Skills

G

generate-flow-diagram

b-mendoza / agent-skills

Markdown と Mermaid のワークフロー図(flowchart または stateDiagram)を、明示的な承認ゲート、段階的な書き込み、実証的な Mermaid 検証、簡潔な実行レポートとともに作成、改良、修復、分解する。プロセスフロー、Mermaid のフローチャートや状態図、エージェントの操作手順、human-in-the-loop のゲートマップの生成、またはスキルパッケージのフロー図の分解に使用する。

G

gke-ai-troubleshooting-skill-creation-guide

googlecloudplatform / gke-mcp

高品質な GKE トラブルシューティングスキルを構築するためのエキスパート向け手順。Step 0 のコンテキストルール、ゼロハルシネーションのシグネチャ、明示的な LQL/PromQL クエリ要件を成文化する。

G

gke-productionize

googlecloudplatform / gke-mcp

GKE 上のアプリケーションとクラスターを本番環境向けに準備するのを支援する。

G

grill-me

amit-t / skills

計画やデザインについて共通理解に達するまで徹底的にユーザーへ質問し、意思決定ツリーの各分岐を解決します。計画をストレステストしたい、自分のデザインについて詰められたい、または "grill me" と言及した場合に使用します。深さセレクター（quick / standard / deep）に対応——デフォルトは deep。

G

grill-me

gitbobobo / skills

計画や設計についてユーザーに執拗に問い詰め、合意に達するまで決定木の各分岐を一つずつ解決します。

H

handoff

jayden-dang / skills

新しいエージェントが作業を再開できる自己完結型の引き継ぎドキュメントを作成する。実行

H

handoff

niekcandaele / skills

現在の計画と進捗を handoff ファイルに記録する

H

hierarchical-agents

majesticlabs-dev / majestic-marketplace

AI エージェントのトークン使用量を最適化するため、コードベース向けの階層的な AGENTS.md 構造を生成する。AGENTS.md ファイルの作成、コードベース構造の文書化、エージェントガイダンスの設定、AI ツール向けのプロジェクトドキュメントの整理、JIT インデックスの実装、軽量なルートガイダンスと詳細なサブフォルダドキュメントを必要とする monorepo の作業に用いる。リポジトリ分析、ルート AGENTS.md の生成、サブフォルダ AGENTS.md の作成、トークン効率の良いドキュメントパターンを扱う。

I

init-ai-md

ruan-cat / monorepo

プロジェクトの AI メモリファイルを初期化・移行・増分更新する。AGENTS.md を唯一の信頼できる情報源とする。対話的な選択と差分比較により、メモリ項目の内容をインテリジェントに補完する。トリガー条件：ユーザーがメモリファイルの初期化、AGENTS.md の更新、CLAUDE.md/GEMINI.md の移行、AI メモリの同期、init-ai-md などのキーワードに言及したときに能動的に呼び出す。Use when initializing, migrating, or incrementally updating project AI memory documents. The skill maintains the canonical root AGENTS.md, redirects CLAUDE.md and GEMINI.md, and manages the project-level record-bug-fix-memory skill.

I

init-claude-code-statusline

ruan-cat / monorepo

Claude Code のステータスライン設定ファイル（.claude/settings.json と .claude/statusline.sh）を初期化・更新・上書きする。任意のプロジェクトでステータスライン表示をすばやく構築し、ディレクトリ、Git ブランチ、モデル、バージョン、コンテキストウィンドウの使用状況を表示する。

