Skills

B

browser-use

kudosx / claude-skill-browser-use

Web スクレイピング、スクリーンショット、フォーム入力、ファイルのダウンロード/アップロード、Google/DuckDuckGo 画像検索、YouTube 動画のダウンロード、TikTok 動画のダウンロード。

C

codex-handoff

paulrberg / agent-skills

Claude Code または Codex CLI から、読み取り専用の Codex リサーチ、または 1〜8 個の Codex エージェントをオーケストレーションし、別途の計画承認ステップなしに依頼された作業を計画・実装する。

C

council-of-five

johnlindquist / claude

ランダムに生成された異なるペルソナを持つ 5 つの Opus サブエージェントを起動し、複数の角度から問題を議論させる。UX の意思決定、アーキテクチャの選択、多様な視点が創造的に議論することで恩恵を受けるあらゆる意思決定を検討するときに使用する。

D

design-an-interface

mphinance / alpha-skills

並行する sub-agents を使用して、モジュールの複数の大きく異なるインターフェイス設計を生成します。ユーザーが API を設計したい、インターフェイスオプションを探索したい、モジュール形状を比較したい、または「設計を二度実行」と述べた場合に使用します。

D

discover-testing

naodeng / awesome-qa-skills

実行前に依頼を適切なテストスキルへ振り分ける必要がある場合に使用します。トリガーには 测试技能路由、discover testing、which testing skill が含まれます。

D

dispatching-parallel-agents

jamditis / claude-skills-journalism

共有状態または順序の依存関係なく実行できる 2 つ以上の独立したタスクに直面した時に使用します

E

effective-context

dev-toolings / superpowers-symfony

Symfony 開発のために、関連するファイル、パターン、制約を含む有効なコンテキストをコーディングエージェントに提供する

E

enhance-skills

agent-sh / agentsys

SKILL.md ファイルの構造とトリガーの品質をレビューするときに使用。

F

first-run

anthropics / claude-quickstarts

新しいユーザーに初めての computer-use エージェント実行を案内する（環境チェック、安全なブラウザのみのタスク、その後トレジェクトリビューアーを開く）。

G

grill-me

tahajemmali / skills

共通認識に達し、意思決定ツリーの各分岐を解決するまで、計画や設計についてユーザーに徹底的に質問します。計画を厳しく検証したい、設計について徹底的に質問してほしい、または「grill me」と言及した場合に使用します。

コーディングエージェント向けの永続的で復元可能な GSAP ワークフロー。ユーザーが新しいページやセクションをアニメーション化したい場合、または既存のページ/コンポーネントを GSAP で改善したい場合に使用する。新規/グリーンフィールドの作業は gsap-new に、既存コードの改善作業は gsap-refactor に振り分ける。常に .gsap アーティファクトを信頼できる唯一の情報源として使用し、新しいエージェントセッションがチャット履歴なしで再開できるようにする。

H

handoff

marcioaltoe / skills

現在の対話をハンドオフドキュメントにコンパクトにまとめ、別のエージェントが引き継げるようにする

H

harbor-exec

harbor-framework / harbor

Harbor の `harbor exec` コマンドラインワークフローを扱うときに使用します：ファイル、ディレクトリ、glob を Harbor タスクにコンパイルする、map ジョブを実行する、artifacts と存在のみの検証を設定する、map-reduce を使用する、ExecConfig YAML/JSON/TOML を作成またはレビューする、コマンドの動作、設定の検証、ジョブ出力をデバッグする場合。

I

install-openviking-memory

volcengine / openviking

自然な会話を通じて OpenClaw 用の OpenViking 長期メモリプラグインをインストールして構成する。インストール後、プラグインはチャットから事実を自動的に取り込み、各返信の前にvrelevant なコンテキストを呼び出す（自動取り込み + 自動呼び出し、セッション横断）。前提条件、OpenClaw のプラグインマネージャー経由のインストール（ov-install をバックアップとして）、ウィザードベースの構成、slot の有効化、gateway の再起動、検証、マルチテナントの root key、マルチインスタンス、アンインストールを扱う。ユーザーにコマンドラインの知識は不要 — エージェントがすべて実行し、わずかな値だけを尋ねる。OpenViking サーバーがすでに稼働していることを前提とし、サーバーはインストールしない。トリガー: "install OpenViking"、"set up memory"、"configure memory plugin"、"add long-term memory"、"semantic memory"、"RAG"、"帮我装 OpenViking"、"配置记忆插件"、"安装记忆功能"、"接入 OpenViking"。

