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
リポジトリの Claude Code 設定を監査・最適化し、パス単位のルールを遅延読み込みさせ、CLAUDE.md を常時読み込まれる軽量なインデックスに保つ。まず実際のプロジェクトツリー（ドメイン、monorepo のパッケージルート、拡張子、生成・凍結された領域）をマッピングし、すべてのパス glob を実際のファイルに基づいて導出・検証する — ファイルに一致しない古い glob や広すぎる glob を検出する。3 つの領域：(1) .claude/rules/**/*.md の frontmatter をネイティブの遅延読み込み `paths:` YAML 配列形式に移行する（積極的な `globs:` や警告対象の CSV `paths:` から）際に、ツリーで検証済みの正確なパターンを使う。(2) CLAUDE.md ファイルをインデックス + ルールマップにスリム化し、@import のみの冗長なシェルを削除する。(3) 「作成ではなく読み取り」の注意点を回避する PreToolUse(Write) hook を監査・インストールする。まず監査し、レポートを表示し、確認を求めてから適用する。--audit-only を渡すと適用をスキップする。
コーディングエージェント向けのマルチエージェント調整デーモン。決定論的なポート確保、セッション追跡、サルベージ、ファイル確保、ノート、pub/sub、タプルスペース調整、バックグラウンドフリート、および Claude Code、Codex、Gemini CLI、Cursor、Windsurf をまたぐマルチエージェント障害のデバッグに使用する。本番デプロイのオーケストレーション、Docker や Kubernetes のネットワーキング、クラウドサービスのディスカバリには使用しない。
行き詰まりのための体系的な問題解決テクニック。テクニック: 簡素化カスケード(複雑性のスパイラル)、衝突ゾーン思考(イノベーションブロック)、メタパターン認識(繰り返す問題)、反転エクササイズ(前提の制約)、スケールゲーム(不確実性)。アクション: 簡素化、分析、パターン認識、前提の反転、スケール思考。キーワード: 問題解決、複雑性のスパイラル、イノベーションブロック、行き詰まり、簡素化、メタパターン、前提の反転、スケールの不確実性、突破口となる思考、根本原因、体系的分析、Microsoft Amplifier、デバッグ手法、創造的な解決策。使用する場面: 複雑性がスパイラルする、イノベーションブロックに直面する、繰り返すパターンが見える、前提に制約される、スケールが不確実、問題で広く行き詰まっている。
PydanticAI と PydanticGraph で型安全な AI エージェントとグラフベースのワークフローを構築します。エージェントの作成、関数ツール、機能、依存性注入、構造化出力、ストリーミング、マルチエージェントパターン、テスト、評価、グラフ状態機械を扱います。Python でエージェント、ツールを使用する LLM ワークフロー、グラフベースの状態機械を構築するときはいつでも使用してください。このスキルを無関係なリクエストに使用しないでください。最も近い名前の専任担当にルーティングしてください。
任意のリポジトリ向けに Mimas のエージェント指示ファイルツリーを生成する——ルートの AGENTS.md、サブドメインごとの CONTEXT.md ファイル、および完全な agents-docs/ 階層（既存の docs/ と同階層に置き、人間が保守するプロジェクトドキュメントに手を加えないよう分離する）。各ファイルはリポジトリの実際の技術スタック、git プラットフォーム、規約に合わせて調整される。誰かがエージェント指示を設定したい、AI 支援開発のためにリポジトリをオンボーディングしたい、AGENTS.md / CONTEXT.md ファイルを追加したい、エージェント向けのエンジニアリングドキュメントを作成したい、または "set up agentic repository" や "mimas template" に言及した場合は常にこのスキルを使用する。たとえ "set up this repo for agents" や "add agent docs" と言っただけでも、このスキルを使用する。
ユーザーのリクエストを並列エージェント作業に分解するときに PROACTIVELY に読み込みます。ユーザーが「build this」「implement this feature」と言ったとき、または複数のエージェントが同時に作業する必要があるリクエストで使用します。タスクを並列化可能な単位に分解し、スキルマッチングによるエージェント割り当て、依存関係グラフの構築、結果の集約を導きます。ランタイムエンジンは <gv> ディレクティブを介して WRFC チェーン調整を自動的に処理します。
ユーザーが OpenClaw（gateway、channels、nodes、plugins、モデル／認証の設定）をインストール、構成、運用、移行できるよう支援する。OpenClaw のセットアップ／デバッグに関する質問やモデル移行の質問に答えるときに使用し、このスキルに同梱されたローカルドキュメントのスナップショットを唯一の情報源とする。トリガー：openclaw、clawdbot、clawd、clawdhub、gateway、onboard、channels login、whatsapp、telegram、discord、mattermost、pairing、nodes、sandboxing、tailscale、provider migration、Claude to GPT、model swap。
