Skills

C

crafting-instructions

oaustegard / claude-skills

Claude.ai 上の指示に適した形式——プロジェクト指示、skill、単体のプロンプト——を選び、選んだ後はその形式固有の構造を示す。ある指示がどの入れ物に属するかという問い（「これは skill とプロジェクト指示のどちらにすべきか」「これはどこに置けばよいか」「このプロジェクトはどう設定するか」「これは skill にする価値があるか」）に使う、または指示はあるがどうまとめればよいか分からないときに使う。3 つの形式すべての内部に当てはまる執筆原則については writing-instructions を使用する。完全な skill ディレクトリの構築、テスト、パッケージ化については creating-skill を使用する。

C

creation-feasibility-gate

oimiragieo / agent-studio

creator ワークフローを実行する前に、提案された新しい成果物が現在のスタックで実現可能かどうかを検証します。

E

efficiency-rules

wgpsec / aboutsecurity

ペネトレーションテストの効率ルール。盲目的な列挙やツールのブロッキングなどの非効率な行為を防ぎ、限られた時間内で脆弱性の発見数を最大化する。ペネトレーションテストを開始するとき、スキャンツールの実行時間が長すぎるとき、盲目的なブルートフォースのループにはまっているとき、次の攻撃方向を決める必要があるときに使用。各ラウンドのペネトレーションテスト開始前に読むことを推奨

E

exploring-mcp-tool-usage

posthog / skills

PostHog MCP サーバーのツールがどのように使われているかを探索するための起点——広範な質問を、それに答える型付きツールへルーティングする。ユーザーが "how is my MCP doing?"、"what should I look at?"、"explore my tool calls"、"who uses my MCP tools?"、"what are agents doing with the MCP?" と尋ねたとき、または具体的な質問なしに MCP 分析 URL を貼り付けたときに使用する。各質問がクエリツールで裏付けられた質問メニューを提示し、その後、専門のスキルに引き継ぐ。

F

fastgpt-workflow-generator

yyh211 / claude-meta-skill

自然言語の要件から本番運用可能な FastGPT ワークフロー JSON を生成する。組み込みワークフロー（ドキュメント翻訳、営業研修、履歴書スクリーニング、金融ニュース）からの AI 駆動セマンティックテンプレートマッチングを使用する。三層バリデーション（フォーマット、接続、ロジックの完全性）を実行する。ノードの追加・削除・変更を行う増分修正をサポートする。ユーザーが "create FastGPT workflow"、"generate workflow JSON"、"design FastGPT application" を求めたり、ワークフロー自動化、マルチエージェントシステム、FastGPT テンプレートに言及したときに有効化される。

F

find-skills

openstatushq / openstatus

ユーザーが「X をするにはどうすればいいのか」「X のスキルを探す」「...できるスキルはあるか」などの質問をするとき、または機能の拡張に興味を示すときに、Agent スキルの発見とインストールを支援します。ユーザーがインストール可能なスキルとして存在する可能性のある機能を探しているときに使用されるべきです。

G

game-sounds

akillness / jeo-skills

Claude Code および対応するコマンドライン環境向けに Citedy の game-sounds フィードバック音声をインストール、設定、トラブルシューティングする。コーディングエージェントのイベント音、サウンドパックのローテーション、音量やイベントの切り替え、再生確認、カスタムパック、game-sounds のコマンドライン/プラグインをユーザーが求めたときに使用する。トリガー：game-sounds、coding sounds、Claude hook sounds、task-complete sound、sound pack rotation、@citedy/game-sounds。

G

gap-trap

pliablepixels / gap-trap

リポジトリにエージェント品質フレームワーク（ゲート付きルール、アーキテクチャコントラクト、proven-red テスト、ラチェット、プレイブック）をセットアップ、インストール、または改善するよう求められた場合、またはユーザーが "gap-trap"、"gap-trap setup"、"gap-trap refine"、"gate the rules"、"make the agents' code match the rules" と言った場合に使用する。

G

get-fable

immamdouhaboammar / get-fable

決定論的なルーティングと証拠の優先順位に基づき、標準の get-fable コーディングライフサイクル全体のソフトウェアエンジニアリングワークフローを統括します。複雑なコーディングタスクの開始、ライフサイクル各段階の進行、永続化された .fable 状態からの作業再開、調査・計画・テスト・検証・復旧間の振り分けに使用します。ユーザーが「get-fable」と明示していない場合も対象です（例：「follow fable lifecycle」「orchestrate this project」「what is the next engineering step」「route my task」）。範囲の明確なサブタスクを個別の専門スキルがすでに担当している場合は使わないでください。