M

massgen-log-analyzer

massgen / massgen

自動化モード、logfire トレーシング、SQL クエリを使って MassGen の実験を実行しログを分析する。パフォーマンス分析、エージェントの動作のデバッグ、協調パターンの評価、ログ構造の改善、またはログディレクトリに ANALYSIS_REPORT.md が必要な場合にこのスキルを使用する。

M

mastra-best-practices

mastra-ai / skills

Mastra の規約のクイックリファレンス。エージェントとワークフローの使い分け、必須の TypeScript 設定、プロジェクト構成、よくあるコードパターン。

N

n8n-workflow-patterns

czlonkowski / n8n-mcp

実際の n8n ワークフローに基づく、実証済みのワークフローアーキテクチャパターンです。新しいワークフローの構築、構造の設計、パターンの選択、アーキテクチャの計画、Webhook 処理、HTTP API 連携、データベース操作、AI エージェントのワークフロー、バッチ処理、スケジュールタスクに関する相談に使用します。ユーザーが n8n ワークフローの作成、構築、設計、プロセスの自動化、サービス連携を求めた場合は、「パターン」と明言していなくても必ず参照してください。Webhook、API、データベース、AI、バッチ処理、スケジュール自動化のアーキテクチャを扱います。遅いワークフローの最適化や、大量アイテム処理の高速化（ノード数、batchSize、全アイテム単位とアイテムごとの処理）にも使用します。

O

openspec-sync

full-stack-skills / openspec-skills

`/opsx:sync` を使って変更のデルタスペックをメインスペックに同期する。変更のアーカイブは行わない。ユーザーが "sync specs"、"merge specs to main"、"/opsx:sync" と言った場合、または変更の途中でメインスペックを更新する必要がある場合に使用する。

O

opik-diagnose

comet-ml / opik-skills

開発者が注目すべき Opik の trace をシグナル順に提示する — まず Diagnostics の問題、次にエラー、失敗したツール呼び出し、レイテンシ、リグレッション、低いオンライン評価スコア。Opik MCP が接続されている場合は、プロジェクトの agent_insights_issue エンティティを一覧表示し、プロジェクトで Diagnostics がオフになっているときは有効化を提案し、その後 list（フィルター、ソート、時間枠）で不足を補う。MCP がない場合は SDK（agent_insights と search_traces）で同じ内容を読み取るため、MCP なしでも動作する。ランク付けされた候補リストを返し、各項目はそのまま explain skill に渡せる。"本番環境で何が壊れているか"、"どの trace に注目すべきか"、"失敗または遅い trace を見つける"、"どのツール呼び出しが失敗しているか"、"自分のエージェントをトリアージする" に使用。オフラインの実験結果には使用しない（evaluate または compare を使用）。1 つの trace の根本原因分析にも使用しない（explain を使用）。

O

opik-explain

comet-ml / opik-skills

特定の Opik trace、または複数の trace にまたがるパターンの根本原因を特定し、根拠に基づく説明を返す。Opik MCP が接続されている場合はホスト版 Opik MCP を使用し、そうでない場合は SDK スクリプトにフォールバックする。根本原因、クリック可能な Opik UI リンクとしての証拠 span、推奨される次のステップを 1 つ返す。"why did this trace fail"、"explain this trace"、"debug this trace"、"why is my agent slow or wrong" に使用する。アプリへのトレーシング追加（instrument スキルを使用）やコード変更には使用しない。

O

orca-graph

rheinmir / setup

PLAN.md 上の依存グラフ形式のタスク分割 — 5 つの問い（このタスクに必要な作業 · 並列実行できるもの · 何に依存するか · グラフ内で何のために存在するか · 旧グラフとの関係）に決定論的ツールで回答し、トポロジー層ごとに LOCK + lease + generation 付きでディスパッチし、状態は append-only で永続化（events.jsonl）、描画用の Python ファイル 2 つ（1 graph / すべての graph の 2D atlas）、モデルのすべての回答に sure|suggestion|unknown + 出典のラベルを付与、捏造監査 = 0。ユーザーが "orca-graph"、"graph phân việc"、"task nào song song"、"phụ thuộc gì"、"vẽ graph task"、"dispatch theo graph"、"/orca-graph" と言ったときに呼び出します。

