Skills

O

openspec-propose

fission-ai / openspec

すべての成果物を一度に生成して、新しい OpenSpec 変更を提案します。ユーザーが構築したいものを手短に説明し、実装可能な設計、仕様、タスクを含む完全な提案を求める場合に使用します。「openspec propose」または「opsx propose」と言われた場合にも使用します。

C

codex

softaworks / agent-toolkit

ユーザーが Codex CLI（codex exec、codex resume）の実行を求める場合、またはコード分析、リファクタリング、自動編集のために OpenAI Codex に言及する場合に使用します。最先端のソフトウェアエンジニアリングに GPT-5.2 をデフォルトで使用します。

O

openspec-explore

fission-ai / openspec

OpenSpec を使用するプロジェクトで、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として、OpenSpec の探索モードに入ります。OpenSpec の変更前または変更中に考えを整理したい場合に使用します。「openspec explore」または「opsx explore」と言われた場合にも使用します。

S

setup-pstack

cursor / plugins

pstack が役割ごとに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常時適用ルールを書き込みます。/setup-pstack、「configure pstack models」、「pstack budget」、または pstack のモデル選択の変更に使用します。

O

openspec-ff-change

fission-ai / openspec

OpenSpec のアーティファクト作成を早送りで進めます。ユーザーが各項目を個別に進めず、実装に必要なすべてのアーティファクトをすばやく作成したい場合に使用します。「openspec ff」または「opsx ff」と言った場合も使用します

M

memory-discipline

rohitg00 / agentmemory

agentmemory を活用するためのセッションの流れです。作業開始前に思い出し、判断の節目で保存し、修正から学びます。簡単ではないタスクを始めるとき、判断を確定した後やデバッグで思わぬ問題を見つけた後、または何かをメモリに残すべきか判断するときに使用します。

目標指向型エージェントループを設計するか、空回り、Goodhartによる検証器の攻略、誤答を最後まで実行するなどの失敗モードをレビューします。機械判定可能な目標、ループの種類、plan/build/judgeの骨組み、暴走防止を扱います。仕組みの接続はautonomous-loopsが担当します。エージェントループの設計、作成、確認に使用します。中国語のトリガー：写 loop、设计 loop、做一个 loop、检查 loop 对不对、loop 体检、loop 会不会跑飞、可判定目标、五个崩法、plan build judge

C

command-creator

softaworks / agent-toolkit

Claude Codeのスラッシュコマンドを作成する際にこのスキルを使用してください。ユーザーが「コマンドを作成」「スラッシュコマンドを作成」「コマンドを追加」と依頼した場合や、ワークフローを再利用可能なコマンドとして文書化したい場合に使用します。適切な構造とベストプラクティスに沿って、最適化されたエージェント実行可能なスラッシュコマンドを作成するために不可欠です。

O

openspec-apply-change

fission-ai / openspec

OpenSpec の変更に含まれるタスクを実装します。ユーザーが実装の開始や続行、タスクの遂行を希望する場合に使用します。「openspec apply」「opsx apply」「openspec implement」と言った場合にも使用します。

L

lesson

rohitg00 / agentmemory

訂正や苦労して得たルールを、確信度で重み付けした教訓として保存し、似た作業の前に再提示します。ユーザーが進め方を訂正したとき、「これを覚えて」「常に」や「Xを絶対にしないで」と言ったとき、または過去の間違いを繰り返していると気づいたときに使用します。

O

openspec-onboard

fission-ai / openspec

OpenSpec のガイド付きオンボーディング。解説を交えながら、実際のコードベース作業を通じて完整なワークフローサイクルを進めます。ユーザーが "openspec onboard" または "opsx onboard" と言った場合にも使用します。

M

mongodb-mcp-setup

mongodb / agent-skills

MongoDB MCP サーバーの主要オプション設定をユーザーに案内します。MongoDB MCP サーバーをインストール済みでも必要な環境変数を設定していない場合や、MongoDB/Atlas への接続について尋ねているものの認証情報が未設定の場合に使用します

K

kibana-agent-builder

elastic / agent-skills

Kibana Agent Builder のエージェントとカスタムツールを作成・管理します。Agent Builder でエージェントやツールの作成、更新、削除、テスト、確認を依頼された場合や、既存のエージェントやツールについて知りたい場合に使用します。

