Skills

Coze 扣子 AI Bot 開発アシスタント。Bot 構築、プラグイン開発、ワークフロー編成、ナレッジベース設定に精通

C

create-skill

tamdogood / builder-essential-skills

ユーザーのアイデアから完全なリポジトリ用スキルを作成または更新する。ワークフローの指示、リファレンス、スクリプトやアセット、エージェントのメタデータ、スキルカードのアートワーク、シネマティックなバナーアートワーク、README のリンク、ディスカバリーのメタデータ、検証を含む。新しいスキルの作成、このコレクションへのスキルの追加、ワークフローの再利用可能なスキル化、スキルのドキュメントとアートワークをリポジトリに合わせることをユーザーが求めた場合に使用する。

C

create-upstash-software-factory

leonvanzyl / skills

ラベル付きの GitHub issue をレビュー済みの pull request に変える「ソフトウェアファクトリー」を構築する。Upstash Box サンドボックスで実行され、GitHub Actions によって起動されるコーディングエージェント（Claude Code、Codex、その他の CLI エージェント）を使用する。issue から PR へのパイプライン、バックグラウンドコーディングエージェントのプール、「自分の GitHub issue を処理するエージェント」、ラベルでトリガーされるエージェントワークフロー、あるいは Upstash Box とコーディングエージェントと GitHub を組み合わせたものを構築・再現・拡張・デバッグしたい場合に、「ソフトウェアファクトリー」という言葉が使われていなくても必ず使用する。この方法で構築したファクトリーにリポジトリ、エージェント種別、worker、モデルや effort の設定、worker イメージ（スナップショット）を追加する場合にも使用する。

C

create-verification-skill

ericlitman / open-pstack

ユーザーと同じ方法でアプリを操作する、プロジェクトローカルの検証スキルを生成します。言語、フレームワーク、プラットフォームを問いません。/create-verification-skill、「このリポジトリ用の制御スキルを作成して」という依頼、または UI/CLI/サービスの動作をスクリプトで検証する手段がプロジェクトにない場合に使用します。

C

crucible-emergent-resurrection

terrylica / cc-skills

仮説が失敗し、復活条件とともにアーカイブする必要がある場合、休眠中のアイデアを復活のために見直す場合、または却下された戦略が現在の戦略と似ている場合に使用します。

C

crucible-meta-governance

terrylica / cc-skills

ピボットするか継続するか、出荷するか保留するか、部分的に合格したものをどう範囲を絞るか、どう管理するかを決定します。

C

cursor-sdk

poteto / plugins

Cursor TypeScript SDK（`@cursor/sdk`）を使ってアプリ、スクリプト、CI パイプライン、自動化を構築するユーザーをガイドします。Cursor SDK の統合、インストール、コード作成について言及した場合や、`Agent.create`、`Agent.prompt`、`Agent.resume`、`agent.send`、`run.stream`、`CursorAgentError`、`@cursor/sdk` が挙がった場合に使用します。Cursor IDE 以外のスクリプト、CI/CD パイプライン、GitHub Action、バックエンドサービスなどから Cursor エージェントをプログラムで実行したい場合、ローカルとクラウドのランタイムを選択したい場合、SDK エージェント用の MCP サーバーを設定したい場合、またはストリーミング、キャンセル、エラーを処理したい場合にも使用します。Cursor を自動化に組み込む、Cursor を実行するボットを書く、REST `/v1/agents` 呼び出しを SDK に移行するといった場合も、パッケージ名が明示されていなくても対象です。記憶に頼って回答せず、積極的にこのスキルを使用してください。SDK の仕様は進化するため、このスキルと参照資料が外部パッケージの信頼できる情報源です

C

customgpt

membranedev / application-skills

CustomGPT 統合。Projects、Users、Roles、Goals、Filters を管理します。ユーザーが CustomGPT のデータを操作したいときに使用します。

D

delegate

sjunepark / agent-scripts

細分化された GPT-5.6 Luna サブエージェントの割り当てを通じてコードとファイルの実装をオーケストレーションし、その後、結果を独立してレビューして統合する。明示的な呼び出し時のみ。

