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 96,770 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
セッション引き継ぎのライフサイクルを管理します。完了した作業、保留中のタスク、学んだことを .claude/handoff.md に記録するセッション終了時のルーティン、およびそれを再度読み込むセッション開始時のプロトコルです。トリガー: /wrap-up、「wrap up」「今日はここまで」「それでは終わりにします」「セッション終了」「今日はここまで」「引き継ぎ」など、セッション開始時の「開始します」「セッション開始」「引き継ぎを読み込んで」「前回の続きから」「何をやっていたっけ」など。
対話型のプロジェクト初期化。プロジェクト種別を判別し、アーキテクチャの質問を行い、カスタマイズされた CLAUDE.md を生成します。テンプレートを手動でコピーする必要はありません。使用場面: 「init project」「setup project」「initialize」「new project setup」「generate CLAUDE.md」「configure for dotnet-claude-kit」、または新規・既存の .NET コードベースで Claude Code を始める際。
セッション途中のセーブポイント。説明付きの git コミットと簡潔な引き継ぎメモを作成し、そのまま作業を続けます。リスクの高い変更やリファクタリングの前、タスクを切り替えるとき、セッションを終了せずに進捗を記録したいときに使用します。発動: /checkpoint、「checkpoint」「save progress」「commit and handoff」「save state」「pause here」「before a risky change」。学習事項の抽出を含むセッション終了時の完全なルーティンには、代わりに /wrap-up を使用してください。
曖昧な機能・Novo buffalo品のアイデアを、 relentless な構造化質問によって合意・永続化された仕様に変換する。決して仮定しない——あらゆる不足、曖昧さ、"おそらく" は開発者への質問になり、未解決の問いが残っている限り仕様は承認できない。/plan、/scaffold、/tdd が使用する受け入れ基準を備えた docs/specs/<NNN>-<slug>.md を生成する。用途："spec"、"write a spec"、"spec this out"、"requirements"、"PRD"、"acceptance criteria"、"define the feature"、"user stories"、"what should we build"、あるいは一文で説明するには大きすぎる機能の計画の前。
Salesforce組織でSales ManagementエージェントとAgentforce Pipeline Managementを設定、構成、または修復する際に使用します。フロー、プロンプトテンプレート、権限セット、データソース設定のメタデータ作成を自動化します。次の場合に使用：Pipeline Managementの有効化、Salesパイプライン機能の設定、商談項目の更新（自動更新を含む）を行うSales Managementエージェントの設定、Einstein Conversation InsightsやEinstein Activity Captureなど有効化済みデータソースの接続、商談ステージの説明のカスタマイズ、会議後の提案の設定、構成状態の検証または監査、一部のみ設定された組織の修正、Pipeline Managementのメタデータ問題のトラブルシューティング。次の場合は使用しない：カスタムエージェントの構築（agentforce-generateを使用）、一般的なAgentforceトレースの設定（platform-tracing-agentforce-configureを使用）、Sales以外のエージェントの操作、Einstein Conversation InsightsまたはEinstein Activity Captureの新規有効化（プロビジョニングは対象外）。
実測結果やユーザーレビューなどの実際の利用フィードバックをもとに、ダウンロード数などの人気指標だけに頼らず、タスクに最適な高品質 Skill を探す方法です。次のいずれかの場合に使用します。① ユーザーが Skill の検索、推薦、インストールや、他の人の経験を求めている場合。「xxx の Skill を探して」「株式分析は他の人がどうしているか」「既存の Skill があるか探して」などの依頼や、find a skill / find skill / skill search のような検索意図を含みます。② Agent が外部 Skill の支援が必要だと判断した場合。慣れないタスクや、試しても解決できず適切なツールがない場合は、ユーザーに頼まれる前に実践例を調べ、適切な Skill を検索できます。
AI エージェントと LLM アプリ向けの DeepEval 評価ワークフロー。AI エージェント、ツール利用ワークフロー、マルターンのチャットボット、RAG パイプライン、LLM アプリの評価・改善、evals の追加、データセットや goldens の生成、`deepeval generate` の使用、`deepeval test run` の使用、結果の Confident AI への送信、本番環境の監視、オンライン評価の実行、トレースの調査、評価の失敗に基づくプロンプト・ツール・リトリieval・エージェントの挙動の改善をnuceswhen… patrons…
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。
コーディングタスクを Warp Agent CLI（`oz`）にバックグラウンドの実装者として委譲し、その後自分で diff をレビューして取り込みます。「Warp に X を実装させる」「これを Warp CLI に委譲する」「Warp で動かして」「oz で実装/修正/リファクタリング」といった表現でユーザーが実装作業を Warp に任せたいとき、または自分でレビューのみを担当したまま Warp でキュー状のコーディングタスクを流したいときに使用します。小さすぎて直接インラインで実行できるタスク、委譲せず直接コードを書きたい場合、対話式の `warp` TUI には使用しないでください（このスキルが駆動するのはヘッドレスの `oz agent run` であり、ターミナルアプリではありません）。
「どこから始めるべきか」「始めてほしい」といった依頼、六段階のジャーニーの中で「いまどこにいるのか」と聞かれたとき、Data 360、OmniStudio、DevOps Center の組織機能をオンデマンドで検出する依頼、またはインストール済みのスキルではカバーされていないタスクについて「X を実現するのに何がBrush」「X に向いているのはどのプラグインか」と聞かれたときに使用します。すでにリーフスキルが担当している特定の Salesforce のタスク、および Salesforce 以外の汎用的なヘルプでは発動しないでください。
