Skills

D

development-brain

15810879921-coder / oneos-pm-skills

知行合一：開始・進行中・完了直後の実際の開発作業を能動的に識別し、コード・Git・外部システムへの最初の書き込み前にエビデンスベースの事前チェックを行い、実行中は確認済みの制約のみを引用し、Git／テスト／MR のエビデンスを得た完了後に自動で振り返りと安全な進化を行う。自然言語における実装、修正、デバッグ、リファクタリング、修正対応、ビルド、開発検証、コードのコミット、Skill 機能の変更といった開発意図は、$development-brain と書かれていなくても暗黙的に呼び出す；純粋なプロダクト分析、正式な QA、リリース・デプロイ、概念説明、通常の Q&A、Skill を更新すべきかの読み取り専用評価では発動しない。

D

discuss-multi-ai

valorvie / ai-dev-skills

マルチ AI クロス審議ワークフロー。異なる AI ツール（Claude、Codex、Gemini など）間でコード変更のクロスレビューを行う。使用タイミング：ユーザーが /discuss-multi-ai を呼び出す、他の AI に変更をレビューさせたいと言及する、または commit hash を含む審議リクエストを貼り付けた場合。ユーザーが「他の AI 向けの審議テキストを作って」や「この変更を他の AI に見せて」と言っただけでも本スキルを発動する。

共有状態または順序の依存関係なく実行できる 2 つ以上の独立したタスクに直面した時に使用します

D

distill

davepoon / buildwithclaude

関連するメモリから wiki ページを統合生成する。1 つのエンドポイント、1 つのフロー：daemon が可能な範囲をクラスタリングして統合し、agent が daemon にできなかった部分（LLM がない、またはクラスタが大きすぎる場合）を仕上げる。`/distill [target]` として呼び出す。

E

extract-glossary

mizchi / skills

指定されたリポジトリ、複数リポジトリ、または GitHub organization から、ドメイン固有の専門用語、業界用語、社内・プロダクト用語、リポジトリ実装マップ、技術構成、オンボーディング向け Mermaid 構成図を抽出・生成するときに使う。ユーザーが「用語集を作る」「ドメイン辞書を作る」「オンボーディング資料にする」「repo/org を見て専門用語をまとめる」「AI が再確認しなくてよい知識ベースを作る」と依頼したら起動する。

F

fable-reasoning

darasoba / agent-skills

Claude Fable 5 の問題解決パターンから抽出した高度な推論とコーディングの規律。自明でないタスク（デバッグ、機能実装、リファクタリング、アーキテクチャの意思決定、コードレビュー、多段階の調査）の開始時に読み込む。仮説駆動の思考、証拠に基づく主張、調整された取り組み、根本原因の修正、敵対的な自己検証を徹底することで推論の質を高める。トリガー："debug"、"fix"、"implement"、"build"、"refactor"、"why is this failing"、"design"、"investigate"、または間違えるとコストが大きいあらゆるタスク。

実装が完了し、すべてのテストが成功し、作業をどのように統合するかを決定する必要がある場合に使用 - マージ、PR、またはクリーンアップの構造化されたオプションを提示することで、開発作業の完了をガイドします

F

fleet-copilot

rysweet / amplihack

自律型コパイロット — エージェントが自然言語から目標を策定し、SessionCopilot 推論によるロックモードを有効にし、目標が達成されるまで作業を続けます。

F

flow-develop

nyldn / claude-octopus

利用可能な外部プロバイダーを使ったマルチ AI 実装（Double Diamond の Develop フェーズ）。単純なコード編集、コードの閲覧・レビュー、組み込みコマンド、些細な単一ファイルの変更には使用しないこと。

