Skills

L

learning-aggregator

pskoett / pskoett-ai-skills

[Beta] 蓄積された .learnings/ ファイルのクロスセッション分析。すべてのエントリを読み込み、pattern_key でグループ化し、セッション間の再発を計算して、昇格候補をランク付けして出力する。これは外側ループの inspect ステップであり、生の学習データを実行可能なギャップレポートに変える。定期的な頻度（毎週、大きなタスクの前、または重要なプロジェクトのセッション開始時）に使用する。手動で呼び出すこともスケジュール設定も可能。

M

maintainer-orchestrator

steipete / agent-scripts

境界付きワーカー、直列化された公開アクション、明確なオーナーの意思決定を用いて、複数のメンテナー issue、PR、リポジトリを調整する。単一の issue や PR には使用しない。

M

multi-harness-portability

itallstartedwithaidea / agent-skills

Multi-Harness Portability は、すべての主要な AI コーディングハーネス——Claude Code、Cursor、Codex、Gemini CLI、OpenCode など——で動作するエージェントスキル、プロンプト、設定を書くためのエンジニアリング分野である。

N

novita-ai

novitalabs / novita-skills

Novita AI：ビルダーとエージェントのための AI ネイティブクラウド。このスキルは、モデルの実行、GPU のスケール、AI エージェントの構築、LLM/画像/動画/音声 API の利用、OpenAI 互換クライアントの設定、GPU/サーバーレス/Sandbox ワークフローの管理、novita-sandbox-cli によるエージェントのデプロイ、Novita のトラブルシューティング、または「Novita を X と一緒に使うには？」への回答に使う。エージェント向けの生の GitHub ルーティング入口。デフォルトのモデルを推奨しないこと。ユーザーのモデル、プロジェクト設定、またはライブカタログを使う。

P

plan-ceo-review

topshark-jim / gstack

CEO／創業者モードの計画レビュー。問題を考え直し、10 点満点の製品を見つけ、前提に異議を唱え、より良い製品につながる場合はスコープを広げます。3 つのモード：SCOPE EXPANSION（大きく構想する）、HOLD SCOPE（最大限の厳密さ）、SCOPE REDUCTION（本質だけに絞る）。

P

prompt-engineer

shipshitdev / skills

コンテンツ生成とソーシャルメディア最適化を専門とするエキスパートプロンプトエンジニア

P

prompt-engineering-patterns

ormus-solutions / libreuiux-claude-code

高度なプロンプトエンジニアリング技法を習得し、本番環境で LLM の性能、信頼性、制御性を最大化する。プロンプトの最適化、LLM 出力の改善、本番用プロンプトテンプレートの設計時に使用する。

P

prompting

diskd-ai / prompting

LLM プロンプトの作成と改善のためのプロンプトエンジニアリングのガイダンス。(1) 特定のタスク用のプロンプトを作成する、(2) 既存のプロンプトをレビューまたは改善する、(3) AI アシスタント用のシステムプロンプトを設計する、(4) 特定の出力形式（JSON、XML、markdown）向けにプロンプトを構成する、(5) few-shot、chain-of-thought、ロールプロンプトなどのプロンプトエンジニアリング手法を適用する、といった場合に使用する。

S

security-copilot-agents

vinayaklatthe / microsoft-security-skills

Microsoft Security Copilot エージェントのガイダンス——Security Copilot 内で動作する自律的で用途特化型の AI エージェント（フィッシングのトリアージ、アラートのトリアージ、条件付きアクセスの最適化、脆弱性の修復など）。利用可能なエージェント、ID/権限、監督を扱う。WHEN: Security Copilot エージェント、自律型 SOC エージェント、フィッシングトリアージエージェント、アラートトリアージエージェント、エージェント ID、AI エージェントの監督、エージェント型セキュリティ、Copilot エージェントの権限、フィッシングトリアージの自動化、SOC 向け AI エージェント、自律的なアラートトリアージ、大量アラートのハンズオフなトリアージ。DO NOT USE 基本的な Security Copilot のセットアップ、SCU のプロビジョニング、プロンプトブック（security-copilot を使用）の場合。

