Skills

V

vow-enforcement

athola / claude-night-market

ソフト誓約・ハード誓約・念法廷のレイヤーを通じて制約を分類し執行する。プロジェクトルールの執行メカニズムを設計または監査するときに使用する。

W

work-on-issues

utarn / engineer-skills

GitHub/GitLab の issue を順番に取得・実装・クローズする（PRD:/feat: で始まるメイン issue を一度に 1 つ）。並列サブタスク、依存関係の解析、worktree、環境変数の伝播を扱う。

W

write-skill

wilbeibi / wilbeibi-skills

skills/<name>/SKILL.md 配下にコンパクトなエージェントスキルを作成または更新する。スキルの作成、追加、変更を求められたときに使用し、スキルライブラリの監査には使用しない。

説明はまだありません

W

writing-plans

itallstartedwithaidea / agent-skills

計画作成は、あらゆる実装タスクを一連の原子的なステップに分解する。各ステップは 2〜5 分で完了でき、正確なファイルパス、完全なコードブロック、検証コマンドを含む。

A

advisor-strategy

devbrother2024 / skills

ユーザーが指定した上位モデルを Advisor として設定し、現在のタスクの判断点で相談します。方針確定前のレビュー、完了宣言前の検証、行き詰まりの診断に使用します。呼び出し時にユーザーが advisor モデルを直接指定する必要があり、デフォルトはありません。指定がなければ動作しません。ユーザーが /advisor-strategy で呼び出した場合にのみ実行します。

A

agents-sdk

cloudflare / cloudflare-docs

Agents SDK を使って Cloudflare Workers 上で AI エージェントを構築する。ステートフルなエージェント、永続的なワークフロー、リアルタイム WebSocket アプリ、スケジュールされたタスク、MCP サーバー、チャットアプリを作成するときに読み込む。Agent クラス、状態管理、呼び出し可能な RPC、Workflows 統合、React hooks を扱う。

A

ai-brain

ootto-ai / claude-content-skills

Obsidian vault を保存先として、Claude に永続的で検索可能な長期記憶を持たせる。セッション終了時に重要な内容を要約し、"AI Brain" vault に Markdown ノートとして保存する。セッション開始時（または必要なとき）には、関連する過去のノートだけを読み返す。Filesystem MCP 経由で接続する、自分で管理するローカルの Markdown。「まとめて」「このセッションを保存して」「これを覚えて」で起動。

A

aident-skill

aident-ai / aident-skill

Aident Loadout を使用して AI エージェントを Gmail、Slack、Linear、Notion、Firecrawl、Fal などの 1000 以上の実世界アプリやツールに接続し、27000 以上の実行可能なアクションをロック解除し、完全な監査履歴を追跡してエージェントが確実に実際の作業を遂行できます。

A

answer-notes-loop

koruworks / skills

各ラウンドでユーザーが取り次ぐことなく、文書レビューループの作者側を実行します。レビュアーの <DOC>.revN.notes.md を待ち、<DOC>.rev(N+1).md で回答します。レビュアーが最終版に進めると判断する、ラウンド上限に達する、またはユーザーだけが先に進められる状態になるまで繰り返します。rev1 が存在し、計画、ロードマップ、技術文書、またはエクスペリエンス文書を作成したセッションでユーザーが /answer-notes-loop <feature> [max-rounds] を実行したときに使用します。新しいセッションで対応するのは review-doc-loop です

A

ask-me

liaoann / skills

タスクに最小のワークフローを選ぶ。

A

ask-utarn

utarn / engineer-skills

どのスキルやフローが自分の状況に合うかを尋ねる。このリポジトリ内のユーザーが呼び出せるスキルを対象としたルーター。

A

auto-optimize

majiayu000 / spellbook

auto-run-agent を使って対象プロジェクトの自動分析、評価、設計、最適化を行う。一連の流れは、プロジェクトの現状を探索 → 問題を特定 → タスクリストを設計 → runner 環境を作成 → 自律実行を開始。バッチ最適化が必要なあらゆるプロジェクトに適用できる。

B

blueprint

sickn33 / agentic-awesome-skills

一行の目標を、どのコーディングエージェントでもゼロから実行できる段階的な構築計画に変える。各ステップには自己完結したコンテキストブリーフがあり、新しいセッションの新しいエージェントが前のステップを読まずに任意のステップを引き継げる。

