聞ける質問はすべて番号付きで、それぞれに推奨回答を添える。その後、brief を実際に作業する担当者に渡す。ユーザーが Ask Me を呼び出したとき、作業開始前にスコープや要件を明確にしたいとき（เคลียร์โจทย์ วางขอบเขต ทำ brief）、または WORKING-BRIEF.md の実行を依頼したときに使用。

A

autonomous-dev

zxkane / autonomous-dev-team

TDD の git-worktree ワークフローを通じて機能開発やバグ修正をエンドツーエンドで行う — 対話的（開発者主導）または無人（自律モード、ディスパッチャー駆動）。「implement issue #N」「fix this bug」「add a feature」「create a worktree」「write test cases」「push and open a PR」「check CI」「address review comments」「resolve review threads」「/q review」「/codex review」「implement this autonomously」などのフレーズ、または設計 → worktree → テスト → 実装 → 検証 → レビュー → PR → CI → E2E ライフサイクルの任意の部分ステップで起動する。対話モードでは意思決定を求め、自律モードでは autonomous-mode.md に従って意思決定し、GitHub issue に進捗コメントを投稿する。

A

autonomous-review

zxkane / autonomous-dev-team

エンドツーエンドの PR レビューを実施し、承認 / 変更要求の判定に到達するために使用する — 受け入れ基準の検証、ブラウザ自動化による E2E テストの実行、マージコンフリクトの解消、（判定が通った場合の）PR のマージを含む。「review this PR」「decide whether to approve and merge」「run E2E verification」「resolve merge conflicts on PR #N」などのフレーズ、またはディスパッチャーが `pending-review` / `reviewing` のラベルが付いた PR を自律レビューに引き渡したときに起動する。開発中の開発側セルフレビュー（autonomous-dev の pr-review ステップにある）とは異なる。

B

browser-setup-devtools

different-ai / openwork

Chrome DevTools MCP のみを使用してブラウザ自動化のセットアップを案内する。ユーザーがブラウザ自動化、Chrome DevTools MCP、ブラウザ MCP のセットアップを求めたり、browser-setup コマンドを実行したりする場合に使用する。

B

building-loops

posthog / ai-plugin

PostHog Desktop 用の Loop を構築する：トリガーが発火するたびに AI タスクを作成し、任意で Slack またはメールでタスクの結果を通知するワークフローです。loop、定期実行するエージェント、スケジュールタスク、GitHub・Slack・PostHog のイベント発生時に AI タスクを実行する自動化を作成、設定、変更したいときに使用します。正確なグラフ、トリガー設定、スケジュールプリセット、通知ステップ、構造化出力、テスト実行の手順を扱います。

C

competition-agent-cloud

zhaoxuya520 / reverse-skill

ctf-sandbox-orchestrator の内部下流スキル。AI エージェント、プロンプトインジェクション、MCP やツールチェーン、クラウド、コンテナ、CI/CD、サプライチェーン系の課題に対する CTF サンドボックスワークフロー。ユーザーが、プロンプトからツールへの流れ、検索ポイズニング、マウントされたシークレット、デプロイのドリフト、ランタイムとマニフェストの不一致、レジストリの来歴、CI 生成物をサンドボックス前提で分析するよう求めた場合に使用する。`$ctf-sandbox-orchestrator` がすでにサンドボックス前提を確立してここへルーティングした後にのみ使用する。

C

competition-prompt-injection

zhaoxuya520 / reverse-skill

ctf-sandbox-orchestrator の内部下流スキル。プロンプトインジェクション、検索ポイズニング、メモリ汚染、プランナードリフト、MCP またはツール境界の悪用、エージェントによる流出といったチャレンジ向けの CTF サンドボックスワークフロー。ユーザーがプロンプトインジェクション、検索ポイズニング、メモリ汚染、プランナードリフト、ツール引数の改ざん、またはエージェントチェーンに起因するシークレット漏えいの分析を求めたときに使用。`$ctf-sandbox-orchestrator` がサンドボックス前提を確立してここへルーティングした後にのみ使用すること。

C

compress

owainlewis / agent-skills

プロンプト、仕様、計画、スキル、メモ、ブレインダンプを、意味や動作を変えずに短縮する。圧縮、短縮、簡素化、引き締め、重複の削除、トークン数の削減を依頼された場合に使用する。結果に影響する事実、制約、例、エッジケース、チェックを保持する。

C

consult

agent-sh / agentsys

ツールをまたいだ AI 相談。ユーザーが「consult gemini」「ask codex」「get second opinion」「cross-check with claude」「consult another AI」「ask opencode」「copilot opinion」を求めたり、別の AI ツールからセカンドオピニオンを得たい場合に使用する。

