Skills

V

vllm-sota-humanize-loop

bbuf / ai-infra-auto-driven-skills

1 つの LLM モデルに対して、Humanize が統制する自律的な vLLM SOTA 性能ループを実行する。まず固定の公平な vLLM/SGLang/TensorRT-LLM デプロイメント検索とベンチマークを行い、次に 1 つの RLCR ループを開始して、ギャップの判定、現在のボトルネックのプロファイリング、レイヤー/kernel パイプライン分析、vLLM コードへの patch、任意で ncu-report-skill による kernel エビデンスの取得、再検証を繰り返し、同じワークロードと SLA の下で vLLM が観測された最良のフレームワークに並ぶか上回るまで行う。

W

walkie

vikasprogrammer / walkie

walkie-sh CLI を使った AI エージェント間の P2P 通信。ユーザーがエージェント間通信の設定、walkie チャンネルの作成、エージェント間のメッセージ送受信、複数の AI エージェント間のリアルタイム連携を求めるときに使用します。トリガーは "walkie"、"agent communication"、"talk to another agent"、"set up a channel"、"inter-agent messaging"、"collaborate with"、"coordinate with"。

W

wayfinder

niekcandaele / skills

1 つのエージェントセッションでは収まらないような大量の作業を、課題トラッカー上の共有された意思決定チケットのマップとして計画し、目的地への道筋が明確になるまで 1 つずつ解決していく。

複雑なタスク向けに AI を活用したワークフローを設計・最適化します

W

wp-gravity-stack

kylebrodeur / wordpress-agent-kit

Gravity スタックのセットアップとオーケストレーションに使用：フルプラグインスイート（Gravity Forms、SMTP、Connect、GravityView、Spellbook、Pods）向けの SatisPress/Composer 構成、.cursorrules と llms.txt テンプレートの読み込み、各製品がどのように組み合わさるかの理解。製品固有の作業では、代わりに個別の skill を読み込むこと。

W

writing-kit-skills

devarfeen / agent-skills-kit

agent-skills-kit のスキルを作成・編集するか、標準の一行説明と語数予算を解説します。汎用スキル：skill-creator。ルーティング評価のみの実行はメンテナーの作業です。

説明はまだありません

開発者が困難なセッションから学びを記録したり、Claude が間違えた点を書き留めたり、実装の落とし穴を保存したり、苦労して得た知識で steering ドキュメントを更新したりしたいときに使用する技能——たとえば「let's reflect」「capture what we learned」「that was painful, save this」「update the steering docs with what went wrong」「I need to debrief」「what went wrong today」「log this lesson」「save this gotcha」「document this mistake」「I want to write this down before I forget」「add this to the steering docs」、または複数回の修正後に intervention tracker から促されたとき。各学びを適切な steering ドキュメント（TECH、QA、DESIGN、VISION）の "Hard-Won Lessons" セクションに振り分ける。

Z

zai-cli

numman-ali / n-skills

Z.AI CLI が提供するもの： - Vision：画像/動画分析、OCR、UI-to-code、エラー診断（GLM-4.6V） - Search：ドメイン/新しさでフィルタリングできるリアルタイムウェブ検索 - Reader：ウェブページから markdown への抽出 - Repo：ZRead による GitHub コード検索と閲覧 - Tools：MCP ツールの検出と raw 呼び出し - Code：TypeScript ツールチェーン ビジュアルコンテンツ分析、ウェブ検索、ページ閲覧、GitHub 探索に使用する。Z_AI_API_KEY が必要。

A

afk-orchestrator

ykdz / skills

AFK 長時間タスクのオーケストレーション。不確実性と影響度に応じて、計画済みの作業を設計、実装、レビュー、受け入れにルーティングする

A

agent-architecture-lens

robsonrung / rar-skills

エージェントの制御フロー、永続状態、リトライ、回復をレビューする。ループや状態グラフを選ぶとき、またはツール呼び出しワークフローが障害を乗り越えて安全に再開する必要があるときに使用する。