B

build

davepoon / buildwithclaude

自律的なアプリ構築スキル——平易な英語の説明を、9 フェーズのパイプラインを通じて完全に構築・テスト・デプロイされたアプリに変換する

C

claude-handoff

leandrocfe / skills

現在の会話を新しいバックグラウンドエージェントに引き継ぎ、そのエージェントが即座に作業を再開する。

C

claude-runner

robsonrung / rar-skills

外部 Claude CLI のプロンプトをヘッドレスの print モードで実行する。明示的な Claude CLI の要求、ネイティブなホスト委譲として利用できない選択済みの Claude ルート、または承認済みの外部フォールバックにのみ使用。

C

cocos-mcp-setup

tinycellcorp / cocos-mcp-server

Cocos プロジェクトに MCP サーバーをインストールする

C

codex-essentials

mathruffian-dot / codex-lazy-packs

Codex 初心者必携の Skills と Plugins。 「装基本外挂」「新手设定」 と言われたときに読み込む。

C

conclave

tommasinigiovanni / conclave

Conclave — 匿名化ディベートを行うマルチ LLM 評議会。複数の AI モデル（Claude、Gemini、GPT、Grok、Llama など）を Karpathy 風の評議会として編成し、3 つの深度レベルを提供する：quick（並列回答）、standard（並列 + 統合）、deep（並列 + ランキング付き匿名クロス批評 + ディベート統合）。Karpathy の LLM Council に着想を得ている。ユーザーが /conclave と入力したとき、'consult multiple models'、'get council opinion'、'multi-model debate'、'ask the conclave'、'cross-validate with other AIs' を求めたとき、または複数の LLM にディベートさせて回答を統合したいときにこのスキルを使用する。アーキテクチャの意思決定、セキュリティレビュー、多角的なコードレビュー、複数モデルを相互参照して高信頼度の回答を得たい場合にも起動する。

C

create-continuation-prompt

validkeys / sherpy

継続プロンプトを作成しコンソールに出力して、コンテキストのクリアと再開を容易にする

D

do-shared

fabio-barboza / development-orchestrator

他の do-* スキルが使用する共有リソースと依存関係です。ユーザーが直接呼び出すスキルではありません。MCP 機能レジストリ、MCP の検出手順、プロジェクトスキル／MCP の手順、および do-* の実行、レビュー、QA、仕様作成スキルが参照するサービス準備状況のルールを含みます。

D

dream-memory

learnprompt / cc-harness-skills

最近のログ、セッション、既存のメモリファイルを永続的なトピックメモリに統合し、日付を正規化し、古いエントリを削除し、MEMORY.md をプロンプトで使える長さに保つ。

D

dream

yonatangross / orchestkit

夜間のメモリ統合：古いエントリを削除し、重複を統合し、矛盾を解決し、MEMORY.md インデックスを再構築します。多数のセッションで蓄積されたメモリファイルの整理が必要なときに使用します。新しい決定は remember が保存し、検索は memory を通じて実行され、内部機構は memory-fabric にあります。

E

error-recovery

mgd34msu / goodvibes-plugin

あらゆるタスクを開始する前に必ずロードする。実行中に問題が発生した際の体系的な復旧手順を定義する。ツールの障害、ビルドエラー、テスト失敗、型エラー、予期しない実行時結果をカバーする。段階的なエスカレーション（再試行、フォールバック、メモリに基づく診断、オーケストレーターへのエスカレーション）と、再発防止のための復旧後ログ記録を含む。

E

eval-result-interpreter

microsoft / eval-guide

Agent Evaluation の Practical Guidance にある 10 ステップのプレイブック（ステップ 6、7、9）と Microsoft のトリアージ診断を用いて、Copilot Studio の評価結果を分析します。ゲートベースの SHIP / ITERATE / BLOCK 判定を、根本原因の分類、是正措置、パターン分析とともに返します。

レビューチェックポイントを含む別のセッションで実行する書面による実装計画がある場合に使用してください。

F

finding-agents

letta-ai / letta-code

同じサーバー上の他のエージェントを検索する。ユーザーが他のエージェントについて尋ねたとき、別のエージェントからメモリを移行したいとき、または名前やタグでエージェントを検索する必要があるときに使用。

F

friction-detector

athola / claude-night-market

摩擦シグナルを検出し、パターンをルールへと昇格させる。セッションの振り返りに使用。

G

gamma-core-workflow-a

jeremylongshore / tons-of-skills-marketplace

ハーネス不要の標準レイヤー、検証済みアダプター、ccpi パッケージマネージャーを備えた、モデル非依存の Agent Skills プラットフォーム。詳しくは tonsofskills.com をご覧ください。

