Skills

E

execute-plan

jayden-dang / skills

承認済みの tasks.md の Execution-mode が continuous で、必要な場合に使用する

F

feature-planning

nicepkg / ai-workflow

リサーチ後（Z01 ファイルが存在する）に実装計画を作成するために使用 — 構造化されたワークフローに従う。

F

fixflow

majiayu000 / spellbook

厳格なデリバリーワークフローでコーディングタスクを実行するときに使用する。完全な計画を立て、1 ステップずつ実装し、テストを継続的に実行し、既定では各ステップ後にコミットする(`per_step`)。明示的なコミットポリシーの上書き(`final_only`、`milestone`)や、ユーザーが振る舞い駆動のデリバリーを求めた場合や要件が不明確な場合の任意の BDD(Given/When/Then)をサポートする。

F

fleet-plan

quickcall-dev / skills

タスクを分析し、適切な fleet タイプを選択し、すぐに起動できる fleet（fleet.json + prompt.md ファイル）を生成する。利用可能な fleet スキルを動的に検出する。ユーザーが作業を並列で実行したいとき、"plan a fleet" と依頼したとき、"fleet-plan" と言ったときに使用する。

F

flow-deep-understanding

jurgendn / agent-skills

ユーザーがすでに部分的に知っている 1 つの具体的な対象 — 論文、手法、アルゴリズム、定理、導出、結果 — を、自分で再導出し、批判し、どこで破綻するかを見つけられるようになるまで、深さ優先で習得させるよう編成する。ユーザーが "I want to really understand X"、"help me understand this paper deeply"、"I get the gist but not the mechanism"、"walk me through this method"、"defend/criticize this"、"tear this apart so I get it" と言ったときに使用する。シングルトンのスキルを通してルーティングし、段階的な演習でゲートを検証する。DISCUSSION MODE もサポートし、誠実な初学者、意見の強いラボメイト、教授に説明することで対象を習得する。"I learn better by discussing"、"question me while I explain"、"let's discuss instead of lecturing"、"run this like a lab meeting"、"grill me on this paper" でトリガーする。領域への幅優先のオンボーディングには flow-learn-new-topic を使用し、ユーザー自身のアイデアを形式化するには flow-idea-to-proof を使用する。

G

gateway-diagnose

joelhooks / joelclaw

デーモンのログ、セッション記録、Redis の状態、OTEL テレメトリーを読んでゲートウェイの障害を診断する。Telegram パス全体のトリアージ：デーモンプロセス → Redis チャンネル → コマンドキュー → pi セッション → モデル API → Telegram 配信。使用場面：'gateway broken'、'telegram not working'、'why is gateway down'、'gateway not responding'、'check gateway logs'、'what happened to gateway'、'gateway diagnose'、'gateway errors'、'review gateway logs'、'fallback activated'、'gateway stuck'、またはゲートウェイが失敗した理由を知りたいあらゆるリクエスト。gateway skill（運用）とは別物で、この skill は診断用。

G

grill-me

niekcandaele / skills

既存のドメインモデルに対して計画を厳しく検証し、用語を研ぎ澄まし、意思決定が固まるにつれてドキュメント（CONTEXT.md、ADR）をインラインで更新するグリリングセッション。ユーザーがプロジェクトの言語と文書化された意思決定に対して計画をストレステストしたいときに使用する。

G

guidance

ovachiever / droid-tings

正規表現と文法で LLM の出力を制御し、有効な JSON/XML/コードの生成を保証して、構造化形式を強制します。Microsoft Research の制約付き生成フレームワーク Guidance で複数ステップのワークフローを構築します

H

harness-engineering

majesticlabs-dev / majestic-marketplace

AI エージェントの効果を最大化するためのリポジトリ構造の方法論。3 つの柱 — コンテキストエンジニアリング(リポジトリをナレッジプロダクトとして扱う)、アーキテクチャ制約(決定論的な強制)、ガベージコレクション(能動的なエントロピー対策)。AI 開発向けにリポジトリを整備するとき、エージェントの度重なる失敗を診断するとき、AGENTS.md を書くとき、CI ゲートや構造テストを設計するときに使用する。

H

hrt-dark-mode-decision-gate

hash-id / openspec-schema

tempa-spec のダークモードに対する steel-manning による解決。通常はユーザーにエスカレーションされる所見（hrt-align-consistency-review と hrt-apply-code-review の DECISION/HIGH、hrt-adversarial-authoring の単一レビュアー UNANCHORED）を解決する。常に新しい subagent を使う。dark.md が存在し、呼び出し元のスキルが自らの証拠では解決できない所見を抱えている場合にのみ使用する。

