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
obsidian-mind の作業を適切なモードにルーティングする：vault のインストール／ブートストラップ（ShardMind か git clone か）、日次の standup／dump／wrap-up セッションループ、意思決定・インシデント・1:1・成果のキャプチャ経路、パフォーマンスグラフのレビューフロー（/om-review-brief、/om-self-review、/om-peer-scan）、vault のメンテナンスと /om-vault-upgrade マイグレーション、Claude Code・Codex CLI・Gemini CLI にまたがるマルチエージェントの配線、任意の QMD セマンティック検索。obsidian-mind は特定の既製 Obsidian vault テンプレートであり、5 つのライフサイクルフック、/om-* コマンド、サブエージェント、コンピテンシーグラフを通じて、コーディングエージェントに永続的なセッションをまたぐ記憶を提供する — 汎用的な vault 構築や wiki 作成のワークフローではない。トリガー：obsidian-mind、om-standup、om-dump、om-wrap-up、om-review-brief、om-self-review、om-peer-scan、om-vault-upgrade、brag doc、North Star.md、performance graph、competency notes、session lifecycle hooks、shardmind install obsidian-mind。
`orca` CLI を通じて、Orca 管理の 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、成果物、スキル共有、worktree コメント、Orca 内蔵ブラウザーを操作します。ユーザーが「$orca-cli」「Orca worktree」「child worktree」「spawn codex/claude in a worktree」「read/wait/send Orca terminal」「handoff」／「handover」／「give this to another agent」「Orca browser」「orca artifacts」「share skills」と言った場合に使用します。Orca の状態が関係する場合は、通常の git worktree、臨時の PTY、Computer Use より優先します。CLI、ファイルシステム、API では操作できない可視ウィンドウの GUI 操作が必要な場合に限り、Computer Use を使用します。
公開されている `orca` CLI を使って、Orca が管理するワークツリー、フォルダコンテキスト、ターミナル、リポジトリ、オートメーション、成果物、スキル共有、ワークツリーのコメント、Orca アプリに組み込まれたブラウザを操作します。ユーザーが "$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"、"orca artifacts"、"share HTML/Markdown"、"public artifact link"、"share skills"、"control the browser inside Orca" と言った場合に使用します。タスクが Orca 管理の状態に触れる場合は、生の `git worktree`、アドホックな PTY、Playwright、Computer Use よりもこれを優先してください。外部ブラウザウィンドウ、webview、デスクトップ UI に Computer Use を使うのは、フォーカス、メニュー、ダイアログ、座標、スクリーンショットなど OS/ウィンドウレベルの制御が必要な場合だけにしてください。Orca の組み込みページには `orca-cli` を、外部ページには Playwright や CDP などのページ自動化ツールを使用してください。
インストール中のエージェントを、実装上の選択を制約することなく段階的な PPT またはスライドのワークフローへ導く。ユーザーがトピック、記事、レポート、ブリーフからプレゼンテーション、デッキ、ストーリーボード、スライド化できる構成を求め、成功が次の組み合わせに依存する場合に使用する：ブリーフの明確化、必要時の事実収集、アウトラインの構築、ページ単位の計画作成、レビュー可能な中間成果物の生成、そして環境に調査・レンダリング・配信の能力がない場合の graceful degradation。
開発者がすべての書き込みを逐一承認せずにエージェントを作業させたいときに使用します。「tu dong hoan toan」「cu lam het di」「dung hoi tung buoc」「work autonomously」「approve everything for this task」といった指示や、長時間のビルドセッションが対象です。applyのプレビューでautopilotが有効、一時停止、期限切れ、または特定のステートメントを対象としていないと表示された場合も使用します。開発者承認済みのリースを一つ要求し、その範囲内で厳格に作業し、範囲の終了時に停止して、行ったすべての書き込みを報告します。
