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
他の RHDH スキルが開始する際の環境を解決し、1 つの JSON ドキュメントを返します。どの RHDH リポジトリがどこにチェックアウトされているか — rhdh、rhdh-operator、rhdh-plugins、rhdh-plugin-export-overlays、rhdh-plugin-catalog、rhdh-cli、rhdh-chart、rhdh-local、backstage など — PATH 上にあるツール、および対象の RHDH と Backstage のバージョンとその根拠となったソースです。また、workspace status、worklogs、todos を支える `rhdh` コマンドラインも担当します。RHDH の状況把握、"自分の rhdh checkout はどこか"、"RHDH 1.10 にはどの Backstage バージョンが対応するか"、`rhdh status`、`rhdh doctor`、`rhdh config`、`rhdh workspace`、`rhdh log`、`rhdh todo`、および他の RHDH スキルが開始前に必要とする読み取り専用のコンテキストに使用します。読み取り専用 — 実装作業は要求された成果を担うドメインスキルに属します。
選択したトラッカーを使って他のスキル用にリポジトリをセットアップし、その選択がない場合はチケットの保管場所を尋ねます。GitHub Issues、Linear、Jira、.scratch/ 配下の markdown ファイル、または 1 段落で説明するトラッカーをサポートします。設定と CLAUDE.md または AGENTS.md 内のポインターブロックを検出して書き込みます。リポジトリごとに 1 回実行し、設定の更新やトラッカーの切り替えの際に再度実行します。mana のセットアップ、このリポジトリのスキル用セットアップ、issue トラッカーの選択、Linear や Jira の接続、スキルのトラッカー指定、または /setup-mana を求められたときに使用します。
人が読むあらゆるメッセージに使う：チャットの返信、説明、計画、分析、レビューコメント、進捗報告、エラー報告、コミットと PR の文面、人向けのドキュメント。レベル 1 は既定で、毎回適用され、トリガーは不要。レベル 2 は最も簡単な版で、より一般的な語を使い、文は最大 9 語、以前より語数を増やさない。読者がもっと簡単にしてほしいと言ったとき、5 歳児に話すようにと言ったとき、または分からないと再度言ったときにのみ発動する。ユーザーが、自分自身のものとして他の人に送る文章（チャットメッセージ、チケット、コメント、返信、メール、質問など）を書いてほしいと頼んだときにも使う。慌てている人が打つように書く。限定詞、数字、注意事項、条件、件数を失わずに簡略化する必要があるときにも使う。人が読まないテキストには使わない：他のエージェントやサブエージェント向けのプロンプトとタスク仕様、ツールの引数、構造化された引き継ぎ、機械が解析する出力、コード、識別子、設定キー、ログとエラー文字列。
エージェントスキルを作成、編集、評価、パッケージ化する。新しいスキルをゼロから構築する、既存のスキルを改善する、まったく起動しない、または不安定にしか起動しないスキルを修正する、スキルをテストするための評価を実行する、スキルのパフォーマンスをベンチマークする、スキルの説明を最適化する、サードパーティのスキルを品質の観点でレビューする、配布用にスキルをパッケージ化するときに使用する — ユーザーが明示的に「skill」と言わない場合でも（例：「teach Claude to do X」、「make the agent always follow Y」）。スキルの使用や一般的なコーディングタスクには使用しない。
`specify check` を実行して、Spec Kit に必要なツール（git、claude、gemini、code、cursor-agent、windsurf、qwen、opencode、codex、shai、qoder など）がインストールされ利用可能であることを確認します。結果を解釈し、次のステップを提案します。ユーザーが「check Spec Kit environment」「specify not working」「slash commands not showing」と言ったときに使用します。