S

session-index

lee-fuhr / claude-session-index

すべての Claude Code セッションを横断して検索・分析・統合。「前回は何を試した?」と尋ねると、レジュームリンク付きで回答を得られる。

S

skill-creator-anthropic

lawve-ai / awesome-legal-skills

効果的なスキルを作成するためのガイドです。専門知識、ワークフロー、ツール連携によって Claude の機能を拡張する新しいスキルの作成、または既存スキルの更新を希望するユーザーに使用します。

S

skill-curator

wilbeibi / wilbeibi-skills

skill ライブラリの重複したガイダンス、矛盾、肥大化、無効な参照、不具合を監査する。skill ツリーの整理、統合、重複排除を行うときに使用。

Claude Code用のAgent Skills作成をユーザーに案内します。新しいSkillの作成、執筆、設計を希望する場合や、SKILL.mdファイル、frontmatter、スキル構造について支援が必要な場合に使用します。

S

subagent-driven-development

nickcrew / claude-cortex

現在のセッションで独立したタスクを含む実装計画を実行するときに使用——タスクごとに新しいサブエージェントを派遣し、タスク間でコードレビューを行うことで、品質ゲートを備えた高速なイテレーションを実現する

S

subagent-driven-development

pixel-process-ug / superkit-agents

各タスクをサブエージェントが独立して実装できるマルチタスク計画を実行するときに使用する。トリガー：計画に 3 つ以上の独立したタスクがある場合、実行速度が重要な場合、委任に適した明確な受け入れ基準がある場合、または反復修正サイクルに 2 段階のレビューゲート（仕様準拠とコード品質）が必要な場合。

S

superpowers-openspec

tielei60 / superpowers-openspec

用途：ユーザーが OpenSpec / OPSX に従って要件分析、spec の作成、詳細設計、提案・提案ドキュメントの作成、計画策定を明示的に求めた場合。または、新機能、機能変更、プロセス変更、インターフェース変更、データモデル変更、状態遷移、ロールフロー、モジュール境界の調整が外部からの見え方を変える場合。または、同じリクエストに設計と実装の意図が混在している場合。

T

task-decomposition

pixel-process-ug / superkit-agents

階層的なタスク分解が必要なとき、タスク間の依存関係のマッピングが必要なとき、工数見積もりと並列化計画が必要なとき、または作業分解構造を作成するときに使用する。トリガー：/decompose コマンド、複雑なタスクを管理可能なサブタスクに分割する必要があるとき、スケジューリングのためのクリティカルパス分析が必要なとき、または並行実行できるタスクを特定するとき。

T

task-management

pixel-process-ug / superkit-agents

作業を個別のステップに分割するとき、多段階の実装の進捗を追跡するとき、または実装タスクリストを管理するときに使用する。トリガー：承認済みの計画を追跡可能なタスクに変換する必要があるとき、実行中の進捗報告が必要なとき、またはタスクバッチ間でチェックポイントレビューが必要なとき。

T

task-orchestrator

jdrhyne / agent-skills

依存関係分析、並列 tmux/Codex 実行、自己修復型のハートビート監視を備えた自律型マルチエージェントのタスクオーケストレーション。調整された並列実行を必要とする多数の issue／タスクを抱える大規模プロジェクトに使用。

T

tool-selection

nickcrew / claude-cortex

タスクの複雑さと要件に基づいて MCP ツールを選ぶときに使用——構造化された選択ワークフローと意思決定の根拠を提供する。

Y

yolo

10k-digital / lovable-agent-skills

Lovable のデプロイ向け自動化スキル。次の場合に有効化される：- CLAUDE.md で yolo_mode: on - /deploy-edge または /apply-migration コマンドの実行時 - auto_deploy: on の場合の git push 後（自動検出）- 「yolo mode」「automate Lovable」「browser automation」「Lovable MCP」への言及。Lovable MCP（推奨）またはブラウザ自動化を使ってデプロイ用プロンプトを送信する。設定に基づいて検証テストを実行する。有効時は git push 後に自動デプロイする。