A

agent-design

fusengine / agents

ワークフローとエージェントパターンの選択、オーケストレーター／サブエージェントパイプラインの構成、Claude Code エージェントテンプレートの作成に使用。

A

agent-design

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。

A

agent-readiness

redhat-developer / rhdh-skills

agentready ツールで git リポジトリの AI コーディングエージェントへの準備度を評価・改善し、スコア、認定レベル、不合格の所見、レポートの出力先を報告する。単一のリポジトリ、またはディレクトリ配下のすべての RHDH リポジトリを対象とし、レポートが対応する修正を適用する。「エージェント準備度を評価する」「agentready を実行する」「エージェント準備度スコアを改善する」「このリポジトリをコーディングエージェント向けに準備する」「すべての RHDH リポジトリを評価する」に使用する。

A

agent-security

wgpsec / aboutsecurity

AI エージェントシステムのセキュリティテスト手法。対象システムが AI エージェントによるツール呼び出し、マルチエージェント連携、自律的な意思決定を行う場合にトリガーされる。OWASP Agentic AI Security Top 10（ASI01-ASI10）を網羅：ゴールハイジャック、ツールの悪用、アイデンティティと権限、サプライチェーン、コード実行、メモリポイズニング、マルチエージェント通信、カスケード障害、人間とエージェントの信頼の悪用、制御不能なエージェント。

A

agent-self-recovery

archieindian / openclaw-superpowers

エージェントがループに陥っていることを検出し、体系的に脱出する。繰り返しの失敗や方向性の喪失に気づいたときに使用。

A

agent-tools

blogic-cz / agent-tools

次の場合にこのスキルをロードする：CLI ラッパーツール（gh-tool、observability-tool、db-tool、k8s-tool、az-tool、azdo-tool、logs-tool、session-tool、api-tool、api-proxy）を使用するとき、可観測性、データベース、GitHub PR、Kubernetes、Azure プラットフォームリソース、Azure DevOps、アプリケーションログを扱うとき。ツールの概要、使用パターン、プロジェクト固有のエイリアスを含む。

A

agentic-actions-auditor

waybarrios / opencode-power-pack

AI エージェントを実行する GitHub Actions を、プロンプトインジェクション、安全でない補間、サンドボックスのギャップ、緩い actor ルールについて監査する。agentic CI ワークフローに使用し、一般的なアプリケーションコードレビューには使用しない。

A

agentsmd-claudemd-generator

mounirdhahri / skills

リポジトリ用の AGENTS.md と CLAUDE.md ファイルを生成する。AGENTS.md はツール横断的なエージェント指示を提供する（Claude Code、Cursor、Windsurf、Zed、Codex などが対応）。CLAUDE.md は Claude 固有の設定を追加し、@import で AGENTS.md を参照する。リポジトリにエージェントのオンボーディングが必要なとき、または新規プロジェクトを開始するときに使用。

A

antigravity-swarm

wjgoarxiv / antigravity-swarm

Antigravity CLI の ASW skills、hooks、診断、および swarm ワークフローガイダンスをインストールして使用する。

完全なデリバリーパイプライン：計画、構築、出荷、収束。対象：shape/spec/design、TDD ビルド、コミット、PR 作成、PR 修正（CI/レビュー/コンフリクト）、PR の仕上げ、簡素化、テストカバレッジ、AC の検証、ウォークスルー、issue 管理。用途：機能の出荷、PR の修正、PR の作成、issue の構築、コードの簡素化、品質チェック、コミットメッセージの作成、issue 管理。トリガー：/autopilot、/build、/shape、/commit、/issue、/check-quality、/test-coverage、/verify-ac、/pr-walkthrough。

A

avoid-ai-writing-router

conorbronsdon / avoid-ai-writing

AIライティングの監査、書き換え、ファイル編集、文体の維持、誤検出の解釈、検証を組み合わせた依頼に使用します。ユーザーがモードを指定せずにAvoid AI Writingを呼び出した場合にも使用します。