D

Desktop Control

patrickporto / desktop-agent

デスクトップ自動化タスクでマウス、キーボード、画面を操作します

R

react-mcp

assistant-ui / skills

`@assistant-ui/react-mcp` を使って、ユーザーが管理するブラウザー MCP サーバーを assistant-ui に追加します。`McpManagerResource` のマウント、`defineConnector` プリセットの宣言、カスタムサーバーと OAuth 状態の永続化、`McpManagerPrimitive`、`McpServerPrimitive`、`McpAddFormPrimitive`、`McpElicitationPrimitive` の組み合わせ、OAuth コールバックの処理、MCP リソースの閲覧、サーバーツールの欠落、接続障害、OAuth リダイレクトの診断に使用します。対象はエンドユーザーが選択したサーバーであり、アプリケーション所有のバックエンド MCP ツールではありません。後者には tools、チャットランタイムには runtime、コピーされたダイアログには elements を使用します。

A

access

anthropics / claude-plugins-official

Discord チャンネルへのアクセスを管理します。ペアリングの承認、許可リストの編集、DM／グループポリシーの設定ができます。ユーザーがペアリング、承認、許可されているユーザーの確認、Discord チャンネルポリシーの変更を求めた場合に使用します。

C

configure

anthropics / claude-plugins-official

Discord チャンネルを設定します。ボットトークンを保存し、アクセス方針を確認します。ユーザーが Discord ボットトークンを貼り付けた場合、Discord の設定を依頼した場合、「どう設定すればいい？」「誰が連絡できる？」と尋ねた場合、またはチャンネルの状態を確認したい場合に使用します。

R

ruflo

ruvnet / ruflo

🌊 オリジナルのエージェントハーネス。インテリジェントなマルチプレイヤースウォームをデプロイし、自律型ワークフローを調整して、会話型AIシステムを構築します。適応型メモリ、自己学習型インテリジェンス、フェデレーション、ベクトルRAG連携を備え、Claude Code / Codex / Hermesなどとネイティブ連携

R

reflect

cursor / plugins

現在のトランスクリプトを対象に3つのレビューサブエージェントを並行して起動し、学びを抽出して、それぞれを既存スキルへの具体的な編集に結び付けます。ユーザーが「reflect」と言ったときに使用します

G

gemini

softaworks / agent-toolkit

コードレビュー、計画レビュー、または大規模なコンテキスト（>200k）の処理のために Gemini CLI の実行を求められたときに使用します。大きなコンテキストウィンドウを必要とする包括的な分析に最適です。デフォルトで Gemini 3 Pro を使用し、最先端の推論とコーディングを行います。

C

copilots

assistant-ui / skills

assistant-ui copilots を使ってアシスタントをアプリに接続します。useAssistantInstructions による動作の制御、useAssistantContext({ getContext }) による送信時のアプリ状態の受け渡し、makeAssistantVisible(Component, { clickable, editable }) によるコンポーネントの公開、interactables によるモデルへの双方向コンポーネント状態の提供（アプリスコープのパネルには unstable_useInteractable、スレッドスコープの成果物には defineToolkit 内の unstable_interactableTool を使用し、AuiConfig({ unstable_interactables: unstable_Interactables() }) でマウント）、aui.modelContext.register による指示とツールの登録、AssistantFrameProvider と useAssistantFrameHost による iframe 間のモデルコンテキスト連携に使用します。旧式の Interactables()、useAssistantInteractable、useInteractableState は非推奨で、unstable_ API が推奨されています。アシスタントにページの読み取り、UI のクリックや編集、コンポーネント状態の更新をさせる場合に使用します。LLM ツールには tools、ランタイムとスレッドの状態には runtime を使用してください

C

chrome-automation

zc277584121 / marketing-skills

agent-browser CLI を使用して Chrome ブラウザーのタスクを自動化します。ページの移動、フォーム入力、ボタンのクリック、スクリーンショットの撮影、データの抽出、Chrome DevTools Recorder のエクスポート内容の再生を行います。