C

cs-feedback

codestable / codestable

CodeStable の使用フィードバックループ。ユーザーが cs skill の逸脱、ツールの失敗、ルールの不明確さ、エージェントの訂正を明示的に記録または報告するよう求めた場合にのみ使用し、ローカルの証拠を収集して確認可能な公開 issue を準備する。

D

do-issue

athola / claude-night-market

並列のサブエージェントとタスクバッチ間のレビューゲートを用いて GitHub または GitLab の issue を実装する。多段階の issue をエンドツーエンドで解決するときに使用する。

E

escalation-governance

athola / claude-night-market

モデルをエスカレーションすべきか評価する。推論の深さを評価するときに使用する。

F

flywheel

lilmgenius / paperthin

build -> QA -> retro -> re0-work のサイクルを繰り返し実行し、学習を保持しつつコードを捨てる。進捗を費やした時間や積み上げた機能ではなく、品質をクリアしたテンプレート、再利用可能なモジュール、排除されたアンチパターンで測る必要がある長期的なエージェントプロジェクトに使用する。

G

get-started

different-ai / openwork

get started のセットアップと Chrome DevTools デモを案内する。

承認済みの Intent を、厳格な TDD を伴う実行可能な段階的計画に変換する。各ステップではまずテスト（正常/異常/境界/セキュリティのケース）を書き、その後に実装する。/intent-review の後、開発を始める準備ができたときに使用する。

K

kitaru-adapter-builder

zenml-io / kitaru-skills

サポートされている Kitaru アダプターを選択する、または未対応の Python / TypeScript エージェントフレームワーク向けにプロジェクトローカルのアダプターを構築する。Kitaru でフレームワークネイティブのエージェント実行を記録・再生したい場合、カスタムアダプターが必要な場合、使用中のフレームワーク向けの Kitaru 連携が存在しない場合、公開フレームワークフックとインストール済みの Kitaru SDK でアダプターを実現できるか評価する必要がある場合に使用する。

K

kitaru-importer-builder

zenml-io / kitaru-skills

プロバイダー、可観測性プラットフォーム、エクスポート形式、エージェントフレームワークに適した組み込みインポーターがない場合に、カスタムの Kitaru trace インポーターを構築して検証します。ユーザーがプロバイダーの trace を Kitaru のセッションとノードにマッピングしたい、範囲を限定したプロバイダー API 取得を追加したい、ターンごとの trace をより長いセッションに結合したい、不完全または失敗した trace の証跡を保持したい、スクリプトかパッケージのインストール方法を選びたい、インポーターの忠実度をテストしたい、インポーターのバージョンを登録したい、範囲を限定したサンプルをインポートしたい、部分的なインポートを診断したい場合に使用します。

L

lore

specstoryai / getspecstory

SpecStory Lore — SpecStory のコーディング履歴（Claude Code、Codex、Cursor、Gemini など任意のエージェント）を永続的なコーパスとしてマイニングし、再現可能なワークフローを裏付けのある証拠とともに提示し、選んだものを対話的に skill へと鍛え上げて、すべてのエージェントハーネスにインストールする。ユーザーが過去の AI コーディングセッションを再利用可能な skill にしたい場合、"what could I make into a skill"、"mine my lore"、"forge skills from my history" と尋ねた場合、または .specstory/history ディレクトリを指し示した場合に使用する。

M

mcp-code-execution

athola / claude-night-market

大規模データセットとパイプラインのために、マルチツールのワークフローを MCP サーバー経由でルーティングする。Bash ツールのオーバーヘッドがデータ中心のタスクのスループットを制限している場合に使用。

M

media-to-roadmap

gasserane / personal-skills

外部の技術/AI ソース（YouTube 動画、ポッドキャスト、ブログ記事、ツイートまたはスレッド）を、MEL システムと Claude Code 構成の重複排除済み改善ロードマップに変換します：コンテンツを取得し、具体的な手法を抽出し、システムが既に実行していることを棚卸しし、各アイデアを Adopt/Trial/Assess/Hold のリング上で再利用/改善/再構築に分類し、必須の What-NOT-to-build セクションを含むロードマップファイルを書き出します。「この動画/記事/トーク/スレッドを自分のシステム向けに分析して」「これをシステム改善計画にして」、または改善意図を伴う URL の貼り付けに使用します。文字起こし+同意のパイプラインを必要とする MEL 研究動画ファイル（video-content-analysis）、社内 QA ログのマイニング（/improve-system）、システム自体の検査（/system-audit、/grade-system）、学術的エビデンスレビュー（evidence-synthesis）、LinkedIn 記事の執筆（linkedin-field-note）には使用しません。

