Skills
エージェント向けにパッケージ化された専門スキルと手順を 97,501 件掲載。コマンド 1 行でインストールできます。
エージェントワークフロー
実戦で検証済みのスポーンレシピを使って、複雑なゲーム開発機能において複数のエージェントを調整する。トリガー:「マルチエージェント調整」「チームオーケストレーション」「機能のハンドオフ」「領域横断的な協働」、またはタスクが複数の専門領域(戦闘システム、ナラティブ機能、UI の刷新、パフォーマンス改善、ローンチ準備)にまたがるとき。単一領域のタスクには呼び出さない——適切な専門家に直接ルーティングする。AlterLab GameForge コレクションの一部。
Pi ターミナルエージェントワークスペース——インストール、/commands、セッション、圧縮、settings.json、AGENTS.md、スキル検出、優先順位、セッション JSONL、/tree、プロバイダ/auth、models.json、資格情報の解決、プラットフォーム設定、エディタ(@file、Tab、画像、!bash)、メッセージキュー(steering、follow-up)、組み込みツール(read/bash/edit/write/grep/find/ls、--tools、--no-tools)、プリントモード(-p、パイプ stdin)、SYSTEM.md/APPEND_SYSTEM.md、コマンドライン引数(-c、-r、--session、--fork、--no-session)、@files 引数、リソースフラグ(--no-extensions、--no-skills)、モデルの省略記法(provider/id、name:thinking)、すべてのスラッシュコマンド、環境変数、設計思想(設計上 MCP/サブエージェント/plan-mode なし)。pi の設定、スキル、セッション、圧縮、プロバイダ、モデル、tmux、Termux、Windows、ツール、モード、システムプロンプト、メッセージキュー、または「pi は X をサポートするか」に使用する。
canister アプリを、その URL だけで AI エージェントから発見可能にします(ICP MCP 経由も含む)。canisters の /.well-known/ic-architecture マニフェストの公開(デプロイ時に static-site recipe の presync hook と envsubst を使って実際の canister ID から生成)に加え、candid:service(インターフェース)、getApiDoc クエリメソッド(動作)、オプションの OQL schema/execute データサーフェス、/.well-known/ii-derivation-origin ファイル(アイデンティティ)の公開を扱います。このマニフェストを公開するとアプリは ICP MCP にオプトインし、それ自体が運営者による ICP MCP App Operator Terms の承諾となるため、デプロイ前にアプリの運営者に確認してください。アプリをエージェント対応にする、または ICP MCP 経由で利用可能にする場合、エージェント/サービスディスカバリ、well-known ic-architecture マニフェスト、デプロイ時のそのマニフェスト生成に使用します。derivation origin を消費するサインインフローには使用しないでください。エージェント/CLI の web アイデンティティリンクには agent-web-identity を、フロントエンドへの II ログイン追加には internet-identity を使用してください。
SkillsMP(1.6M+ の公開 SKILL.md のインデックスで、Claude Code / Codex / ChatGPT をカバー)で Agent Skill を検索し、キーワード、カテゴリ、職種、言語でフィルタリングし、特に「よく書かれているが誰も知らない」マイナーな Skill を掘り起こす。ユーザーが 找个 skill、有没有现成的 skill、搜一下 skill、skillsmp、skills 市场、agent skill 搜索、find a skill、search skills、discover skills と言ったときに使用。ある分野にどんな Skill が既にあるかを判断し、車輪の再発明を避けるのにも使う。これらの口語的な言い方もカバーする:这个功能有没有人做过、别人写过没、我想写个做 X 的 skill(动手前先搜)、挖点冷门好用的、有没有小众但写得好的、这领域现在都有啥、按星数排靠不靠谱、只要中文的 skill。
ホストで利用可能なレビュー機能を通じて、できれば異なるモデルプロバイダーから、完成した作業に対する厳密な読み取り専用のセカンドオピニオンを得る。必要な場合にのみ同一プロバイダーの新しいエージェントにフォールバックし、独立性の低下を明示する。すべてのレビューには、元の要件に対する必須のスコープ忠実性チェックが含まれる — 要求されていない追加、要求されていない削除、削除または弱体化されたテスト。ダブルチェック、検証、クロスチェック、セカンドオピニオンを求められたとき、および高リスクまたは複雑な作業を出荷する前に使用する。
AI アプリケーションが外部のツールやデータソースに統一的な方法で接続するためのオープンなプロトコルです。クライアントはモデルとの対話を担い、MCP サーバーはツール・リソース・プロンプトテンプレートを提供します。標準メッセージでやり取りするため、1 つのサーバーを複数のクライアントで再利用できます。