F

frontend-orchestrator

sanky369 / vibe-building-skills

コードベースのフロントエンドデザイン成熟度を診断し、適切なフロントエンドデザインスキルの順序で作業をルーティングする。ユーザーが広範または曖昧なデザイン依頼をしたとき——「これをもっと良く見せて」「UI を磨いて」「MVP っぽく感じる」「フロントエンドがめちゃくちゃ」「デザインはどこから始めればいい」「プロっぽく感じさせて」「デザインシステムを計画して」——または依頼が複数のデザイン課題にまたがり、どの単一スキルが当てはまるか不明確なときに使用。実際のコード（Tailwind 設定、CSS 変数、コンポーネント構造、hex コードのばらつき）を検査して成熟度を評価し、5 つの実装パスのうち 1 つを選び、デザインのロードマップを生成する。根拠に基づく成熟度診断と、各ステップが次へ受け渡す成果物を含む順序付きのスキルシーケンス。依頼が 1 つの課題（間隔のみ、色のみ、書体のみ）に明確に対応する場合は、これをスキップしてそのスキルを直接呼び出す。

G

game-improvement-loop

gil-1 / skills

エージェントを使った大規模コードベースの管理を改善する個人向けスキル

G

gauntlet-loop

nicholasspisak / gauntlet-loop

ユーザーが /gauntlet-loop を呼び出すか、目的、計画、仕様、PRD、要件ドキュメント（インラインテキスト、.md ファイル、.html ファイル）をオーケストレーションされた実行システムプロンプトに変換するよう求めたときに使用する——例：「gauntlet this plan」「make an orchestrator prompt for this spec」「generate the execution prompt for @plan.md」。

G

Gemini CLI

ovachiever / droid-tings

アーキテクチャ、デバッグ、セキュリティ監査について第二意見を得るために Google Gemini CLI に相談する。Gemini の 100 万トークン以上のコンテキストウィンドウで包括的なコード分析を行う。Flash（高速）、Pro（徹底的）、3-Pro-Preview（最先端）を比較。使用する場面: アーキテクチャ上の判断に第二意見が必要、2 回以上試してもデバッグが行き詰まっている、セキュリティに敏感なコードを書く、リファクタリング（5 ファイル以上）を計画する、コンテキスト容量が 70% 以上に迫っている、技術スタックに不慣れ、ピアレビューが必要、Flash と Pro と 3-Pro-Preview を比較したい。キーワード: gemini-cli、google gemini、gemini command line、second opinion、model comparison、gemini-2.5-flash、gemini-2.5-pro、gemini-3-pro-preview、architectural decisions、debugging assistant、code review gemini、security audit gemini、1M context window、AI pair programming、gemini consultation、flash vs pro、AI-to-AI prompting、peer review、codebase analysis、gemini CLI tool、shell gemini、command line AI assistant、gemini architecture advice、gemini debug help、gemini security scan、gemini code compare

G

git-worktree

alpoxdev / hypercore

[Hyper] 分離ブランチや並列エージェントセッションのために Git worktree を作成、移動、一覧表示、削除、クリーンアップ、修復する。追加入力なしでの `git-worktree ARGUMENT` による直接作成も含む。ユーザーが git worktree のセットアップ/削除、フォルダごとのブランチワークフロー、並列の Codex/Claude/Cursor ワークスペース、リポジトリローカルの `.hyper/git-worktree/` 規約を求めた場合に使用する。作成時引数やタスクが不明確な場合は、そこでどのような作業を行うかをユーザーの言語で尋ね、フォルダ名を導出してから、以降の作業を新しい worktree に移す。

G

grill-softly

guojie-hong / skills

計画や設計を研ぎ澄ますための範囲を限定したインタビューで、進行しながらドキュメント（ADR と用語集）も作成します。リポジトリが証拠を示す分岐だけをたどります。

H

hermes-ops

chujianyun / skills

Hermes Agent を運用するための実践的スキル。ユーザーが「hermes の運用」「hermes の問題調査」「gateway の異常」「プラットフォームの切断」「cron が実行されない」「profile 設定の混乱」「skills や tools が有効にならない」「他の agent に hermes の保守を手伝ってほしい」と言及したときに使用する。hermes-agent のソースコードと公式のコマンドエントリに基づき、確認・特定・修正・検証の 4 ステップを優先し、感覚で勝手に変更しない。