H

hrt-dark-mode-opt-in

hash-id / openspec-schema

tempa-spec のダークモードのオプトインゲート（discovery から align までの範囲内で自律的に意思決定し、任意で apply まで実施）。こちらから提案することはなく、ユーザーが自発的に自分の言葉で求めた場合にのみ有効化します。確認の前に必須のリスク警告を表示し、その後、計画のみか実装付きかを尋ねて dark.md を作成します。discovery 以降に、ユーザーから明示的な依頼があった場合に一度だけ使用します。

H

hrt-dark-mode-routing

hash-id / openspec-schema

tempa-spec のダークモードが有効な場合（dark.md が存在する場合）に、エスカレーション対象の発見をどこへ送るかを定める唯一の情報源です。proposal、specs、design、align、apply はそれぞれ独自のダークモード例外を埋め込まず、ここを参照します。hrt-dark-mode-decision-gate にルーティングする発見、引き続きユーザーに提示する発見、および結果を記録する dark.md のセクションを示します。

I

implement-afk-agentic

nstaab1 / nathan-agent-skills

あらかじめ合意されたシームを用いて、エージェント対応チケットを 1 件、無人で実装・出荷する。チケットに未決の判断が残る場合は推測せず停止する。人の検証を待つ未マージの PR で終わるべき自律的またはクラウドエージェントのコーディング実行に使用する。

I

implement-spec

hu3rror / my-skills

/to-spec と /to-tickets の成果をコードに実装します

I

inference-sh

inference-sh / skills

inference.sh CLI で 150+ の AI アプリを実行する — 画像生成、動画作成、LLMs、検索、3D、Twitter 自動化。モデル：FLUX、Veo、Gemini、Grok、Claude、Seedance、OmniHuman、Tavily、Exa、OpenRouter など多数。AI アプリの実行、画像/動画の生成、LLMs の呼び出し、ウェブ検索、Twitter の自動化に使用する。トリガー：inference.sh、infsh、ai model、run ai、serverless ai、ai api、flux、veo、claude api、image generation、video generation、openrouter、tavily、exa search、twitter api、grok

I

install-skill

schwepps / skills

ユーザーが「install a skill」「add a skill to the project」「unpack a skill」「integrate a new skill」を求めた場合にこのスキルを使用します。dist/ から .skill パッケージを解凍し、マーケットプレイスに登録する一連のワークフローを自動化します。

L

lessons

johnlindquist / claude

コーディングセッションから得た教訓を記録し、振り返る。気づきを記録したり、過去の教訓を読んだり、時間をかけて改善するために使用する。

L

llm-evaluation

ckorhonen / claude-skills

自動指標、LLM-as-judge、人間のフィードバック、ベンチマークを用いて、LLM アプリの包括的な評価戦略を実装する。LLM の性能をテストするとき、AI アプリの品質を測定するとき、プロンプトやモデルを比較するとき、評価フレームワークを構築するときに使用する。RAG パイプライン向けの RAGAS、evals-as-code の CI/CD 統合、構造化出力の評価やエージェントタスクの成功率測定を含む 2025/2026 の最新プラクティスを扱う。

L

llmintegration

thelobbi / claude

Claude、GPT、Gemini、Ollama 向けの LLM 統合パターン。AI API 統合、プロンプトエンジニアリング、トークン管理、拡張思考、マルチモデルオーケストレーションで有効化します。

L

loop

dobroslavradosavljevic / skills

開発タスク向けの実装・レビュー・修正ループ。ユーザーが $loop を呼び出すか、「loop」「loop this」「run the loop」「implement then review」「review/fix until clean」と言う、あるいは Codex に対し、対応すべき問題がなくなるまで実装・レビュー・修正・再レビューを繰り返すよう依頼したときに使用する。

L

lytics-agent

lytics / agent-skills

最上位の Lytics CDP エージェント——ユーザーの意図を、オーディエンス管理、プロファイル探索、データ連携、スキーマ閲覧に適したスキルへルーティングする。ユーザーが一般的な Lytics の質問やリクエストで、特定のスキルに明確に対応しない場合に使用する。

M

mastra-framework-guide

efoo-team / skills

Mastra フレームワークの API 検証・最新ドキュメント探索・バージョン移行のガイド。Mastra のコードを書く前の現行仕様確認、API シグネチャの検証、agent / workflow / tool / memory / RAG の構築、v0.x → v1.x などの移行で使用する。内部知識は古い前提とし、必ずインストール済みバージョンの型定義か公式ドキュメントで検証すること。責務分離などの設計判断は mastra-ai-architecture-rules を使う。

