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
ローカルエージェントと Codex CLI の間で行う反復的なコードレビューと計画の議論。両方のエージェントが発見事項、アーキテクチャ上の決定、実装計画について合意に達するまで議論する自動の往復ディベートを編成します。Codex CLI は読み取り専用で実行され、ファイルを変更しません。モデルと推論の強度はユーザーのローカル Codex 設定から取得します。計画モードをサポート：ローカルエージェントに計画が用意されている場合、Codex は実装前にそれを評価・反復し、更新された合意計画を生成します。ユーザーが codex でのレビュー、codex での分析、codex とのコード議論、codex での反復、codex への相談、codex への質問、codex での計画レビュー、codex での計画検証を求める場合、またはコードレビュー、アーキテクチャレビュー、計画レビュー、実装戦略に関する Codex CLI のリクエストに使用します。食事、フィットネス、執筆、人生の決断、一般的な戦略などの非コードの話題ではトリガーしません。それらには codex-discuss を使用してください。
トピックまたは日付表現で過去の LifeOS の作業——セッション、ISA、会話——を探す。作業レジストリ、タイトル、ディレクトリ名、ISA 本文、会話ログを検索し、関連度でランク付けする。使用場面：コンテキスト検索、過去の作業、セッションの閲覧、想起、記憶、以前のセッション、コンテキスト復元、何をしたか、セッションの検索、履歴の検索、あのプロジェクトは何だったか、前回の続きから再開、再開、古い作業を調べる、コールドスタート、昨日の作業、先週、あのセッションを探す、例のあれ。ブログ記事/ニュースレター/ツイートなどの公開コンテンツの検索、または型付きグラフの Knowledge Archive には使用しない（Knowledge を使用）。
code-forge アプリケーションの新しいコマンドを作成します。コマンドは <cwd>/.forge/commands ディレクトリに .md ファイルとして保存され、YAML frontmatter（name、description）とコマンド手順を含む markdown 本文を持ちます。ユーザーが新しいコマンドを追加する、既存のコマンドを変更する、またはコマンドファイルの構造を理解する必要がある場合に使用します。<lint> や <test> などの特殊なコマンドタグをサポートし、ワークフローの自動化に使用できます。
目標・範囲・権限がすでに明確な非単純な Agent 作業について、対話モード、能力レベル、リスク、ディスパッチの形、レビュー、限定的なフォールバックを選択する。メイン Agent で直接処理するか、単一のタスクエージェントか、限定的な並列かの選択が必要な作業、または複雑さとリスクに応じて能力レベルとレビュー強度を決める必要がある作業に適用する。現在の harness のプロジェクトに検証済みの Agent 設定がない場合も、本 Skill でユーザーが作成・プレビュー・スキップを選べるよう導く。簡単な Q&A、読み取り専用の確認、直接検証できる小さな修正には使用しない。
このリポジトリで `agent.deepgram.com/v1/agent/converse` を通じて対話型音声エージェントを構築する JavaScript/TypeScript を記述またはレビューする際に使用します。`client.agent.v1.createConnection()` / `connect()`、`sendSettings`、`sendMedia`、ランタイム更新、イベント処理、関数呼び出しの応答を扱います。片方向の音声合成には `deepgram-js-text-to-speech`、文字起こしのみには `deepgram-js-speech-to-text` または `deepgram-js-conversational-stt`、プロジェクト／モデル管理には `deepgram-js-management-api` を使用し、ライブのエージェントランタイムには使用しません。トリガーには "voice agent"、"agent converse"、"full duplex"、"barge-in"、"function calling"、"agent.v1" があります。
あらゆるソースの知識——ブログ記事、記事、ドキュメント、GitHub リポジトリ、動画の文字起こし、書籍、論文——を、よく構造化されたエージェントスキルに蒸留する。ユーザーが URL、記事、リポジトリ、または知識体系を共有し、それを再利用可能なスキルにしたいときに使用する。トリガー：「make a skill from this」「distill this into a skill」「create a skill from this article」「turn this repo into a skill」「extract patterns from」「convert to a skill」。このスキルは `skill-creator` スキルを補完する——skill-creator は仕組み（frontmatter、パッケージング、初期化スクリプト）を扱い、このスキルは蒸留プロセスを扱う。
ユーザーが「execute this blueprint」「run the plan」「execute the plan」「start building from the plan」「implement the blueprint」「implement the plan」「continue the plan」「resume execution」「execute 01_milestone_name.md」「execute step 3」「run steps 3-5」「skip to step 4」を求めるときに、このスキルを使用する。
計画を確定する前に、AI コーディングエージェントの評議会を招集します。対話中のエージェント（主導役となる CLI は claude、codex、cursor、gemini、grok、opencode のいずれか）が計画を作成し、マシンにインストールされた他のすべてのエージェント CLI に個別に提示します。各メンバーは各ターンで一度だけ返信し、主導役は X ターンにわたって計画を修正してから回答します。トリガー語：council、convene the council、consult the other agents、ask the council、ask codex/cursor/gemini/grok what they think、second opinion from other agents、N turns of deliberation、deliberate before planning。