I

integrate

andrewyng / context-hub

既存の AI コードに Olakai モニタリングを追加——LLM クライアントをラップし、カスタム KPI を設定し、統合をエンドツーエンドで検証します

I

integrate-characters

runwayml / skills

ユーザーによる Runway Characters（GWM-1 アバター）の作成と、リアルタイムの会話セッションのアプリへの統合を支援します

I

integrate-documents

runwayml / skills

分野に特化した会話のために、Runway Characters へナレッジベースのドキュメントを追加する作業を支援します

I

interrogate

grove / promise-to-proof

エージェントの理解、提案、推論に納得するまで問いただす。質問を主導するのはあなたで、エージェントが説明し、調査し、修正する。

K

knowledge-project

briqt / knowledge-project

知識作業プロジェクトをエージェントにとって自己記述的でセッションをまたいで継続可能にし、プロジェクト内のルールと作業規律を統治する。2 つの場面で使用：（1）プロジェクトの組織化 — プロジェクトの新規作成や初期化、プロジェクト構造の整理やヘルスチェック、ディレクトリとナビゲーションの設計、frontmatter/index/log/意思決定記録の作成、探索段階の一時ファイルの定着、ルールファイルがまだないプロジェクトのコンテキストの復元；（2）作業方法論 — 同じ問題が繰り返し起きたらルールとして固化する、ルールが多すぎたり矛盾したりする場合の整理、プロジェクトルールの追加や削除、プロジェクトにチェックスクリプトやゲートを設けて有効かどうかを判断する、教訓の定着、方法論そのものの振り返りや改善。トリガー語：新規プロジェクト、ドキュメント構造の初期化、このプロジェクトを整理して、プロジェクトの組織化、ヘルスチェック、また失敗した、ルールとして固化、ルールが多すぎる、ルールの整理、ゲート、チェックスクリプト、定着、蒸留、教訓、意思決定記録、方法論の振り返り、setup project、project health check。

L

langsmith-trace

langchain-ai / deepagentsjs

LangSmith のトレーシングまたはトレースのクエリを扱うときにこのスキルを呼び出す。アプリへのトレーシングの追加と、トレースデータのクエリ/エクスポートを扱う。langsmith CLI ツールを使用する。

L

latch

simota / agent-skills

Claude Code hooks（PreToolUse/PostToolUse/Stop およびその他のライフサイクルイベント）の提案、構成、デバッグ、保守。hooks によるワークフロー自動化や品質ゲートに使用する。

L

learn

pedrohcgs / claude-code-my-workflow

現在のセッションから再利用可能な知識を抽出し、永続的なスキルとして保存する。自明でないことに気づいたとき、回避策を作成したとき、または将来のセッションに役立つ多段階のワークフローを開発したときに使用。

L

learning-sdk-integration

letta-ai / skills

Letta Learning SDK を使って LLM エージェントに永続メモリを追加するための統合パターンとベストプラクティス

L

legacy-codebase-workflows

edukeyteam / agent-toolbox

ローカルリポジトリのマップ、範囲を絞ったソースのコンテキスト、検証済みの根拠を使って、把握していないレガシーコードベースを調査、文書化、変更します。文書化されていない内部フレームワーク、モジュール間の動作、大規模なリポジトリに使用します。既知のファイルの編集や単一シンボルの検索なら、通常は直接検索するだけで十分です。

L

levelup-init

tikalk / adlc-team-skills

ブラウンフィールドのコードベースからチームのナレッジを立ち上げるときに使用する — team-ai-directives への貢献のために CDR をリバースエンジニアリングする。

L

levelup-publish

tikalk / adlc-team-skills

受け入れられた CDR を team-ai-directives の成果物 (context モジュール、goldenset、スキル) にコンパイルし、ドラフト PR を作成する準備ができたときに使用する。

M

maintain-verification-skill

ericlitman / open-pstack

プロジェクトの検証スキルと機能マップが実態に即していることを定期的に確認します。機能ごとにソースを並行して読み、1 回のライブセッションですべての機能を操作し、実証済みの修正は最大 1 件の PR にまとめます。/maintain-verification-skill または「verify skill を監査して」の場合に使用します。

M

make-custom-agent

dotnet / efcore

カスタムGitHub Copilotエージェントを作成、レビュー、修正します。GitHub Copilot向けのカスタムエージェント、宣言型エージェント、または@で呼び出せるチャット参加者の作成、ひな形生成、設定、レビュー、制限を求められた場合に使用します。

M

make-skill

dotnet / efcore

GitHub Copilot 用の Agent Skills を作成、レビュー、修正する。SKILL.md とそれに対応する harness 評価を作成、ひな形生成、改善、修復するよう求められたときに使用。

M

make-skill

tushaarmehtaa / tushar-skills

反復可能なワークフローを、標準の frontmatter、リソース、検証を備えたポータブルな Agent Skill に変換する。SKILL.md パッケージを作成または改善するときに使用する。

M

mandex

feyninc / skills

Mandex（mx）を使用して、AI エージェント向けのオフラインドキュメントパッケージを検索・管理します。CDN からのドキュメント取得、BM25 + オプションの ONNX セマンティック再ランキングによる全文検索、markdown からのカスタム .mandex パッケージのビルド、プロジェクトレベルの依存関係同期、マルチエージェント統合（Claude Code、Cursor、Codex）を網羅します。使用場面：ライブラリのドキュメントをオフラインで調べる、検索可能なドキュメントパッケージを構築する、コーディングエージェント向けにドキュメントを設定する、またはプロジェクトの依存関係を横断して検索する。