O

orchestrate-subagents

shhac / skills

サブエージェントを使用した複雑なマルチタスク作業のためにオーケストレーターモードを有効にする。複数の独立した Task サブエージェントを調整して作業を遂行しつつ、メインのコンテキストウィンドウをクリーンに保つ必要がある場合に使用する。

どの paad スキルが存在するか、paad スキルが何をするか、どれが自分の状況に合うか、どう呼び出すかをユーザーが尋ねるときに使用——"what can paad do"、"list the paad skills"、"is there a paad skill for X"、または特定の paad スキルの引数の要求を含む

P

planner

digitalocean-labs / do-app-platform-skills

設計からデプロイまでの段階的なプロジェクト計画を生成する。App Platform プロジェクトの計画、複雑なデプロイを再開可能な段階に分割、多段階のインフラ構築の追跡に使用。

P

portable-memory-core

mphinance / alpha-skills

「One Brain」という可搬なメモリフォルダ（.agent/）を確立するメタスキル。コンテキスト、ユーザー設定、アイデンティティルール、実行履歴を、さまざまな AI harness（Claude Code、Cursor、Windsurf、OpenClaw）をまたいで永続化する。

P

principle-build-the-lever

poteto / plugins

大規模な作業に限らず、編集、移行、分析、チェックなど、簡単ではないあらゆる作業に適用します。手作業ではなく、作業を実行または検証するツール（codemod、スクリプト、ジェネレーター、またはサブエージェントが従う Skill）を作成してください。そのツールが、レビュー担当者が再実行できる成果物になります

P

principle-never-block-on-the-human

poteto / plugins

取り消可能な作業について「X を実行すべきか？」と確認したくなったときに適用します。実行して結果を提示し、あとから人に修正させます。確認は取り消せない操作に限ってください。

説明はまだありません

R

readiness-report

openhands / extensions

コードベースが自律的な AI 開発をどれだけ支援できるかを評価する。8 つの技術的柱（スタイルと検証、ビルドシステム、テスト、ドキュメント、開発環境、デバッグと可観測性、セキュリティ、タスク発見）と 5 つの成熟度レベルでリポジトリを分析する。ユーザーが `/readiness-report` を要求したとき、またはエージェント readiness、コードベースの成熟度を評価したいとき、効果的な AI 支援開発を妨げるギャップを特定したいときに使用。

R

rubber-duck-review

vivswan / skills

変更についてラバーダックを求められたとき、セカンドオピニオンを得たいとき、またはコード変更について独立したクロスモデルレビューを実行するときに使用する。

S

self-learning-skills

scottfalconer / self-learning-skills

エージェント作業のためのメモリーサイドカー：タスク前の想起、タスク後の学びの記録、推奨事項のレビュー、任意のバックポートバンドル。

S

setup-pstack

mariusflorescu / pstack-t3

役割ごとに pstack が使用するモデルと推論予算を設定します。利用可能なモデルを検出し、スキルのデフォルト設定を上書きする ~/.config/pstack/pstack-models.md に書き込みます。/setup-pstack、「configure pstack models」、「pstack budget」、または pstack のモデル選択を変更するときに使用します

S

skill-hub

kevinaimonster / skill-hub

技能宝 - 中国語の AI スキル検索・インストール・スマート推薦プラットフォーム。ユーザーが Skill を検索、発見、インストールする必要があるときに使用します。ユーザーが作業中に何らかの機能を欠いている場合（例：記事を書いた後に画像が必要、分析後に可視化が必要、コードを書いた後にデプロイが必要）に適切なスキルを自動的に推薦します。ユーザーが「XX をするスキルを探して」「XX の Skill はある?」「XX の機能が必要」「スキルをインストール」「スキルを検索」「find skill」「install skill」と言ったときにトリガーされます。キーワード：技能宝、スキル検索、スキルインストール、スキルマーケット、スキル推薦、能力ギャップ、skill marketplace、スキルを探す、スキルを入れる、skill hub

S

skills-optimizer

mono0926 / skills-sync

ユーザーの skills.yaml 設定を最適化し、カスタマイズされたスキル提案を提供するとともに、冗長なスキルやスタック外のスキルを整理する。

S

software-engineering-excellence

frostney / known-good-route

実質的な技術作業においてユーザーのエンジニアリング基準を適用する：スコープを維持し、最新の根拠を使い、独立した部分を委任し、承認された成果を完了する。実質的な実装、デバッグ、リファクタリング、または複数部分からなる納品作業で使用する。