G

github-copilot-agent-tips-and-tricks

github / gh-aw

Copilot エージェントの PR をレビューし改善するための実践的なヒント。

G

github-copilot-personal-instructions

paulnsorensen / skillz-that-grillz

GitHub Copilot の**個人**カスタム指示——github.com/copilot で設定され、そのアカウントが github.com で行うすべての Copilot Chat 会話に適用されるユーザー単位のプロンプト——を追加または監査する。設定場所、適用される範囲と適用されない範囲（github.com Chat のみ——IDE、モバイル、コーディングエージェントは対象外）、リポジトリおよび組織の指示とのマージ方法、確認方法を扱う。ユーザーが "set personal Copilot instructions"、"configure my Copilot"、"Copilot keeps responding in the wrong language"、"make Copilot use my preferred tone"、"personal Copilot prompt"、"user-level Copilot config"、"Copilot is ignoring my preferences" と言うとき、または /github-copilot-personal-instructions を呼び出すときに使用。リポジトリ単位の指示には使わない——それは /github-copilot-repo-instructions。

H

help

chrislacey89 / skills

サイドルートのオリエンテーション skill。ユーザーが「what's next」「where am I」と尋ねる場合、またはパイプラインの途中でリポジトリに戻り次にどの skill を実行すべきか知りたい場合に使用。リポジトリの状態（ブランチ、PR、issue、リサーチアーカイブ、マイルストーン）を読み、次の一手を一行の理由とともに提案する。作業の実行ではなく、ルーティング専用。

I

idea-superpowers-suite

akoliteza / hermes-agent-idea-workflow

完全なアイデアワークフローを実行するときに使用：ざっくりしたアイデアを捉え、デザイン/UI/実装ドキュメントへ展開し、類似プロダクトを調査し、ビルド可能な Markdown 成果物を生成する。

I

idea-to-plan

composio-community / opencode-skills

漠然としたアイデアや機能リクエストを、コードを書く前にレビュー可能な仕様書と実装計画に落とし込む。ユーザーが "I want to build X"、"help me think through"、"I have an idea" と言った場合、または不十分なリクエストを渡してきた場合に使用する。

I

implement-spec

devcxl / mattpocock-skills-zh

/to-spec と /to-tickets の成果物をコードに実装します。

I

install-rules

nesnilnehc / ai-cortex

ソースリポジトリのルールを Cursor または Trae IDE にインストールします。明示的な確認と競合検出を行います。核心的な目標：書き込みの前にユーザーの承認を得て、エディタの保存先にルールをインストールすることです。

I

introspect

0xdarkmatter / claude-mods

Claude Code のセッションログを分析し、生産性の改善点を明らかにする。thinking ブロック、ツール使用統計、エラーパターン、デバッグ軌跡を抽出し、親しみやすく実行可能な推奨事項を生成する。トリガー: introspect、session logs、trajectory、analyze sessions、what went wrong、tool usage、thinking blocks、session history、my reasoning、past sessions、what did I do、how can I improve。

L

langgraph-human-in-the-loop

langchain-ai / skills-benchmarks

LangGraph でヒューマンインザループパターンを実装する場合、承認のために一時停止する場合、またはエラーを処理する場合にこのスキルを呼び出します。interrupt()、Command(resume=...)、承認／検証ワークフロー、4段階のエラー処理戦略を扱います。

L

langgraph-persistence

langchain-ai / skills-benchmarks

LangGraph で状態の永続化、会話の記憶、履歴の移動、またはサブグラフのチェックポインターのスコープ設定が必要な場合に、このスキルを呼び出します。チェックポインター、thread_id、タイムトラベル、Store、サブグラフの永続化モードを扱います。

