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
スコープを限定した 1 つのサブタスクに対して、ヘッドレスのコーディングエージェント CLI 実行を開始する。ユーザーが作業を別のエージェントインスタンスに委譲したい場合、エージェント CLI を非対話で実行したい場合（Antigravity の `agy -p` や Cursor の `agent -p` など）、スクリプト、ビルド、CI ステップでヘッドレスエージェントを自動化したい場合、または作業を隔離されたセッションに分散させたい場合に使用する。対話型のエージェントセッションには使用しない。また、ホスト自身の subagent、task、agent ツールで既に事足りる場合にも使用しない。
タスク、計画、設計更新、作業分解、実装チェックポイント、ADR の起草など、Spec Loop 作業における重要な未決事項を解決するためにユーザーと対話する。ユーザーが明確化、選択肢の比較、基準の検討、ストレステストを求めたとき、または異なる回答によってスコープ、動作、ポリシー、制約、ルート、Design、Test specification、ADR の内容が大きく変わりうるときに使用。依存する Spec Loop の内容を記述または改訂する前に意思決定スクリーニングを必要とするワークフローに対して、必須の意思決定スクリーニングを提供する。明示的に選択された場合の一般的な問い詰めにも使用。
waxa CLI（https://github.com/mizchi/skills/tree/main/tools/waxa）でスキルのプロンプトを反復改善するときに使用 — シナリオの作成、グレーダーの選択、unclear-points の解釈、台帳の更新、収束の判断。実際の iter ループで観察された 4 段階の反復パターン（構造修正 → グレーダーの網羅性 → 表層形のカバレッジ → 残存 unclear）と、シナリオ設計の落とし穴（ブランクスレート実行器のネットワーク制限、プロンプト期待の明示性、日本語/英語の表層形に対する正規表現カバレッジ）をエンコードする。メタスキル：日常的なスキル編集では自動呼び出ししないこと。ユーザーが明示的に waxa を実行するか、スキル品質評価を求めたときのみ発動する。
ある主張、または主張/発見/根本原因/設計判断の集合を、主張ごとに N 人の独立したサブエージェント反駁者を用いて敵対的に検証する（「反駁を試みる」）。パイプラインとして実行し（各主張の反駁者グループは独立 — 主張をまたぐ障壁なし）、セキュリティ/認証/マルチテナント/データ整合性/正しさに関する主張では視点の多様なレンズを既定とする。生存は単純な多数決ではなく証拠で重み付けされる。引用されたソースを読み直した評決のみが有効で、怠惰な/空の評決は棄権とみなす。エージェントの投票よりも直接的な決定論的オラクル（コマンド、テスト、git、型チェック、正確な grep）を強く優先する。ユーザーが「敵対的検証」「これを反駁して」「検証者に攻撃させる」「視点の多様なレビュー」「これらの発見に対して敵対的チェックを実行」「ultracode 検証」「この主張を潰して」と言ったときに使用。
複数の独立した角度（構造/ファイル別、内容/意味別、git 履歴/時間別、エンティティ/ドメイン別、エラーパス別、代替ストレージパス、設定/レルム次元など）からの並行ブラインド検索を行い、その後、マージ段階で障壁を設けて、永続的な SEEN セットに対して重複排除し、どの角度もカバーしなかったものを列挙する。各検索者は同じラウンドで他の検索者が何を見つけたかを知らない。単一の検索戦略では不完全であることが分かっている場合に使用：「すべての X を見つける」、セキュリティレビュー、「どこで壊れるか？」、データフロー追跡。/work-sweep で呼び出す。
UI/UX プロジェクトで、約束されたユーザージャーニー、TASK-PLAN.md、progress-state.json、レンダリングされた進捗 HTML、証拠となる成果物、スキップされた段階が一貫しているかを検証する必要がある場合に使用する。怠惰なスキップ、偽の Ran/Done の主張、欠落した証拠、承認が必要な外部ステップ、ユーザーデータによるブロッカーを検出し、continue、pause_for_user、return_to_rework、skip_with_reason、block を推奨するが、senior-ui-ux-orchestrator の議長としての役割を置き換えるものではない。
外部の XGENT.ai Portal 出倉アプリ自身のリポジトリで、対応する CLAUDE.md / PRODUCT.md / DESIGN.md を生成する（AGENTS.md はミラーとして作成）—— app.manifest.json とコードの事実を読み、不足分を一度に確認し、テンプレートに沿ってすぐ使える 3 つのドキュメントを埋め、未記入のプレースホルダーを残さず、既存のファイルは上書きしない。タスクが「新しい出倉アプリのリポジトリを初期化/接続する」「このアプリリポジトリに CLAUDE.md / AGENTS.md / PRODUCT.md / DESIGN.md を追加する」「impeccable が読める設計ドキュメントを追加する」である場合、またはユーザーが空の、もしくはコードだけで規範のないアプリリポジトリを渡された場合に使用する。ポータルの monorepo 内のアプリ、XGENT 以外のプロジェクトではこの skill は不要。Use in an external XGENT portal app's own repo to scaffold its CLAUDE.md / PRODUCT.md / DESIGN.md (AGENTS.md is written as a mirror of CLAUDE.md) from the app manifest and repo facts — one round of questions, no leftover placeholders, never overwrites existing files.