ユーザーが DeepSeek Harness のプラグインを探したいときに使用：「〜できるプラグインはある？」「XX を入れて」「エコシステムに何か面白いものはある？」。GitHub 全体の dsh-plugin トピックから個人・組織を問わず公開リポジトリを発見し、候補を絞り込み、ユーザーの判断を待ち、まずそのプラグインが必要とする権限を報告し、次にリポジトリの宣言からインストール方法を判断してマウントを検証する。探すこととインストールのみを担当；新しいプラグインの開発は make-dsh-plugin へ。
複数の未解決課題をエージェントに実装させ、プルリクエストにしたい場合に使用します。「課題を順に進める」「未解決課題を実装する」「バックログを解消する」「#12 と #15 の PR を作成する」などの依頼が対象です。必要に応じて作業量（「/implement-issues low」「中程度の作業量」）を指定できます。この機能が作成した計画プルリクエストが承認された場合や、返信が必要なコメントがある場合にも使用します。Claude Code、Codex、またはサブエージェントをディスパッチできる任意のエージェントで動作します。ユーザーがこのセッションで自分で実装する単一の課題には使用しません。
ユーザーがすでに開いていてログイン済みの Chrome タブを Chrome DevTools MCP 経由で操作する。ユーザーがエージェントに、現在のブラウザに入る、既存のタブで作業を続ける、フォームに入力または送信する、コメントや返信を書いたり投稿したりする、ページを更新する、開いている内容を確認する、Confluence などのログイン済み Web アプリとやり取りすることを求める場合に使用。また melech-debug-mode のブラウザ操作の相棒としても使用。通常のブラウザ作業でデバッグコレクターを起動しないこと。
remindb MCP サーバーのメカニズムレベルの書き込みパス。コンテンツの形状に応じてメモリを永続化する 2 つの方法——構造的／複数パートのコンテンツは $REMINDB_SOURCE 配下のソースファイルとして（コンパイルプレーン → 解析済みノードツリー）、単一のテキスト更新は MemoryWrite 経由（フラットノード、解析なし）——に加えて MemorySummarize/MemoryForget/MemoryRollback/MemoryPin/MemoryRelate。すでに remindb の書き込みツールを操作しているときに使用する。広範な "save this / note to self / store this" の意図は `remember` ルーター経由で入る。読み取りには `remind` と組み合わせる。
Opper CLI（`opper` コマンド、npm パッケージ `@opperai/cli`）を使って、ターミナルから Opper を操作します。サインイン、関数の呼び出し、トレースの確認、使用量とコストの追跡、画像生成、バンドルされたスキルのインストール、AI コードエディターの設定、推論を Opper 経由でルーティングするコーディングエージェント（Claude Code、OpenCode、Codex、Hermes、Pi）の起動に利用します。ユーザーが `opper` コマンド、Opper CLI、opper-ai/cli、`@opperai/cli`、`opper launch` に言及した場合、またはシェルコマンド、エディター設定、ローカルでの秘密鍵の受け渡し、エージェント起動ワークフローを明示的に求めた場合に、このスキルを使用します。エージェント支援によるセットアップ、プラットフォーム管理、モデルテストには opper-mcp を優先します。正確な引数を確認するには、必ず `opper <subcommand> --help` を実行してください。ヘルプ出力が正式なリファレンスです。
`orca` CLI を通じて、Orca 管理の worktree、フォルダーコンテキスト、ターミナル、リポジトリ、自動化、成果物、スキル共有、worktree コメント、Orca 内蔵ブラウザーを操作します。ユーザーが「$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。
`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。
ターゲットに対して継続的なマルチエージェント脆弱性発見キャンペーンを実施します。攻撃対象領域を分割し、各部分をビルダーエージェントに調査させ、別の批判役が新鮮なコンテキストで、実際の証拠（再現したクラッシュ、動作するリクエスト、実証済みのバイパス）に基づいて候補を敵対的に反証します。これを経て初めて発見として扱います。コードベース全体、バイナリ、または指定された稼働中のターゲットから未知のバグを探す場合、多数のエージェントに分担させ、もっともらしさではなく立証に至るまで反復したい場合、または単独の監査が停滞し、調査者が自分の成果を評価しないようビルダーと批判役を分けたい場合に使用します。部分ごとの調査役として auditing-code-for-vulnerabilities、analyzing-binaries、testing-web-applications を割り当て、立証済みの発見を reporting-security-findings に渡します
初回の取得からタスクごとの実装まで、エンドツーエンドの Jira または GitHub の作業項目ワークフローを調整する。ユーザーが Jira チケット URL、GitHub issue URL、owner/repo/issue の座標を提供したとき、「work on ticket PROJECT-123」「work on issue owner/repo#42」「resume <work-item-key>」「continue this workflow」と言ったとき、または特定のフェーズを挙げずにステータスを尋ねたときにこのスキルを使用する。この最上位のコーディネーターは入力からプラットフォームを検出し、一致する playbook をジャストインタイムで読み込み、SKILL.md をルーティング層として保ち、実行負荷の高い作業を下流のスキルや同じ場所にあるユーティリティサブエージェントにディスパッチする。
提案ストラテジスト兼パイプラインオーケストレーター — マルチモーダルなブリーフを、受付、リサーチ、価格設定、生成の各工程にルーティングし、ガイド付きチェックインまたは自律モードを提供する。ユーザーが提案の全パイプラインの実行、新規提案の開始、進行中の実行の再開、勝敗結果の記録、適切な提案ワークフローへのルーティングを求めたときに使用する。トリガー：'run a proposal'、'proposal pipeline'、'start a new proposal'、'guided proposal mode'、'autonomous proposal'、'record proposal outcome'、're-price Acme brief'、'where is my proposal'、'proposal orchestrator'。
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。