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
Huawei Cloud Flexus X インスタンスのデプロイ —— DeepSeek Harness (dsh)。⚠️ デプロイには実際の料金が発生するため、実行前にユーザーとリージョン/フレーバー/課金モードを確認すること。トリガーには次が含まれる："部署DeepSeek Harness"、"部署dsh"、"部署DeepSeek智能体"、"创建AI智能体服务器"、"Deploy DeepSeek Harness"、"Deploy dsh"、"Create AI Agent Server"、"Deploy AI Harness"、"DeepSeek Harness"、"dsh"、"Flexus X"、"ECS部署"、"AI智能体"。
正規の app プロジェクト、Busabase ネイティブのセットアップとプロダクトオンボーディング、レビュー／実行ワークフロー、標準化されたレスポンシブ UI、AirApp 優先のデリバリーを備えた、Busabase ベースの App-in-Skill パッケージを設計・作成する。ユーザーが Busabase のリサーチデスク、レビューキュー、プランナー、アクションコンソール、運用ダッシュボード、コントロールパネル、コラボレーションワークスペース、オンボーディング／準備フローを求めている場合、または既存の Kelly App ベースのスキルを更新したい場合に使用する。生成されるすべてのスキルには完全な app/ プロジェクトが含まれ、そのソースは既定で Busabase AirApp にデプロイされ、ローカルプレビューが明示的に要求された場合にのみ pnpm dev を実行し、Kelly のデスクトップおよびスマートフォンの UI 契約に従い、AirApp ランタイム、SDK、セキュリティ、スキャフォールディング、デプロイの制約は busabase-app-creator に委任し、リポジトリレベルの適合性テストは kelly-app-skill-creator-tests に委任する。
KWeaver のナレッジネットワークと Decision Agent を操作 — ナレッジネットワークの構築、Schema／インスタンスのクエリ、セマンティック検索、Action の実行、Agent の CRUD と対話、Trace データ分析。Dataflow のドキュメントフローを操作 — フローの一覧表示、実行のトリガー、実行履歴のクエリ、ステップログの表示。Skill 管理モジュールを操作 — Skill の登録、マーケット検索、段階的な読み込み、ダウンロードとインストール。Toolbox / Tool を操作 — ツールボックスの作成、OpenAPI ツールのアップロード、公開と起動／停止。Vega 可観測性プラットフォームを操作 — Catalog／リソース／コネクタータイプのクエリ、ヘルスチェック。モデルファクトリーを操作 — LLM／小規模モデルの CRUD（mf-model-manager）、OpenAI 互換の対話と小規模モデルの呼び出し（mf-model-api）、adapter の登録。ユーザーが「知識ネットワーク」「ナレッジグラフ」「オブジェクトクラスのクエリ」「Action の実行」「どの Agent があるか」「Agent の作成」「Agent との対話」「すべての Agent テンプレートの一覧」「自分が作成した Agent の一覧」「プライベートスペースの Agent の一覧」「dataflow」「データフロー」「プロセス編成」「プロセス実行記録」「プロセスログ」「dataflow のトリガー」「dataflow の実行履歴の表示」「Skill」「スキルパッケージ」「Skill の登録」「Skill のインストール」「SKILL.md の読み込み」「toolbox」「ツールボックス」「ツールのアップロード」「ツールの登録」「OpenAPI ツール」「ツールの有効化」「toolbox の公開」「データソース」「データビュー」「アトミックビュー」「Catalog」「Vega」「ヘルスチェック」「巡回チェック」「trace」「証拠チェーン」「データフローの追跡」「データの出所」「データがどう得られたか」「BKN 指標」「指標管理」「指標のクエリ」「指標の試算」「metric dry-run」「モデルファクトリー」「小規模モデル」「embedding」「rerank」「mf-model」「model chat」などの意図に言及したときに自動的に使用します。
(NS) harness のインストール後に、プロジェクトの AGENTS.md と CLAUDE.md（Rules boot + AGENTS.md + .claude/agents）を生成または更新します。「write AGENTS.md」、エージェントのエントリ ポイントのブートストラップ、harness スタブの置き換え、Cursor/Claude のプロジェクト ルールの構成に使用します。harness テンプレートをそのままコピーしないでください。architecture-rules、業務仕様のリバース、ブラウンフィールド マップには使用しないでください。