D

design-agentic-architecture

phuongnz / skills

ユースケースから Agentic AI アーキテクチャを設計し、日付入りの設計ドキュメントを作成します。ユーザーがエージェントまたはマルチエージェントシステムを設計・構築したい場合、単一エージェントかマルチエージェントかを決めたい場合、メモリ、human-in-the-loop、評価をどこに置くかを選びたい場合、特定のユースケース向けにエージェントを構築する方法を尋ねる場合に使用します。

D

dispatching-parallel-agents

ganyuanran / aegis

書面の計画がなく、競合する共有可変状態や順序依存がない 2 つ以上の独立したタスクに直面し、並列委譲がインラインのコストを上回る場合に使用する。それ以外はインライン。計画済みのタスクは subagent-driven-development を使う。

D

dream

grandamenium / dream-skill

Claude Code 向けの記憶統合スキル。セッションのトランスクリプトから修正、決定、好み、パターンを走査し、その結果を永続メモリファイルにマージする。ネイティブの Stop フックで 24 時間ごとに自動トリガーされる。睡眠が人間の記憶を統合する仕組みに着想を得ている。

E

eliteforge-task-progress-tracker

cloudsen / eliteforge-skills

デフォルトでは docs/tasks/task-description.md に、またはユーザーや別の有効なスキルが指定した明示的なタスクディレクトリに、簡単なタスク進捗メモを作成・維持します。ユーザーが計画、TODO ステップ、受け入れ基準、チェックボックスの同期、ステータス更新、エージェントの作業中に同期し続ける進捗トラッキングを求めたときに使用します。git コミットを必須のリカバリチェックポイントとして扱います。意味のある変更はすべてコミットし、コミット id を対応するステップのメモに書き込む必要があります。

E

executing-plans

ganyuanran / aegis

セッションをまたいで、またはレビューチェックポイントを設けて書面の実装計画を実行する場合に使用する。小規模または単一分割の計画はインラインで行う。同一セッション内の独立したタスクには、代わりに subagent-driven-development を使う。

F

fix-frontmatter

dailybothq / deepworkplan-skill

frontmatter バリデーターを実行し、リポジトリの frontmatter 規約に違反する SKILL.md を修正する。SKILL.md を編集または追加した後に使用。

F

flow-parallel

nyldn / claude-octopus

品質ゲートを設け、大規模な変更、移行、複数課題の修正を並行して分解・実行します

G

grill-with-docs

nstaab1 / nathan-agent-skills

計画またはデザインを磨き上げるための徹底的なインタビュー。同時に、ドキュメント（ADR と用語集）を生成します。

G

grilling

jayden-dang / skills

計画、設計、または機能のアイデアをストレステストするためにユーザーにインタビューするときに使用

H

handoff

nstaab1 / nathan-agent-skills

現在の対話をハンドオフドキュメントにコンパクトにまとめ、別のエージェントが引き継げるようにする

H

harness-adapters

kunchenguid / firstmate

エージェント一人と話し、チームで成果を届ける。

H

helloagents

hellowind777 / helloagents

タスク種別に応じて適用 — スキル基準、プロセスの規律、チェックリストによって納品品質を担保する品質駆動のワークフローを構築する

H

herdr-pair

hcaiano / skills

1 つの Herdr タブ内で持続する Claude-Codex ペアリング。ライブのピア作業、ペアを要求するワークフロー、または受信した `[agent ...]` / `[herdr-pair control ...]` 行（コンテキスト圧縮後も含む）に使用；正確なセッションを再開し、バンドルされたトランスポート経由で返信する。

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I

implement-agentic

nstaab1 / nathan-agent-skills

承認済みの仕様またはチケットセットから、TDD、レビュー、コミット、明示的な PR 引き渡しを通じて有人の作業を実装する。未解決の接合部、設計判断、最終的な出荷判断に人が対応できる場合に使用。