明確に重複しない作業に分割できるタスク向けの orchestrator/subagent 協調ワークフロー。ユーザーが $subagents を呼び出す、"use subagents"、"spawn agents"、"parallelize this"、"delegate this"、"split this across agents" と言う、または協調的なマルチエージェント作業を求める場合に使用します。より難しいタスク、広範な調査、複数ファイルの変更、独立したレビュー、分離可能な実装レーンには subagents を優先してください。タスクが単純な場合、ハーネスが subagents をサポートしない場合、または安全な重複しない作業を特定できない場合は subagents をスキップしてください。
Svelte AI アシスタント統合スキル。ユーザーが Claude Code/Cursor/Copilot/Codex/OpenCode/VS Code などの AI コーディングツールに Svelte MCP サーバーを設定する場合、svelte-autofixer/list-sections/get-documentation MCP ツールをインストールする場合、svelte-task プロンプトを使用する場合、sv CLI（svelte-ai CLI）を呼び出す場合、または svelte-code-writer/svelte-core-bestpractices サブエージェントで Svelte 5 コードを書く場合に使用する。
@youdotcom-oss/teams-anthropic を使って Anthropic Claude モデル（Opus、Sonnet、Haiku）を Microsoft Teams.ai アプリに追加します。任意で You.com MCP サーバーを統合し、ウェブ検索とコンテンツ抽出を行えます。- 必須トリガー：teams-anthropic、@youdotcom-oss/teams-anthropic、Microsoft Teams.ai、Teams AI、Anthropic Claude、Teams MCP、Teams bot - 使用場面：Claude で Microsoft Teams bot を構築する、Anthropic を Teams.ai と統合する、Teams アプリに MCP ツールを追加する
AI エージェントのための tmux。エージェントが読み取り、待機し、スナップショットを撮り、入力できる名前付きバックグラウンドセッションで dev サーバーや TUI を実行する。盲目的な `sleep` ではなくリアクティブな待機で tmux を置き換える。プロジェクトは dev スクリプトを tuistory でラップする（`"dev": "tuistory -- next dev"`）ため、エージェントはバックグラウンドセッションを取得し、人間は自動的にアタッチされる。tuistory は次の場合に使用する： - バックグラウンドの dev サーバーや長時間実行プロセスの実行 - インタラクティブなコマンドラインや TUI の制御（入力、キー押下、クリック、待機、スナップショット） - ターミナルアプリの Playwright スタイルのテストの作成 バックグラウンドセッションには **コマンドライン**（`tuistory`）。プログラムによる制御とテストには **JS/TS API**（`launchTerminal`）。
VoiceDrop の入口。すべての機能は MCP にある（voicedrop.cn/mcp、44 のツール：記事の読み書きとバージョン、文体と蒸留、マイニングとリライト、コミュニティと投げ銭、計算資源、共有/WeChat 公式アカウント/小紅書、本棚の読書と執筆・改稿）。この skill が行うのは 1 つだけ——あなたをその MCP に接続すること：login ツールで 6+4 の携帯電話ペアリングログインを行いトークンを取得し、クライアントに接続する。トリガーワード："voicedrop"、"登录 voicedrop"、"voicedrop 登录"、"接 voicedrop mcp"、"voicedrop token"、"/wjs-voicedrop"。
AG2 マルチエージェントネットワークを統治する——アイデンティティ（`Passport`、`Resume`）、エージェントごとの `Rule`（2 つのトップレベルブロック `access`（`AccessBlock`）と `limits`（`LimitsBlock`。内部に `RateBlock` + `InboxBlock` をネスト））、差し替え可能な `HubArbiter` / `RuleBasedArbiter` のアクセス＆ルーティング接点、`AuthAdapter` / `AuthRegistry` の登録、チャネルレベルの `Expectation` と `audit` / `notify_channel` / `auto_close` 違反ハンドラー、ハブの追記専用監査ログと `AUDIT_KIND_*` 定数、ライブな `HubListener` / `BaseHubListener` 可観測性に加えて `Hub` の `on_*` フックと `register_sweeper`、そして `agent.task(...)