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 97,222 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
AG2 の `Agent` を AG-UI プロトコル経由で公開し、フロントエンド（CopilotKit、カスタムの React/Next.js、その他の AG-UI クライアント）が応答（テキストと推論）をストリーミングし、ツール呼び出しを描画し、共有状態を同期し、サブタスクのステップを追跡できるようにする。`AGUIStream(agent)` で Agent をラップし、`stream.dispatch(...)` または `stream.build_asgi()` で FastAPI にマウントする。CLI / スクリプトではなく AG2 エージェントの前に Web フロントエンドを置きたい場合に使用。
Denario（AstroPilot-AI）を実行する。これは科学研究支援向けのマルチエージェント AI システムで、記述されたデータセットからアイデア、方法論、計算結果、そして出版可能な LaTeX 論文まで、エンドツーエンドの研究工作フローを自動化する。AG2 + LangGraph 上に構築され、cmbagent の解析バックエンドを備える。Denario パイプライン（Denario.get_idea/get_method/get_results/get_paper）の駆動、データセット記述からの研究アイデア生成、方法論の自動開発、解析エージェントの実行、ジャーナル形式（APS/AAS/JHEP/ICML/NeurIPS/PASJ）の LaTeX 原稿の出力に使用する。AlterLab Academic Skills スイートの一部。
完全なアカデミック研究パイプライン（調査、執筆、整合性チェック、レビュー、改訂、再レビュー、再改訂、最終整合性チェック、最終化）を統括し、alterlab-deep-research、alterlab-paper-writer、alterlab-paper-reviewer をシームレスな 10 段階ワークフローに調整。必須の整合性検証、2 段階のピアレビュー、再現可能な品質ゲートを備える。academic pipeline、research to paper、full paper workflow、paper pipeline、end-to-end paper、research-to-publication、complete paper workflow に言及するリクエストに使用。AlterLab Academic Skills スイートの一部。
Bolna のアウトバウンドおよびインバウンド音声エージェント（ヒンディー語/英語/ヒングリッシュ）向けの本番品質のプロンプトを作成し、通話トランスクリプトから既存のプロンプトを診断・修正する。ユーザーが架電ボットや音声エージェントのユースケース（例：リードの資格審査、採用スクリーニング、予約受付、オンボーディング通話、更新/回収通話、NPS、アンケート）を説明した場合、Bolna または音声エージェントのトランスクリプトを貼り付けて改善を求めた場合、インド系言語の架電スクリプトを求めた場合、あるいは Bolna、GPT-4.1 mini 音声エージェント、IVR スクリプト、テレコーラー bot などに言及した場合——「Bolna」と明示していなくても——このスキルを使用する。このスキルは非常に特定の構造（番号付きセクション、ヒンディー語優先/英語次点のスクリプト行、段落形式の指示、YAML FAQ、JSON コンテキストブロック）で出力し、その構造は変更不可であるため、音声エージェントのプロンプトを起草する前には必ずこのスキルを参照すること。
Bolna 音声エージェントの問題を診断する:機械的/遅延のある応答、エージェントがユーザーを遮るまたは全く遮らない、長い沈黙、早すぎる切断、webhook の取りこぼし、発信者コンテキストの誤り、バッチ失敗、SIP/SRTP の無音、コンテンツポリシーによるエージェント制限、残高不足によるキューイング、プロバイダー接続の遅延。症状をエージェント上の正確なフィールド(`task_config`、`endpointing`、`incremental_delay`、`number_of_words_for_interruption`)に対応付け、`GET /executions/{id}` の `latency_data` と生ログを用いて、パイプラインのどのコンポーネント(文字起こし、LLM、音声合成)が遅いかを特定する。
このリポジトリで、ターン認識型のストリーミング文字起こしのために Deepgram Conversational STT v2 / Flux（`/v2/listen`）を呼び出す JavaScript/TypeScript を作成またはレビューするときに使用する。`client.listen.v2.createConnection()` / `connect()`、Flux モデル、`TurnInfo` のようなターンイベントを扱う。標準の v1 ASR には `deepgram-js-speech-to-text`、全二重アシスタントには `deepgram-js-voice-agent` を使用する。トリガーには "flux"、"v2 listen"、"conversational STT"、"turn detection"、"end of turn"、"EOT"、"listen.v2" が含まれる。
再起動をまたいで Ghostty の Claude Code／Codex タブをスナップショット保存・復元します。Mac のアップデート前（保存终端会话/重启前备份终端）、再起動後に元のセッション ID を再度開く場合（恢复之前的窗口/restore my ghostty tabs）、残存セッションの監査、または変更がある場合のみ記録する定期スナップショット（定期增量快照/没变化不记录）に使用します。非管理対象／旧式 Codex アカウントの切り替え（额度耗尽换号/换号后恢复全部 Codex）にも対応します。Minions native_runtime では Account Manager を使用します。--resume、スクリーンショット、tmux には使用しません。