I

install-dexsql

lsposed / dexsql-release

ビルド済みの DexSQL バイナリをインストールし、ユーザーのローカル MCP クライアントに接続します。DexSQL MCP のインストール、セットアップ、更新を依頼された場合に利用します。ユーザーが用意したローカルの DexSQL 実行ファイルにも対応します。

I

interminai

mstsirkin / interminai

vim、git rebase -i、git add -i、git add -p、apt、rclone config、sudo、w3m、TUI アプリなどの対話型ターミナルアプリケーションを操作する。別のコマンドライン LLM（cursor-agent、codex など）を監督し、確認プロンプトで y/n を押してその操作を承認または拒否することもできる。キーボード入力が必要なアプリ、プロンプトやメニューを表示するアプリ、全画面インターフェースを持つアプリとやり取りする必要があるときに使用。コマンドが "Input is not a terminal" や "Output is not a terminal" といったエラーで失敗またはハングするときにも使用。GIT_SEQUENCE_EDITOR のようなアプリ固有の回避策や、ファイル利用で対話性を迂回する方法よりも優れている。

J

jev

jkudish / jev-mcp

Jev 判定ツールの使用規約です。取得または貼り付けられた内容のスクリーニング、証拠に基づく主張の検証、意味による項目の順位付けや分類、文章の比較、フィールドの抽出、抽出値の監査、パッチのレビュー、完了判定、命題の確からしさの評価に使用します。また、Jev と rg、curl、通常の読解から選ぶ際にも使用します。

K

kimi-runner

robsonrung / rar-skills

OpenRouter 上の Pi CLI を通じて Kimi の席としてプロンプトを実行し、呼び出しごとに Moonshot のフラッグシップモデル Kimi K3（moonshotai/kimi-k3）を固定します — 強力な長期ホライズンのコーディング、大規模コードベースの理解、1M トークンのコンテキスト、常時オンの思考。ユーザーが明示的に Kimi の実行を求めた場合、ワークフローが Kimi をバックエンドとする席を必要とする場合、またはクロスランナーのワークフローが現在のワークスペースを離れずに Moonshot Kimi の視点を求める場合に使用します。

L

langchain

ovachiever / droid-tings

エージェント、チェーン、RAG を使った LLM 搭載アプリケーション構築用フレームワークです。複数のプロバイダー（OpenAI、Anthropic、Google）、500 以上の統合、ReAct エージェント、ツール呼び出し、メモリー管理、ベクトルストア検索に対応します。チャットボット、質問応答システム、自律型エージェント、RAG アプリケーションの構築に使用します。迅速なプロトタイピングと本番環境への導入に適しています。

L

laundering

kucherenko / gangsta

ヒット後にすべてのテリトリーが完了を報告したときに使用する — 統合、検証、consigliere の最終レビュー、クリーンアップ、台帳の更新を処理し、クリーンで本番投入可能なコードを生み出す

L

learn

cowork-os / cowork-os

エージェントが今後のタスクで記憶しておくべき洞察、修正、好み、ルールを手動で記録します。

L

learn

duc01226 / easyplatform

[ユーティリティ] セッションをまたいで保持されるレッスンを Claude に教える必要があるときに使用。

L

librarian

jdforsythe / forge

Forge のエージェント、スキル、テンプレートのライブラリをレビュー、キュレーション、保守する。重複分析、陳腐化の検出、品質の昇格、孤立参照のチェックを実行する。ライブラリ項目のマージ、アーカイブ、昇格に関する実行可能な推奨事項を含む構造化されたレビューレポートを作成する。ユーザーがライブラリをレビューしたい、エージェントやスキルを整理したい、利用可能なものを確認したい、重複を探したい、未使用の項目を削減したい、ライブラリの統計を見たい、または「自分のライブラリには何がある？」と言う場合にこのスキルを使用する。定期的なレビュー間隔、またはライブラリが 20 項目を超えたときにもトリガーされる。新しいエージェントの作成（Agent Creator を使用）、スキルの作成（Skill Creator を使用）、チームの計画（Mission Planner を使用）には使用しない。