` + `TaskMirror` によるタスク観測（ピアランキング用に `Resume.observed` を更新）。レート制限、アクセスポリシー、SLA、コンプライアンス証跡、ライブメトリクス/アラート、能力ベースのピアランキング、またはネットワーク上で実際に起きたことの調査が必要なときに使用。`ag2-network-quickstart` の後に読み込むこと。エージェント側のサーフェス（カスタムハンドラー、ビュー、LLM ツール、`HumanClient`）は `ag2-network-tools-and-views` を参照。
マルチエージェントの AG2 ネットワークを構築する——2 つ以上の `Agent` が対話する必要がある場合は常にこれをロードすること。ネットワークは `ag2` における標準的なマルチエージェントパターンである。`Hub.open`、`LocalLink`、`HubClient.register`、`Passport`、`Resume`、channel のライフサイクル（PENDING → ACTIVE → CLOSING → CLOSED）、2 種類の 2 者間 channel アダプター（厳密な 1Q1R 用の `consulting` と自由形式用の `conversation`）、`Envelope` のワイヤーフォーマット、オーディエンスルーティング、`wait_for_channel_event`、`hub.read_wal` による WAL リプレイ、および 5 つの channel クローズ経路を扱う。エントリポイント——より深い要件は `ag2-network-discussion`（N 者ラウンドロビン）、`ag2-network-workflow`（宣言的オーケストレーション / GroupChat 移行）、`ag2-network-governance`（ルール / 期待 / 監査）、または `ag2-network-tools-and-views`（カスタムハンドラー / ピア検出）にルーティングされる。
AG2 ネットワークエージェントが知覚する内容と、その LLM が実行できるアクションを形作る。`NetworkPlugin` 経由で提供される 5 つの自動注入された LLM 向けツール（`delegate`、`peers`、`channels`、`tasks`、`context`）と、アダプター所有の `say` を扱う；`agent_client.on_envelope(callback)` でデフォルトハンドラーを置き換える（ゲートウェイ、ヘッドレスワーカー）；`ViewPolicy` Protocol と組み込みの `FullTranscript`、`WindowedSummary(recent_n=N)`、`NamedWindowedSummary(recent_n=N)` ビュー、およびカスタムビューの書き方；skill markdown によるピアディスカバリ（`skill_md=`、`parse_skill_frontmatter`、`hub.set_skill`）；`Envelope` ワイヤフォーマットと `EV_*` イベント分類（`EV_TEXT`、`EV_PACKET`、`EV_CHANNEL_*`、`EV_EXPECTATION_VIOLATED`、`EV_TASK_CANCEL_REQUEST`、`EV_TASK_CANCELLED`）、`audience` と `visible_to` のセマンティクス、`Priority`、`causation_id`、そして `agent_client.send_envelope(...)` でカスタムイベントタイプの生の envelope を送る方法。ユーザーが LLM のネットワークサーフェスをカスタマイズしたい、カスタム envelope ハンドラーを書きたい、ゲートウェイ/ヘッドレスワーカーを構築したい、またはピアディスカバリを配線したいときに使用。