L

light-memory-pm

light0305 / light-skills

Light のプロジェクト実行時メモリとプロジェクト管理の常駐スキル：「どこまで進んだか／何を決めたか／どの版を出したか／用語をどう統一するか／前回どこで中断したか」を各プロジェクト自身の .light/ ディレクトリ（プロジェクトカード + 意思決定ログ + バージョン履歴 + 管理用用語集 + セッション間引き継ぎカード）に残し、passport.py エンジンを再利用して DAG 台帳を管理する（再発明しない）。consistency の事実源の帰属元であり、定義を変えると変更ブロードキャストが全資料を再走査する。統括の「セッション冒頭で前回どこで中断したかを自動報告」の記憶基盤でもある。使うとき：長期／セッションをまたぐプロジェクト、背景／進捗／バージョン／意思決定を覚えておく必要がある、セッション冒頭で続行または引き継ぐ、重要な進捗の直後に記帳する、コンテキストが尽きて引き継ぐ、用語／指標／新規性の定義を変えた後。トリガーワード：記憶 / プロジェクト管理 / プロジェクトカード / 意思決定ログ / バージョン履歴 / バージョン記録 / 続行 / 引き継ぎ / 前回どこで中断したか / 次の一手 / 引き渡し / handoff / 起動プロンプト / 用語集 / 変更ブロードキャスト / アーカイブ / 台帳 / .light / passport / セッション間。中核の規律：記憶は .light/ の明示的なファイルに落とす（ベクトル検索ではない）、相対日付は絶対日付に変換する、外部の可変事実には [snapshot] を付す、自己整合は pm.py audit の exit code で確かめる（口頭で「記録した」と言わない）、不可逆な意思決定（アーカイブ／教訓の書き戻し）は止めてユーザーに確認する。

L

ln-005-environment-scanner

levnikolaevich / claude-code-skills

CLI エージェント（Codex、Gemini）を探索し、environment_state.json を書き込む。プロジェクトのセットアップ時や、CLI エージェントのインストール・削除後に使用する。

M

memory-integration

troykelly / claude-skills

セッションをまたいでコンテキストを維持するために使用 - 会話の想起には episodic-memory、永続的な事実には mcp__memory ナレッジグラフを統合する

N

need-explorer

magebyte-zero / spec-superflow

成果物を作成する前に、意図、スコープ、制約、成功基準を明確にする。リクエストが曖昧なとき、ユーザーが選択肢を比較しているとき、または成果物を書く前にワークフローが安定した変更定義を必要とするときに呼び出す。

N

nemotron-voice-agent-deploy

nvidia / skills

NVIDIA 製品向けの Agent Skills。Claude Code、Codex、その他のコーディングエージェントにインストールして、Physical AI、ロボティクス、シミュレーション、CUDA、RAG のワークフローをエンドツーエンドで実行できます。

説明はまだありません

O

openclaw

itechmeat / llm-code

OpenClaw ローカル AI アシスタントスタック。アーキテクチャ、ツール、ゲートウェイ操作、チャネル、オンボーディングを扱う。OpenClaw インスタンスのデプロイ、設定、運用、ゲートウェイルーティングの管理、チャネルの設定、マルチエージェントのツールガバナンスシステムの利用時に使用する。キーワード：OpenClaw、gateway、tools、channels、agents。

O

opensteer

steerlabs / opensteer

CDP によるブラウザの直接操作。ユーザーが Web ページの自動化、検査、スクレイピング、テスト、操作を行いたい場合に使用する。

O

opper-api

opper-ai / opper-skills

アプリケーションコードおよび HTTP 経由で Opper を使用する方法と、Opper プラットフォームの概念（ゲートウェイ、コントロールプレーン、モデル、/v3/compat 配下の OpenAI / Anthropic / Google / OpenResponses 互換エンドポイント、構造化出力、サーバーサイドツール（ウェブ検索）、roundtable、ストリーミング、トレーシング、エージェント構築）に関する信頼できる情報源です。ユーザーが任意の言語で Opper を利用するコードを書く場合（OpenAI、Anthropic、Google Gen AI SDK、またはエージェントフレームワークを /v3/compat に接続）、Opper の概念、モデル、エンドポイント、raw HTTP について質問する場合、OpenAI / OpenRouter / Anthropic から移行する場合、Opper の旧 /v3/call (opper.call) または提供終了した `opperai` SDK から移行する場合に使用します。「Opper」とだけ言及した場合も対象です。メディア生成（画像、音声、動画、OCR）、ファイル、リアルタイム音声には `opper-multimodal` を使用します。エンドポイントのシグネチャについては https://api.opper.ai/v3/openapi.yaml から最新の仕様を取得します。