H

hexabot-action-creator

hexabot-ai / action-creator

Hexabot v3 の action の作成、スキャフォールディング、実装、レビュー、ドキュメント化、改善を行う。カスタムワークフロー action、外部 API 統合、LLM を利用した action、memory の読み書き、設定や認証情報の処理、action バインディング、拡張/プラグインの action パッケージ、入出力契約の設計を含む。業務統合の要件を Hexabot action としてラップするときに使用する。汎用の NestJS、フロントエンドのみの作業、action の実装が必要でない限り汎用のワークフロー YAML、チャットボットのコピーライティング、Hexabot action としてラップされていない汎用 API クライアント、Hexabot 以外の自動化フレームワークには使用しない。

I

implement-spec

ilteoood / harness

/to-spec と /to-tickets の成果をコードに実装します

I

init

davepoon / buildwithclaude

摩擦のないセットアップ。不足している daemon を検出してインストールし、ローカルメモリを設定し、plugin → MCP → daemon の往復全体を検証する。`/plugin install origin@7xuanlu` の後に実行するか、ユーザーが「origin をセットアップ」「origin は動作しているか」「origin を修正」と言ったときに実行する。

構造化インタビューを通じて曖昧なアイデアを実装可能な仕様に変換する。ユーザーが新機能／製品アイデアを説明する場合、解決すべき課題がある場合、要件を文書化する必要がある場合に使用。intent.md（コードエージェント向けの技術仕様）と overview.md（人間向けの要約）を生成する。

I

interview-and-create-plan

doeixd / opencode-ralph-rlm

Ralph RLM ループを開始する前に、ユーザーにインタビューして目標を研ぎ澄まし、設計をストレステストし、ループが従える著者自身の PLAN.md（目標、完了の定義、マイルストーン、未解決の問い、不変条件）を書く。作業を supervisor / start_loop に委任する前に計画・スコープ設定・ストレステストを行いたいとき、または PLAN.md がまだプレースホルダーのブートストラップであるときに使用する。

J

jev-skill-select

kerpopule / hermes-jev-skills

インストール済みの多くのスキルのうちどれが（あるいはどれも）あるリクエストに当てはまるか分からないとき、またはスキルの読み込みをより安価あるいは正確にするよう求められたときに使用する。Jev はカタログ全体をランク付けし、スキルが不要だと述べることもある。

プロジェクト向けに、AI がアクセスできるナレッジベースを構築・維持します

L

langchain-fundamentals

langchain-ai / skills-benchmarks

create_agent で LangChain エージェントを作成し、ツールを定義して、ミドルウェアで人間参加型の処理やエラー処理を実装します。

L

llm-advisor

ckorhonen / claude-skills

複雑なバグ、難問、計画、アーキテクチャの意思決定について、他の LLM（GPT-4.1、o4-mini、Gemini 2.5 Pro、Claude Opus）にセカンドオピニオンを求める。15 分以上行き詰まったときや複雑なデバッグに直面したときに積極的に使用する。ユーザーが 'ask Gemini/GPT/Claude about X' や 'get a second opinion' と言った場合に使用する。

L

local-knowledge

terraphim / terraphim-skills

Terraphim のロールベース検索を通じて個人のノートやドキュメントを活用します。AI エージェントは terraphim-agent REPL コマンドを使い、領域（Rust、フロントエンド、アーキテクチャ）ごとに整理された開発者のローカルナレッジを検索できます。

M

memory-doctor

basicmachines-co / basic-memory

bm doctor でローカルの Basic Memory プロジェクトを確認し、結果を説明して、ユーザーの同意後に推奨された修正を実行します。検索で結果が見つからない、ノートが重複して表示される、または保存した内容が失われたように見える場合に使用します。

