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 96,770 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
Agents SDK を使用して Cloudflare 上に AI エージェントを構築し、状態管理、リアルタイム WebSockets、スケジュールタスク、ツール連携、チャット機能を実現します。Workers にデプロイできる本番環境向けのエージェントコードを生成します。「エージェントを構築」「AI エージェント」「チャットエージェント」「ステートフルエージェント」といった要望、または「Agents SDK」への言及、「リアルタイム AI」「WebSocket AI」の必要性、エージェントの「状態管理」「スケジュールタスク」「ツール呼び出し」に関する質問がある場合に使用します。事前学習済みの知識より Cloudflare ドキュメントからの検索を優先します。
超圧縮コミュニケーションモード。原始人のような話し方で、技術的な正確さを完全に保ちながらトークン使用量を約75%削減します。強度レベルは lite、full（デフォルト）、ultra、wenyan-lite、wenyan-full、wenyan-ultra です。ユーザーが「caveman mode」「talk like caveman」「use caveman」「less tokens」「be brief」と言うか、/caveman を呼び出した場合に使用します。トークン効率の向上が求められた場合も自動的に有効になります。
ループエンジニアリング作業のルートドキュメントである gjkim_instruction.md を作成・管理します。このドキュメントには最低限の要件と確認済みの決定事項のみを記載し、後続の反復が初期の推測に縛られないよう、それ以外は意図的に未確定のままにします。ユーザーが gjkim_instruction.md、ループのルートドキュメント、ループエンジニアリング、目標に向けた長時間実行のエージェントループの開始に言及した場合や、その作業の要件または確認済みの決定事項の記録を求めた場合に使用します。また、各ループ反復の開始時に、決定済みの事項と未決定の事項を確認するためにも使用します。
コーディングタスクをPiコーディングエージェントCLI（`pi`）にバックグラウンドの実装担当として委任し、そのdiffを自分でレビューして取り込みます。ユーザーが実装作業をPiに任せたい場合（"have Pi implement X"、"delegate this to pi"、"run it through Pi"、"use pi to implement/fix/refactor"など）、またはレビュー担当を続けながら複数のコーディングタスクをPiに処理させたい場合に使用します。直接対応できる小さなタスクや、委任せずにコードを直接書くことを希望する場合は使用しないでください。
Agentforce エージェント向けの構造化テストスイートを作成、実行、分析します。次の場合に起動してください：ユーザーがテスト仕様 YAML (AiEvaluationDefinition) を作成または変更する、sf agent test create、run、run-eval、results コマンドを実行する、テストカバレッジ戦略、指標の選択、カスタム評価について質問する、テスト結果を解釈または失敗を診断する、バッチテスト、回帰スイート、CI/CD テスト統合について質問する。次の場合は起動しないでください：ユーザーが .agent ファイルを作成、変更、プレビュー、デバッグする（developing-agentforce を使用）；エージェントをデプロイまたは公開する；Agent Script コードを書く；開発時の反復に sf agent preview を使用する；本番セッショントレースを分析する（observing-agentforce を使用）。
一度きのみ実行するパイプライン設定ツール。リポジトリ（デフォルトブランチ、検証スクリプト、ラベル）を調査し、いくつかの質問をしたうえで、他のすべてのスキルが読み込む .ai/agentic.config.json を書き出し、トラッカーのディスクリプタをインストールし、不足しているプロジェクトドキュメント（SDLC.md、CODE_REVIEW.md、BACKWARD_COMPATIBILITY.md、AGENTS.md のスタarter）を生成します。ツールチェーンやラベルの分類が変わったときに再実行してください。スキル横断のカバレッジを検証し、不足しているスキルのインストールコマンドを表示します。
セッショントレースと Data Cloud を使用して、本番環境の Agentforce エージェントの動作を分析します。次の場合に起動します。ユーザーが STDM セッションデータまたは Data Cloud のトレースレコードをクエリする場合、本番環境のエージェントの障害、リグレッション、パフォーマンス問題を調査する場合、セッショントレース、会話ログ、エージェント指標について尋ねる場合、報告された本番環境の問題をプレビューで再現したい場合、findSessions またはトレース分析クエリを実行する場合。次の場合は起動しません。開発中に .agent ファイルを作成、変更、デバッグする場合（developing-agentforce を使用）、テスト仕様を作成または実行する場合（testing-agentforce を使用）、ローカル開発の反復に sf agent preview を使用する場合、エージェントをデプロイまたは公開する場合。
PR 番号を指定して、開いている PR をマージ可能な状態まで進めます。最新の base をマージし、レビュー自動修正（om-auto-review-pr）、組み込みの CI 安定化、UI 検証（om-auto-qa-pr）を、承認可能で緑になり QA 証拠が揃うまで繰り返します。`--ci-only` モードは PR や通常ブランチの CI を緑にするだけです軽微な問題はフォローアップ issue としてファイル化し、ラベルを正規化、om-approve-merge-pr に引き継ぎます（自らマージすることはありません）。「PR 123 をマージ可能な状態にして」のような依頼に使います。