O

orchestrator

sanky369 / vibe-building-skills

クリエイティブスイートのディスパッチャー：いくつかの質問で複数アセットのクリエイティブ依頼を診断し、適切なクリエイティブスキルの順序にルーティングし、各ステップが次に渡す成果物を明示し、利用可能な場合は FAL.ai の自動化（docs/creative_cli.py 経由の単一モデル fal-ai/nano-banana-pro）を組み込みます。ユーザーが複数のクリエイティブ成果物を一度に求めるとき、またはそれらを暗示する結果を求めたとき — 「製品ローンチ用のアセット」「ブランドビジュアルの構築」「ロゴ、製品写真、ソーシャル投稿が必要」「1 週間分のコンテンツ」「すべてをリブランディング」— に使用します。また、どのクリエイティブスキルが該当するか不明なときにも使用します。Creative Production Plan を出力します：選択したルート、引き継ぎ成果物を含む順序付きスキルシーケンス、生成チェックリスト、アセット出力マップ。単一の明らかなアセットの場合はこれをスキップし、該当するスキルを直接使用してください。

P

paperclip-setup

bbengamin / skills

paperclipai および Paperclip MCP フォールバックを通じて Paperclip を扱う際のローカルオペレーター前提を設定する。このリポジトリのセットアップ、Paperclip コマンドラインコンテキストの確認、プロジェクトローカルまたは明示的なグローバルの MCP 設定のインストール、Paperclip オペレータースキルスイートの準備を行う場合に使用する。

P

peer-review

whatifwedigdeeper / agent-skills

ステージ済みの変更、ブランチ、PR、ファイルセットに対する新しいコンテキストでのレビュー。新しいレビュアーに委任し、--model を介して外部 CLI（Copilot、Codex）にルーティングする。次の場合に使用する：ユーザーが「peer review」（「peer review PR 5」「peer review staged」）、「fresh review」、「another set of eyes」、「sanity check」、「quick review before I push」、「review with Copilot」、「review using Codex」と言ったとき。単なる「review」フレーズ（「review my changes」「review PR N」「review staged」）ではトリガーしない——それらは code-review にルーティングされる。

複雑なタスク向けに Manus スタイルのファイルベースの計画機能を実装します。task_plan.md、findings.md、progress.md を作成します。複雑な多段階タスク、リサーチプロジェクト、5 回以上のツール呼び出しが必要なタスクの開始時に使用します。

P

pm-master

spacezephyr / pm-skills

プロダクトマネージャー Skill ライブラリのグローバル統括コントローラー。20 個の PM Skill を管理します。13 個の実行ツール(PRD、レビュー、優先順位付け、ロードマップ、データ分析、実験、イベントトラッキング、アンケート、競合分析、振り返り、プロトタイプ×3)+ 7 個の専門家アドバイザリーグループ(Cagan、Torres、俞軍、Mom Test、Story Mapping、Build Trap およびその統括)。機能:(1)ユーザーが説明した問題に基づいて最適な Skill に自動ルーティングする (2)マルチ Skill のワークフローチェーンを編成し、前のステップの成果物を次のステップに引き継ぐ (3)判断を要する問題は pm-advisory-board に引き継いで専門家レビューを実施する。トリガーワード:「pm-master」「プロダクト統括」「どの Skill を使うべきか」「この要件を進めてほしい」「最初から最後まで通してやる」「完全なチェーン」。または、ユーザーがプロダクト業務のシナリオを説明してもどの Skill を使うか指定していない場合、あるいは 1 つのタスクが明らかに複数の Skill の連携を必要とする場合には、本 Skill を優先して使用してください。

P

professor-skill

commithu502craft / professor-skill

Professor Skill は、スライド、シラバス、試験、トランスクリプト、ノート、チャットログから大学講座のスキルを作成する。教授がトピックを強調し、問題を作成し、減点する方法をモデル化した、復習優先・試験中心・教師スタイルのスキルをユーザーが求める場合に使用。

P

prompt-generator

hoangvantuan / claude-plugin

高品質なプロンプトの作成、または既存プロンプトの改善 — タスク分解、エキスパートペルソナ、検証チェックリストを伴うメタプロンプティング。ユーザーが「tạo prompt」「viết prompt cho tôi」「giúp tôi viết prompt」「cải tiến prompt này」「prompt này chưa tốt」「review prompt」と言った場合、または system/task/conversation/role 用のプロンプトが必要な場合に使用します。基本バージョン — より厳密な構造とプロンプトチェーンが必要な場合は prompt-generator-v2（KERNEL）を使用してください。