M

mcp-builder

bbeierle12 / skill-mcp-claude

大規模言語モデル (LLM) が設計されたツールを通じて外部サービスと相互作用できるようにする、高品質な MCP (Model Context Protocol) サーバーを作成するためのガイド。Python (FastMCP) または Node/TypeScript (MCP SDK) で MCP サーバーを構築する場合、外部 API またはサービスを統合するときに使用します。

M

mcp-builder

project-n-e-k-o / n.e.k.o

大規模言語モデル (LLM) が設計されたツールを通じて外部サービスと相互作用できるようにする、高品質な MCP (Model Context Protocol) サーバーを作成するためのガイド。Python (FastMCP) または Node/TypeScript (MCP SDK) で MCP サーバーを構築する場合、外部 API またはサービスを統合するときに使用します。

M

memory-kit

cowork-os / cowork-os

ワークスペースローカルの .cowork/ メモリキット（ルール、アイデンティティ、長期ノート、デイリーログ、ハートビートテンプレート）を作成する。

M

money-upgrade

iamzifei / show-me-the-money

show-me-the-money スキルスイートを最新バージョンに自動更新する。1 つのコマンドで npm の新バージョンを確認し、ダウンロードし、インストール済みのスキルを置き換え、変更内容を表示する。ユーザーがスキルを更新したい場合、新バージョンを確認したい場合、または「upgrade money」「update skills」「latest version」「auto-update」「check for updates」と言った場合に使用する。

M

multi-agent-orchestration

cat-xierluo / legal-skills

境界が独立した 2 つ以上のローカル worker を編成し、Orca Run/Task/Dispatch、独立した worktree/session、または tmux へのフォールバックを使用する。PM が分解、ディスパッチ、巡回確認、429 による停滞からの復旧、独立した検収、PR の収束、一時リソースのクリーンアップを担当する。ユーザーが明示的に「並行推進」「複数の worker」「PM 総括」「Wave Autopilot」を求めた場合や、PM が直接実装に逃げることを防ぐ場合にも使用する。単一の短いタスク、純粋な状態同期、または Git ブランチ・コミット・PR・マージのルールのみが必要な作業には使用しない。

N

nerdzao-elite

sickn33 / agentic-awesome-skills

ソフトウェアエンジニアリングとプロダクトデザインのワークフロー、およびシニアプロダクトデザイナー。計画、アーキテクチャ、TDD、クリーンコード、ピクセルパーフェクトな UX 検証を含む包括的なワークフローです。

Notion を使った AI エージェント向けの構造化メモリシステム。エージェントのメモリの設定、メモリの永続化に関する議論、セッションをまたいでコンテキストを記憶させる支援を行う場合に使用します。ACT フレームワークのデータベース、MEMORY.md テンプレート、Continuity Cycle パターンを含みます。

N

notion-spec-to-implementation

ovachiever / droid-tings

製品または技術仕様を、Claude code が実装できる具体的な Notion タスクに変換します。仕様ページを、明確なタスク、受け入れ基準、進捗管理を含む詳細な実装計画に分解し、要件から完了までの開発を支援します。

O

omc-help

yeachan-heo / oh-my-claudecode

oh-my-claudecode プラグインの使用ガイド

O

opsx-workspace-gate

fudesign2008 / open-skills

OPSX ワークフロー共有の OpenSpec ワークスペースゲート：プロジェクトルートを特定し、openspec/ を検証し、委任の前に正確なネイティブ OPSX スキルを必須とする。トリガー——「OpenSpec 工程门禁」「OPSX 工程定位」「OpenSpec 原生技能检查」 / OPSX workspace gate, OpenSpec project root, native skill gate。Jira、Git、リトライバインディング、実装オーケストレーションには使用しない。

公開の `orca` CLI を使用して、Orca が管理する 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、アーティファクト、worktree コメント、および Orca アプリに埋め込まれたブラウザを操作する。ユーザーが「$orca-cli」「use orca cli」「Orca worktree」「child worktree」「cardStatus」「spawn codex/claude in a worktree」「read/wait/send Orca terminal」「terminal send」「full handoff」「handover」「give this to another agent」「another worktree」「Orca browser」「orca artifacts」「share HTML/Markdown」「public artifact link」「control the browser inside Orcaoclassroom」と言ったときに使用する。Orca が管理する状態に wortt Involving タスクでは、生の `git worktree`、場しの PTY、Playwright、Computer Use よりこの方法を優先する。Orca の埋め込みブラウザ以外のブラウザウィンドウ、webview、デスクトップ UI には Computer Use を使用してきた。