browser-use オープンソースライブラリを使った Python コード作成のためのドキュメントリファレンスです。Agent、Browser、Tools の設定、browser_use からインポートするコードの作成、@sandbox のデプロイ、対応 LLM モデル、Actor API、カスタムツール、ライフサイクルフック、MCP サーバーの設定、Laminar または OpenLIT によるモニタリング／オブザーバビリティについてユーザーがサポートを必要とする場合に使用します。browser-use のインストール、プロンプト戦略、機密データの取り扱いに関する質問でも起動します。Cloud API/SDK の利用や料金には使用せず、cloud スキルを使用してください。CLI コマンドによるブラウザーの直接自動化には使用せず、browser-use スキルを使用してください。
.NET 8+ アプリケーションで ML.NET、Microsoft.Extensions.AI (MEAI)、Microsoft Agent Framework (MAF)、GitHub Copilot SDK、ONNX Runtime、OllamaSharp を使用する AI／ML 機能の技術選定と実装をガイドします。従来型 ML から最新の LLM オーケストレーション、ローカル推論までを網羅します。.NET プロジェクトへの分類、回帰、クラスタリング、異常検知、推薦、LLM 統合（テキスト生成、要約、推論）、ベクトル検索を使った RAG パイプライン、ツール呼び出しを伴うエージェント型ワークフロー、Copilot 拡張機能の追加や、ONNX Runtime によるカスタムモデル推論に使用します。.NET Framework を対象とするプロジェクト（.NET 8+ が必要）、ML/AI 要素のない純粋なデータエンジニアリングまたは ETL タスク、カスタム深層学習トレーニングループが必要なプロジェクトには使用しないでください（Python と PyTorch/TensorFlow を使用し、.NET 推論用に ONNX へエクスポートしてください）。
AI Engineering from Scratch にある 4 つの独立した Claude 認定トラック向けの AI ネイティブなチューター兼オンボーディングワークフローです。学習者が Claude 認定を選ぶ、CCAO-F、CCDV-F、CCAR-F、CCAR-P の準備をする、認定学習を再開する、次のレッスンを対話形式で学ぶ、実践ラボを実行して検証する、採点対象の成果物を作成する、診断テストや模擬試験を受ける、または Claude Code、Codex、ChatGPT、Cursor などのエージェントを使って GitHub の内容から苦手分野を補強する場合に使用します
既存の仕様を実装し、検証とレビューを経た PR を提出する。仕様はパス、名前、issue、仕様 PR 番号で特定する（見つからない場合は候補を提示して安全に停止）。仕様 PR は設計のみで、実装はそれを参照する別の PR で出す。om-auto-create-pr に委譲し（既存の PR の場合は om-auto-continue-pr）、続いてレビューループとスクリーンショットによる UI 検証を実行する。「仕様 X を実装して」「issue 123 から仕様を作る」といったリクエストで使う。
CLAUDE.md などのファイルの監査、品質評価、的を絞った改善を含む、包括的なメモリファイル管理機能を提供します。ユーザーがプロジェクトのメモリファイルの確認、監査、更新、改善、修正、保守、検証を求めた場合に使用します。「プロジェクトメモリの最適化」「CLAUDE.md の品質チェック」「ドキュメントレビュー」や、プロジェクトのメモリファイルを一から作成する必要がある場合にも起動します。メモリファイルをスキャンし、標準化された基準で品質を評価して、スコアと推奨事項を含む詳細な品質レポートを出力した後、ユーザーの承認を得て対象を絞った更新を行います。
ユーザーが UI Bundle プロジェクトでエージェント、チャットボット、チャットウィジェット、会話クライアント、AI アシスタントを追加、埋め込み、統合、設定、スタイル変更、削除するよう求めた場合に、この Skill を使用します。次の場合に起動します。プロジェクトに uiBundles/*/src/ ディレクトリがあり、チャットウィジェット、チャットボット、会話型 AI の追加または変更がタスクに含まれる場合、uiBundles/*/src/ 配下のファイルが AgentforceConversationClient をインポートしている場合、またはページへのチャット／エージェント機能の追加を求められた場合。次の場合は起動しないでください。カスタムのエージェント、チャットボット、チャットウィジェットコンポーネントをゼロから作成したい場合、またはプロジェクトに uiBundles ディレクトリがない場合
Claude Code を効果的に使う方法に関するガイダンス。コンテキスト管理、検証戦略、探索・計画・実装のワークフロー、プロンプトのテクニック、セッション管理、並行セッション、よくある失敗パターンを扱います。Claude Code を最大限に活用する方法、より良いプロンプトの書き方、コンテキストの管理方法、プランモードを使うタイミング、タスクの自動化方法についてユーザーが尋ねたときや、Claude が同じ間違いを繰り返す、指示を忘れるといった困った状況を説明したときに、このスキルを使います。
Claudeスキル（SKILL.md）の作成、構成、改善をガイドします。新しいスキルの作成、既存スキルのレビュー、SKILL.mdのfrontmatterの記述、起動条件の定義、スキルの問題（起動しない、過剰に起動する、指示に従わない）のトラブルシューティング、スキル配布の計画に使います。このリポジトリのスキルを扱う場合は、cc-best-practicesスキルも読み込み、スキルを変更した後は必ずCLAUDE.mdとREADME.mdのスキル一覧を更新してください。一般的なClaude Codeの設定やフックの設定には使わないでください。
