mcpField

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

G
game-team-orchestrator
game-team-orchestrator
alterlab-ieu / alterlab_gameforge

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。

エージェントワークフロー82
G
git-ai-search
git-ai-search
git-ai-project / git-ai

git 履歴から AI 会話のコンテキストを検索して復元

エージェントワークフロー82
G
git-guardrails-claude-code
git-guardrails-claude-code
leandrocfe / skills

Claude Code フックを設定して、危険な git コマンド(push、reset --hard、clean、branch -D など)を実行前にブロックします。ユーザーが破壊的な git 操作を防ぎたい、git セーフティフックを追加したい、または Claude Code で git push/reset をブロックしたい場合に使用します。

エージェントワークフロー82
I
implement
implement
eljun / claude-workflow-skills

承認済みのタスクドキュメントが既に存在し、ユーザーがコードまたはコンテンツの変更を実装したいときにこの skill を使用する。docs/task/*.md を読み、実装ステップに従い、TASKS.md を更新し、実装以降の承認済み自動チェーンを実行できる。

開発82
I
implementation-plan-best-practices
implementation-plan-best-practices
validkeys / sherpy

ドリフトを防ぐ実装計画の作成に関するベストプラクティスの教育ガイド。スタイルアンカー、タスクのサイズ設定、TDD 要件、肯定的な指示、ドリフトへの対処、品質ゲートを扱う。実装計画を作成・改善し、実績のあるパターンに従うことを確実にするときに使用。

エージェントワークフロー82
I
integrate-genui-firebase
integrate-genui-firebase
flutter / genui

ユーザーが genui パッケージを統合し、Firebase AI Logic で簡単な会話を始めたいと依頼したときに、このスキルを使用する。

開発82
M
maintain-verification-skill
maintain-verification-skill
mariusflorescu / pstack-t3

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。

テスト・品質82
M
make-bot-ui
make-bot-ui
mariusflorescu / pstack-t3

webhook 経由で T3 スレッドを起動するカスタム UI(ページ、ダッシュボード、ボタン)を構築する場合、ユーザーが webhook 署名シークレットを提供する必要がある場合、またはその UI を Tailscale 上で公開する場合に使用します。

エージェントワークフロー82
M
memory
memory
lidessen / rossovia

説明はまだありません

エージェントワークフロー82
M
memory
memory
lidessen / skills

セッションをまたぐナレッジの永続化を管理します。「remember」「recall」「what did we」「save this decision」「todo」、またはセッションの引き継ぎをきっかけに起動します。

エージェントワークフロー82
O
optimization-catalog
optimization-catalog
pepperu96 / hyper-mla

共有の最適化ナレッジベースと言語別の最適化カタログスキルをつなぐ互換性ルーター。使用場面:(1) どの最適化カタログスキルを読み込むかの選択、(2) 実装言語がまだ確定していない、(3) ワークフローが旧来の optimization-catalog スキル名をまだ参照している、(4) ある指摘が共有か言語固有かの判断、(5) 汎用ナレッジベース構造の更新。

開発82
P
Pair Programming
Pair Programming
proffesor-for-testing / agentic-qe

複数モード(ドライバー/ナビゲーター/スイッチ)、リアルタイム検証、品質監視、包括的なテストを備えた AI 支援のペアプログラミング。TDD、デバッグ、リファクタリング、学習セッションをサポートする。自動ロール切り替え、継続的なコードレビュー、セキュリティスキャン、真実スコア検証によるパフォーマンス最適化を備える。

開発82
P
pi-cli-workspace
pi-cli-workspace
romiluz13 / pi-agent-skills

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。

エージェントワークフロー82
P
planning
planning
pixel-process-ug / superkit-agents

あらゆる実装タスク、機能リクエスト、バグ修正、リファクタリング作業を開始するときに使用。トリガー:/plan コマンド、コードを書く前、要件を構造的に分析する必要があるとき、ブレインストーミングから実装へ移行するとき。コードを書く前に質問し、アプローチを比較し、明示的な承認を得ることを必須とする。