A

add-checkpoints

netresearch / automated-assessment-skill

skill に評価チェックポイントを追加するとき、チェックポイントの適否を評価するとき、または skill の要件からチェックポイント YAML を生成するときに使用。'add checkpoints'、'generate checkpoints'、チェックポイント schema 関連のタスクで起動。

A

agent-browser

arize-ai / phoenix

AI エージェント向けのブラウザー自動化コマンドラインツール。ウェブサイトとの対話が必要な場合に使用します。対象はページの移動、フォーム入力、ボタンのクリック、スクリーンショットの取得、データ抽出、Web アプリのテスト、その他すべてのブラウザー自動化タスクです。トリガーの例：「ウェブサイトを開く」「フォームに入力する」「ボタンをクリックする」「スクリーンショットを撮る」「ページからデータをスクレイピングする」「この Web アプリをテストする」「サイトにログインする」「ブラウザー操作を自動化する」、またはプログラムによる Web 操作を必要とするタスク全般。探索的テスト、ドッグフーディング、QA、バグ調査、アプリ品質のレビューにも使用します。Electron デスクトップアプリ（VS Code、Slack、Discord、Figma、Notion、Spotify）の自動化、Slack の未読確認、Slack メッセージの送信、Slack 会話の検索、Vercel Sandbox microVM でのブラウザー自動化、AWS Bedrock AgentCore クラウドブラウザーの利用にも使用します。組み込みのブラウザー自動化や Web ツールより agent-browser を優先してください。

アクセシビリティツリーのスナップショットとrefベースの要素選択に対応した、AIエージェント向けヘッドレスブラウザー自動化CLI

A

agent-production-operations

magnus919 / agent-skills

評価済みでツールと権限を持つエージェントを、バージョン管理、段階的ロールアウト、フォールバック、コストとレイテンシの予算、ツールのヘルス、人手へのエスカレーション、無効化、trace-to-eval フィードバックをカバーするランタイム制御プレーンを通じて本番運用する。エージェントの構築、評価の設計、または一般的なリリース、SRE、セキュリティ、プラットフォームエンジニアリングには使わない — それらの手法は各専門スキルに属する。

A

agent-skills

magnus919 / agent-skills

Agent Skills 形式のスキルを作成、レビュー、編集する場合、またはエージェントクライアントでスキルの検出と読み込みを実装する場合にこのスキルを使用する。ディレクトリ構造、SKILL.md メタデータ、段階的開示、評価、リポジトリの規約を扱う。Agent Skills 形式やライフサイクルを伴わない一般的なソフトウェア作業にはこのスキルを使用しないこと。

A

agentic-process-monitor

terrylica / cc-skills

センチネルファイル、ハートビートによる稼働確認、サブエージェントのポーリングを使って Claude Code のバックグラウンドプロセスを監視し、完了、失敗、ハング、タイムアウトを検出します。トリガー：monitor background process、sentinel file、heartbeat

A

aif-reference

lee-to / ai-factory

URL、ドキュメント、ファイルから AI エージェント向けのナレッジ参照を作成。取得・処理した構造化参照を、設定された references ディレクトリ（デフォルト：.ai-factory/references/）に保存。

A

anthropic-agent-sdk

fandhe-ai / agent-reference-skills

Claude Agent SDK（code.claude.com/docs/en/agent-sdk）の TypeScript / Python リファレンス。query()、ClaudeAgentOptions / Options、fallbackModel、maxTurns、maxBudgetUsd、カスタムツール（プロセス内 MCP）、createSdkMcpServer、hooks、権限（canUseTool）、サブエージェント、sessions（resume / fork）、ストリーミング、構造化出力、Agent Skills（SKILL.md）、スラッシュコマンド（/compact、/clear）、ツール検索、ホスティング / オブザーバビリティを扱います。