Roundfixを使用して、読み取り専用のRelease Plan Commandでリリースを計画し、CodeRabbitのプルリクエストフィードバックを整理し、Doctor Commandでランタイムの準備状況を診断し、Implement CommandでSpecのTask Graphを実行し、Supervisor Run Event StreamでRunsを監視し、GC CommandでRunストレージを回収し、完了したSpecsをアーカイブします。また、`--follow-up`、`--status`、`--unattended`のSkill Modesを実行し、デーモンが割り当てたBatch実行内では、範囲を限定したReview IssueまたはTaskの解決契約に従います。
グローバルの `AGENTS.md`、永続的なメモリディレクトリ、任意の夜間リファインメント自動化を使って、Codex ネイティブの自己改善メモリループを構築・維持する。Codex で OpenClaw 流の自己改善の考え方を Codex に適応させたい場合、長期的なユーザー/プロファイルメモリを設定したい場合、`PROFILE.md` / `ACTIVE.md` / `LEARNINGS.md` / `ERRORS.md` / `FEATURE_REQUESTS.md` を作成したい場合、生の学びから有効なガイダンスへの昇格ルールを追加したい場合、または定期的なメモリリファインメント自動化を作成したい場合に使用。
主要な senior UI/UX オーケストレーションスキル。ユーザーが Web アプリ UI、SaaS ダッシュボード、内部ツール、ランディングページ、製品ページ、スクリーンショット、Figma デザイン、Figma MCP ワークフロー、デザインからコード、コードからキャンバス、デザインシステム同期、Stitch/AI UI 探索、三方向のデザイン探索、cursor reveal エフェクト、レスポンシブ動作、アクセシビリティ、視覚品質、senior UI/UX/SEO/LLM 評議会の意思決定、wiki コンテキストゲート、UI スキルシステムのワークフローの構築、リファクタリング、監査、批評、計画、検証を求めたときに使用する。作業を webapp-ui-skill、marketing-site-skill、ux-audit-skill、design-critic-skill、ui-ux-pro-max、stitch-design-bridge、senior-figma-orchestrator、cursor-reveal-hero、image-layer-alignment-validator、task-plan-v2-orchestrator、obsidian-wiki-ingest および共有検証ツールにルーティングしつつ、ローカルファーストのプライバシー、単一の中央責任者、偽のツールの禁止、エビデンス報告、視覚的検証を徹底する。
ユーザーが厳選されたカタログの外部からスキルを発見または評価することを明示的に求めた場合にのみ使用します — 例：「Stripe スキルを探して」「X 向けのスキルはある？」「採用前にこの候補を評価して」。メタスキルであり、skill-selector を補完します：日常的な apm-management、project-init、カタログ内のリクエストでは自動的に呼び出さないでください。審査済みのレジストリ（Anthropic 公式、claude-skill-registry、VoltAgent/awesome-agent-skills、ComposioHQ、Superpowers、GitHub topic）を横断的に調査し、必須の waxa-eval 採用ゲートを設けます。
体系的な 9 フェーズレビューで claude-skills リポジトリのドキュメントを監査する：標準への準拠、Context7/WebFetch による公式ドキュメントの検証、コード例の正確性、ファイル間の整合性、バージョンドリフトの検出。明確な問題を重大度分類とともに自動修正する。使用場面：スキルの問題調査、重大なパッケージ更新の検出（例：v1.x → v2.x）、90 日以上検証されていないスキル、マーケットプレイスへの提出前、または古い API パターン、矛盾する例、リンク切れ、バージョンドリフトのトラブルシューティング。
Claude Code のための戦略的思考パートナーで、意思決定と構築を分ける。前提を問い直し、アプローチを比較し、実行には新しいセッションでそのまま動かせるプロンプトを渡す。スキルルーティング、コンテキストの引き継ぎ、メモリ管理を担う。使用場面："plan my project"、"advise on architecture"、"what should I build next"、"help me think through"、"explore"、"brainstorm"、"how should I approach"、"what's the right tool"、"which skill do I use"、"route this task"、"hand off context"、"manage my session"。トリガー：/strategic-partner、/advisor、/sp
