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
CloudRobo の具身エージェントタスクディスパッチ（robo-dispatcher）を管理する — exec/model と制約によってロボットを駆動する具身タスクを作成し、セッション内のタスクを一覧/詳細表示し、タスクをキャンセルし、タスク結果を取得する。ディスパッチはセッション内でロボット（robot_id は cloudrobo-robot 由来）と推論モデル（exec_model_id は cloudrobo-infer / cloudrobo-asset 由来）を編成する。トリガー：dispatch, dispatcher, task dispatch, embodied task, agent task, run task on robot, task scheduling, cancel task, task result, robo-dispatcher, 调度, 智能体调度, 任务下发, 机器人任务, 取消任务, 任务结果, 会话任务。
企業がクライアントの ICP に適合するかを評価する AI プロンプトを構築・調整する対話式ループ。任意のリスト構築スキル（disco-like、blitz-list-builder、google-maps-list-builder、prospeo-full-export）の後に実行し、拡大前に企業を絞り込む。10 社ずつのバッチでユーザーのフィードバックを得ながら反復し、2 回連続で修正がゼロになった時点で停止し、最終的なプロンプトを再利用用に保存する。常に Claude Code Task サブエージェントを使用し、外部 API キーは決して使用しない。
Mastra をランタイムとする AI サービスの設計・実装・リファクタリングで、agent / workflow / tool / memory / state の責務分離と、LLM に任せる範囲と決定的コードの境界を判断するスキル。『Mastra で設計して』『workflow を作って』『state に何を持つべきか』『memory や workspace が必要か』で使用し、single-agent first・workflow 最小化を適用する。現行 API 仕様の確認・検証・バージョン移行は mastra-framework-guide を使う。
(NS) 自律実行エンジン — 深さを計画し、ドキュメント/仕様から疑問を解消し、分離された worktree でマルチエージェント作業を行う。ローカルまたは貼り付けた計画、GitLab なしで「自律的に実行」する場合に使用。ns-execution-gitlab-issue の Phase 2 でもある（その場合は単独で実行しない）。単一ステップの編集（ns-code-coder）や GitLab issue の直接処理（ns-execution-gitlab-issue）には使用しない。
(NS) AI エージェント向けの簡潔な architecture-rules.md を生成または更新 — スタック、レイアウト、パターン、制約。ユーザーがアーキテクチャルール、.nextstage-harness/rules/architecture-rules.md、エージェントの規約、「このリポジトリの仕組みを AI 向けに文書化して」を求める場合に使用。業務仕様（ns-harness-codebase-reverse-spec）、ブラウンフィールドマップ（ns-harness-bootstrap-brownfield）、完全なアーキテクチャ調査を伴わない単発の Cursor ルールには使用しない。
(NS) 既存のコードベースを仕様駆動の計画にオンボーディング — コードを変更せずにスタック、モジュール、ルール遵守状況、ギャップをマッピング。ユーザーが既存プロジェクトの分析、ブラウンフィールドブートストラップと言った場合、またはコードはあるが要件がないリポジトリで最初の要件作成を行う前に使用。ns-sdd-requirements-generator 用に brownfield-map.md を出力。ソースコードは読み取り専用。アプリコードのないグリーンフィールド、アーキテクチャルールの生成、requirements.md の作成には使用しない。
(NS) harness-init 後の完全なブートストラップを 1 セッションで — アーキテクチャルール、同期、ブラウンフィールドマップ、逆方向の業務仕様、プロジェクトの AGENTS.md。「harness prepare」、インストール後のセットアップ、ブラウンフィールドのオンボーディング、または個別のスラッシュコマンドなしですべての prepare スキルを実行する場合に使用。アプリコードのないグリーンフィールド、単一スキルの実行、コマンドラインのみのベースライン AGENTS.md には使用しない。
過去の Claude Code と Codex のセッション履歴を検索・照会する。リアクティブ:ユーザーが「X は以前どう直した」「前回は何をした」「～したセッションを探して」「上次怎么修的」「之前的 session」「履歴」と尋ねたとき。プロアクティブ:ユーザーが、あなたがコンテキストを持たない過去の作業に言及したとき、複雑な編集履歴を持つファイルをこれから変更するとき、ユーザーが「继续之前的」や「continue where we left off」と言ったとき、または過去の決定を理解することが現在の応答を改善するとき。メモリ:ユーザーが「记住这个」「remember this」「写入记忆」「save this conclusion」と言ったとき、または検索結果に永続化する価値のある結論が含まれると判断したとき。
opencode-skill-creator プラグインで OpenCode スキルを作成、テスト、評価、最適化、パッケージ化します。ユーザーが opencode-skill-creator、OpenCode Skill Creator に明示的に言及した場合、OpenCode スキルの作成、OpenCode の SKILL.md の編集、スキルの評価の実行、スキル性能のベンチマーク、OpenCode スキル説明の最適化を行う場合に使用します。ユーザーがそのワークフローを OpenCode に移植することを求めた場合を除き、一般的な Claude Code や Superpowers のスキル作成には使用しないでください。
並列に隔離されたサブエージェント + Codex の討議ホストによる深い多角的推論を行い、最終的に Markdown + HTML + PDF レポートを出力する。複雑な問い、技術判断、社会的主題、アーキテクチャの選択、難度の高い分析、あるいはより深く考える価値のあるあらゆる問いに使う。トリガーには 深度分析、多角度推理、验证答案、heavyskill、think harder、让我们深入思考、推敲一下、讨论一下、分析利弊 が含まれる。単純な事実確認や定型業務には使わない。
スキル改善の機会を探すためにタスク実行を監視する。Claude がツールを使用して成果物を生成するあらゆるマルチステップタスク、エージェント型ワークフロー、実質的な作業セッション中にこのスキルを使用する。再利用可能なスキルとして残す価値のあるパターン、ユーザーによる修正、ワークフロー上の知見、方法論を記録する。タスク後のフィードバックディスカッション中、およびユーザーがスキルの観察、改善、観察ログ、スキル分類に明示的に言及した場合や、スキルの機会に注意するよう Claude に依頼した場合にも発動する。"One Skill to Rule Them All" としても知られる —— このフレーズでも発動する。重要：このスキルはタスク指向のセッションの開始時に毎回呼び出す必要がある —— ツールを使って成果物を生成しようとしているなら、まずこのスキルを呼び出すこと。
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。