メモリ同期システム - MEMORY.md と CortexGraph を自動同期し、忘却曲線とスマート検索をサポート

M

merge-readiness

yeachan-heo / oh-my-claudecode

タスク完了後のマージ準備ゲート。状態に基づく説明レポートと人間向けの説明可能性クイズ付き

O

openclaw-team-bus

louis-cai / openclaw-team-bus-skills

OpenClaw 向けのマルチエージェント通信バス。共有ファイルシステムを介したチーム連携、タスク配分、エージェント間メッセージングに使用する。

O

opik-instrument

comet-ml / opik-skills

既存のアプリに Opik トレーシングを追加し、実際にトレースが記録されることを確認します。Opik パッケージをインストールし、言語と LLM フレームワークを検出して、必要最小限のトレーシングを追加します。安全で代表的な実行経路を動かし、Opik でトレースを確認してリンクを返します。「コードに計装を追加」「opik トレーシングを追加」「可観測性を追加」「エージェントをトレース」などの依頼に使用します。新規アプリをゼロから構築する場合や、コード変更を伴わないレビューのみの場合には使用しません。

O

ov-search-context

volcengine / openviking

OpenViking Context Database（通称 ov）からコンテキストデータ（メモリ、スキル、リソース）を検索する。次の場合にこのツールを起動する：1. OpenViking にメモリ、スキル、リソースとして保存されている可能性のある情報が必要なとき。2. ファイルやナレッジの検索を明示的に要求されたとき。3. `search context`、`search openviking`、`search ov` のリクエストを確認したとき。

P

plan-first-development

oakoss / agent-skills

ソフトウェアプロジェクトのための計画手法とセッション管理。markdown 計画の作成、反復的な改善、マルチモデルのブレンド、フェーズベースの実装ドキュメント、セッションをまたぐ進捗追跡を扱います。新しいプロジェクトの開始、主要機能の追加、大きな作業のフェーズ分割、コンテキスト消去後の再開、多フェーズ実装の管理に使用します。

P

principle-attack-the-premise

mariusflorescu / pstack-t3

同じ前提に基づく 2 つ以上の修正が同じゲートで失敗したときに適用します。その前提を書き出して直接検証してから、それを仮定する別の修正を作成します。

P

principle-guard-the-context-window

mariusflorescu / pstack-t3

コンテキストが埋まりそうな場合に適用します。大量の出力、長いファイル、繰り返しの読み込み、ファンアウトの計画などが対象です。大量処理はサブエージェントに任せ、メインスレッドには生のペイロードではなく要約を残します。

P

prompt-engineering

shipshitdev / skills

プロンプトエンジニアリングのパターン — few-shot、chain-of-thought、テンプレート、最適化 — を適用する。プロンプトの改善、エージェントの挙動のデバッグ、生成プロンプトの設計に使用する。

P

prompt-engineering-ui

ormus-solutions / libreuiux-claude-code

一貫した UI 生成のためのプロンプトパターン。設計意図の正確な記述、コンポーネント仕様のフォーマット、few-shot の例、構造化された改善ループ。LLM からの UI 出力が一貫しない、または汎用的すぎる場合や、デザインシステム向けの再利用可能なプロンプトテンプレートを構築する場合に使用。

P

prompt-optimizer

ckanner / agent-skills

ユーザーが AI モデル向けのプロンプトや指示の最適化、改善、洗練を求めたときに、このスキルを使用する。ユーザーが曖昧、不明確、または構造の悪いプロンプトを提供し、AI モデルがよりよく理解して実行できる明確で効果的かつ構造の良い指示に変換する支援を必要とするときに、このスキルを使用する。このスキルは、プロンプトエンジニアリングの包括的なベストプラクティスを適用して、プロンプトの品質、明確さ、効果を高める。

R

ratel-tune-definitions

ratel-ai / skills

コードベースのツール定義とスキル定義を失敗モードのルーブリックに照らして監査し、定義ごとの改写前後の対照を含む markdown のチューニング計画を書き出す。これにより、Ratel の語彙 + 意味のハイブリッドインデックスで検索可能になり、モデルが使えるようになる。モデルが間違ったツールを選ぶ、ツールがまったく選ばれない、説明が長すぎる/曖昧/弱い、重複に近いものを修正する、schema/enum/パラメータ名を引き締める、ツールカタログを整理する、または `/ratel-tune-definitions` の場合に使用。稼働中の Ratel ドキュメントを取得し、ツールやスキルのコードを編集せずに <repo>/.ratel/ に書き出す。これは /ratel-assessment の Definition Quality 次元が導く修正であり、/ratel-decompose-prompt の後に実行する。

R

research-manager

poemswe / co-researcher

新しいリサーチプロジェクトを開始するとき、または複雑な多段階のリサーチワークフローを管理するときに使用。

永続性のある AI エージェント、ワークフロー、マイクロサービスの構築に使用します

S

sc-brainstorm

tony363 / superclaude

ソクラテス式対話と体系的な探索によるインタラクティブな要件発見。曖昧なアイデアを具体的な仕様に変換するとき、概念を検証するとき、または複数のペルソナによる分析を調整するときに使用する。