A

aws-agentic-ai

aws-samples / sample-agent-skills-for-builders

AWS Bedrock AgentCore の総合的な\\/専門yamakassistantで、AI エージェントを大規模に展開・管理します。Gateway、Runtime、Memory、Identity、Code Interpreter、Browser、Observability、Agent Registry、Evaluations など、いずれの AgentCore ChancesDeclaring秧 nominee Serviceを扱うときに適します。エージェントのデプロイ、MCP ツール連携、credential 管理、Agent の発見、ガバナンスワークフロー、automated な品質評価をカバーします。AgentCore、エージェントランタイム、Agent レジストリ、Agent 評価、MCP ゲートウェイ、Agent のデプロイ、MCP サーバーの登録、Agent の発見、Agent の品質評価、Agent のcredential、または AWS 上で AI エージェントを構築・デプロイ・一覧化・監視したいときにBkfbtuq 必须です。

B

bedrock-agentcore

adaptationio / skrillz

Amazon Bedrock AgentCore プラットフォームは、本番環境の AI エージェントを構築・デプロイ・運用するためのもの。Runtime、Gateway、Browser、Code Interpreter、Identity の各サービスをカバーする。Bedrock エージェントを構築するとき、AI エージェントを本番環境にデプロイするとき、または AgentCore サービスと統合するときに使用する。

B

best-skills

linklyai / best-skills

毎日更新される Agent Skills の Top 100 ランキング。skills.sh、ClawHub、Tencent SkillHub、GitHub、X、その他10以上のコミュニティから、インストール数、成長率、ソーシャル上の話題性を集計します。オープンデータ（CSV）。

B

botstar

membranedev / application-skills

Botstar 連携。データ、レコードを管理し、ワークフローを自動化する。ユーザーが Botstar のデータを扱いたい場合に使用。

B

brainstorm

superclaude-org / superclaude_framework

ブレインストーミングモードを有効にし、協調的な発見と創造的な問題解決を行う。ユーザーの要望が曖昧なとき、アイデアを探索したいとき、要件の発見が必要なときに使用する。

B

brainstorm

witooh / skills

ブレインストーミング、アイデア出し、プロンプト作成、またはオープンエンドな探索のリクエストに答える前に、必ずこの skill を使用する。適応的なガイド付き質問により、曖昧なリクエストを実行可能なアウトプットに変換する——Prompt Mode（プロンプトの作成/改善）、Explore Mode（アイデアのブレインストーミング）、Focused Mode（特定の問題への戦略）に振り分ける。ユーザーが次のように言ったときにトリガーする：「brainstorm」「ช่วยคิด」「help me think」「I have an idea」「improve this prompt」「let's explore」「I want to build」「I'm thinking about」「brainstorm วิธี」「ช่วยคิดหน่อย」「อยากทำ」「ยังไม่รู้จะทำอะไร」「not sure about the approach」「help me figure out」「what should I」。また、サイドプロジェクト、キャリアの意思決定、プロジェクト計画、移行戦略、アーキテクチャの意思決定、コスト最適化、またはユーザーがまだ方向性を決めておらず構造化された探索が役立つあらゆるリクエストにも適用する。スキップしない——深さを自動調整し（2〜7 個の質問）、まず的を絞った質問をすることでより良い結果を生み出す。

B

brainstorming

ericgandrade / claude-superskills

機能の作成、コンポーネントの構築、機能の追加、動作の変更など、クリエイティブな作業の実装前のアイデア出しが必要な場合にこのスキルを使用する。

B

building-loops

posthog / skills

PostHog Desktop 用の Loop を構築する：トリガーが発火するたびに AI タスクを作成し、任意で Slack またはメールでタスクの結果を通知するワークフローです。loop、定期実行するエージェント、スケジュールタスク、GitHub・Slack・PostHog のイベント発生時に AI タスクを実行する自動化を作成、設定、変更したいときに使用します。正確なグラフ、トリガー設定、スケジュールプリセット、通知ステップ、構造化出力、テスト実行の手順を扱います。