A

anthropic-tool-mastery

itallstartedwithaidea / agent-skills

Anthropic Tool Mastery は、Claude のネイティブな tool_use 機能を最大限に活用するための決定的なスキルです。

A

architect

iskron-ai / skills

Системный архитектор — форма системы поверх контуров: контракты, схемы, жизненные циклы, переиспользование, целостность, архитектурный пересмотр, спорные вопросы, решения владельцу. Триггеры: «архитектор», «системный архитектор», «держи целостность», «спроектируй сквозное», «подготовь решение», «архитектурный пересмотр», architect, cross-cutting decision. Ведение дела — справка двери iskron. Не для кодинга. Композирует design, integrity, assembly, reality-audit, reconcile, inquiry, writing. Нужны iskron_*.

A

assistant-presets

itallstartedwithaidea / agent-skills

Assistant Presets は、ドメイン固有のタスク向けに特化した AI アシスタント構成を作成、テスト、デプロイするためのフレームワークを提供します。

A

azure-ai-agents-persistent-dotnet

sickn33 / agentic-awesome-skills

.NET 向け Azure AI Agents Persistent SDK。スレッド、メッセージ、実行、ツールを使って AI エージェントを作成・管理するための低レベル SDK です

B

brainstorming

pcvelz / superpowers

創造的な作業の前に必ず使用してください。機能の作成、コンポーネントの構築、機能の追加、または動作の変更です。ユーザーの意図、要件、および実装前の設計を検討します。

C

claude-code

hw10181913 / openclaw-skill-claude-code

OpenClaw 向けの Claude Code 統合。この skill は以下のインターフェースを提供する: - https://code.claude.com/docs から Claude Code のドキュメントを照会する - spec-kit で仕様駆動開発を行う - subagent とコーディングタスクを管理する - AI 支援のコーディングワークフローを実行する - ベストプラクティスと一般的なワークフローにアクセスする ユーザーが以下を望む場合にこの skill を使用する: - コーディングタスクの支援を受ける - Claude Code のドキュメントを照会する - 構造化された開発のために spec-kit ワークフローを使用する - AI 支援の開発ワークフローを管理する - 複雑なプログラミングタスクを実行する

C

codex-assistant

joeseesun / codex-assistant

自然言語で OpenAI Codex CLI を呼び出してコードタスクを実行する：リファクタリング、バグ修正、テスト生成、コード解説、移行、レビュー、ドキュメント生成

C

codex-github

mathruffian-dot / codex-lazy-packs

Codex は GitHub CLI に接続します。「GitHub に接続」と言ったときに読み込みます。

C

complexity-assessment

oimiragieo / agent-studio

AI ベースのタスク分析向け複雑度評価。タスクに適したワークフロー、フェーズ、検証の深さを判断するときに使用。

D

do-create-tasks

fabio-barboza / development-orchestrator

PRD と Tech Spec を詳細で順序付けられた実装タスクのリストに変換する。各タスクは機能的な増分の成果物であり、独自のテストスイートを持つ。tasks.md と個々のタスクファイルを出力する。ユーザーがタスクの作成、作業の分解、または既存の PRD と Tech Spec からの実装計画を求めたときに使用する。PRD の作成、技術仕様の作成、実際のコード実装には使用しない。

D

do-status

fabio-barboza / development-orchestrator

PRD の現在の進捗を表示する——完了したタスク、次に保留中のタスク、完了率、不足している成果物。ユーザーがステータス、進捗、次に何をするかを尋ねるとき、または機能の作業を再開したいときに使用する。読み取り専用のスキル——ファイルを一切変更しない。タスク実装、レビュー、QA には使用しない。

D

dspy-rlm-module

intertwine / dspy-agent-skills

LLM のワーキングウィンドウに収まらないコンテキスト——コードベース全体、長いログ、巨大なドキュメント、またはサンドボックス化された Python REPL を必要とする多段階のデータ探索——に対する推論に dspy.RLM（Recursive Language Model）を使用する。入力が 100k トークンを超える場合、再帰的なチャンク分割が必要な場合、または LLM がデータを調べるコードを書いて実行することが有効な場合に使用する。