M

meta-methodology-research-methodology

agents-inc / skills

調査フロー（Glob -> Grep -> Read）、file:line 参照付きの証拠に基づくリサーチ、AI が利用しやすい構造化出力形式。パターン発見、実装リサーチ、コードベース調査に使用する。

M

multi-ai-research

majiayu000 / spellbook

並列マルチ AI クロスバリデーション研究ワークフロー(大バージョン)。N 個の内部サブエージェント + grok + gemini を並列にディスパッチし、findings を自動でクロスバリデーションし、信頼度で階層化(強いコンセンサス / 部分的 / 衝突 / 不十分)し、仲裁付きの階層化アクション項目を生成する。ユーザーが「マルチ AI 調査」「クロスバリデーション」「独立したコンセンサス」「三脳調査」「multi-ai research」「parallel research」「cross-validate」と言うとき、または内部データ + 外部の 2026 コンセンサスから恩恵を受ける深い調査が必要なときに使用。迅速な事実確認の Q&A、純粋なコード推論、深いプロジェクトコンテキストを必要とするタスクには使用しない。

N

nextstage-harness

nextstage-brasil / skills

(NS) NextStage スキルのための Harness ディスカバリ、成果物レイアウト、SDD プランニングゲート。依存関係として自動インストールされる — AGENTS.md、.nextstage-harness/rules、docs/versions のパス、確認ゲートを解決するときに使用。

N

ntm

dicklesworthstone / agent_flywheel_clawdbot_skills_and_integrations

Named Tmux Manager - タイル表示の tmux ペインで Claude Code、Codex、Gemini 向けのマルチエージェントオーケストレーション。ビジュアルダッシュボード、コマンドパレット、コンテキストローテーション、robot mode API、作業割り当て、セーフティシステム。Go コマンドライン。

O

openclaw-control

rtgs2017 / nagaagent

OpenClaw AI アシスタントを制御・管理する。OpenClaw へのメッセージ送信、ステータス確認、設定管理、スキルのインストールに使用。ユーザーが OpenClaw と連携したり OpenClaw を管理したい場合にこのスキルを使用する。

O

orchestrator-mode

vivswan / skills

オーケストレーターとして振る舞うこと、worktree でオーケストレーションすること、マルチトラックの作業で並列サブエージェント群を実行すること、または多数の PR を並行して作成・管理することを求められたときに使用。

P

peekaboo

cowork-os / cowork-os

Peekaboo CLI で macOS UI をキャプチャし、自動化します

P

phoenix-skill-development

arize-ai / phoenix

skills/ ディレクトリ内のスキルを開発、改善、保守する。新しいスキルの作成、既存スキルの更新、ルールファイルの追加、スキルの品質と一貫性の向上時に使用。

Q

querying-council

hex / claude-council

選択した AI プロバイダー（Gemini、OpenAI、Grok、Perplexity）でクエリパイプラインを実行して council クエリを処理し、整形された応答をそのまま表示して、合意・相違・推奨事項の統合を生成する。標準（非エージェント）の council クエリ時に ask コマンドから呼び出される。

R

recursive-spec

try-works / recursive-mode

新しい再帰モードの実行に向けた、承認を要しリポジトリを認識する要件/仕様の作成。まだ実行がない作業について、計画、仕様、スコープ、要件の作成をユーザーが希望する場合に使用。特に「create a plan」「help me plan」「create a spec」「write requirements」といったプロンプトや類似の表現に適する。