エージェントワークフロー82
P
plugin-review
plugin-review
athola / claude-night-market

段階的なチェックと依存関係のスコープ設定により、プラグインの品質をレビューする。PR とリリース前の監査に使用する。

テスト・品質82
P
principle-never-block-on-the-human
principle-never-block-on-the-human
mariusflorescu / pstack-t3

元に戻せる作業について「X をすべきですか?」と尋ねたくなったときに適用します。

エージェントワークフロー82
P
prism-3way
prism-3way
cranot / super-hermes

3 つの直交する分析操作(WHERE/WHEN/WHY)+操作間の統合。各操作は根本的に異なる角度から問題に取り組む。3 者の間の不一致こそが価値ある出力である。あらゆる領域に有効 — コード、ビジネス、戦略、デザイン、テキスト。

生産性82
P
prompt-engineer
prompt-engineer
wyattowalsh / agents

プロンプトエンジニアリング。プロンプトの作成、分析、堅牢化、変換、ツールプロンプトの設計、PromptOps/評価計画の構築。システム、エージェント、ツール、RAG のプロンプトに使用。プロンプトの実行やエージェントの構築には使用しない。

エージェントワークフロー82
Q
qe-aqe-v2-v3-migration
qe-aqe-v2-v3-migration
proffesor-for-testing / agentic-qe

Agentic QE プロジェクトを v2 から v3 へゼロデータ損失で移行する

開発82
Q
qe-cicd-pipeline-qe-orchestrator
qe-cicd-pipeline-qe-orchestrator
proffesor-for-testing / agentic-qe

CI/CD パイプラインの各フェーズにわたって品質エンジニアリングを統括する。テスト戦略の設計、品質ゲートの計画、シフトレフト/シフトライトテストの実装に用いる。

テスト・品質82
Q
qe-performance-analysis
qe-performance-analysis
proffesor-for-testing / agentic-qe

Claude Flow スウォームの包括的なパフォーマンス分析、ボトルネック検出、最適化の推奨事項を提供します

エージェントワークフロー82
Q
qe-stream-chain
qe-stream-chain
proffesor-for-testing / agentic-qe

マルチエージェントパイプライン、データ変換、順次ワークフロー向けの Stream-JSON チェーン処理

エージェントワークフロー82
R
reflect
reflect
haddock-development / claude-reflect-system

会話のトランスクリプトを分析してユーザーの訂正、パターン、好みを抽出し、スキルの改善を提案する。ユーザーが訂正を行った場合、コードスタイルに関する好みを述べた場合、または成功したアプローチからパターンが現れた場合にこのスキルを使用する。/reflect で手動トリガーでき、有効化されていればセッション終了時に自動でトリガーされる。

エージェントワークフロー82
R
reflect
reflect
xgent-ai / skills

振り返りや /reflect の実行を求められた場合に使用します。agi-mode Reflection に引き継ぎ、会話から得られた根拠のある教訓を、範囲を定めた改善に変換します

エージェントワークフロー82
R
review-anvil
review-anvil
mrshu / agent-skills

ユーザーがコードレビューと修正の反復ラウンド、反復的なレビューループ、複数のレビュアーによるパス、codex/claude レビューによる変更の堅牢化を求めたときに使用。

テスト・品質82
R
review-plan
review-plan
existential-birds / beagle

実行前に実装計画の並列化、TDD、型、ライブラリ、セキュリティをレビュー

テスト・品質82
S
sandbox-hardening
sandbox-hardening
itallstartedwithaidea / agent-skills

Sandbox Hardening は、コンテナサンドボックス、権限境界、リソース制限、ネットワークセグメンテーションを用いてエージェントの実行環境を隔離する。

セキュリティ82
S
service-discoverability
service-discoverability
dfinity / icskills

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。

開発82
S
skill-debug
skill-debug
yknothing / skills-refiner

エージェントスキルが発見されうる面に存在するか、アクティベーションカナリアが観測されたか、どのインストール済みスキルの識別子にローカルカナリアの証拠がないかについて、ローカルの証拠が必要なときに使用する。