`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。

O

orchestration

numman-ali / n-skills

複雑なタスク向けのマルチエージェントオーケストレーション。並行作業、複数のエージェント、高度な調整が必要なタスクで使用する。トリガーには機能、レビュー、リファクタリング、テスト、ドキュメントの依頼、または並行サブタスクへの分解が有効なあらゆる作業が含まれる。この skill は、永続的な依存関係の追跡に cc-mirror タスクを、リアルタイムのセッション可視性に TodoWrite を使って作業をオーケストレーションする方法を定義する。

P

paleo-auto

mocasus / paleo

手動でスキルを選択せずに自動でトークンを節約したいときに使用します。長いセッション（15 ターン超）、高いトークン使用量、大きなコンテキストを自動検出し、paleo + paleo-trim-context + paleo-converse + paleo-budget を安全なデフォルト値で自動的に有効化します。どのスキルが有効かをユーザーが考える必要はありません。オフ：「paleo-auto を無効化」/「手動 paleo」。

P

paleo-converse

mocasus / paleo

ユーザーが「会話を圧縮」「チャットを要約」「履歴を要約」「コンテキストが長すぎる」と言ったとき、またはセッションに古いターンが多いときに使用します。以前の会話ターンを簡潔な要約に凝縮し、ほぼ重複したメッセージを統合し、最後の N ターンはそのまま保持します。タスク状態を失わずにコンテキストトークンを節約します。オフ：「圧縮を停止」/「完全な履歴を保持」。

P

paleo-json

mocasus / paleo

ユーザーが "compact json"、"minify output"、"tight structured" と言ったとき、またはエージェントが JSON／構造化データを出力する必要があるときに使用。意味のない空白を除去し、長い配列を折り畳み、安全な箇所でキーを短縮し、パース可能に保つ。構造化ペイロードのトークンを削減する。オフ："pretty print" / "human-readable"。

P

paleo-summary

mocasus / paleo

ユーザーが "summarize output"、"condense this"、"tldr" と言ったとき、またはツール結果／ログ／ファイルダンプ／長い stdout が大きいときに使用。長いコンテンツ（ツール出力、ログ、diff、ドキュメント）を、重要なフィールドを保持した簡潔な intisari に削減する。肥大化したペイロードでコンテキストトークンを節約する。オフ："full output" / "no summary"。

P

paperclip-admin

bbengamin / skills

完全なプランニングセッションを開始せずに、一般的な Paperclip の管理業務や小規模なオペレーターリクエストを処理する。ユーザーが Paperclip の状態確認、軽微なコントロールプレーンの変更、既存の Paperclip エージェントの更新、会社スキルの確認やアタッチ、イシューハンドオフの準備やディスパッチ、アサインメントやレビュアーゲートの調整、またはアドホックな Paperclip メンテナンスを依頼したときに使用する。

P

parent-project-skills

cloudflare / workerd

workerd がサブモジュールとして使用されているときに、親プロジェクトから追加のスキルとコンテキストを発見するためのブートストラップスキル。タスクがプロジェクトの境界をまたぐ場合（例：Sentry/本番調査、統合テスト、クロスリポジトリのデバッグ）にこのスキルを読み込みます。

P

pathfind

jayden-dang / skills

目的地への道筋が明確になるまで、複数セッションにわたる意思決定マップを作成または進める。

P

peekaboo

alphaonedev / openclaw-graph

macOS の UI キャプチャ：スクリーンショット、アクセシビリティツリーの検査、ウィンドウ一覧、UI オートメーションのターゲット指定

P

plan-explain

efoo-team / skills

Only use when the user explicitly invokes /plan-explain (or $plan-explain in Codex). Never auto-invoke. `.sisyphus/plans/` 配下などの計画ファイルを読み込み、その計画が何を行うものかを人間が即座に把握できる構造化された概要説明レポートを生成する。事実抽出のみを行い、解釈・推測・追加調査は行わない。

P

project-wiki-manager

sergekostenchuk / ui-ux-agent-skill-system

大規模な UI/UX、SEO、Figma、Stitch、進捗画面、スキルシステム、移行、公開、複数セッションのエージェントプロジェクト向けに、サニタイズされたプロジェクトメモリと Obsidian/LLM wiki ゲートを管理する。プロジェクトに永続的なコンテキスト、llms-context パック、意思決定の記録、引き継ぎメモ、シークレットを保存しない wiki 同期が必要な場合に使用する。

P

prompt-engineer

ericgandrade / claude-superskills

ユーザーが AI で使用するプロンプトの作成、執筆、改善、最適化を明示的に求めた場合にこのスキルを使用する。「write me a prompt」「improve this prompt」「create a system prompt」「how do I ask ChatGPT/Claude to...」「quero um prompt para...」といった表現でトリガーする。ユーザーがプロンプトではなく出力を求める直接的なタスク依頼ではトリガーしない。