P

prompt-generator

hoangvantuan / skills

説明はまだありません

P

protocol-authoring

noobygains / godmode

新しいプロトコルの作成時、既存プロトコルの編集時、またはデプロイ前にプロトコルが機能することを検証するときに使用する。

Q

qmd-knowledge

jellydn / my-ai-tools

qmd でプロジェクトのナレッジを管理 — 学び、意思決定、規約を記録する

Q

quack

sprngr / rubber-duck

ユーザーが明示的に呼び出す Rubber Duck ワークフローのルーティング。「quack」「quack <intent>」の場合に使用する。

R

ralph-hats

mikeyobrien / ralph-orchestrator

Ralph hat コレクションの作成、検査、検証、説明、改善を行う。ユーザーが `.ralph/hats/*.yml` ワークフローの作成や改善、hat ルーティングのデバッグ、イベントトポロジの説明、マルチ hat Ralph 実行の調整を依頼したときはいつでもこの skill を使用する。

R

reasoning-router

wyattowalsh / agents

問題を分類し、最適な思考 MCP（11 個利用可能）へルーティングする。信頼度を監視し、停滞時には再ルーティングする。複雑な推論に使用する。単純な質問（直接回答）やコードレビュー（review）には使用しない。

R

reference-engine

noobygains / godmode

何かを構築するときに使用する。あらゆるタスクを仮定から生成するのではなく、実績あるリファレンス実装へと振り分ける汎用的なリファレンスファーストのシステム。API 設計、データベーススキーマ、テスト戦略、CI/CD パイプライン、コードパターン、DevOps など、プロフェッショナルなリファレンス実装が存在するあらゆる領域を扱う。

R

reflect

dzhuneyt / skills

ユーザーが/reflectを呼び出すか、現在のセッションを振り返る、まとめる、棚卸しするよう求めた場合に使用します。会話の文脈を読み直し、セッション終了後に失われる可能性のあるもの（未完了のアクション項目、保存先のない長期的な学び、古いドキュメント、スキル化の機会、グローバル／プロジェクトのCLAUDE.md・AGENTS.md・READMEの不足、issueやPRに値するフォローアップ）を洗い出して、優先順位付きの短いリストにまとめます。その後、ユーザーが選んだ項目に対応します。git履歴の振り返りでも、文書全体の監査でもありません。

R

research-deep

julianobarbosa / claude-code-skills

既存のリサーチアウトラインを読み込み、独立したバックグラウンドエージェントを展開して各項目を深く調査し、共有フィールド schema に沿って項目ごとに 1 つの構造化 JSON を生成する。再開可能でバッチ処理に対応し、エージェントごとに出力を無効化する（各エージェントには明示的な出力ファイルがある）。`/research-outline` の `outline.yaml` + `fields.yaml` が揃っており、項目ごとの調査を並列化したいときに使用する —— 学術論文の深掘り、製品比較、ベンチマークの補完、複数対象の競合分析。`/research-outline` の後、`/research-report` の前にトリガーする。

R

response-rater

oimiragieo / agent-studio

品質ルーブリックに基づいて応答とプランを評価します。プランの検証、応答品質の監査、マルチエージェントの合意形成に使用します。

R

retro

windyd / skills

コーディングセッションの振り返りを行います

R

review-all

willbooster / agent-skills

現在のブランチに対して Codex、Claude Code、Gemini CLI のレビューを同時に実行し、指摘を重複排除して、現在のコードベースで依然として有効なレビューコメントのみを報告する。

R

review

davepoon / buildwithclaude

Origin の保留中のサーフェスに対するパワーユーザー向け監査。ほとんどのユーザーはリビジョンには `/brief` を使う。それが日々のフローを処理する。`/review` は、一括インポート後の明示的な詳細走査監査、または /brief に表示される上位 3 件ではなくキュー全体をたどりたい場合にのみ使用。`/review captures` または `/review revisions` として呼び出す。