R

research

poemswe / co-researcher

インテリジェントなエージェントオーケストレーションでリサーチプロジェクトを開始する

S

schema-creator

oimiragieo / agent-studio

スキル、エージェント、フック、ワークフロー、データ構造向けの JSON Schema 検証ファイルを作成する。フレームワーク全体で型安全性と入力検証を確保する。

S

short-drama-skill-finder

underleveledbuilder / awesome-short-drama-skills

人手で確認した90以上のプロジェクト一覧から、AIショートドラマ、マイクロドラマ、漫劇向けのスキルを、ユーザーの段階（小説の翻案、各話の概要とフック、脚本執筆、レビュー、絵コンテ、キャラクターの一貫性、動画プロンプト、制作）、動画モデル（Seedance/即梦、Kling/可灵、MiniMax、Wan、Veo、Sora、ComfyUI）、エージェント（Claude Code、Codex、OpenClaw/龙虾、Qwen、Doubao、WorkBuddy）に合わせて提案します。AIショートドラマや短剧/漫剧に使うスキル・ツール、またはインストール方法を尋ねられたときに使用します。人手で確認したショートドラマ・漫劇スキル一覧から、小説の翻案、各話の概要とフック、脚本、レビュー、絵コンテ、キャラクターの一貫性、動画プロンプト、映像制作に合うものを選びます。

S

show-grill-clearly

guojie-hong / skills

詰問セッションで未解決の決定事項を一時的なブラウザアンケートに変え、チャットでは追いにくい質問を明確にしつつ、元の質問を保持し、コピー可能な返信プロンプトを生成する。

S

sigil

simota / agent-skills

リポジトリのプロジェクトローカルなオペレーティングレイヤーを設計し、そのスキル、レシピ、ワークフロー、ルーティングマップを生成する。グローバルエコシステムのエージェント（Architect）やランタイム実行（Nexus）向けではない。

S

skill-copilot-provider

nyldn / claude-octopus

copilot -p のプログラムモードを通じて GitHub Copilot CLI を任意のゼロコストプロバイダーとして利用する

S

skill-evolver

dp-archive / archive

スキル実行のトレースを分析して問題を特定し、スキルを自動的に進化・改善する。ユーザーがスキル実行のトレースファイル（JSON）を提供し、実際の実行データに基づいてスキルの性能を改善したい場合に使用する。"analyze traces"、"evolve skill based on traces"、"improve skill from execution history"、"find issues in skill traces" といったリクエスト、またはスキルのトレース・ログファイルを扱う場合に発動する。

S

skill-parallel-agents

nyldn / claude-octopus

大きなタスクを並列エージェントに分解する — マイグレーション、複数ファイルのリファクタリング、バッチ処理に使用

S

skill-recap

yahyabedirhan / skills

セッションでスキルがどのように使われたかを振り返り、判明したこととスキルの変更が必要かどうかの判断で締めくくります。

S

spec-writer

magebyte-zero / spec-superflow

spec-superflow の計画成果物を作成または改善する。変更が十分に理解され、proposal.md、specs/、design.md、tasks.md を書ける段階になったときに呼び出す。

現在のセッション内で独立したタスクを含む実装計画を実行する場合に使用

S

subagent-orchestrator

flc1125 / skills

分解、役割ベースの委任、並列実行が有効な複雑なタスク向けにサブエージェントのワークフローを編成する。Codex がサブエージェントの一時チームを編成する場合、再利用可能な役割ライブラリから役割を選ぶ場合、適合するプリセット役割がないときに制御されたフォールバック役割を作成する場合、読み取り中心の作業を並列に調整する場合、または所有権の境界、段階的実行、統合役主導のマージ経路で書き込み中心の作業を扱う場合に使用する。

S

suggesting-cursor-rules

revitalb-port / skills-registry-demo

ユーザーが同じ修正や規約を何度も繰り返した場合、それを一貫して固定化する Cursor ルールを提案します。

S

sumup-mcp

sumup / sumup-skills

Cursor、Claude Code、Codex、その他 MCP 対応クライアントから SumUp MCP サーバー（https://mcp.sumup.com/mcp）を使用します。ユーザーが SumUp MCP に言及した場合、mcp.sumup.com を接続する必要がある場合、またはツール経由で SumUp API にアクセスしたい場合に使用します。