M

masumi-agent-messenger

masumi-network / masumi-agent-messenger

AI エージェントに暗号化された受信トレイとエージェント間メッセージングのコマンドラインを提供する。エージェントが安定した受信トレイアドレス、永続的な暗号化スレッド、署名付き共有チャネル、非同期のマルチエージェントハンドオフ、人による承認、デバイスキーの復元、JSON 自動化を必要とするときに使用する。

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-installer

aaaaqwq / agi-super-team

GitHub から MCP（Model Context Protocol）サーバーツールを検索し、Claude の設定ファイルへ自動的にインストール・設定する。ユーザーが MCP ツールのインストールを必要とするときにこのスキルを発動する。ワークフロー：GitHub 上の MCP プロジェクトを検索 -> npx 設定を抽出 -> ~/.claude.json に追加 -> API キーを処理（ある場合）。

M

mcp-security

wgpsec / aboutsecurity

MCP（Model Context Protocol）プロトコルのセキュリティテスト手法。対象環境が MCP サーバーで外部ツールを統合している場合、MCP ツール記述の安全性を評価する必要がある場合、またはエージェントが MCP 経由でツールを呼び出す際のセキュリティ境界をテストする場合にトリガーされる。網羅：ツール記述のポイズニング、ラグプル攻撃（動的な改ざん）、命令の上書き（Shadow Tool）、隠し命令（ANSI/Unicode）、サーバー間攻撃、Token 窃取、Schema 操作、コンテキストオーバーフロー。

M

memory-manager

adaptationio / skrillz

セッションをまたぐ知識のための外部永続メモリ。エラーパターンの保存、学習済みソリューションの取得、因果メモリチェーンの管理、プロジェクト知識の永続化に使用する。

M

mesh

tkersey / dotfiles

`spawn_agents_on_csv` 上での同種のリーフバッチ実行には `$mesh` を使用する。計画によって反復する独立した単位が形作られたら、各単位につき 1 つの実質的な行を、構造化された結果と明示的な並行性とともに優先する。

M

minimax-runner

robsonrung / rar-skills

ヘッドレスモードで Cline CLI を通じて Minimax モデルを使いプロンプトを実行する。ユーザーが明示的に Minimax での実行を求めた場合、ワークフローに Minimax の枠が必要な場合、またはクロスランナーのワークフローで現在のワークスペースを離れずに Minimax による視点を得たい場合に使用する。

M

money-restore

iamzifei / show-me-the-money

/money-save で保存された以前のビジネス状態スナップショットを復元し、前回のセッションが中断した箇所から正確に続行できるようにする。現在のプロジェクトの最新スナップショット（作業ディレクトリから自動検出）を読み込むか、インデックスで特定のものを読み込む。新しい Claude Code の会話を開始し、ユーザーが以前の作業を続けたいときに使用する。トリガー：'continue from last time'、'where did we leave off'、'pick up from before'、'resume'、'接着上次'、'续上'、'之前的结论'、'上次诊断到哪了'。

M

multi-advisor

sickn33 / agentic-awesome-skills

専門家会議 — エコシステム内の複数のエージェントに並行して問い合わせ、あらゆるトピックを多角的に分析します。ペルソナ、専門家、技術エージェントを同時に起動し、それぞれ独自の視点で分析したうえで、最終的な意思決定用の総括にまとめます。

M

multi-pr-review

cowork-os / cowork-os

コンセンサス方式のマルチエージェントで PR をレビューし、重大度ベースの指摘を出す。

N

n8n-mcp-tools-expert

ovachiever / droid-tings

n8n-mcp MCP ツールを効果的に使用するためのエキスパートガイドです。ノードの検索、設定の検証、テンプレートへのアクセス、ワークフローの管理、または n8n-mcp ツールの使用時に利用します。ツールの選択方法、パラメーター形式、一般的なパターンを案内します。

N

npx-skills

petr-korobeinikov / skills

エージェントスキルのインストールと更新を行う `npx skills` コマンドライン、およびプロジェクト単位の `skills-lock.json` ロックファイルについて説明します。起動時に、`.claude/skills/` 配下にスキルがインストールされていない `skills-lock.json` を検出し、ロックファイルに記録されたソースに従って `npx skills add … --copy -y` で復元することを提案します。