Gemini 3.0 Flash および Gemini 3.0 Pro モデルを使用した、大規模コンテキスト分析と複雑な推論のための Gemini CLI 委任ワークフローを提供します。英語のプロンプト作成、実行フラグ、安全な結果処理を含みます。広範なコードベース分析、Gemini 3 Flash による迅速な反復、Gemini 3 Pro による詳細なアーキテクチャ推論など、ユーザーが明示的に Gemini の使用を求めた場合に使用します。「use gemini」「delegate to gemini」「run gemini cli」「ask gemini」「use gemini for this task」「use gemini 3 flash」「use gemini 3 pro」で起動します。
dotnet/skills リポジトリで、スキル・カスタムエージェント・再配布可能な gh-aw ワークフローパッケージ向けの eval.yaml 評価仕様をスキャフォールドします。スキルやワークフローパッケージのテスト作成、評価刺激の執筆、グレーダーとルーブリックの定義、統計的検出力に応じた評価規模の決定、テストフィクスチャファイルの設定に最適です。Vally の eval.yaml スキーマ、フィクスチャの整理、過学習の回避を扱います。既存評価の実行やデバッグには使わず（improve-skill-quality を使用）、スキルの執筆にも使いません（create-skill を使用）。
Cloudflare Workers 上にツール、OAuth 認証、本番デプロイに対応したリモート MCP（Model Context Protocol）サーバーを構築します。サーバーコードを生成し、認証プロバイダーを設定して Workers にデプロイします。ユーザーが「build MCP server」「create MCP tools」「remote MCP」「deploy MCP」「add OAuth to MCP」を希望する場合や、Cloudflare 上の Model Context Protocol に言及した場合に使用します。「MCP authentication」または「MCP deployment」もトリガーになります。事前学習済み知識より Cloudflare ドキュメントの検索を優先します。
あらゆるプログラミングタスクに対応する、自律的な反復実験ループです。目標、測定可能な指標、範囲の制約をユーザーが定義できるように案内し、その後、コード変更、テスト、測定、結果の採用または破棄を自律的に繰り返します。Karpathy の autoresearch に着想を得ています。用途：自律的な改善、反復最適化、実験ループ、自動リサーチ、パフォーマンス調整、自動実験、山登り法、自動での試行、コード最適化、実験の実行、自律型コーディングループ。対象外：一度限りのタスク、単純なバグ修正、コードレビュー、または測定可能な指標のないタスク。
OpenAI の GPT-5.3-codex モデルを使用し、Codex CLI で複雑なコード生成や開発タスクを委任するワークフローを提供します。英語プロンプトの作成、実行フラグ、サンドボックスモード、安全な結果の取り扱いを含みます。コード生成、リファクタリング、アーキテクチャ分析などの複雑なプログラミングタスクで、ユーザーが明示的に Codex の使用を求めた場合に使用します。「use codex」「delegate to codex」「run codex cli」「ask codex」「codex exec」「codex review」で起動します。
知識とガバナンスの締めくくり：コードや実行時の実態に合わせて、プロジェクトのドキュメント、ルールファイル（CLAUDE.md/AGENTS.md）、許可されたエージェントメモリ、ワークスペースの残存物を整合させ、次のセッションや担当者が最新の統一された情報を基に始められるようにします。ユーザーが "neat-freak"、"洁癖"、"/neat" と指定した場合に起動します。名前がなくても、開発後のプロジェクトドキュメント／ルール／メモリの同期や整理（"把文档和记忆整理一下"、"收尾时把文档同步掉"、"docs 和代码对不上了"）、古い、または矛盾する CLAUDE.md／メモリ、チームメイトや新しいセッションへの円滑な引き継ぎ、ワークスペースのルールが実際に守られているかの監査など、明確な知識整理の意図があれば起動します。純粋なコーディング／リファクタリング／デバッグ、データや文章（JSON、週報、changelog の告知）の整理、プロジェクト知識の文脈がない単なる「整理」では起動しません。
Midscene CLI を使ったビジョン駆動型 iOS デバイス自動化です。スクリーンショットのみで動作し、DOM やアクセシビリティラベルは不要です。テクノロジースタックを問わず、画面上のすべての可視要素を操作できます。WebDriverAgent 経由で自然言語コマンドを使って iOS デバイスを操作します。トリガー：ios、iphone、ipad、ios app、tap on iphone、swipe、mobile app ios、ios device、ios testing、iphone automation、ipad automation、ios screen、ios navigate、test ios app、verify on iphone、QA on ipad、check the app on ios、test on ios device、see if the app works on iphone、end-to-end test on ios、visual verification on ios。Midscene.js 提供（https://midscenejs.com）
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。