S

swain-roadmap

cristoslc / swain

プロジェクトのロードマップとステータス ダッシュボードを更新して表示する。アーティファクト グラフ（象限チャート、Eisenhower 表、Gantt タイムライン、依存関係グラフ）から ROADMAP.md を再生成し、存在しない場合は作成して、レビュー用に開く。プロジェクトのステータス ダッシュボードとしても機能し、進行中の epic、進捗、実行可能な次のステップ、ブロックされている項目、推奨事項を表示する。ユーザーが 'roadmap'、'show roadmap'、'refresh roadmap'、'status'、'dashboard'、'what's next'、'overview'、'where are we'、'what should I work on'、'show me priorities'、'priority matrix'、'what does the roadmap look like' と言うときに使用する。また、ROADMAP.md を消費する前に最新であることを確認する必要があるスキルでも使用する。

T

task-analyzer

shinpr / claude-code-workflows

メタ認知的なタスク分析と skill の選択を行う。タスクの複雑さの判断、適切な skill の選択、作業規模の見積もりを行うときに使用。

T

tavus-cvi-persona

tavus-engineering / tavus-skills

カスタム LLM、TTS エンジン、知覚、ターンテイキングを備えた Tavus CVI ペルソナを構成する。AI の挙動をカスタマイズする場合、自前の LLM を持ち込む場合、音声/TTS を設定する場合、Raven でビジョンを有効にする場合、Sparrow で会話の流れを調整する場合に使用する。

T

team-assemble

team-attention / workshop-upstage

ユーザーが「팀 구성해줘」「team assemble」「전문가 팀으로 해줘」「팀으로 해줘」「swarm」「병렬로 전문가 팀」と依頼する場合や、複雑なタスクをTeamCreateで専門家の役割に分解して実行したい場合に使用します。専門家による並列実行が明らかに有効なタスクをユーザーが説明した場合にも該当します。

U

ultraplan

dobroslavradosavljevic / skills

曖昧または複雑なリクエストを、正確で実装可能な計画に変えるための網羅的な計画ヒアリング。ユーザーが $ultraplan を呼び出すか、"ultraplan"、"ultra plan"、"deep plan"、"plan mode"、"ask me everything"、"interrogate this" と言う場合、または実装前にすべての要件、ユースケース、エッジケース、トレードオフ、未解決の疑問をエージェントに解決させる場合に使用。

U

user-context

openai / role-specific-plugins

Product Design が保存したユーザーコンテキストを読み込み、管理します。ユーザーが Product Design のセットアップ、はじめかた、オンボーディング、製品やデザインのソースの保存、Product Design が記憶している内容の確認、保存済みコンテキストの更新、Product Design の設定の記憶を求めたときに使用します。例として、製品 URL、Figma ファイル、スクリーンショット、参考画像、コードベースのパス、Storybook、token、デザインシステム、ブランドアセット、一般的な製品・デザインメモが含まれます。

スクリプト、パイプライン、CI ジョブ、エージェントワークフローが、生成テキストではなく高速で型付きの意味的判断を必要とするときに jev CLI を使用します。テキストを事前定義ラベルにルーティングまたは分類する、校正済み確率で yes/no をゲートする、順序付きレベルで評価する、候補テキストをランキングする、または脆いプロンプトとパースの手順を要する条件をチェックします。ユーザーが Jev、TypeSafe、System One、校正済み判断、自動化におけるセマンティックゲートに言及したときにも使用します。テキスト生成、マルチステップ推論、自由回答形式の質問には使用しないでください。

すべての会話の開始時に使う——スキルの探し方と使い方の方針を定め、照会質問を含め、いかなる応答の前にも Skill ツールの呼び出しを必須とする。

W

wait-what

taecontrol / skills

止まって。直前のメッセージが伝わらなかった。英語かスペイン語で言い直して。