エージェントワークフロー82
S
skillsmp
skillsmp
yan-labs / yan-skills

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。

エージェントワークフロー82
S
soul
soul
aeonfun / soul.md

エージェントに個性を与える最適な方法。Claude Code / OpenClaw にデータを取り込ませ、AI の魂を構築します。

エージェントワークフロー82
S
spec-writing
spec-writing
pixel-process-ug / superkit-agents

機能、プロジェクト、要件の仕様書を作成するときに使用 — Jobs to Be Done (JTBD) 手法を適用し、受け入れ基準に焦点を当て、実装の詳細を含めず、SLC リリース計画を行う

開発82
S
start-super-pm
start-super-pm
konglong87 / superpm

あらゆるプロダクトマネジメントタスクを開始するときに使用——タスク種別を自動検出し、インテリジェントルーティングで適切な PM スキルを呼び出す

生産性82
S
subagent-driven-development

タスクごとに新しい subagent をディスパッチし、2 段階のレビュー(まず仕様準拠、次にコード品質)を行って実装計画を実行します。タスクのほとんどが独立している実装計画があり、単一セッション内で高品質かつ迅速なイテレーションを求める場合に使用します。

エージェントワークフロー82
S
summon
summon
athola / claude-night-market

マニフェストの作業項目を開発ライフサイクル全体にわたって処理する自律型オーケストレーター。egregore を実行してバックログを自動処理するときに使用する。

エージェントワークフロー82
T
task-orchestration
task-orchestration
nickcrew / claude-cortex

オーケストレーション、委任、並行ワークストリームで複雑なタスクを調整するときに使用 — orchestrate:brainstorm、orchestrate:spawn、orchestrate:task の構造化されたワークフローを提供する。

エージェントワークフロー82
T
to-spec
to-spec
devcxl / mattpocock-skills-zh

現在の会話を spec に変換し、プロジェクトの issue tracker に公開します。インタビューは行わず、すでに議論した内容を統合するだけです。

開発82
T
true-input
true-input
factory-ai / factory-plugins

droid-control ワークフロー向けの背景知識 — 直接呼び出されるものではありません。ヘッドレス Wayland コンポジタを介した実際のターミナルエミュレータ自動化のための true-input ドライバの仕組み。

テスト・品質82
T
tuistory
tuistory
factory-ai / factory-plugins

droid-control ワークフローの背景知識 — 直接呼び出されるものではない。仮想 PTY によるターミナル TUI 自動化のための Tuistory ドライバーの仕組み。

テスト・品質82
V
verification-before-completion
verification-before-completion
pixel-process-ug / superkit-agents

タスクが完了した、機能が動作する、バグが修正されたと主張する前に使用 — 5 段階の HARD-GATE プロトコルを通じて最新の検証証拠を必須とし、虚偽の完了主張を防ぐ

テスト・品質82
V
verify
verify
prathamdby / skills

best-of-N を実行するとき、複数の試行から選ぶとき、1-10 や yes/no の判定では僅差のトレースを区別できなくなるとき、コメントが実行なしに成功を主張しているとき、またはライブ試行が停滞した可能性があるときに検証する。

エージェントワークフロー82
W
workflow-plan
workflow-plan
catlog22 / claude-code-workflow

統合プランニングスキル - 4 フェーズのプランニングワークフロー、プラン検証、インタラクティブな再プランニング。"workflow-plan"、"workflow-plan-verify"、"workflow:replan" で起動します。

エージェントワークフロー82
A
address-github-issue
address-github-issue
morphet81 / cheat-sheets

`gh` コマンドラインで GitHub issue を取得して分析し、PM + 開発者チームを立ち上げて対応する。issue URL、issue 番号、`owner/repo#number` を受け付ける。

開発81
A
adversarial-resilience
adversarial-resilience
itallstartedwithaidea / agent-skills

敵対的レジリエンスとは、AI エージェントを意図的な攻撃 — プロンプトインジェクション、データ流出、サンドボックスエスケープ、未承認の権限昇格 — に対して堅牢化する実践である。

セキュリティ81
A
agent-browser
agent-browser
bmad-labs / skills

ウェブテスト、フォーム入力、スクリーンショット、データ抽出のためのブラウザー操作を自動化します。ウェブサイトの閲覧、ウェブページの操作、フォーム入力、スクリーンショットの撮影、ウェブアプリのテスト、ウェブページからの情報抽出が必要な場合に使用します。