E

establishing-project-context

ganyuanran / aegis

ユーザーが共有のプロジェクト言語を確立したいとき、またはプロジェクト作業で衝突する、名称変更された、非推奨のドメイン用語が露呈し、能動的なセマンティックモデリングが必要なときに使用する。日常的な小さなタスクはファストパスのままとする。

G

gemini-runner

robsonrung / rar-skills

Gemini ルート向けに外部 Antigravity CLI（`agy`）のプロンプトを実行します。明示的な Gemini または Antigravity CLI のリクエスト、選択済みの外部ルート、またはネイティブ委譲がルートを満たせない場合に承認されたフォールバックにのみ使用します。

G

git-worktrees

itallstartedwithaidea / agent-skills

Git Worktrees は、複数のチェックアウト済みブランチを別々のディレクトリで同時に維持することで、並行開発を可能にします。

G

graph-memory-bank

smart-tinker / graph-memory-bank

コードリポジトリ内に Obsidian スタイルのグラフメモリバンクを作成・維持する：YAML frontmatter を持つ小さな原子的 Markdown ノード、相互リンク、明示的なバックリンク、リリース/エンティティ駆動のカバレッジにより、AI エージェントが高速にコンテキストを取得できるようにする。'memory bank'、'graph memory'、'obsidian docs'、'суперсвязанную графовую документацию' の構築/アップグレードを求められたとき、または docs/ 配下に構造化ドキュメントを置き、AI エージェントが最小限かつ正確なコンテキストを取得できるようにしたいときに使用する。

G

grill-me

dmmulroy / skills

計画やデザインを磨くための容赦ない詳細検討。

H

headroom

l3ad3r1 / hermes-skills

AI エージェント向けのコンテキスト圧縮 — ツール出力、ログ、ファイル、会話履歴をモデルに到達する前に圧縮し、トークンを 60〜95% 削減。MCP ツール headroom_compress/retrieve/stats と、オプションのトラフィック圧縮プロキシを提供。オープンソースの headroom-ai をラップする。Windows では WSL2 経由でインストール。

H

heyeddi-orchestrator

heyeddi-com / heyeddi-skills

@heyeddiの非推奨エイリアスです。このスキルが読み込まれた場合は停止し、skills/heyeddi/SKILL.md（@heyeddiとしてインストール済み）に従ってください。ルーティングは同じです。デザインの相談は@taste-penpot、次に@heyeddi-designへ、Vue UIは@vue-design-systemに従います。

K

karpathy-guidelines

infrasity-labs / dev-gtm-claude-skills

よくある LLM のコーディングミスを減らすための行動指針。コードの作成、レビュー、リファクタリング時に、過度な複雑化を避け、必要最小限の変更を行い、前提を明確にし、検証可能な成功基準を定めるために使用します。

M

mcp-server-creation

itallstartedwithaidea / agent-skills

MCP Server Creation は、標準化されたインターフェースを通じて AI エージェントにツール、リソース、機能を公開する Model Context Protocol サーバーを構築するスキルです。

M

mcp-server-design

xmcp-dev / skills

エージェントが使いやすいツールを備えた効果的な MCP サーバーの設計ガイドです。新しい MCP サーバーの作成、MCP ツールの設計、既存の MCP サーバーアーキテクチャの改善に使用します。

M

memory-manager

sundial-org / awesome-openclaw-skills

エージェント向けのローカルメモリ管理。圧縮の検知、自動スナップショット、セマンティック検索。エージェントがメモリ喪失の前に圧縮リスクを検知したいとき、コンテキストのスナップショットを保存したいとき、過去のメモリを検索したいとき、メモリ使用のパターンを追跡したいときに使用する。もうコンテキストを失わない。