P

prompt-factory

ckorhonen / claude-skills

インテリジェントな 5〜7 問の質問フローと 15 の専門領域にわたる 69 のプリセットを通じて、世界水準の本番対応プロンプトを一度に生成する。XML/Claude/ChatGPT/Gemini 形式をサポートし、品質検証を行う。すぐに使える 1 つのメガプロンプトを返す — スキル自体はプロンプトに記述された作業を実装しない。Claude 3.5+、GPT-4.1、Gemini 2.5 を含む現代の LLM に最適化。

P

prompt-injection-guard

archieindian / openclaw-superpowers

エージェントが外部コンテンツに基づいて行動する前に、その中のプロンプトインジェクションの試みを検出して遮断する

R

rag

alphaonedev / openclaw-graph

AI モデル向けに検索拡張生成を実装し、外部ナレッジを取得・活用します。

R

ralph-loop-help

poteto / plugins

Ralph Loop プラグインのしくみと利用可能なスキルを説明します。ralph loop について助けが欲用户在いて、リalph loop Replace に_PRIOR_20260109 の、Ralph Loop プラグインのしくみと利用可能なスキルを説明します。ralph loop についてのサポートを求めている場合、この手法を理解したい場合、または使用例が必要な場合に使用します。

R

remembering

oaustegard / claude-skills

Muninn のメモリ操作（recall、remember、supersede、config）。正規の実装は oaustegard/muninn-utilities/remembering/ に移動した。このファイルはポインタであり、このパスから skill を読み込まないこと。

R

research

fusengine / agents

ドキュメント、ベストプラクティス、または複雑な技術調査を行う場合に使用 —— Context7 + Exa + Sequential Thinking の方法論。

R

research

fusengine / claude-plugins

認知的自動化と協調型エージェントシステムによって、開発を再定義します。

R

research-skill-creator

kalarislabs / research-agent-skills

研究ワークフロー（論文執筆、ラボのプロトコル、分析パイプライン、専門分野のデータベース）向けに、Agent Skills 仕様とこのリポジトリの品質・セキュリティ基準を満たすスキルを作成、改善、テストします。反復的な研究タスクを再利用可能なスキルにする場合、Research Agent Skills に新しいスキルを追加する場合、既存スキルを書き換える場合、起動条件を正確に記述する場合、評価を追加する場合に使用します。Anthropic 公式の skill-creator と併用できます。

R

review-plugin-submission

poteto / plugins

Cursor プラグインがマーケットプレイス公開の準備ができているか監査します。公開前にマニフェスト、コンポーネントメタデータ、検出パス、提出品質を検証する際に使用します。

R

review-pr-check

efoo-team / skills

Only use when the user explicitly invokes /review-pr-check (or $review-pr-check in Codex). Never auto-invoke. PRレビュー対応を収集ワーカー・分類サブエージェント・実行ワーカーへ分離してオーケストレーションするスキル。収集は gh pr-review-check を実行する収集ワーカーに、分類・グループ化・ワークパケット生成は分類サブエージェント（デフォルト例は Oracle）に、実装・返信・resolve などの実作業は実行ワーカーに委譲し、parent は完全性ゲート・fallback 起動・ポーリングループを管理する。サブエージェント機構が無い環境では parent 自身が縮退実行する。

R

roadmap-with-file

catlog22 / claude-code-workflow

反復的な分解と issue 作成を伴う戦略的要件ロードマップ。roadmap.md（人間が読める単一ソース）+ issues.jsonl（機械実行可能）を出力する。

S

saving-workspace-context

revitalb-port / skills-registry-demo

役立つコンテキスト（調査、決定事項、学び、テンプレート）をワークスペースファイルに自動保存し、会話をまたいで知識を引き継ぎます。

S

search-history

efoo-team / skills

Only use when the user explicitly invokes /search-history (or $search-history in Codex). Never auto-invoke. Claude Code / Codex CLI のローカルチャット履歴（JSONL）をキーワードで横断検索し、該当するセッションと会話断片を提示する。履歴ファイルは読み取り専用で扱う。

S

session-handoff

hburaktasyurek / agent-skills-and-commands

ユーザーが session-handoff を明示的に指定した場合、または後続のエージェントセッション用の永続的な再開パケットの作成を明示的に依頼した場合にのみ使用します。正確なライブ状態、未解決の作業、決定事項、制約、コンテキストを再導出せずに続行するために必要な次のアクションを記録します。引き継ぐべき実行可能な状態がない場合はパケットを作成しないでください。