I

implement-plan

liaoann / skills

承認された実装計画を検証まで通して実行するときに使う。

I

implementation-workflow

nickcrew / claude-cortex

PRD や機能仕様を実行可能な実装ワークフローに変えるときに使用 — 構造化されたタスク分解、依存関係のマッピング、検証ゲートを提供する。

I

integrating-with-posthog-ai

posthog / posthog

フロントエンドから PostHog のプロダクト画面を PostHog AI エージェントに接続する。シーンやエンティティのコンテキストを付与する場合、エージェントを誘導する指示を注入する場合、エージェントがツールを呼び出したことに反応する場合、エージェントの編集を開いているフォームに反映する場合、スレッド内にプロダクトのツールカードを描画する場合に使用する。

L

llm-evaluation

hermeticormus / libreuiux-claude-code

自動指標、人間によるフィードバック、ベンチマークを用いて、LLM アプリケーションの包括的な評価戦略を実施します。LLM の性能テスト、AI アプリケーションの品質測定、評価フレームワークの構築に使用します。

M

mcp-creator

wyattowalsh / agents

FastMCP v3 で MCP サーバーを構築する。調査、スキャフォールド、実装、テスト、デプロイ。MCP サーバーの作成や MCP 経由での API 統合に使用。REST API、コマンドラインツール、MCP 以外の統合には使用しない。

マルチエージェントシステムの設計、supervisor パターンの実装、複数エージェントの調整を行うとき、または「マルチエージェント」「supervisor パターン」「swarm」「エージェントのハンドオフ」「オーケストレーション」「並列エージェント」について尋ねるときに使用する

O

opencode-acp-control

bjesuiter / opencode-acp-skill

Agent Client Protocol (ACP) を介して OpenCode を直接制御する。セッションの開始、プロンプトの送信、会話の再開、OpenCode の更新の管理を行う。

O

ops-yolo

davepoon / buildwithclaude

YOLO モード。4 つの並列 C-suite エージェント（CEO、CTO、CFO、COO）を起動する。各エージェントは利用可能なすべてのデータを用いて、それぞれの視点からビジネスを分析する。フィルターなしの Hard Truths レポートを生成する。ユーザーが YOLO と入力した後、/loop を使って 1 日間ビジネスを自律的に運営する。

P

ppw:update

lylll9436 / paper-polish-workflow-skill

GitHub リポジトリからローカルのスキルとリファレンスを同期します。update skills、sync skills、更新技能、同步技能 でトリガーされます。

P

progressive-disclosure

neeeophytee / finding-unknowns-skills

大きすぎるスキル、CLAUDE.md、仕様を、エントリファイルといつ必要になるかで読み込まれるファイルに分割する。

「プロンプトの作成」「プロンプト最適化」「few-shot learning」「chain of thought」、または「RAG systems」「agent workflows」「LLM integration」「prompt templates」について質問する場合に使用

P

purview-agent-365-security

vinayaklatthe / microsoft-security-skills

Microsoft Purview で AI エージェント（Microsoft 365 Copilot エージェント、Copilot Studio エージェント、Security Copilot エージェント）を保護およびガバナンスするためのガイダンス — DSPM for AI、DLP、機密ラベル、通信コンプライアンス、監査をエージェントのデータインタラクションと ID に適用します。WHEN: secure AI agents, govern Copilot agents, Purview for agents, agent data security, DLP for agents, audit agent interactions, Copilot Studio agent security, agent oversharing, agent compliance, agent identity governance.

R

recursive-review-bundle

try-works / recursive-mode

再帰モードの作業で正規の委譲レビューまたは監査ハンドオフが必要なときに使用する。リポジトリの review-bundle スクリプトを使い、フェーズ 3.5 のコードレビュー、テストレビュー、その他の委譲チェック向けの再現可能なレビューバンドルを生成する。

S

session-management

nickcrew / claude-cortex

セッションコンテキストの読み込み、保存、振り返りを行うときに使用する — セッションライフサイクル管理と振り返り出力のための構造化されたワークフローを提供する。

S

setup-rhdh-skills

redhat-developer / rhdh-skills

完全な RHDH スキル環境をインストール、設定、診断、または修復する。

S

skill-check

olgasafonova / skillcheck-free

Anthropic のガイドラインに照らして Claude Code スキルを検証する。ユーザーが「check skill」「skillcheck」「validate SKILL.md」と言った場合、またはスキル定義の問題を見つけるよう求めた場合に使用する。構造的検証と意味的検証を扱う。アンチスロップ検出、セキュリティスキャン、トークン分析、エンタープライズチェック、Eval Kit 生成には使用しない。これらには skill-check-pro を使用する。LinkedIn のスキルエンゲージメントには使用しない。それには skillcheck-engage を使用する。