(NS) 要件定義の前に、曖昧なスコープの曖昧さと不足を解消します。ブラウンフィールドでは、brownfield-map.md がない場合に bootstrap を実行し、マップが存在する場合は人間のゲートで更新するか維持するかを判断します。不完全なスコープ（「dashboard」「notifications」「integration with X」）や、用語が不明確なときに要件の前に使用します。requirements.md は生成しないでください — 充実させたコンテキストのみです。
`orca` CLI を通じて、Orca 管理の 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、成果物、スキル共有、worktree コメント、Orca 内蔵ブラウザーを操作します。ユーザーが「$orca-cli」「Orca worktree」「child worktree」「spawn codex/claude in a worktree」「read/wait/send Orca terminal」「handoff」／「handover」／「give this to another agent」「Orca browser」「orca artifacts」「share skills」と言った場合に使用します。Orca の状態が関係する場合は、通常の git worktree、臨時の PTY、Computer Use より優先します。CLI、ファイルシステム、API では操作できない可視ウィンドウの GUI 操作が必要な場合に限り、Computer Use を使用します。
並列の Claude Code Task サブエージェントにリードのパーソナライズを展開するための再利用可能な承認ループパターン。ユーザーに 1 件のサンプルパーソナライズを提示し、フィードバックを収集し、さらに 10 件を実行し、承認を得てさらに 10 件を実行する。2 回連続で修正がゼロになった時点で停止し、その後、完全なリストに拡大する。常に Claude Code Task ツールのサブエージェントを使用し、外部の Anthropic/OpenAI API キーは決して使用しない。任意のスキルがリードごとのカスタム変数（状況を示す文、価値を示す文、CTA）を必要とする場合に使用する。
サードパーティのマーケティング、リサーチ、クリエイティブ系スキルを閲覧してインストールする。使用する場面：「スキルをインストール」「利用可能なスキル」「サードパーティスキル」「マーケティングスキル」「opc スキル」「利用可能なスキルは何か」「スキルを一覧表示」「スキルを閲覧」「スキルを見せて」。特定の営業目標を適切なスキルにルーティングする場合（/sales-do を使用）や、まだ存在しない新しいスキルをリクエストする場合（/sales-request-skill を使用）には使用しない。
Claude Code のエージェントとスキルのトリガーを損なう一般的な誤り、およびマーケットプレイスの検証ルールのカタログ。次の場合に積極的に有効化: (1) プラグインがインストールされているのに発火しない、(2) エージェントのルーティングに失敗する、(3) スキルがディスカバリーに表示されない、(4) リリース前のトリガー監査、(5) 非推奨の agent true フラグの移行、(6) frontmatter が皆無の SKILL.md ファイル、(7) YAML 説明の定型文、(8) 抽象的すぎる説明、(9) 2,500 語を超える肥大化したエージェントに欠けたサンプルブロック、(10) PROACTIVELY または Provides セクションの欠落、(11) validate_plugins.py の実行、(12) 以前の意図的なリファクタリングと矛盾せずにプラグインを監査すること。提供: アンチパターン、修正方法、ビフォー/アフター例、監査チェックリスト、バリデータールール索引。
docs/<feature>/HANDOFF.md を作成し、会話履歴のない新しいエージェントセッションが未完了の作業を引き継ぐための概要を記載します。ブランチとチェックアウトの場所、プッシュ済みの内容、最初にマージすべき内容、構築したものと正規のドキュメント、作業再開地点、今回のセッションで時間を費やした落とし穴を含めます。実装作業（execute-plan、execute-roadmap、build-feature）が未完了の作業を残して停止したとき、コンテキストが尽きそうなとき、ユーザーが /write-handoff <feature> を実行したとき、または別のエージェントやセッションへの引き継ぎを求めたときに使用します。完了した作業を人に渡してテストと受け入れを行う場合は、代わりに write-acceptance を使用します。