C

ce-brainstorm

everyinc / compound-engineering-plugin

漠然としたアイデアや野心的なアイデアを、適切な規模の要件のみからなる統合計画にまとめます。何を作るかブレインストーミングしたい場合や、範囲を定めたい場合に使用します。すでに仕様が定まった作業の実行には使用しません。特定の外部技術を採用するかどうかの判断には ce-pov を使用します

P

plugin-forge

softaworks / agent-toolkit

適切な構成、マニフェスト、マーケットプレイス連携を備えたClaude Codeプラグインを作成・管理します。マーケットプレイス向けプラグインの作成、プラグインコンポーネント（コマンド、エージェント、フック）の追加、プラグインのバージョン更新、plugin.json/marketplace.jsonマニフェストの操作に使用します。

P

prompt-engineering

giuseppe-trisciuoglio / developer-kit

LLM 向けプロンプトの作成、デバッグ、最適化のワークフローを提供します。few-shot 例の選定、chain-of-thought の構成、システムプロンプトの設計、テンプレートの組み立てを含みます。ユーザーがプロンプトの作成や改善を依頼する場合、few-shot 例、chain-of-thought、システムプロンプト、プロンプトテンプレートについて支援を求める場合、または LLM からより良い結果を得る方法を尋ねる場合に使用します

O

observability-llm-obs

elastic / agent-skills

Elastic に取り込み済みのデータに基づき、LLM やエージェント型アプリケーションの動作に関する質問に回答します。対象は、レイテンシとエラー率、トークンとコストの使用状況、応答品質とガードレールイベント、エージェント型の呼び出しチェーンのオーケストレーションです。LLM モニタリング、GenAI オブザーバビリティ、トークン消費や AI コスト、モデルのレイテンシ、プロンプトやガードレールの障害、エージェントのツール呼び出しチェーンの実行状況について尋ねられた場合に使用します。

R

review-all

gjkim42 / kanon-repo

2 つのエージェントによるコードレビューを実行します。新規のクリーンなコンテキストを持つエージェントを 2 つ起動し、同じコミット済みブランチの差分を並行して確認します。一方は Codex 組み込みの `codex review --base` コマンドを実行し、もう一方は Google の「What to look for in a code review」ガイドに照らして独立にコードをレビューします。両方の出力を、合意度順にまとめたレポートに統合します。「review-all」、セカンドオピニオンのレビュー、二重レビュー、PR 前のクロスチェック、コミット済みブランチ変更の確度の高いレビューを求められた場合に使用します。修正の適用には使用しないでください。レビュー専用です。

G

generating-custom-lightning-type

forcedotcom / sf-skills

ユーザーが Einstein Agent のアクションまたは構造化された入出力スキーマ向けに Custom Lightning Types（CLT）を作成する場合に使用します。CLT、Custom Lightning Types、widget／mosaic／fragment rendition／renderer を含む Custom Lightning Types（CLT）、Agent 用 JSON スキーマ、型定義、lightning__objectType、エディター／レンダラー設定について言及されたときに起動します。widget rendition を求められた場合は、必ず最初にこのスキルの references/ ディレクトリにある widget-rendition.md を読み、記載された完全な手順に従ってください。複雑な作業のため、CLT 関連では常にこのスキルを使用してください。

O

om-auto-create-pr

open-mercato / skills

任意の自律タスクをエンドツーエンドで実行し、設定済みのベースブランチに対する PR として提出します。Progress で追跡する実行計画を作成し、新しい worktree ブランチでコミットし、段階ごとに実装して設定済みの検証ゲートを実行し、パイプラインラベルを適用します。長い計画は om-auto-create-pr-loop に自動で引き継がれます。om-auto-continue-pr で再開できます。

M

maintain-verification-skill

cursor / plugins

プロジェクトの検証スキルと機能マップが実態に即していることを定期的に確認します。機能ごとにソースを並行して読み、1 回のライブセッションですべての機能を操作し、実証済みの修正は最大 1 件の PR にまとめます。/maintain-verification-skill または「verify skill を監査して」の場合に使用します。