エージェントワークフロー81
A
agent-cli-creator
agent-cli-creator
better-world-ai / agent-cli-creator

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。

開発81
A
agent-memory

Notion を使った AI エージェント向けの構造化メモリシステム。エージェントのメモリの設定、メモリの永続化に関する議論、セッションをまたいでコンテキストを記憶させる支援を行う場合に使用します。ACT フレームワークのデータベース、MEMORY.md テンプレート、Continuity Cycle パターンを含みます。

エージェントワークフロー81
A
agentic-rag
agentic-rag
latestaiagents / agent-skills

自律的な計画、内省、ツール使用を備えた agentic RAG システムを構築する。エージェント駆動の検索、クエリ分解、反復的な洗練、マルチソース RAG のオーケストレーションを実装するときに本スキルを使用する。起動条件:agentic RAG、A-RAG、自律検索、クエリ計画、反復 RAG、マルチステップ検索、エージェント検索、RAG エージェント。

エージェントワークフロー81
A
ai-engineer
ai-engineer
rmyndharis / antigravity-skills

本番環境に対応した LLM アプリケーション、高度な RAG システム、および

開発81
A
ask-question
ask-question
aircury / ai-framework

エージェントがユーザー入力が必要なときに IDE の AskQuestion ツールを使用する。ユーザーに選択肢から選ばせる、決定を確認する、または見つかった代替案から選ばせるときに使用 — プレーンなチャットで多肢選択の質問をしてはならない。

エージェントワークフロー81
B
brainstorm
brainstorm
catlog22 / claude-code-workflow

デュアルモードで動作する統合ブレインストーミングスキル——自動モード(フレームワーク生成、並列マルチロール分析、ロール横断の統合)と単一ロール分析。"brainstorm"、"头脑风暴" でトリガーされる。

開発81
B
builtin-tool
builtin-tool
lobehub / lobehub

LobeHub の組み込みエージェントツール向け:manifests、executors、runtimes、inspectors、renders、streaming、intervention。

開発81
C
codex-huge-context
codex-huge-context
steipete / agent-scripts

Codex 1M コンテキスト:OpenAI Responses API による直接推論、安全な Astra/Sol/Terra/Luna の入力余裕、Keychain 配信、Mac フリートへの展開。

エージェントワークフロー81
C
cognitive-scaffolding
cognitive-scaffolding
itallstartedwithaidea / agent-skills

認知スキャフォールディングは、認知科学の原理 — 初頭効果、親近性バイアス、チャンキング、注意配分 — を用いてエージェントのコンテキストウィンドウを構造化する。

エージェントワークフロー81
C
compress
compress
owainlewis / blueprint

エージェント向けの指示を、動作、制約、明確さを保ったまま最小限の語数に圧縮する。

エージェントワークフロー81
C
configure-mcp-gitlab

説明はまだありません

エージェントワークフロー81
C
context-audit
context-audit
neeeophytee / finding-unknowns-skills

エージェントがすでに保持している指示 — CLAUDE.md、AGENTS.md、スキル、ツールの説明 — を監査し、矛盾、過剰な制約、重複を洗い出して削減リストを提案する。エージェントが自身の指示を無視する場合、CLAUDE.md が肥大化した場合、またはユーザーがエージェントコンテキストの監査や適正化を求める場合に使用する。

エージェントワークフロー81
C
cs-onboard
cs-onboard
borghei / claude-skills

創業者インタビューによる構造化された経営層のオンボーディング。会社のコンテキストを、すべてのアドバイザリー系スキルが使用する永続ファイルに取り込む。アドバイザリーのコンテキストを設定するとき、古くなったコンテキストを更新するとき、新しい役員をオンボーディングするときに使用する。

エージェントワークフロー81
D
deferred-capture
deferred-capture
athola / claude-night-market

プラグイン間での遅延項目キャプチャの契約を定義する。プラグインの遅延キャプチャラッパーを構築・検証するとき、またはソースラベルを追加するときに使用する。

開発81
D
double-check
double-check
citypaul / .dotfiles

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。

テスト・品質81
13,313 件中 7861–7920 件

MCP は初めてですか?

プロトコルの概要から最初のサーバーの導入まで、よくある疑問にまとめて答えます。

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。