L

ln-61-skill-reviewer

levnikolaevich / claude-code-skills

スキルの品質、トリガー境界、配布準備状況をレビューします。スキル監査やリリースレビューに使用します。製品コードや実装計画のレビューには使用しません。

L

load-subgraph

jayden-dang / skills

frame-change、inspect-change、clarify-decisions の場合に使用する。

L

long-task

chann / skills

ユーザーがプロジェクトをエンドツーエンドで構築したい、数時間から数日にわたる自律的な開発を実行したい、または人の介入なしに複数のマイルストーンをまたぐ作業をオーケストレーションしたいときに使用する。トリガーフレーズには "build this whole project"、"implement this end-to-end"、"do this autonomously"、"run a long task"、"long-running agent"、"build it from scratch and don't ask"、"/long-task"、"$long-task" が含まれる。また、`/long-task status`、`/long-task pause`、`/long-task resume`、`/long-task clear`、`/long-task complete` などのライフサイクルサブコマンドにも使用する。

L

long-task-continuation

ganyuanran / aegis

多段階のタスク、コンテキストのリセットやセッションをまたぐ可能性があるタスク、サブエージェントを使うタスク、完了前に状態を失うリスクがあるタスクに使用する。

L

loop-skill

paulrberg / agent-skills

別のエージェントスキルを繰り返し実行し（デフォルト 3 回）、最後に正味の結果を一度だけ報告する。

M

m365-agents-py

sickn33 / agentic-awesome-skills

Python 用 Microsoft 365 Agents SDK。aiohttp ホスティング、AgentApplication ルーティング、ストリーミング応答、MSAL ベースの認証を用いて、Teams/M365/Copilot Studio 向けのマルチチャネルエージェントを構築する。

ユーザーが「プロジェクトのコンテキストを記憶して」、保存済みの調査結果の確認、ランタイムメモリの初期化、古い作業のアーカイブ、メモの整理、または特定の内容の消去を求めた場合に使用します。すべての分野にわたる承認済みの HOT/WARM/COLD 作業メモリを管理し、レジストリイベントの所有権とプライバシー制御を維持します。正規のレジストリ情報の変更には使用せず、所管するレジストリを通じて対応します。プロジェクトメモリ／セッション間

M

memory-quality-auditor

oimiragieo / agent-studio

メモリ検索の品質（ドリフト、陳腐化、引用の根拠）を監査し、修正バックログを作成する。

M

miniproject

zenobi-us / dotfiles

markdown ファイル（MDTM）を使ったシンプルなローカルプロジェクトおよびナレッジ管理。

M

mission-brief

tikalk / adlc-team-skills

ゲート、サーキットブレーカー、レジューム、監査証跡を伴うエンドツーエンドの specify → plan → implement ↔ converge ループを必要とする機能を構築するときに使用——または中断されたミッションを再開するときに使用。

過剰エンジニアリングのパターンを検出すると自動的に有効化される：(1) ユーザーが明示的に変更を求めていないコードやファイルを変更する (2) 求められていない新しい抽象化レイヤー（class、interface、factory、wrapper）を作成する (3) 求められていないコメント、ドキュメント、JSDoc、型注釈を追加する (4) 求められていない新しい依存関係を導入する (5) 最小限の編集ではなくファイル全体を書き換える (6) diff の範囲がユーザーの要求を明らかに超えている (7) 「多すぎる」「それは変えないで」「X だけ変えて」「シンプルにして」「やめて」といったユーザーのシグナル (8) 起こり得ないシナリオに対するエラー処理、検証、防御的コードを追加する (9) 求められていないテスト、設定のスキャフォールド、ドキュメントを生成する

M

multi-model-meta-analysis

petekp / agent-skills

複数の AI モデルの出力を統合し、包括的で検証済みの評価を作成する。使用場面：（1）ユーザーがコードやプロジェクトについて複数の LLM（Claude、GPT、Gemini など）からのフィードバック/分析を貼り付ける、（2）ユーザーがモデルの出力を単一の信頼できる文書に統合したい、（3）ユーザーが実際のソースコードに照らしてモデル間で矛盾する主張を解決する必要がある。このスキルはモデルの主張をコードベースに照らして検証し、証拠をもって矛盾を解消し、単一のモデルよりも信頼できる評価を生成する。