最小構成の AG2 `Agent` をエンドツーエンドで構築する——モデルプロバイダーを選び、プロンプトを設定し、`agent.ask()` を呼び出し、`reply.ask()` で会話を続ける（マルチターン）。ユーザーが新しい AG2 プロジェクトを始める場合、まだ動作する `Agent` がない場合、マルチターンのチェーン方式が必要な場合に使用する。`OpenAIConfig`、`AnthropicConfig`、`GeminiConfig`、`OllamaConfig` などを扱い、API key の環境変数フォールバックにも対応する。
Linux 上で、ユーザーが任意のサイトで既に持っている認証済みセッションを使って Google Chrome を自動化または操作する必要があるときは常にこのスキルを使用する — 特に自動化やヘッドレスサインインをブロックするサイト（MFA、CAPTCHA、OAuth、ボット検出）で。ユーザーが「Chrome を使う」「ブラウザを開く」「Web サイトを自動化する」「ブラウザを操作する」「agent-browser を使う」と依頼したとき、または既にログイン済みのサイトで何かをしたいときにトリガーする。ユーザーが CDP、リモートデバッグ、Linux 上で実行中の Chrome インスタンスへの接続に言及したときもトリガーする。agent-browser が認証済みセッションを必要とするときは常にこのスキルが不可欠 — プロファイルコピーの手順を飛ばすと、突破できないサインインページに留まることになるため、省略しないこと。
`agent-council` CLI を通じて、任意の問いに対して専門家エージェントのパネルを生成し、構造化されたマルチエージェント討論を実行する。収束を意識した反復と型付きの統合出力を伴う。意思決定に真のトレードオフ、高い利害、または敵対的な協働に値する隠れた前提があるとき、あるいは単一の推奨よりも信頼度の診断が重要なときに使用する。agentskills.io のスキルをサポートするあらゆる AI エージェントハーネス（Claude Code、Cursor、Hermes Agent、OpenHands など）と互換。単純な事実の検索、明確な正解があるタスク、定型的な単一視点の作業、討論を超えたコード実行やツールオーケストレーションには使用しない。
ユーザーが開いているタブを妨げずに、実際にログイン済みの Chrome を自動操作するときに使用します。たとえば ChatGPT、LinkedIn、その他永続的なログインが必要なサイトでの認証済みセッションなどです。名前付きプロファイルごとに専用のデバッグ Chrome インスタンスを起動または再利用し、ユーザーのメインブラウザーと共存させます。どのブラウザーも終了・強制終了しません（Chrome Beta のタブを閉じる real-browser とは異なります）。「タブを閉じずにこのサイトを自動化する」「ログイン済みのセッションを使う」「自動化で ChatGPT/LinkedIn を開く」といった場合、またはブラウザータスクでユーザーの既存のウィンドウを保持する必要がある場合にトリガーされます。macOS、agent-browser CLI が必要です。
平易な言葉のリクエストを、Agenta API を通じて動作するテスト済みの Agenta エージェントに変える。ユーザーが自身のコーディングエージェント（Claude Code、Codex、Cursor）から Agenta エージェントを構築、作成、スケジュール、またはテストしたい場合に使用する。1 つの設定を書き込み、同梱のシェルスクリプトをいくつか実行する。"build an Agenta agent"、"create an agent on Agenta"、"schedule an Agenta agent"、または Agenta 経由でエージェントを GitHub や Slack などのツールに接続する場合にトリガーされる。
会話を通じて Clay Mate のアイデンティティを形成するための深掘りインタビュースキル。作成ウィザードで新しい Mate が作成されたとき、またはユーザーが既存の Mate を作り直したいときに自動的に実行される。Mate 自身がインタビューを行い、ユーザーを理解するための質問をして、自分自身の CLAUDE.md アイデンティティファイルを構築する。Mate の DM セッションが初めて開始されるとき、ユーザーが "let's redo your personality"、"I want to change how you work"、"reshape"、"re-interview"、"start over" などと言ったときにこのスキルを使用。/mate-interview でも、Clay の Mate 作成フローが新しい DM セッションにシードデータを注入するときにもトリガーされる。
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。