S

skill-creator

hotovo / aider-desk

SKILL.md ファイルの作成、frontmatter メタデータの定義、リファレンスの構成、スキルディレクトリの整理によって AiderDesk Agent Skills を作成する。新しいスキルの構築、SKILL.md の作成、スキルアーキテクチャの計画、スキルコンテンツの作成時に使用する。

S

skill-creator

s-hiraoku / synapse-a2a

新しいスキルを作成し、既存のスキルを修正・改善し、スキルの性能を測定する。ユーザーがゼロからスキルを作成したい、既存のスキルを更新または最適化したい、スキルをテストする評価を実行したい、分散度分析でスキルの性能をベンチマークしたい、またはトリガー精度を高めるためにスキルの説明を最適化したいときに使う。

S

sn-research-planning

opensensenova / sensenova-skills

ディープリサーチの簡潔な計画。request.md のみに基づいて plan.json を生成し、研究のスコープ設定、レポート形式の調査、構成の構想、次元の分解、重要課題、検索戦略、依存関係、実行順序、完了基準を一度に終わらせたいときに使用する。

S

spec-gathering

oimiragieo / agent-studio

仕様策定のための要件収集ワークフロー。構造化された要件が必要な新機能、タスク、プロジェクトを開始するときに使用する。

S

subagent-driven-development

izyanrajwani / agent-skills-library

実装計画向けの、2 段階のレビューゲートを備えた逐次サブエージェント実行。現在のセッションでマルチタスク計画を実行するとき、タスクが汚染を避けるために新しいサブエージェントのコンテキストを必要とするとき、タスク間に正式なレビューサイクル（まず仕様準拠、次にコード品質）が必要なとき、または続行前に各タスクの diff ベースの検証が必要なときに使用します。

S

summarize

robsonrung / rar-skills

アクティブなセッションから簡潔な継続サマリーを作成する。ユーザーが現在の作業の要約、引き継ぎの準備、セッションコンテキストの圧縮を求めたときに使用。無関係なドキュメントの要約や引き継ぎの保存には使用しない。

仕様ファースト、TDD、サブエージェント駆動のソフトウェア開発ワークフロー。使用場面：(1) 新しい機能やアプリの構築 —— ブレインストーム → 計画 → サブエージェント実行のループを発動、(2) バグやテスト失敗のデバッグ —— 体系的な根本原因分析プロセスを発動、(3) ユーザーが "let's build"、"help me plan"、"I want to add X"、"this is broken" と言う、(4) 機能ブランチの完了 —— テスト検証 + マージ/PR の選択肢を発動。対象外：一行の修正（直接編集）、コードの読解、コードを伴わないタスク。exec ツールと sessions_spawn が必要。

U

using-superpowers

izyanrajwani / agent-skills-library

必須ワークフローを通じてスキルの発見と呼び出しの規律を徹底するメタスキル。あらゆる会話の開始時に使用し、応答する前に必ず関連スキルを確認して、進める前にスキルファーストのワークフローを確保します。

W

workflow-status

gtrabanco / agentic-workflow

読み取り専用のワークフローセンサー：決定論的なスクリプトを実行し、固定のマシンエンベロープを読み取り、推奨事項を解釈する。編集は一切行わない。トリガー：「workflow-status」「workflow status」「what can I build next」。

W

writing-great-skills

timschoch / mattpocock-skills

スキルの作成と編集に関するリファレンス — スキルを予測可能にする語彙と原則。

新しいスキルを作成する時、既存のスキルを編集する時、またはデプロイ前にスキルが正常に動作することを検証する時に使用します

A

add-stack-context

toy-crane / skills

プロジェクトのスタックを定義する技術について、現在のエージェントコンテキストを監査して確立する。エージェント作業のためにプロジェクトをセットアップするとき、フレームワーク、ライブラリ、開発ツール、ホスト型サービスを選択または追加した後、またはエージェントコンテキストが監査されていない既存プロジェクトに参加するときに使用する。

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-browser

marcioaltoe / skills

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。