S

subagent-driven-development

jamditis / claude-skills-journalism

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

task-decomposition

hieutrtr / ai1-skills

Python/React プロジェクト向けに、高レベルの目標を原子的な実装タスクに分解する。大規模な機能、複数ファイルの変更、3 ステップを超えるタスクを分解するときに使用。完了条件、ファイルパス、複雑度の見積もり、明示的な順序を備えた、独立して検証可能なタスクを生成する。コンテキストウィンドウをまたいで状態を追跡するための永続タスクファイル（task_plan.md、progress.md）を作成する。高レベルの計画（project-planner を使用）やアーキテクチャの決定（system-architecture を使用）は対象外。

T

task-distributor

404kidwiz / claude-supercode-skills

マルチエージェントシステムの負荷分散と動的タスク割り当てのエキスパート。エージェントの能力、可用性、コスト（Token Economics）に基づく最適なルーティングを専門とする。

U

ui-agent-patterns

ormus-solutions / libreuiux-claude-code

UI 作業をエージェントに委任するためのパターン：単一の統合エージェントと専門エージェントの比較、リサーチ・設計・実装・レビューを行うマルチエージェントパイプライン、およびそれらの間のクリーンなハンドオフ。UI タスクが 1 回で処理するには大きすぎる場合や、コンポーネントやデザインシステム向けのエージェントワークフローを設計する場合に使用。

U

unity-skills-index

besty0728 / unity-skills

各モジュールのモードラベル（SA/FA/Mixed）を付した全 Unity Skills モジュールの索引。タスクをどのモジュールが担当するかをドキュメント読み込み前に確認するために使用する。

U

use-git-agent

gitagenthq / git-agent-cli

git-agent コマンドラインを操作します — アトミックコミット、init/config、コードグラフ（イベントログ + AST + 共変更）。ユーザーが git-agent へのコミットやセットアップを希望するとき、機能を変更しようとしてそれに伴って動くファイルが必要なとき（graph impact）、関数を変更してその呼び出し元/呼び出し先を知りたいとき（graph callers/callees）、シンボルの位置やソースが必要なとき（graph node/query）、変更後にどのテストを実行するか決めるとき（graph affected）、テストが壊れて原因となった操作を追跡したいとき（graph diagnose）、操作履歴（graph timeline）やファイルのリネーム対応の来歴（graph provenance）が必要なときに使用します。すべてのグラフクエリは読み取り専用かつオフラインです（LLM なし、API キーなし）。provider が必要なのは commit と init --scope のみです。

U

using-co-researcher

poemswe / co-researcher

自分の能力、スキルの使い方、Co-Researcher システムのルールを理解するときに使用します。

W

web-access

eze-is / eze-skills

検索、Web ページのスクレイピング、ログイン後の操作、ネットワーク上のやり取りなど、すべてのオンライン操作はこのスキルを通じて行う必要があります。ユーザーが情報検索、Web ページの閲覧、ログインが必要なサイトへのアクセス、Web インターフェースの操作、ソーシャルメディア（小紅書、Weibo、Twitter など）のコンテンツ取得、動的にレンダリングされるページの読み取り、または実際のブラウザー環境を必要とするオンラインタスクを求めた場合に使用します。

W

writing-plans

nousresearch / hermes-agent

実装計画を書く：細かいタスク、パス、コード。

A

address-ticket

morphet81 / cheat-sheets

マルチエージェントチームによる TDD でのエンドツーエンドの ticket 実装。JIRA ticket の詳細と Figma デザインを取得し、PO を起動して要件を記述し、開発者の承認を得てから、レビュー用のテスト計画を提案します。テストが承認されたら、まずテストを実装し（レッド）、それを通過するプロダクションコードを実装します（グリーン）。--no-jira を使用すると JIRA の取得をスキップし、代わりにインライン指示を使用します。--headless を使用すると完全自律実行となり、レビュー担当エージェントが人間の承認を代替します。

A

alignfirst-coaching

paleo / alignfirst

コーディングエージェント CLI をラップするコマンドラインラッパーを使い、AlignFirst の spec-plan-execute または AAD ワークフローをコーチングする。AlignFirst プロトコルを通じてコーディングエージェントを非対話的にオーケストレーションする場合に使用する。