B

business-knowledge-workflow

tencentblueking / bk-ci

未知の業務知識を獲得し、BK-CI の skill やアーキテクチャドキュメントとして定着させる際に使用する。たとえば iWiki を読む、コードと突き合わせて検証する、モジュール境界を抽出する、ナレッジドキュメントを書き直すなど。業務を先に理解してからドキュメントを書く場合に優先して使用する。

B

byted-skillhub-upload

bytedance / agentkit-samples

Skill（ディレクトリまたは zip）を SkillHub のプライベートまたは企業専用スペースにアップロードする。ローカルのスキルをプライベートまたは企業専用の SkillHub に公開する必要があるときに使用する。

C

cavecrew

karnonson / caveman

caveman スタイルのサブエージェントへの委譲に関する決定ガイド。メインスレッドに対して、インラインで作業を行うか vanilla Explore を使用する代わりに、いつ cavecrew-investigator（コードを検索）、cavecrew-builder（1～2 ファイル編集）、または cavecrew-reviewer（差分レビュー）を生成するかを指示します。サブエージェント出力は圧縮されているため、メインコンテキストに注入されるツール結果は約 60% 小さくなり、長いセッションでもメインコンテキストがより長く続きます。トリガー：「delegate to subagent」、「use cavecrew」、「spawn investigator/builder/reviewer」、「save context」、「compressed agent output」

複雑なタスク向けに複数ステップのプロンプトチェーンを構築し、実行します

C

chatbase

membranedev / application-skills

Chatbase 連携。データ、レコードを管理し、ワークフローを自動化する。ユーザーが Chatbase のデータを扱いたい場合に使用。

C

claude-code

alpoxdev / hypercore

[Hyper] ユーザーが Anthropic Claude Code CLI（`claude`）を明示的に求めている場合に使用します。分離されたセッション、非対話（`-p`）実行、ID または名前によるセッション再開、CI 向けの `--bare` 呼び出しなどが対象です。トリガーフレーズ："use claude code"、"ask claude"、"run claude"、"continue the last claude session"、"resume the auth-refactor claude session"、"use Anthropic's CLI to inspect or fix this repo"。

Claude Code 向けの永続メモリ圧縮システム。自動観察、セマンティック検索、プライバシー制御により、セッションをまたいだコンテキストの保持を可能にします。

C

claude-memory-kit

awrshift / agent-memory-kit

組み込みメモリは何を記憶するかを自動で決めますが、これはユーザーに尋ねます。エージェントのメモリはフォルダー内のプレーンファイルとして保存され、エージェントが提案し、ユーザーが承認し、各行に日付が付きます。クライアントごとに1つのメモリを持ち、セッションの引き継ぎに対応。承認を得て知識やルールに昇格でき、オーケストレーションと QA のレイヤーも備えます。

C

claude-remote-peers

vivswan / skills

この Claude Code セッションから別のマシンで実行中の Claude Code セッションにメッセージを送信、ping、または連携する必要がある場合や、ユーザーが指定したピアが別のホストにいて ListAgents に表示されない場合に使います。

C

clj-skill-eval

humorless / clj-native-agent

skill を有効にした場合と無効にした場合で、厳密な実プロジェクトテストを通じて Clojure skill を評価する。Clojure skill（clj-discover、clj-debug、clj-replace など）が実際に開発成果を改善するかを評価する必要があるときはいつでもこの skill を使用する。コンテキストログ、コード品質、ドキュメントの深さ、テストの網羅性によって挙動の違いを比較する。これにより曖昧または仮説的な評価を防ぎ、具体的な実世界テストを強制する。