AG2 ネットワークの `workflow` チャネル——宣言的な `TransitionGraph` で駆動される編成型 N 者アダプター——を構築する。条件付きハンドオフ、マルチステップパイプライン、コンテキスト認識ルーティング、フィードバックループが必要な場合、または従来の `GroupChat` + `Agent.handoffs` パターンから移行する場合に使用。`TransitionGraph`；ファクトリ `TransitionGraph.sequence(...)` / `.round_robin(...)`；組み込みターゲット（`AgentTarget`、`RoundRobinTarget`、`StayTarget`、`RevertToInitiatorTarget`、`TerminateTarget`）；組み込み条件（`Always`、`FromSpeaker`、`ToolCalled`、`ContextEquals`）；動的ルーティング用の型付き `Handoff` 戻り値；`set_context` によるチャネルスコープのコンテキスト；カスタムサブクラス用の `register_target` / `register_condition`；パケット実行モデルと冪等ツールの要件；8 つのクックブックパターン（パイプライン、階層、エスカレーション、フィードバックループ、トリアージなど）；従来の `GroupChat` からの並行移行を扱う。`ag2-network-quickstart` の後に読み込むこと。
Arena を、異種混成の独立した設計とクロスレビュー、セカンドオピニオン、コード/バグ/計画のレビュー、エビデンスに基づく分析に使用する。手がかり： 用 arena, 讨论一下, 审核一下, 交叉审核, 第二意见, 完全体 arena, 伴随子代理, 边做边检查, companion review。議論は独立した提案から始まる。名前付きのドラフト/diff は直接レビューされる。単に 继续 とだけ入力すると未完了の Arena チェックポイントを再開する。監督下での実行と、継続的に並行するコンパニオンチェックをサポートする。些細な検索やフォーマットには使用しない。コンパニオンを有効にしていても、通常の作業には引き続き同行する。
AIエージェント向けのブラウザー自動化コマンドラインツールです。ページの移動、フォーム入力、ボタンのクリック、スクリーンショットの撮影、データ抽出、Webアプリのテストなど、ウェブサイトとのやり取りが必要な場合に使用します。「ウェブサイトを開く」「フォームに入力する」「ボタンをクリックする」「スクリーンショットを撮る」「ページからデータを取得する」「このWebアプリをテストする」「サイトにログインする」「ブラウザー操作を自動化する」などの依頼や、プログラムによるウェブ操作が必要なタスクで起動します。
AI SDK に関する質問に回答し、AI 搭載機能の構築を支援します。開発者が (1) generateText、streamText、ToolLoopAgent、embed、tools などの AI SDK 関数について質問する、(2) AI エージェント、チャットボット、RAG システム、テキスト生成機能を構築したい、(3) AI プロバイダー（OpenAI、Anthropic、Google など）、ストリーミング、ツール呼び出し、構造化出力、埋め込みについて質問する、(4) useChat や useCompletion などの React Hooks を使用する場合に使います。トリガー：「AI SDK」「Vercel AI SDK」「generateText」「streamText」「アプリに AI を追加」「エージェントを構築」「ツール呼び出し」「構造化出力」「useChat」。
既存の動作を壊さずに AI プロバイダーやモデルを切り替えます。OpenAI から Anthropic への切り替え、より安価なモデルの試用、単一ベンダーへの依存の解消、モデルの並列比較、モデル更新による出力の破損、ベンダーの多様化、ローカルモデルへの移行に使用します。モデル更新後にプロンプトが壊れた場合、GPT-4 で機能するプロンプトが Claude や Llama で機能しない場合、モデル移行が必要な場合にも使用します。プロバイダー設定を含む DSPy のモデル移植性、再最適化、モデル比較、マルチモデルパイプラインを扱います。OpenAI から Anthropic への移行、GPT から Claude への移行、GPT の代わりに Llama を試す、モデル比較フレームワーク、マルチプロバイダー AI 構成、AI のベンダーロックイン回避、モデル切り替え時のプロンプト破損、モデル非依存の AI コードにも使用します。
人の秘書として、タスクを要約し、その人の発言や依頼をタスクに逐語的に記録します。トリガー：「自分のタスクは何？」「何が待っている？」「調子はどう？」「残っているのは？」「質問はある？」「このタスクはどうなってる？」「№Nはどう？」「誰が何をしている？」「何が緊急？」「新しいことは？」「どこまで進んだ？」「あなたは…と言った？」「…に伝えて」「…って何？」「エージェントにタスクを割り当てて」「エージェントに依頼して」「エージェントに…するよう伝えて」「何を進めている？」「何を依頼した？」「未処理のタスクは？」「放置されたタスクを整理して」「アシスタント」。iskron_* が必要です。
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。