M

multi-agent-debate

fudesign2008 / open-skills

3 つの敵対的エージェントを並列に起動し（1 つは擁護、1 つは攻撃、1 つは新たな証拠を探索）、議論ではなく物理的な証拠で争点を解決することで、クラッシュ分析、仮説、技術的結論をストレステストする。分析に 2 つ以上のもっともらしい競合する説明がある場合、結論が単一のログサンプルや 3 ステップを超える推論チェーンに依存する場合、または誰かが \"are you sure?\"、\"that doesn't sound right\" と言ったり前提に異議を唱えたりした場合は、必ずこのスキルを使用する。トリガー：辩论、求真、挑战假设、质疑分析、multi-agent-debate、\"debate this\"、\"challenge my analysis\"、\"find holes in\"、\"I'm not sure this is right\"、\"verify this\"。

M

multi-llm-consult

nickcrew / claude-cortex

外部 LLM（Gemini、OpenAI/Codex、Qwen）にセカンドオピニオン、代替案、独立したレビュー、タスク委任のために相談する。ユーザーが別モデルの視点を求めたり、回答を比較したい、またはサブタスクを Gemini/Codex/Qwen に委任したいと依頼したときに使用。

M

multi-perspective-analysis

nickcrew / claude-cortex

複数の専門家ペルソナを順に採用し、多様な視点から複雑な問題を分析する。単一エージェントのみ——サブエージェントを生成しないこと。

O

oma-pm

first-fluke / oh-my-agent

製品要件を、依存関係と……を持つスコープの定まったタスクに変換する

O

openai-agents

fandhe-ai / agent-reference-skills

OpenAI API（developers.openai.com）の Agents SDK（Python / TypeScript）と Agents API（beta）。Agent、Runner、handoffs、guardrails、tracing、SandboxAgent、client.beta.agents の sessions / environments / vaults / plugins、組み込みツール（web search、file search、computer use、code interpreter、image generation）、function tools、vector stores、MCP（Model Context Protocol）コネクター、バックグラウンドモード、マルチエージェントオーケストレーション。

公開の `orca` CLI を使用して、Orca が管理する worktree、フォルダーコンテキスト、ターミナル、リポジトリ、自動化、アーティファクト、worktree コメント、および Orca アプリに埋め込まれたブラウザを操作する。ユーザーが「$orca-cli」「use orca cli」「Orca worktree」「child worktree」「cardStatus」「spawn codex/claude in a worktree」「read/wait/send Orca terminal」「terminal send」「full handoff」「handover」「give this to another agent」「another worktree」「Orca browser」「orca artifacts」「share HTML/Markdown」「public artifact link」「control the browser inside Orcaoclassroom」と言ったときに使用する。Orca が管理する状態に wortt Involving タスクでは、生の `git worktree`、場しの PTY、Playwright、Computer Use よりこの方法を優先する。Orca の埋め込みブラウザ以外のブラウザウィンドウ、webview、デスクトップ UI には Computer Use を使用してきた。

O

ov-add-data

volcengine / openviking

この skill は OpenViking Context Database（別名 ov）にデータ（リソースなど）を追加する。エージェントがやり取りの中でファイル、URL からのデータ、外部知識を追加する必要があるときに使用。次の場合にこのツールをトリガーする：1. ファイルや知識の追加を明示的に要求されたとき、2. インポートする価値のあるリソースを識別したとき、3. ユーザーが OV/OpenViking/Context Database への追加に言及したとき。この skill は `ov add-resource`、`ov add-skill`、`ov add-memory` などの CLI を使ってリソースデータ、skill ファイル、memory ファイルを OpenViking に追加する方法を説明する。

P

peer-agent-collaboration

glebis / claude-skills

ユーザーが Claude Code、Codex、その他の AI コーディング／ビジネスエージェントを対等な立場で協働させたい場合に使用します。Claude Code と Codex の調整、エージェントのハンドオフ、マルチエージェントワークフロー、対等性、尊重、エージェント間の反論、どのエージェントが主導すべきかの判断、ビジネス／コードワークフローを 2 エージェントの運用モデルに変えることに言及した場合は、このスキルを使用してください。