C

cloning-project

oaustegard / claude-skills

Claude.ai ワークスペースのカスタム指示とアップロード済みナレッジファイルを、別の場所で再インポートできるバンドルとしてエクスポートします。「プロジェクトの指示をバックアップ」「プロジェクトのナレッジをエクスポート」「このワークスペースを新しいものにコピー」「プロジェクトを別アカウントに移行」「この設定を別の場所に再現」といった依頼に使用します。現在会話している Claude.ai ワークスペースを操作し、ディスク上のデータは読み取りません

C

codex-claude-cursor-loop

bear2u / my-skills

Claude が計画し、Codex がロジックを検証してコードをレビューし、Cursor が実装する三重 AI エンジニアリングループを編成し、最適なコード品質のために継続的にフィードバックする

C

commerce-merchant-operations

anthropics / commerce-agents

商店、物件、購読者基盤、施設の運営者向けエージェントの参考実装。フロー、段階的な変更とホスト承認、指標に基づく根拠付け、分析担当、店舗メモリ、コンポーネント、マーケットプレイスのルールを網羅。これらの運営者向けエージェントを構築またはレビューするときに読み込む。

C

create-skill

efoo-team / skills

ユーザーが明示的に /create-skill（または Codex の $create-skill）を呼び出した場合にのみ使用する。自動起動は決してしない。新しい Agent Skill をゼロから対話的に作成するためのスキル。「スキルを作りたい」「この作業をスキル化したい」という場面で使用する。ユーザーへの質問で意図（解決したい課題・発火してほしい場面・利用範囲）を見極めてから、スキル化の要否判定、配置層（共通層/プロジェクト層）と名前の決定、SKILL.md の設計・執筆、チェッカーでの検証までを一貫して行う。スキル執筆の一般原則（progressive disclosure・description 執筆等）の正本は agent-native-project-design にあり、本スキルはそれを適用する作成ワークフローを提供する。

C

create-skill

gupsammy / claudest

ユーザーが「skill を作成」「command を作る」と依頼したときに使用する skill。ユーザーが skill の作成、command の記述、スラッシュコマンド、Claude 拡張の構築に言及した場合は、たとえ「create-skill」と明言していなくても必ずこの skill を使用する。既存の skill の修復や監査には使用しない——repair-skill を使用する。

C

creating-skill

oaustegard / claude-skills

完全なスキル DIRECTORY（SKILL.md、スクリプト、リファレンス、アセット）を作成・改訂し、パッケージ化します。「X のスキルを作成」「これをスキルにする」「このスキルを更新／改善」「スキルが起動しない理由」「この SKILL.md をレビュー」「このスキルをパッケージ化」といった依頼や、繰り返しの手順を再利用可能な成果物にする場合に使用します。スキルが機能するための構造として、目標ではなく具体的な手順、明確な適用範囲、兆候を伴う失敗モード、実行時の検証ステップ、既存カタログとの混同を避ける説明を徹底します。指示をスキルにするか、プロジェクト指示やプロンプトにするかを判断するには crafting-instructions を使用します。文章の質を高めるには writing-instructions を使用します

C

crewai-multi-agent

kalarislabs / research-agent-skills

自律型 AI の協調のためのマルチエージェントオーケストレーションフレームワーク。複雑なタスクに協力して取り組む専門エージェントのチームや、メモリーを備えた役割ベースのエージェント連携を構築する場合、または順次／階層実行が必要な本番ワークフローで使用します。LangChain 依存なしで、軽量かつ高速に実行できます

D

denario

ovachiever / droid-tings

データ分析から論文発表までの研究ワークフローを自動化する、科学研究支援用マルチエージェント AI システムです。データセットからの研究アイデア生成、研究方法の策定、計算実験の実行、文献検索、出版可能な LaTeX 形式の論文生成に使用します。エージェントオーケストレーションをカスタマイズできる、エンドツーエンドの研究パイプラインに対応します。