A

arena

xgent-ai / skills

/arena または競合デザインの明示的な要望に使用する。agi-mode Arena にルーティングし、独立した候補を比較して統合結果を検証する。

B

batch-processing

itallstartedwithaidea / agent-skills

バッチ処理は、進捗追跡、エラー処理、レート制限、結果の集約を備えた並列 AI タスク実行を可能にする。

B

brainstorming

jsonlee12138 / agent-team

ユーザーが明示的にブレインストーミング、要件の整理、アプローチの比較、または実装前の計画・設計ドキュメントの作成を求めたときに使用する。焦点を絞った対話、役割ベースの分析、明示的なユーザーの承認を通じて、粗いアイデアを検証済みのブレインストーミング・設計ドキュメントに変える。専用の設計探索を必要としない単純な実装依頼では、本スキルを起動しない。

C

caveman

mphinance / alpha-skills

超圧縮通信モード。フィラー、冠詞、丁寧な表現を削除することで、トークン使用量を約 75% 削減しながら、完全な技術的正確性を保ちます。ユーザーが "caveman mode"、"talk like caveman"、"use caveman"、"less tokens"、"be brief" と言うか、/caveman を起動したときに使用します。

C

cekura-coordinator

cekura-ai / cekura-skills

ユーザーが「Cekura で何ができるか」「利用できるコマンドは何か」「Cekura を手伝ってほしい」「どんなスキルがあるか」「Cekura の機能を見せて」「何が利用できるか」「Cekura の使い方」を尋ねた場合、またはタスクにどの Cekura スキルを使うべきか導きが必要な場合に使用します。ユーザーが cekura-skills を初めてインストールした直後の入口としても適しています。

C

clarity-gate

sickn33 / agentic-awesome-skills

RAG システムにおける認識品質のための取り込み前検証。ドキュメントがナレッジベースに入る前に適切に条件付けされていることを保証する。CGD（Clarity-Gated Documents）を生成し、SOT（Source of Truth）ファイルを検証する。

C

codex

alleneubank / claude-code

Claude Code向けの包括的な設定システム

D

devils-advocate

carrilloapps / skills

敵対的な実行前ゲート。あらゆる計画、提案、副作用のある操作（作成、編集、削除、実行、デプロイ、移行、ツール/MCP/エージェントの呼び出し、git の書き込み）の前、およびアーキテクチャ、プロダクト、UX、データ、ベンダー、戦略の意思決定の前に発動する。その深さは操作の実際のリスクに応じて変わり——些末な作業には一行のメモ、通常の変更にはエビデンスに基づく短い批評、重要なものには的を絞った質問による強制停止——最後に、行動の前にユーザーの明示的な承認を待つゲートで終わる。読み取り専用のリクエストや些末で即座に取り消せる編集は最大一行で通過する。ユーザーが計画を共有したとき、"is this a good idea"、"review this"、"what could go wrong" と尋ねたとき、または変更の実行を求めたときに使用する。

E

enhance-docs

agent-sh / agentsys

ドキュメントの構成、正確性、RAG 対応度を改善する場合に使用。

G

git-worktree-manager

borghei / claude-skills

Git worktree で並行開発を管理する：ポート割り当てを伴う作成、環境同期、ブランチ分離、クリーンアップ。複数のブランチを同時に扱う場合、並行 CI 検証を実行する場合、エージェントのワークスペースを分離する場合に使用する。

G

gm

anentrypoint / gm-skill

あらゆるコーディング、リファクタリング、デバッグ、エンジニアリングタスクを主導し、タスク全体を通して使用します。

G

grill-me

devcxl / mattpocock-skills-zh

計画や設計を磨くための終わりのない問い詰め。

GUI を視覚的に操作する必要がある場合に使用します。ボタンのテスト、フォーム入力、画面レイアウトの確認、Web ページのファジング、ユーザーフローの自動化、スクリーンショットの撮影、あらゆるアプリケーションのエンドツーエンド QA に対応します。クラウド VM、Docker コンテナ、ローカルマシン、サンドボックスで動作します。`cua` CLI が必要です（curl -fsSL https://cua.ai/install.sh | sh）。

セッションのコンテキストが枯渇し、作業を新しいセッションで続ける必要があるとき、または以前のセッションの続きから始めるセッションを開始するときに使用。その場での圧縮には使わない——それは /compact——まだ始まっていない作業を定義するのにも使わない。それは計画である。