S

skill-authoring

grafana / skills

Anthropic が公開する Agent Skills ガイドラインと、grafana/skills の CI ゲートが使用する 4 つの評価軸（簡潔さ、実行可能性、ワークフローの明確さ、段階的な情報開示）に照らして、Grafana の SKILL.md ファイルを作成、監査、改善します。標準的な SKILL.md 構造（YAML frontmatter + 本文 + references/ + scripts/ + assets/）、「pushy description」トリガーパターン、3 段階の段階的情報開示モデル、検証・修正・再実行のフィードバックループを適用します。このリポジトリでの新しいスキルの作成、スキル PR のレビュー、Tessl のレビュー評価が 75 未満（マージゲート）となった場合、スキルの説明がエージェントに認識されない場合、長い SKILL.md をバンドルに再構成する場合、またはスキルの作成、改善、最適化、監査、修正方法を尋ねられた場合に使用します。「skill」と明言されていない場合も対象です（例：「これが起動しない」「Tessl の評価が 72 だった」「このドキュメントを分割して」）。

O

om-auto-create-pr-loop

open-mercato / skills

再開可能な実行と厳密なステップ追跡が必要な、長期・複数ステップの仕様実装向けの高度な om-auto-create-pr。実行フォルダー（PLAN/HANDOFF/NOTIFY）、各 Step につき簡潔なコミット 1 件、約 5 Step ごとに統合テストと UI スクリーンショットでチェックポイントを検証し、完了時に全ゲートを実行して ready ラベル付き PR を作成します。om-auto-continue-pr-loop で再開できます。小規模な修正には通常の om-auto-create-pr を使用してください。

Y

your-skill-name

grafana / skills

このスキルの機能と使用する場面を明確に説明します。ユーザーがXについて尋ねる場合や、Yを扱いたい場合に使用します。エージェントが正しく自動読み込みできるよう、具体的なトリガーフレーズを含めてください。最大1024文字。

O

om-auto-fix-issue

open-mercato / skills

1 つのコマンドでトラッカーの issue をエンドツーエンドで修正または実装する。issue ID または素の問題説明を受け取り（om-prepare-issue で先に起票）、分類したうえで、バグ自動修正チェーン（om-verify-in-repo、om-root-cause、om-fix、om-open-pr、om-auto-review-pr、UI 修正の場合は om-auto-qa-pr）または機能ルート（仕様は om-auto-write-spec、実装は om-auto-implement-spec）を駆動する。分離された worktree、claim プロトコル、クリーンな停止。「fix issue 123」や貼り付けられた問題説明に対して使う。

C

claude-to-deerflow

bytedance / deer-flow

HTTP API を介して DeerFlow AI エージェントプラットフォームとやり取りします。調査／分析のために DeerFlow へメッセージや質問を送る、会話スレッドを開始する、ステータスや稼働状況を確認する、利用可能なモデル／スキル／エージェントを一覧表示する、メモリーを管理する、スレッドにファイルをアップロードする、複雑な調査タスクを委任する場合に使用します。deerflow、deer flow への言及や、DeerFlow が対応できる詳細な調査タスクの依頼にも使用します。

W

wayfinder

vinvcn / mattpocock-skills-zh-cn

単一のエージェントセッションに収まらない大きな作業を、issue tracker 上の decision tickets shared map として計画し、destination への道筋が明確になるまで一つずつ解決します。

O

om-apply-upgrade-notes

open-mercato / skills

アップグレード後にスキルコレクションの UPGRADE_NOTES.md を適用します。ローカル編集を保持しながら、インストール済みのトラッカーとブラウザープロバイダーの記述を再同期し、カスタムプロバイダーの不足を報告し、パイプライン設定とインストール済みアーティファクトを確認して、変更内容を正確に要約します。

S

skill-scanner

getsentry / skills

エージェントスキルのセキュリティ上の問題をスキャンします。「スキルをスキャンして」と依頼された場合に使用します。

F

find-skills

bytedance / deer-flow

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。

O

om-auto-continue-pr

open-mercato / skills

`om-auto-create-pr` が開始したもの、またはパイプライン外で作成されたものを含め、未完了の PR を再開します。PR を引き受け、隔離された worktree で実行計画の最初の未チェック項目から再開します。計画のない PR は引き受け、説明、コメント、レビューのフィードバック、関連 issue、diff から目標を再構築して実行します。使用方法 - /om-auto-continue-pr <PR-number>