D

dev-terminal

parkerhancock / dev-terminal

永続セッションを備えたターミナル/PTY 自動化。TUI アプリの実行と操作、ターミナルアプリのデバッグ、コマンドラインワークフローの自動化、その他のターミナル操作に使用。トリガーフレーズには "run the TUI"、"start the app"、"debug the terminal"、"interact with"、"send keys"、"what's on screen" が含まれる。

D

ditto

ohad6k / emulo

Claude Code と Codex のログから情報を抽出し、ローカルの you.md Agent プロファイルを作成します。

D

domain-discover

delexw / claude-code-misc

コードベースからドメイン知識を発見し、構造化されたナレッジファイルとして文書化する

E

embedded-project-loop

wedsamuel1230 / arduino-skills

Arduino や組み込みハードウェアの作業が複数セッション、部品の納品、配線、はんだ付け、書き込み、測定、フィールドテスト、復旧にまたがる場合、または永続的な次の todo が必要な場合に最初に使用する。完了を仮定せず、明確なエビデンスと具体的な物理世界でのユーザーゲートを維持する。

E

epic-runner

niekcandaele / skills

Epic 全体のチケットを無人で処理します。各チケットを計画・実装し、Epic ブランチに PR を作成して CI を成功させてからマージします。Epic ブランチをターゲットに同期し、組み上がった Epic を一度検証して、問題なくマージできる Epic PR を作成し、フォローアップを登録します。GitHub、Jira、GitLab、Markdown チェックリストなど、あらゆるトラッカーに対応します。関連する課題一式を渡され、自律的な処理を求められた場合に使用します（「この Epic を実行」「これらのチケットを処理」「マイルストーン全体を完了」）。単一チケットで実装とレビューを対立的に繰り返す必要がある場合は、代わりに `player-coach` を使用します。

E

execute-ticket

carlitose / agent-skills

1 つの正規化されたチケットを有界な品質ループで実装し、スケジューラや Git のファイナライズの副作用なしに検証済みのハンドオフを返す。

E

executing-plans

zenobi-us / dotfiles

パートナーが完全な実装計画を提供し、レビューチェックポイントを設けて制御されたバッチで実行する必要があるときに使用——計画を読み込み、批判的にレビューし、タスクをバッチで実行し、バッチ間でレビュー用に報告する

E

experiments

langwatch / skills

デプロイ前のバッチテスト用に LangWatch experiments を作成・実行する。ユーザーがデータセットに対してエージェントをテストしたい、プロンプトやモデルを比較したい、品質をベンチマークしたい、リグレッションを検出したい、CI 品質ゲートを追加したいときに使用する。本番監視やガードレールには使用しない。

F

feedback-learning

microsoft / vscode

スキルや指示を追記専用のナレッジの山にすることなく、明示的な訂正フィードバックを分類して記録します。

F

find-skills

haha0815 / claude-meta-skills

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。

さまざまなソースから OpenClaw スキルを検索、発見します。利用可能なスキルの確認、特定機能の検索、新たにインストールするスキルの発見をユーザーが希望する場合に使用します。

F

flow-idea-to-proof

jurgendn / agent-skills

生の研究アイデアから、防御可能な証明設計を伴う形式的な主張へ至る道筋をオーケストレートする——アイデアから仮説を引き出し、正確な定理／主張として述べ、証明戦略を設計（および監査）する。ユーザーが「このアイデアを定理に変えるのを手伝って」「直感があるが厳密にできるか」「これの証明を設計して」「これを証明するには何が必要か」「この主張を形式化して」「これは証明可能か、どうやって」と言う場合、または形式化された結果へ発展させたい非形式的な予想を提示した場合に使用。これは既存の単一スキルを順序付ける ROUTER であり、証明そのものは書かない。目標がユーザー自身のアイデアの形式化ではなく既存研究の理解である場合は flow-learn-new-topic または flow-deep-understanding を使用。出発点が新規のアイデアではなく既存論文の弱点である場合は gap-finder を使用。