M

multica-projects-and-resources

multica-ai / multica

Multica プロジェクトとそのリソース（github_repo、local_directory）を作成、検査、更新、デバッグするときに使用する。

M

multica-squads

multica-ai / multica

Multica squad の作成、調査、更新、割り当て、デバッグ時に使用する。leader ルーティングが誰を実行するかをどう選ぶかも含む。

N

netboxlabs-platform-mcp

netboxlabs / skills

AI エージェントから NetBox Labs Platform MCP サーバー（NetBox Cloud 上でホスト）を操作する。接続/認証、Code Mode（3 つのツール netbox_search_schema / netbox_execute / rediscover_netbox、注入される helper カタログ、サンドボックス契約、ラウンドトリップの最小化）、およびツール単位の Discrete モードを扱う。エージェントが Platform MCP サーバーに接続する場合、NetBox に対して code-mode プログラムを書く場合、code モードと discrete モードを選択する場合に使用する。

N

new-project

andrewyng / context-hub

Olakai モニタリング付きの新しい AI エージェントをゼロから構築 — プロジェクトのセットアップ、SDK 統合、KPI 設定、エンドツーエンドの検証

O

open-pr-agentic

nstaab1 / nathan-agent-skills

コミット済みの作業に対して未マージのプルリクエストを開き、リポジトリのテンプレートを記入し、元の issue をリンクして、agent-ready から人による検証待ちへ進める。有人または自律的な実装の出荷境界で使用。

エージェント向けのインテリジェント検索。信頼度スコア付きのマルチソース検索——Web、学術、Tavily を 1 つの統合 API に。

`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

orchestrator

olivieropinotti / orchestrator-skill

メインセッションを、処理を決してブロックしないディスパッチャーにします。すべての作業をバックグラウンドのサブエージェントに任せ、メインスレッドは計画、振り分け、追跡、報告のみを行うため、作業中もユーザーは会話を続けられます。ユーザーが /orchestrator を実行する場合や、「オーケストレーションして」「バックグラウンドで実行して」「作業を止めずに続けさせて」「作業を分散して」と言う場合に使用します。

P

paperclip-create-agent

bbengamin / skills

ネイティブのガバナンス対応ワークフローを使用して Paperclip エージェントを作成または採用する。ユーザーが新しい Paperclip エージェントの作成、採用、プロビジョニング、ドラフト、設定を依頼したときに使用し、役割、レポートライン、アダプター設定、希望するスキル、インストラクションバンドル、予算、ハートビート設定、承認処理の選択を含む。

P

parallel-claudes

joyco-studio / skills

cw（Claude Worktree Manager）を使って複数の Claude Code セッションを並行実行するためのガイド。複数の Claude インスタンスに作業を並列化したい場合、並行する AI コーディングタスクのために git worktree を管理したい場合、結果を再びマージしたい場合に使用する。並行 Claude セッション、worktree 管理、複数のエージェントへの作業分割を含むタスクで発動する。

P

parallel-docs-simplify-sync

s-hiraoku / synapse-a2a

synapse-a2a の開発ワークフロー向けに synapse-docs、/simplify、sync-plugin-skills、github-pages-sync を並列で実行します。ドキュメント更新、コードの簡素化、プラグインスキルの同期、サイトドキュメントの同期を同時に行いたいときに使用します。

P

parallel-exploring

revitalb-port / skills-registry-demo

複数の explore サブエージェントを並行して起動し、それぞれが異なる領域を同時に調査することで、大規模なコードベースを探索します。新しいプロジェクトへの参加時、アーキテクチャの理解時、または複数領域にまたがる課題の調査時に使用します。

P

personas

scottwater / skills

1 つまたは複数の専門家の視点をフィードバック、批評、ガイダンスに適用する。

P

pi-finder-subagent

cowork-os / cowork-os

Pi 向けの読み取り専用ローカルワークスペース偵察サブエージェント。実装前にコンテキストを関連するファイル/スニペットに絞り込むために使用します。