**ワークフロースキル** — VS Code のエージェントカスタマイズファイル（.instructions.md、.prompt.md、.agent.md、SKILL.md、copilot-instructions.md、AGENTS.md）を作成、更新、レビュー、修正、デバッグする。使用する場面：コーディング設定の保存；指示/スキル/エージェントが無視される、または呼び出されない原因の調査；applyTo パターンの設定；ツール制限の定義；カスタムエージェントモードや専用ワークフローの作成；ドメイン知識のパッケージ化；YAML frontmatter 構文の修正。使用しない場面：一般的なコーディングの質問（デフォルトエージェントを使用）；実行時デバッグやエラー診断；MCP サーバーの設定（MCP ドキュメントを直接使用）；VS Code 拡張機能の開発。呼び出すもの：ファイルシステムツール（カスタマイズファイルの読み書き）、ask-questions ツール（要件についてユーザーにヒアリング）、コードベース探索用のサブエージェント。単一操作の場合：YAML frontmatter の簡単な修正や既知のパターンからの単一ファイル作成は、ファイルを直接編集する — スキルは不要。
abagames/agentic-gamedev-skills から焦点を絞ったスキルを発見し、選択し、安全にインストールする。ユーザーがそのアップストリームのコレクションを明示的に望む場合、そのミニゲームデザイン、Godot、crisp-game-lib、プレゼンテーション、テレメトリ、エージェントワークフローの各スキルから選ぶ必要がある場合、または固定バージョンの選択的バンドルインストールを望む場合に使用する。トリガー：agentic-gamedev-skills、abagames skills、install gamedev skill bundle、designing-mini-games、upstream game skill inventory。
Algolia 上に構築する AI、エージェント、会話機能全般に使用します。algobot CLI、Agent Studio、RAG システム、会話型の商品検索、検索結果からの genAI コンテンツ生成（カルーセル、説明、ヘッダー）、Algolia を検索基盤として使うチャットボットやレコメンドエージェント、config-as-code ワークフロー、複数環境へのデプロイ（dev/staging/prod）、メモリとパーソナライズ、MCP ツール連携、会話履歴 / GDPR 保持、InstantSearch と並べたチャットウィジェットの追加が対象です。トリガー：「algobot」、「Agent Studio」、「RAG with Algolia」、「conversational experience」、「AI agent」+ Algolia、「genAI carousel」、「chat widget」、または Algolia 検索を基盤とした AI 機能の構築。Agent Studio の評価や評価駆動型エージェント改善には使用せず、agent-studio-evaluations を使用してください。レコード、同義語、設定などのインデックス操作には使用せず、algolia-cli を使用してください。AI/エージェント層のない純粋なフロントエンド検索 UI（InstantSearch、autocomplete）には使用しないでください。
エージェントに、検証済みの人間の所有者に紐づく暗号学的な Alien Agent ID、RFC 9449 DPoP による Alien 対応サービスへの署名認証、サービス認証情報（GitHub、Slack、AWS など）用の暗号化ボールト、および来歴トレーラー付きの SSH 署名済み git コミットを付与する。ユーザーが Alien アイデンティティのブートストラップ、Alien Network サービス（alien-api.com / alien.org / agent-sso.* 配下のもの）へのサインイン、そのようなサービスへの投稿や呼び出し、サービス認証情報の安全な保存や取得、特定のエージェント + 人間の所有者に帰属するコミットの作成を求めたときに使用する。また「Alien ID」「Agent ID」「DPoP」「cnf.jkt」「owner binding」という用語でもトリガーする。
コーディングまたは研究セッションの終了時に会話を確認し、判断、実験、行き詰まり、方向転換、主張、ヒューリスティクスを ara/ ディレクトリ（exploration_tree.yaml、claims.md、heuristics.md、observations.yaml、セッション記録）に書き込み、各項目に user、ai-suggested、ai-executed、user-revised のいずれかのタグを付けて、研究の来歴を記録します。タスク完了後にセッションのエピローグを残したい場合に使用します。プロジェクトの変遷を監査可能な形で追跡する必要がある場合に使用します。判断や行き詰まりを来歴とともに記録する場合や、ara/ ディレクトリを初期化する場合にも使用します。リクエスト完了後にのみ実行するため、タスクの実行中には使用しないでください。
2ループアーキテクチャを用いて、エンドツーエンドの自律型AI研究プロジェクトをオーケストレーションします。内側のループでは明確な最適化目標に沿って実験を迅速に反復し、外側のループでは結果を統合してパターンを特定し、研究の方向性を導きます。実行をドメイン固有のスキルに振り分け、Claude Code /loopとOpenClaw heartbeatによるエージェントの継続稼働をサポートし、研究発表資料や論文を作成します。研究プロジェクトの開始、自律実験の実行、複数の仮説を扱う研究の管理に使用します。
最近の会話コンテキストを分析し、学びをプロジェクトのナレッジファイル（プロジェクト固有の知見）または skills/commands/subagents（プロジェクト横断的なパターン）に記録します。ユーザーが「この学びを記録して」「これでドキュメントを更新して」「次回のために覚えておいて」「この問題を文書化して」「これを CLAUDE.md に追加して」「この知識を保存して」「プロジェクトナレッジを更新して」と依頼した場合に使用します。ビルド/セットアップの問題解決後、非自明なパターンの発見後、価値ある知見を得たデバッグセッションの完了後にもトリガーされます。
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。