コーディングタスクを Command Code CLI（`cmd`）にバックグラウンドの実装担当として委任し、その後自分で diff をレビューして取り込みます。ユーザーが実装作業を Command Code に任せたい場合は常に使用します（"Command Code に X をやらせる"、"これは commandcode に委任"、"cmd で実行"、"Command Code で実装/修正/リファクタ"）。レビュー担当者としてDLEadek 溽の一連のコーディングタスクを Command Code で順番に実行する場合にも使用します。小さすぎて直接行えるタスクや、委任せず直接コードを書いてほしい場合に使用しないでください。
@copilotkit/react-core — Next.js App Router / React Router v7 / TanStack Start / SPA アプリに CopilotKit provider（@copilotkit/react-core/v2 から）をマウントし、CopilotChat/CopilotPopup/CopilotSidebar（v2 のチャットコンポーネントは react-core/v2 から提供。react-ui は v2 では CSS のみ）を組み込む。useAgent / useAgentContext / useCapabilities でエージェントにアクセス・購読し、複数のエージェントを切り替え、useThreads で永続的な Intelligence スレッドを管理し、useFrontendTool でブラウザ側ツールを登録し、useRenderTool / useComponent / useDefaultRenderTool でツール呼び出しを描画し、useHumanInTheLoop で実行をゲートし、useAttachments でファイル添付を接続し、サジェストピルを設定し、アクティビティおよびカスタムメッセージのレンダラーを登録する。references/ にあるReferences を参照し、タスクに合うものを読み込む。
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」。
@copilotkit/runtime — 任意の JS サーバーに fetch ネイティブの CopilotRuntime をマウントし、ミドルウェアを接続して AgentRunner を選択します。BuiltInAgent（TanStack AI を使用する Factory Mode が推奨のデフォルト）をインスタンス化するか、12 種類の外部エージェントフレームワーク（Mastra、LangGraph、CrewAI Crews/Flows、PydanticAI、ADK、LlamaIndex、Agno、AWS Strands、MS Agent Framework、AG2、A2A）のいずれかを接続できます。Intelligence mode を有効にして永続スレッドと websocket を利用し、defineTool でサーバー側ツールを登録して音声文字起こしを接続します。fetch ベースの createCopilotRuntimeHandler プリミティブを使用します。Express/Hono アダプターは推奨されません。タスクに合った references/ 配下のリファレンスを読み込んでください。
経験を自動的に記録し、安全に進化させるスキル。トリガー：(1) コマンドや操作が失敗したとき → ERRORS.md に記録 (2) ユーザーに訂正されたとき（「違う」「そうじゃなく应该那样子」）→ LEARNINGS.md に記録 (3) 存在しない機能が求められたとき → FEATURE_REQUESTS.md に記録 (4) 外部 API やツールがエラーになったとき → ERRORS.md に記録 (5) 自分の知識が古的门 Mistakes Assemble or 誤りだと気づいたとき → LEARNINGS.md に記録 (6) よりよい方法を見つけたとき → LEARNINGS.md に記録 (7) 各タスクが完了したとき → 過程を振り返り、新しい経験があれば LEARNINGS.md に記録。重複排除の原則：新しい経験がない、または既存の項目が既に覆っている場合は書き.skip。每次の書き込みでは .learnings/CHANGELOG.md に JSONL ログも追記します。同じ経験が 3 回以上繰り返された場合は AGENTS.md/TOOLS.md/SOUL.md へ昇格します。詳細は本文をご覧ください。
デザインの問題を急いで解決する前に、じっくり考えるための横断的な思考モードです。Intent デザイン戦略システムの一部です。発散的なブレインストーミングを促し、連想力を高め、初心者の視点を保ち、分野横断のパターン認識を行い、アイデアを早まって退けることを抑えます。すべての Intent スキルと連携します。strategize はブリーフの再構成に、blueprint は構造上の前提への問い直しに、journey はインタラクションモデルの再考に、specify は仕様のストレステストに活用します。ユーザーが「発散モード」「哲学者モード」「これについて一緒に考えて」「ブレインストーミング」「この問題を探って」などと依頼するか、「奇抜にして」「自分を抑えないで」「どんなつながりを見落としている？」「違う視点で考えて」「行き詰まった」などと言った場合に起動します。これはキャラクターではなく推論プロトコルです。Claude の語り口は地に足の着いたまま、思考プロセスが大きく変化します
重要：エラー、設計、コーディングを含むすべての Rust の質問に使用します。最も優先度が高いもの：比较, 对比, compare, vs, versus, 区别, difference, 最佳实践, best practice, tokio vs, async-std vs, 比较 tokio, 比较 async。発動語：Rust, cargo, rustc, crate, Cargo.toml, 意图分析, 问题分析, 语义分析, analyze intent, question analysis, compile error, borrow error, lifetime error, ownership error, type error, trait error, value moved, cannot borrow, does not live long enough, mismatched types, not satisfied, E0382, E0597, E0277, E0308, E0499, E0502, E0596, async, await, Send, Sync, tokio, concurrency, error handling, 编译错误, compile error, 所有权, ownership, 借用, borrow, 生命周期, lifetime, 类型错误, type error, 异步, async, 并发, concurrency, 错误处理, error handling, 问题, problem, question, 怎么用, how to use, 如何, how to, 为什么, why, 什么是, what is, 帮我写, help me write, 实现, implement, 解释, explain
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。