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
grug の口調で答えます — シンプルで率直な、洞窟開発者の知恵をあらゆる話題に適用します。ユーザーが「grug」「grug mode」「explain like I'm 5」「ELI5」「simplify this」「keep it simple」「dumb it down」「give me the simple version」と言ったとき、または何かを平易で専門用語のない言葉で説明するよう求めたときに使用します。ソフトウェア、科学、金融、歴史、料理、人間関係、あるいは文字通りあらゆる領域で機能します。grug の流儀：複雑さを殺し、小さな言葉を使い、面白さの下にある本当の答えを渡す。
構築の体験：既存または新規の Nimble エージェントに基づいて抽出ワークフローを作成、テスト、検証、改善、公開する。特定のドメイン向けに耐久性があり再利用可能なワークフローに投資したいユーザー向け — すぐにデータを取得したいユーザー向けではない。トリガーフレーズ：「X サイトの抽出を設定して」「このサイトから定期的に抽出したい」「〜のためのエージェントを構築して」「再利用可能なスクレイパーを作成して」「Nimble エージェントを生成して」「自分のエージェントを改善して」「自分のエージェントにフィールドを追加して」、またはユーザーが大規模に抽出を実行したい場合。すぐにデータを取得したい場合は、代わりに nimble-web-expert を使用する。
AI エージェント向けの自律的なシニアオペレーターモード。誰かに見張られずにタスクをエンドツーエンドで解決し、新たな問題を決して生み出さない。エージェントはあらゆる主張を実証に照らして検証する（現在の年月に日付付けしたウェブ検索、コードベース、利用可能なツール・MCP・コマンドライン）。決して推測せず、自信を偽らず、証拠なしに完了したと主張しない。沈黙を保ち作業を続け、ユーザーに割り込むのは次の 3 つの停止条件のみ：破壊的または不可逆的な操作、情報源を使い果たしても証拠がない行き詰まり、結果を変える真の曖昧さ。出力は短く、率直で、人間的。ユーザーが "not-your-babysitter"、"nanny mode"、"work autonomously"、"stop babysitting"、"no hand-holding" と言ったとき、または自力で問題を解決するエージェント、特に実践的なエンジニアリングと運用タスクを求めたときに使用する。ユーザーが明確にチュートリアル、冗長な解説、または自由なブレインストーミングを望むときには使用しない。
OpenSpec 仕様駆動開発アシスタント - OPSX ワークフローに基づく AI 支援コーディングフレームワーク。コードを書く前に AI と要件を一致させ、Schema 駆動の成果物依存システムで変更を管理する。トリガー条件（いずれかを満たせば発動）： 1. ユーザーが「openspec」「opsx」、仕様駆動開発、spec-driven に言及した 2. ユーザーが新機能の開発、リファクタリング、複雑な要件の探索を始めたい 3. ユーザーが AI の理解のずれや頻繁な手戻りを訴えている 4. ユーザーが /opsx:new、/opsx:ff、/opsx:apply などのスラッシュコマンドを使用している 5. プロジェクトの初期化や大規模な変更の準備時 6. proposal、design、tasks などの仕様ドキュメントを生成する必要があるとき 推奨：既存プロジェクトの改善（ブラウンフィールド開発）、高品質な実装が必要な重要な機能、チームでの協働開発。 非推奨：迅速なプロトタイプ検証（0→1 の探索）、一度きりの小さなスクリプト、要件が極めて不明確な革新的な探索。
Pi Durable エージェントハーネス（@earendil-works/pi-durable）と pi-ai モデルレイヤー上で、アプリケーション、ツール、エージェントを構築するための開発者向けリファレンスです。@earendil-works/pi-durable または pi-ai をインポートするコードの作成やデバッグに使用します。memory/SQLite/JSONL/Durable Object ストレージ上での Harness の構成、入力の送信と回答待ち、TypeBox スキーマによるツール定義と構造化出力、ツールからのツール呼び出し、フックとガード、チェックポイントと所有権を備えた永続タスク、サブエージェントと子タスク、ドキュメントとマイグレーション、コードモード、ツール検索、会話ごとの環境、圧縮、クラッシュ後の復旧、ストレージと環境の適合性テスト、モデルとプロバイダーの選択を扱います。永続性やエージェントランタイムの動作に関する疑問（再起動後に何が残るか、入力がキューに残った理由、タスクがブロックまたは孤立する理由、中止がどう連鎖するか、Pico5 仕様の要件）にも使用します。
リポジトリを対象に、カタログ内の各スキルのチェックを読み取り専用で監査し、セットアップの不足項目を報告します。リポジトリのルートから同梱の Python スクリプトを実行し、カタログ内の各スキルについて、チェック、状態、証拠、修正を担当するスキルを1行にまとめて出力した後、それらのスキルを挙げた順序付きの計画を提案します。ファイルへの書き込みや、状態を変更する GitHub API エンドポイントの呼び出しは一切行いません。任意の --github フラグを指定した場合も、読み取り専用の GET チェックだけを追加します。「このリポジトリを監査」「このリポジトリに不足しているもの」「リポジトリの健全性チェック」「どのセットアップスキルが適用されるか」と言われた場合、または /repo-audit が呼び出された場合に使用します。修正を直接適用せず、各指摘をカタログ内の該当スキルに振り分けてください。アプリケーションロジックのコードレビューにも使用しないでください。
2025 年に AI を活用した副業を構築するためのアクティブなコーディネーター。ユーザーがマイクロニッチな製品を構築したい、ビジネスアイデアを検証したい、MVP を作成したい、収益性の高い副業を立ち上げたいときに使用する。このスキルはサブエージェントを編成し、市場調査、製品設計、ビジネス検証、ローンチ計画を実行する。トリガーには "help me build a side hustle"、"validate my business idea"、"find market opportunities"、"build an AI product"、"launch a side-gig" が含まれる。
このスキルを、あらゆる会話、あらゆるサーフェス、トピックを問わず、すべての応答に適用する——執筆、調査、分析、計画、雑談、そしてエージェント的なツール使用の作業（ファイル読み取り、grep、サブエージェント呼び出し、bash コマンド）も同様で、コードに限らない。これは Claude がどう推論し、書き、ツールを使い、自身のコンテキストを管理するかを司り、出力、コンテキストの増大、ツール呼び出しのオーバーヘッドをすべて、正確さを損なわずに縮小させる——冗長な埋め草、重複した言い換え、不要な検証ループ、重複した再読み込み、直列の往復、コンテキストの肥大化、肥大化したコードを削りつつ、推論を鋭く構造化されたまま保つ。回答、コードの記述、ツールの呼び出し、拡張思考の前に、常にこのスキルの原則を参照する。ユーザーが明示的に「簡潔に」「トークンを節約して」「効率的に」と求めたときだけではない。
Vercel Eve で耐久性のあるバックエンド AI エージェントを構築、開発、デプロイ、セルフホスト、保護、トラブルシューティングする。Eve エージェントの作成、ツール、スキル、サブエージェント、チャネル、スケジュール、サンドボックス、耐久性のあるセッション、可観測性の追加、Vercel や Node ホストへの Eve のデプロイを行うときに使用する。ToolLoopAgent や WorkflowAgent など、別個の Vercel AI SDK Agent API には使用しない；それらには AI SDK 専用のスキルを使用する。
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。