OpenAI Agents SDK を You.com MCP サーバーと統合する - Python と TypeScript 向けの Hosted および Streamable HTTP サポート。 - 必須トリガー：OpenAI Agents SDK、OpenAI agents、openai-agents、@openai/agents、OpenAI と MCP の統合 - 使用する場面：開発者が OpenAI Agents SDK に言及し、OpenAI エージェントとの MCP 統合が必要なとき
Agent Observability を導入した LLM アプリケーションでオンライン実験（実トラフィックの A/B テスト）を実施する場合に、このスキルを読み込みます。Datadog のフィーチャーフラグを使って、プロンプト、モデル、または動作の 2 つのバージョンを比較し、評価スコア、コスト、トークンのメトリクスを測定します。フラグの作成、アプリの接続、実験の作成、メトリクスの追加、トラフィック分割の設定、実験の開始を扱います。トリガー：オンライン実験、LLM アプリの A/B テスト、実トラフィックでのプロンプト変更のテスト、フィーチャーフラグと評価スコアを使った実験
AGENTS.mdと各種ハーネス向けのミラー（CLAUDE.md、GEMINI.md、.github/copilot-instructions.md、.cursor/rules）を作成、監査、または短縮し、ビルド／テストコマンドの正確さを保ちつつ、各ハーネスのサイズ上限内に収めます。ユーザーが「AGENTS.mdを作成」「AGENTS.mdを監査」「AGENTS.mdを短縮」「AGENTS.mdが古い」「CLAUDE.mdの乖離」「エージェント指示の整理」と言う場合や、/agents-mdを呼び出した場合に使用します。モノレポのパッケージ内にあるネストしたAGENTS.md、最も近いファイルを優先するルール、同梱の計測スクリプトscripts/agents_md_check.pyを扱います。`.github/copilot-instructions.md`の作成やCopilotのコードレビュー設定には使用しないでください。これらには/github-copilot-repo-instructionsを使用します。個人用、ユーザー単位、またはマシン全体の指示ファイル（`~/.claude/CLAUDE.md`、個人用Copilot指示）にも使用しないでください。これらはこのリポジトリ限定スキルの対象外です。
Azure Connector Namespace 開発のための専門知識。構成を扱います。ホストされた MCP サーバーの設定、Connector Namespace エンドポイントの定義、認証設定、ランタイムオプションなど、Azure Connector Namespace 関連の開発タスクに使用します。Azure Service Connector（azure-service-connector を使用）、Azure API Management（azure-api-management を使用）、Azure Logic Apps（azure-logic-apps を使用）、Azure Functions（azure-functions を使用）には対応しません。
Basecamp からローカルの Claude Code エージェントを管理する。コネクタブリッジ（bin/connect）を実行し、その STDOUT を監視して信頼できるイベント——認可されたユーザー（既定ではオペレーター本人のみ）が作成し、実在の Basecamp エージェントユーザーを @メンション したもの——を取得し、数秒以内にエージェントとして各イベントを確認応答し（適切な内容ですばやく反応するか、ふさわしい返信をする）、その後、コンテキストを集めて作業を行いそのエージェントユーザーとして返信するバックグラウンドエージェントに引き継ぐことで、監視スレッドは空いたまま新しいメンションを受け取り続けられる。引数なしで呼び出すと、最後に使用したエージェントとプロジェクトを ~/.config/basecamp-connect/last.json から読み出し、開始前に確認する。Basecamp からローカルエージェントを操作したい、または Basecamp を監視してエージェントコマンドを取得したいときに使用する。
Boring Factory が運営するプロジェクトリポジトリにおけるドメインエキスパートのプロダクトマネージャー。エキスパートがニーズやアイデアを持ち込んだとき、機能の明確化・変更・再開を望んだとき（「reprends la fiche」）、機能の状況を尋ねたとき、ビルダーからの質問に答える必要があるとき、またはプレビューを試して受け入れたいときに使用する。一度に 1 つの質問でインタビューし、契約プルリクエスト上で契約と mockup を書き、エキスパートが確認した後にのみその承認を提出する。コードは書かず（ドラフトプルリクエストとしての小さな一回限りの変更のみ例外）、マージも決して行わない。
ECC（everything-claude-code）の配布リストを精査する。2 つのモードがある： (A) 既存リストのスリム化：distribution.yaml.enabled とファーストパーティ ai-dev-skills の重複性と品質を分析し、enabled_remove の提案を出力する； (B) 新規項目の導入評価：ecc-catalog.yaml と前回更新の範囲に基づき、ECC 上流で新たに追加された skill を紹介し、適用シナリオを分析し、enabled に加えるべきか提案する。 Use when: (1) ECC の配布リストをスリム化すべきか評価する、(2) ECC 上流で skill が新たに追加された後に導入するか決める、 (3) エンドユーザー向けに ecc-profile.yaml starter を生成したい、(4) 四半期 / 半年ごとの定期レビューを行う。 これらのニーズを中国語または英語で出した場合に適用。
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。