orbit CLI を使って AI の token 消費量、コスト、利用傾向を追跡します。ユーザーが token 使用量、AI コスト、Claude Code の支出、使用した token 数、モデル別のコスト内訳、セッション履歴、token 分析について尋ねたときはいつでもこのスキルを使用してください。'how much have I spent'、'token usage'、'show me costs'、'what's my AI spending'、'how many tokens today'、'cost per model'、'list sessions'、'track usage'、'token report'、'weekly usage'、'monthly costs' などのフレーズ、および token/コスト追跡のあらゆるタスクで起動します — 'am I spending too much on Claude'、'what did that session cost'、'show me the dashboard'、'how much is opus costing us' のような何気ない言及であっても対応します。
承認された変更をエンドツーエンドで実装・デリバリーする——検証、PR の作成、マージ、マージ後の状態確認——ライブステートゲート、耐久性のある中断ハンドオフ、ライブステート優先の再開を用いる。ユーザーが特定の変更に対してエンドツーエンドのデリバリー権限を付与し、デリバリー境界に到達する前に作業がツール呼び出しの上限、コンテキスト枯渇、ワーカーの喪失、セッション中断をまたぐ可能性がある場合に使用する。デリバリー指示のない単純な修正、ユーザーが付与していないマージやマージ後の権限の付与、リリースパイプラインの設計（それには release-engineering を使用）には使用しない。
docs/<feature>/HANDOFF.md を作成し、会話履歴のない新しいエージェントセッションが未完了の作業を引き継ぐための概要を記載します。ブランチとチェックアウトの場所、プッシュ済みの内容、最初にマージすべき内容、構築したものと正規のドキュメント、作業再開地点、今回のセッションで時間を費やした落とし穴を含めます。実装作業（execute-plan、execute-roadmap、build-feature）が未完了の作業を残して停止したとき、コンテキストが尽きそうなとき、ユーザーが /write-handoff <feature> を実行したとき、または別のエージェントやセッションへの引き継ぎを求めたときに使用します。完了した作業を人に渡してテストと受け入れを行う場合は、代わりに write-acceptance を使用します。
このスキルは 6 席の協働プリプロダクションセッションを招集する——Story Architect、Story Analyst、Dialogue Writer、Scene Writer、Standards Reviewer、Research Specialist が執筆開始前にそれぞれの創作構想を提示する。オプションで、複数のモデル/プロバイダー（Claude + セルフホスト可能な vLLM + クラウド）にまたがって各席を招集し、真の多様性を確保する。使用場面：新しい脚本の開始、大規模な書き直しの計画、既存素材の再構想、多様な専門家の視点の獲得。
AG2 エージェントをオフラインで評価、テスト、追跡します。タスクの Suite を構築し、run_agent でエージェントを実行し、組み込みのスコアラー（final_answer_matches、tool_called、no_tool_errors、token_budget）またはカスタム @scorer——agent_judge の LLM ジャッジを含む——で回答を採点します。RunResult のスコアカード（pass_rate、score_stats、value_counts）を読み、決定論的な TestConfig カセットで CI にゲートを設け、store_dir に永続化して実行を diff してリグレッションを捕捉し、evaluate_traces で既存の trace を採点します。ユーザーがエージェントを評価、テスト、採点、ベンチマークしたい場合、CI やリグレッションゲートを構築したい場合、正確性、ツール使用、コスト、品質を採点したい場合に使用します。ビルドを直接比較したりリーダーボードで比較する場合は ag2-eval-comparison を参照してください。
Agent 設計のアドバイザー兼レビューツール。12-Factor AgentOps のベストプラクティスに基づき、(1) Agent アーキテクチャ設計案の検討、(2) 既存の Agent/Skill/ワークフローの設計をレビューし、問題点を見つけて改善案を提示するために使用。トリガー語：私の agent をレビューして、この skill を分析して、agent 設計、agent 最適化、このワークフローを review して、この agent の問題点、agent の設計方法、agent アーキテクチャ相談。
このスキルは、LLM が @ax-llm/ax を使って正しい中核的な AxAgent コードを生成するのを支援する。ユーザーが agent()、子エージェント、名前空間付き関数、discovery モード、明確化、bubbleErrors、ホスト側の final/clarification プロトコル、通常のエージェントのランタイム動作について尋ねた場合に使用する。MCP クライアント、ネイティブランタイムモジュール、サブスクリプション、タスク、認証については、このスキルと併せて ax-mcp を使用する。RLM／コードランタイムの作業には ax-agent-rlm、コールバックとテレメトリには ax-agent-observability、recall／メモリ／スキル読み込みには ax-agent-memory-skills、agent.optimize(...) には ax-agent-optimize 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。