N

nstbrowser-ai-agent

nstbrowser / nstbrowser-ai-agent

Nstbrowser プロファイル向けのブラウザ自動化 CLI。Nstbrowser のプロファイル管理、一時ブラウザ、プロキシ対応の自動化、または Nstbrowser デスクトップクライアント経由で実行する必要のあるブラウザ操作が必要なときに使用する。

O

objectstack-pm-dispatch

objectstack-ai / objectstack

GitHub のバックログ上でプロジェクトマネージャーのディスパッチループを実行する。準備完了の issue をトリアージしてキューに入れ、1 件ずつクレームし、構造化された JSON レポートを返す並列の開発エージェントにディスパッチし、GitHub と照合して結果をレビューし、承認された pull request をランディングまで進める——人間の判断が本当に必要なものだけをメンテナーにエスカレーションする。このループが各ディスパッチに注入する開発エージェント運用テンプレートを同梱（カスタムエージェント型は不要）。「work through the backlog」「batch-dispatch issues」「派发 issue 给开发 agent」を求められた場合、または ObjectStack アプリプロジェクトでマルチエージェントのデリバリーループを立ち上げる場合に使用。ObjectStack メタデータの作成（ドメインスキルが担当）、自分でそのまま実行できる単一のスコープ済み変更、プロジェクト自身の規約ファイルの代替としては使用しない——そのファイルが常に優先される。

O

openclaw-wiki

chujianyun / skills

OpenClaw 公式ドキュメントのナレッジベース。ユーザーが OpenClaw に関する質問をする場合に使用する。インストール、設定、Gateway、WhatsApp/Telegram/Discord などのチャネル接続、Sessions、Tools、Skills、Pi Agent、CLI、トラブルシューティングなどの場面が該当する。既定ではまずローカルドキュメントを確認し、不足している場合にウェブ検索での補足を検討する。

O

openspec-archive

chyiiiiiiiiiiii / openspec-skills

変更を完了し、信頼できる唯一の情報源である仕様を更新する。すべての実装タスクが完了し検証された後に使用する。

O

openspec-proposal

chyiiiiiiiiiiii / openspec-skills

OpenSpec SDD ワークフローに従って新しい変更提案を作成します。仕様の追跡が必要な新機能、機能強化、重要な変更を開始するときに使用します。

O

opus-4-7-migration

mathews-tom / armory

Opus 4.7 で壊れる、または劣化する Opus-4.6 時代のパターンをリポジトリ内でスキャンする — 固定予算の Extended Thinking パラメータ、廃止されたモデル ID エイリアス、冗長なデフォルト出力や性急なサブエージェント委譲を前提としたプロンプト。file:line 参照と移行アクションを付した分類レポートを生成する。トリガー: "opus 4.7 migration"、"migrate to opus 4.7"、"audit for opus 4.7"、"opus 4.6 to 4.7"、"scan for budget_tokens"、"find retired model IDs"、"adapt repo to opus 4.7"。移行の実装には使用しない — この skill は候補を特定する。

公開されている `orca` CLI を使い、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、worktree コメント、および Orca アプリに埋め込まれたブラウザーを操作します。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」「control the browser inside Orcaارف」と言ったときに使用します。タスクが Orca が管理する状態に involved する場合、生の `git worktree`、その場限りの PTY、Playwright、Computer Use よりこの方法を優先してください。Orca の埋め込みブラウザーの外にあるブラウザーウィンドウ、webview、デスクトップ UI には Computer Use を使用します。

O

orchestrate-implementation

legout / skills

承認済みの計画または GitHub issue を、Pi の実装者とレビュアーでオーケストレーションする。ユーザーが委任された実装や連携する Pi セッションを求める場合に使用する。設計、計画の作成、通常の直接コーディングには使用しない。

P

peach-team-analyze

peachsolution / peach-harness

任意のテーマ/タスクを受け取り、自らチームを編成して調査・分析・レビュー・結果導出まで処理する汎用エージェントチームオーケストレーター。"팀으로 분석해줘"、"에이전트 팀으로 조사해줘"、"다각도로 검토해줘"、"심층 분석 부탁해"、"여러 관점으로 봐줘"、"think-team"、"think team" のキーワードでトリガー。単純な質問ではなく、複合的な判断、調査、戦略決定が必要なあらゆる状況で使用。