O

om-auto-review-pr

open-mercato / skills

隔離された worktree で PR を番号指定してレビューまたは再レビューする。`om-code-review` スキルを実行し、仕様書のみの設計 PR では仕様レビューを行う。承認/変更要求を送信し、パイプラインラベルを管理する。変更要求がなされた場合、自動修正ループ（修正/テスト/検証/再レビュー）が自動化自身の PR 上で実行されるか、--autofix 付きで実行される。他者の PR はレビューと引き継ぎのみ。使い方 - /om-auto-review-pr <PR-number> [--autofix]

S

session-report

anthropics / claude-plugins-official

~/.claude/projects のトランスクリプトから、Claude Code のセッション使用状況（トークン、キャッシュ、サブエージェント、スキル、高コストのプロンプト）を探索できる HTML レポートとして生成します

O

om-auto-continue-pr-loop

open-mercato / skills

om-auto-create-pr-loop が開始した PR 向けの高度な om-auto-continue-pr です。PR を取得し、隔離された worktree で PLAN.md Tasks の最初の未完了行から再開します。各ステップでのコミットとチェックポイントの規律（UI の場合は統合テストとスクリーンショット）を維持し、完了時に全ゲートを実行します。仕様のみの設計 PR は設計のみのままに保ち（実装は om-auto-implement-spec を通じて独自の PR で公開）、実行フォルダーとラベルの契約を維持します。単純な実行には通常の om-auto-continue-pr を使用してください

S

site-md

google-labs-code / stitch-skills

プロジェクトの説明またはサイト要件を分析し、Stitch Build Loop 用のプロジェクト憲章を SITE.md にまとめます。

S

spring-ai-mcp-server-patterns

giuseppe-trisciuoglio / developer-kit

ツールハンドラーの定義、リソースの公開、プロンプトテンプレートの設定、トランスポートの構成により、Spring AI で Model Context Protocol サーバーを作成する Spring Boot MCP サーバーのパターンを提供します。AI の機能を拡張する MCP サーバーの構築、Spring 公式 AI フレームワークの利用、AI ツールの実装、カスタム関数呼び出し、MCP クライアント統合時に使用します。

D

developing-agentforce

forcedotcom / sf-skills

Agentforce Agent Scriptでエージェントを構築、変更、デバッグ、デプロイします。次の場合に起動：ユーザーが.agentファイルまたはaiAuthoringBundleメタデータを作成、変更、または質問する場合、エージェントの動作、応答、会話ロジックを変更する場合、エージェントのアクション、ツール、サブエージェント、フロー制御を設計する場合、Agent Specを作成またはレビューする場合、エージェントをプレビュー、デバッグ、デプロイ、公開、テストする場合、Agent Scriptのコマンドラインコマンド（sf agent generate/preview/publish/test）を使用する場合。次の場合は起動しない：Apex開発、Flow構築、Prompt Template作成、Experience Cloud設定、Agent Scriptに関係しない一般的なSalesforce CLIタスク

P

paperclip

paperclipai / paperclip

Paperclip が管理するタスクとハートビートに使用します。タスクのコンテキストの読み取り、タスク文書やファイルの提出、完了状況やブロッカーの更新、作業の調整や委任、会社のガバナンスへの準拠が対象です。割り当て、コメント、承認、ルーチンに関するコントロールプレーン API 操作も含みます。

C

ce-plan

everyinc / compound-engineering-plugin

ソフトウェアとそれ以外の複数ステップの作業について、構造化された計画を作成します。計画の作成、実装の分解、要件に基づく計画立案、既存計画の具体化を求められた場合に使用します。探索的な枠組みづくりには ce-brainstorm を優先してください。

A

automate-me

cursor / plugins

「automate me」「create/update/refresh my -mode skill」「turn/capture my preferences or working style into a skill」、またはエージェントにユーザーの働き方に従わせたい場合に使用します。create-skill + unslop を使って個人用の -mode skill を作成または改訂し、必要に応じて最近のトランスクリプトから新しい根拠を取得します

D

developing-genkit-js

google / skills

Genkit を使用して Node.js/TypeScript で AI 搭載アプリケーションを開発します。JavaScript/TypeScript における Genkit、AI エージェント、フロー、ツールについて質問された場合や、Genkit のエラー、検証の問題、型エラー、API の問題に遭遇した場合に使用します。