R

review-loop

robot-inventor / agent-skills

コード編集が必要なタスクを完了した後、ユーザーに応答を返す前にサブエージェントにレビューを依頼し、コード品質を徹底的に改善します。コードまたは設定を編集するあらゆるタスクで使用します。編集を始める前にこのスキルを読み、依頼された変更を完了した後、最終応答を返す前に独立したサブエージェントのレビューループを実行してください。

R

review-panel

alannkl / skills

任意の選択したスコープのパネルレビュー：レビューブリーフ、並列のレビューモデルの意見（プリセット standard/max/ultra）、統合された所見、トリアージ、そしてオプションで修正と検証。修正は既定でユーザーの承認が必要で、事前の自動修正オプションで承認できる。複数の新規エージェントセッションを起動するため、コストはプリセットに応じて増加する。複数の harness（claude、codex、cursor）がインストールされていると最も強力で、なければ 1 つにフォールバックする。

R

review

yeachan-heo / oh-my-claudecode

/plan --review のエイリアス

R

router-template

bbeierle12 / skill-mcp-claude

ルータースキルを作成するためのテンプレート。複数の専門スキルへディスパッチする新しいルーターを構築する際の出発点として使用する。コピーして自分の領域に合わせてカスタマイズする。

R

rs-shared

rootspec / rootspec

すべての RootSpec スキルで共有されるスクリプト、フラグメント、バンドルファイル — 直接呼び出すことは想定していません

R

rs-spec

rootspec / rootspec

RootSpec 仕様の作成または更新 — インタビュー駆動で検証機能を内蔵。ユーザーが製品仕様を定義、拡張、改訂、再解釈したい場合、機能を追加したい場合、または任意の仕様レベルを編集したい場合に使用します。

S

screen-control-operator

breverdbidder / life-os

Chrome DevTools Protocol と Accessibility Tree による自律的なブラウザ操作で、GPT Operator のような全画面制御を実現する。ユーザーが「画面を操作して」「Lovable を検証して」「スクレイパーをテストして」「DOM をデバッグして」「自律テスト」などを依頼したとき、または任意のブラウザ自動化タスクに使用する。スクリーンショットは不使用 — CDP + セマンティッククエリにより、要素の特定が 10 倍高速で 100% 信頼性が高い。

S

sdd-archive

sivaprasadreddy / sdd-skills

SDD ステップ 7。feature.md と plan.md を docs/specs-archive/<yyyymmddHHMM>-<feature-name>/ ディレクトリにアーカイブし、その後 docs/project.md を新機能と行われたアーキテクチャ決定で更新する。/sdd-review 完了後、機能がマージ可能になったときに使用。

S

sdd-propose

fearovex-labs / agent-config

明確な意図、定義されたスコープ、技術的アプローチを備えた変更提案を作成する。トリガー：/sdd-propose <change-name>、create proposal、define change scope、sdd proposal。

S

serena-config

paulnsorensen / skillz-that-grillz

Serena MCP サーバー——そのグローバルなデフォルトとリポジトリごとのプロジェクト設定——を構成する。ユーザーが "configure serena"、"set up serena for this repo"、"serena project config"、"serena global config"、"tune serena for this codebase"、"edit serena_config.yml"、"edit project.yml"、"monorepo serena"、"serena picked the wrong language"、"serena is indexing vendor/node_modules"、"make serena read-only here"、"serena contexts and modes"、"what context for claude-code"、"disable serena memory/onboarding"、"point serena at my installed language server"、"ls_specific_settings"、"ls_path"、"SERENA_HOME"、"move the .serena folder" と言うときに使用。リポジトリごとの `.serena/project.yml` に関する質問は `references/project-config.md` に、マシン全体の `~/.serena/serena_config.yml`（設定、コンテキスト、モード、言語サーバーのチューニング）は `references/global-config.md` にルーティングする。一般的な "use serena to find / edit X" のルーティングには使わない——それは MCP ルーティングの関心事であり、構成ではない。

S

setup-agent

coval-ai / coval-external-skills

評価用に新しい Coval エージェントをセットアップして接続する。エージェントタイプの選択、エンドポイントの設定、システムプロンプト、デフォルトリソースのアタッチをガイドする。ユーザーが "set up an agent"、"connect my agent"、"create an agent"、"add an agent"、"configure agent endpoint" と言ったときに使用する。

S

skill-adapter

jeremylongshore / tons-of-skills-marketplace

Execute は既存のプラグインを分析してその機能を抽出し、その後