ChatGPT Web の GPT 5.6 Sol Pro を検証済みのセカンドオピニオンのパートナーとして、困難な計画、アーキテクチャ、デバッグ、ビジネス、プロダクト、コンテンツ戦略、リスクレビュー、Skill 設計の作業に使用する。ユーザーが GPT 5.6 Sol Pro、ChatGPT Pro、より深い外部の判断、ファイルに基づくレビューを求めたときに使用する。テキスト、モデル選択、ファイルアップロード、待機、抽出にはデフォルトで Codex Chrome プラグインを使用する。OpenCLI は、ユーザーが明示的に要求した場合、または Chrome プラグインが利用できず OpenCLI がプリフライトを通過した場合にのみ使用する。
コマンドラインからデジタルアシスタントを管理するための包括的な SAP Joule CLI（旧 sapdas CLI）アシスタント — ケイパビリティのコンパイル、アシスタントのデプロイ、BDD テストの実行、lint、エラーのトラブルシューティング。ユーザーが「joule cli」「sapdas」「joule compile」「joule deploy」「joule test」「joule login」「joule lint」、デジタルアシスタントのデプロイ、ケイパビリティのコンパイル、DAAR ファイル、RTA アーティファクト、または Joule コマンドラインインターフェースに関わるあらゆるタスクに言及したときは常にこのスキルを使用する — 「deploy my assistant」や「how do I log in to Joule from the terminal」のように言っただけの場合でも同様。ユーザーが Cucumber で Joule ケイパビリティをテストすること、AI アシスタントのリンク、デプロイ済みアシスタントの管理、CI/CD パイプラインでの Joule ワークフローの自動化について尋ねた場合にもトリガーする。
確認済みのコード問題に対する外部調査のルーティングです。根本原因が内部、外部、または複合要因かを切り分け、詳細な原因調査に入る前に既知問題を簡易検索します（プラットフォームの無言の失敗、ネストされたホストランタイム、コードレベルの疑わしい箇所がない場合）。また、業界全体に共通するハードリミットを評価します。WebSearch の手順はすべて effective-web-research に委譲します。PDCA ホストが frontmatter の依存関係を通じて参照し、技術分析段階で読み込みます。競合製品の動作、インタラクション境界、仕組みの観察（competitive-research）には使用しないでください。
公開されている `orca` CLI を使い、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、worktree コメント、および Orca アプリに埋め込まれたブラウザーを操作します。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」「control the browser inside Orcaارف」と言ったときに使用します。タスクが Orca が管理する状態に involved する場合、生の `git worktree`、その場限りの PTY、Playwright、Computer Use よりこの方法を優先してください。Orca の埋め込みブラウザーの外にあるブラウザーウィンドウ、webview、デスクトップ UI には Computer Use を使用します。
PREQSTATION からタスクを取得し、作業を実行し、更新/結果を PREQSTATION API にプッシュし戻します。PREQ タスクの実行、todo タスクの取得、実行ステータスの更新を求められた場合に使用します。/mcp のリモート MCP エンドポイントと OAuth ログインを優先してください。Shell ヘルパー モードでは引き続き PREQSTATION_API_URL と PREQSTATION_TOKEN を使用します。タスクには、どの AI エージェントが実行すべきかを示す `engine` フィールド（`claude-code` | `codex` | `gemini-cli`）が付きます。
認証済みの GitHub CLI を通じて、別個の Project Brain ナレッジリポジトリにアクセスし、作業の根拠とする。任意の Git リポジトリで実質的な作業を開始する際に、そのルートで `.project-brain.json` を確認するために使用する。このマーカーが存在する場合、計画、実装、診断、レビュー、ドキュメント作成、またはプロジェクトに関する回答の前に、このスキルを使用して brain を参照することが必須である。Project Brain のコンテキスト、決定事項、要件、用語、ソースシステムの記録、ナレッジグラフ出力を明示的に求められた場合にも使用する。
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レビュアー側を実行します。現在の <DOC>.revN.md をレビューして <DOC>.revN.notes.md に記録し、完了したラウンドをコミットして、作者による rev(N+1) を待ちます。文書が最終版に進める状態になる、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、その文書を書いていない新しいセッションでユーザーが /review-doc-loop <feature> [max-rounds] を実行したときに使用します。作者側セッションで対応するのは answer-notes-loop です
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。