P

pi-agent

kalarislabs / research-agent-skills

最小構成のターミナル用コーディングハーネスPiを使った開発と利用に対応します。Piのインストール、プロバイダー／モデル／設定／環境変数の構成、Piのスキル／拡張機能／パッケージ／テーマ／プロンプトテンプレートの作成、SDK経由でのPiの組み込み、RPCまたはJSONイベントストリームによる統合、セッションの解析、llama.cppルーター経由でのローカルモデルの実行、カスタムPiプロバイダーやTUIコンポーネントの開発、pi-subagents（委任／オーケストレーション）、pi-mcp-adapter（MCPサーバー）、pi-interview（対話型フォーム）、pi-web-access（ウェブ検索、取得、動画理解）などのエコシステムパッケージの利用に使用します。

P

plan-builder

majesticlabs-dev / majestic-marketplace

複雑さに応じた適切なテンプレートで実装計画を書く。機能や変更を計画する場合に用いる。異なるスコープレベル向けに最小、標準、完全のテンプレートを提供する。

P

plan-crafting

tmdgusya / engineering-discipline

タスクの範囲が明確で、複数ステップの実装が必要なとき、コードに触れる前に使用する。明確化が完了した後、またはユーザーが明確なプロンプトで計画作成を明示的に依頼したときに発火する。

P

plan-feature

mblode / agent-skills

コードを書かずに、複雑な変更のための実装可能な計画と仕様を作成する。ユーザーが計画/仕様/ロードマップを求めたり、詳細な計画を依頼したり、変更が複数のファイル/システムにわたり、調査・順序付け・アーキテクチャの判断が必要な場合に使用。

P

planning-with-files

yyh211 / claude-meta-skill

Manus スタイルの永続的な markdown ファイルを計画、進捗トラッキング、ナレッジ保存に使用するようワークフローを変革します。複雑なタスク、多段階のプロジェクト、リサーチタスクを開始するとき、またはユーザーが計画、作業の整理、進捗のトラッキングに言及したとき、あるいは構造化された出力を求めたときに使用します。

P

player

niekcandaele / skills

player-coach の実装スキル。計画を読み、コードとテストを書き、検証のフィードバックに対応する。

P

player-coach

niekcandaele / skills

1 つのチケットに対する対抗的協調ループ — player が実装し、verify がレビューし、変更されたデフォルトのターンはすべてドラフト PR にプッシュされ、CI が通過し、PR が ready にマークされる。ユーザーが明示的に player-coach ループを求めた場合にのみ呼び出す。通常のコーディング依頼には使用しない。epic 全体には、代わりに epic-runner を使用する。

P

pm

superclaude-org / superclaude_framework

PDCA サイクル、確信度チェック、コンテキストの永続化によるプロジェクト管理。セッション開始時に自動で有効になりコンテキストを復元する。タスク計画、進捗トラッキング、構造化された開発に使用する。

P

pragmatic-orchestration

codealive-ai / pragmatic-orchestration

外部のコーディングエージェント（Codex、Claude Code、OpenCode、ネイティブ Grok Build、Gemini、Devin CLI）を独立したレビュアー、状態を持つリポジトリ調査担当、または単一エージェントの実装担当として実行する。マルチモデルの意見とコードレビュー、操作可能な Grok 調査、フルアクセス権限での委任、長時間実行の作業、委任した実行への再接続、オプション UI での現在のサブエージェント表示に使用。ドキュメントや現在のコードベースから直接答えられる簡単な質問には使用しない。

P

prd-to-goal

yonatangross / orchestkit

PRD、issue、spec を、コピー&ペースト可能な 1 行の `/goal until ..., or stop after N turns` に分解します。spec に対して /goal を実行する際に使用し、受け入れ基準を AND で結合したブール式のアサーションに落とし込みます。

P

prd-to-issues

chrislacey89 / skills

/write-a-prd の後に行う主要なパイプライン分解ステップです。内容が固まった PRD を、境界マップと依存関係の順序を備えた実装可能な単位に分割する段階で使用します。スコープ、投入意欲、解決策の方向性が未確定の場合には使用しません。

P

principle-build-the-lever

ericlitman / open-pstack

大規模な作業に限らず、編集、移行、分析、チェックなど、簡単ではないあらゆる作業に適用します。手作業ではなく、作業を実行または検証するツール（codemod、スクリプト、ジェネレーター、またはサブエージェントが従う Skill）を作成してください。そのツールが、レビュー担当者が再実行できる成果物になります