D

developing-genkit-python

google / skills

Python で Genkit を使用して AI 搭載アプリケーションを開発します。ユーザーが Genkit、AI エージェント、フロー、Python のツールについて尋ねた場合や、Genkit のエラー、インポートの問題、API の問題が発生した場合に使用します。

ローカルの ECC Memory Vault を通じて、Claude、Codex、Hermes、Cursor、OpenCode などのエージェント間で、永続的かつ確認可能なコンテキストや引き継ぎ情報を共有します。エージェントが作業状態を保存する、コンテキストを引き継ぐ、別のエージェントのタスクを再開する、共有プロジェクトの知識を検索する場合に使用します。

L

langchain4j-tool-function-calling-patterns

giuseppe-trisciuoglio / developer-kit

LangChain4j のツールおよび関数呼び出しパターンを提供・生成します。@Tool でメソッドをツールとして注釈し、ツール実行器を設定し、AiServices にツールを登録し、ツールパラメーターを検証して、ツール実行エラーを処理します。ツールを呼び出す AI エージェントの構築、関数仕様の定義、ツール応答の管理、または LLM 駆動型アプリケーションへの外部 API の統合に使用します。

S

skill-installer

openai / skills

厳選リストまたは GitHub リポジトリのパスから、Codex スキルを $CODEX_HOME/skills にインストールします。インストール可能なスキルの一覧表示、厳選スキルのインストール、または別のリポジトリ（プライベートリポジトリを含む）からのインストールを依頼された場合に使用します。

D

developing-genkit-dart

google / skills

Genkit Dart SDK向けのコードを生成し、ドキュメントを提供します。DartでAIエージェントを構築する、Genkit flowsを使う、またはDart/FlutterアプリにLLMを統合する依頼に使用します。

D

developing-genkit-go

google / skills

Go の Genkit を使って AI 搭載アプリを開発します。ユーザーが Genkit と Go で AI 機能、エージェント、フロー、ツールの構築を依頼した場合や、生成、プロンプト、ストリーミング、ツール呼び出し、モデルプロバイダーを含む Genkit Go コードを扱う場合に使用します。

G

google-cloud-solution-multi-agent-security

google / skills

Google Cloud Agent Gateway ソリューションを設計、デプロイし、セキュリティを確保します。Model Armor、IAP、Agent Registry を含むマルチエージェントセキュリティ、イングレス（CLIENT_TO_AGENT）、またはエグレス（AGENT_TO_ANYWHERE）パターンの設定に使用します。Agent Gateway に関連しない一般的な Cloud Load Balancing や基本的な VPC 設定には使用しないでください。

P

paseo-advisor

getpaseo / paseo

単一のエージェントをアドバイザーとして起動し、現在のタスクについてセカンドオピニオンを提供します。ユーザーが「アドバイザー」「セカンドオピニオン」「X はどう思う」と言った場合や、作業自体は委任せず外部の見解を求める場合に使用します。

L

langchain4j-ai-services-patterns

giuseppe-trisciuoglio / developer-kit

LangChain4j で宣言型 AI Services を構築するパターンを提供し、LLM の統合、チャットボット開発、AI エージェントの実装、Java による対話型 AI を支援します。インターフェースベースのパターン、アノテーション、メモリー管理、ツール統合を使用して、型安全な AI サービスを生成します。ボイラープレートを最小限に抑えた AI 搭載 Java アプリケーションの作成、メモリー付き対話型 AI の実装、または関数呼び出し対応 AI エージェントの構築に使用します。

O

ontology

sundial-org / awesome-openclaw-skills

構造化されたエージェントメモリと組み合わせ可能なスキル向けの型付きナレッジグラフです。エンティティ（Person、Project、Task、Event、Document）の作成／検索、関連オブジェクトのリンク、制約の適用、複数ステップの操作のグラフ変換としての計画、またはスキル間で状態を共有する場合に使用します。「覚えておいて」「〜について何を知っている？」「X と Y をリンク」「依存関係を表示」、エンティティの CRUD、スキル間のデータアクセスをきっかけに動作します。