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 96,981 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
プロンプト、システム指示、SKILL.md の内容、原則ファイルを作成・改善する。機能：冗長なプロンプトの変換、パターン/ヒューリスティクスの追加、トークン使用量の最適化、skill 本文の作成（soul、tensions、mental models、anti-patterns）、CLAUDE.md の原則の構成、エージェント/ペルソナ定義の改善、プロンプトエンジニアリング技法（CoT、few-shot、ReAct）の適用、コンテキストエンジニアリング。操作：プロンプトと skill 指示の作成、改善、最適化、リファクタリング、圧縮。キーワード：プロンプトエンジニアリング、system prompt、CLAUDE.md、SKILL.md、skill 内容、原則ファイル、エージェントプロンプト、ペルソナプロンプト、soul、tensions、dialectic、mental models、anti-patterns、コンテキストエンジニアリング、プログレッシブディスクロージャー。適用場面：プロンプトの作成、SKILL.md 本文の作成、原則ファイルの改善、エージェントの振る舞いの定義、コンテキスト戦略の設計。
ユーザーが反復実験を通じて測定可能な対象を最適化・調整したいときに使用する — "make X faster"、"improve [metric]"、"find best config"、"iterate overnight"、"run experiments until it hits N"。定量的な目標（ビルド時間、レイテンシ、合格率、精度）や、ルーブリックで採点可能な定性的な目標（プロンプト品質、ドキュメント解析）でトリガーされる。明確な修正がある単発のバグや、探索なしで直接実装を求めるタスクには使用しない。
エージェントスキルディレクトリ（SKILL.md と関連リソース）を、仕様準拠、明確さ、token 効率、安全性、堅牢性、可搬性の観点でレビューし採点します。証拠を引用した重み付きスコアと評価、最小限のパッチテキストを伴う P1/P2/P3 の指摘、generator-critic ループ向けの構造化された指摘を含む機械可読な判定を生成します。レビュー深度は full、triage、incremental、モードは single、batch、comparative、forensic、ensemble、さらに任意参加の behavioral probe を提供します。ユーザーがスキルフォルダのレビュー、採点、監査、比較を求めたときに使用します。スキルの作成やリファクタリングには使用しません（writing-skills を使用）。
このリポジトリを、エージェントによるローカル開発のための独自の「golden state」へと整える — リポジトリごとの dev CLI、薄い justfile の表面、生成されるポートオフセットの env 契約、4 ファイルのエンジニアスキル、薄い CI、そして doctor 不変条件エンフォーサー。リポジトリのローカル開発ツールをセットアップ、監査、修復したいときはいつでも /setup-engineer を実行する：何もない新規リポジトリ、統合が必要な自然発生的なスクリプトを持つ作りかけのリポジトリ、あるいはまだ準拠しているかを確認したいだけの完成済みリポジトリ。
エビデンスに基づく原則を用いて高品質な Claude Code および Cowork スキルを作成する。知識ルーティングのための専門語彙ペイロード、確実なトリガーのための二重レジスタの説明、分布の中心を外すための名前付きアンチパターン・ウォッチリスト、コンテキスト効率のための段階的開示アーキテクチャを活用する。構造化された行動指示、正規の例、同梱の参照資料を含む SKILL.md ファイルを生成する。ユーザーがスキルを作成したい、カスタム機能を構築したい、再利用可能なプロンプトテンプレートを作りたい、あるいは「Claude に常に X をしてほしい」と言うときにこのスキルを使う。Mission Planner や Agent Creator がドメインスキルを JIT で作成する必要があるときにもトリガーされる。あらゆるドメインで機能する。エージェント定義の作成（Agent Creator を使用）やチーム編成（Mission Planner を使用）には使用しないこと。
現在のセッションの作業を新しいセッションに引き継ぎ、サブエージェントが編成して実行するための包括的なプロンプトを作成する。ユーザーが議論済み・計画済みの作業を新しいセッションで実行したい場合、サブエージェントでタスクを最後まで実行したい場合、タスクごとの検証を含む持ち運び可能な引き継ぎプロンプトを生成したい場合に使用する。対象セッションがサブエージェントをサポートしていることを前提とする。"subagent-prompt"、"give me a prompt to run this in a new session"、"hand this off to sub-agents"、"execute this with sub-agents" でトリガーされる。
ヒアリングを通じてプロジェクトに pstack プラグインをセットアップし、すべての pstack プロジェクトで同じ固定タグと共有の AGENTS.md オーバーライドブロックを使用できるようにします。リポジトリへの pstack のセットアップやインストール、全プロジェクトでの同期・バージョン更新、pstack の使用状況や設定のずれたプロジェクトの一覧表示、セットアップの比較、pstack とのずれを確認するプロジェクトのスキル監査（削除、統合、維持する項目の判断）、どの作業で panel、architect、arena を実行するかの変更（「今後 X は architect を実行」など）、計画ページの形式変更を含むワークフローの教訓の全プロジェクトへの反映に使用します。pstack の役割ごとのモデル選択には使用しません。これは setup-pstack の担当です。
Walrus Memory (MemWal) — AI エージェント向けの永続的でポータブルな暗号化メモリ。ユーザーが AI エージェントにセッションやアプリをまたぐ永続メモリを持たせたい場合、@mysten-incubation/memwal TypeScript SDK や Python memwal SDK を統合したい場合、Cursor/Claude/Codex 用に Walrus Memory MCP サーバーをセットアップしたい場合、remember/recall/analyze/restore 操作を構成したい場合、メモリスペースと名前空間を管理したい場合、委任キーとアカウントを設定したい場合、relayer をセルフホストしたい場合、withMemWal AI ミドルウェア（Vercel AI SDK、LangChain、OpenAI SDK）を使用したい場合に使用する。ユーザーが MemWal、Walrus Memory、エージェントメモリ、メモリスペース、memwal-mcp パッケージについて尋ねた場合にも使用する。
בונה אוטומטית סוכן וואטסאפ חכם בעברית עם Kapso (WhatsApp Business), Gemini (LLM + tools), ו-Maton (Google Calendar / Zoom / Gmail / כל אינטגרציה). פורס ל-Vercel, מגדיר webhooks, מסנכרן ENV — בלי שאתה צריך לגעת בקונסול. השתמש בסקיל בכל פעם שמישהו מבקש: "בנה לי בוט וואטסאפ", "סוכן וואטסאפ", "WhatsApp agent", "תקבע פגישות מהוואטסאפ", או רוצה לחבר Kapso + Gemini + Maton יחד.
8 段階の文書執筆ホスト: 明確化 → 資料分析 → 探索 → レビュー → アウトライン → ライター実行 → 検証 → 振り返り。リポジトリ内ライター: tech-review-doc。外部の強い依存: humanizer、humanizer-zh。自動モードは tech-review の §1 を決してスキップしない。トリガー — 「写文档」「写技术评审」「去AI痕迹」「人性化改写」「自动写文档」「write workflow」「humanize」。コードの PDCA（solve-workflow）、パフォーマンス（perf-optimize-workflow）、マーケティング記事（article-writer）には使用しない。
AGENTS.md を書く（生成または更新する）— AI コーディングエージェント向けのトークン効率の良いコンテキストファイル。プロジェクトのスタック、制約、コマンドを分析する。AGENTS.md とエージェント固有のインポート（CLAUDE.md、.cursorrules、GEMINI.md など）を生成する。更新時は厳選されたセクションを保持する。既存の AGENTS.md を読み取り専用でレビューすることもできる（同梱の critic を実行し、何も書き込まない）。使用場面: ユーザーが AGENTS.md、CLAUDE.md、またはエージェントコンテキストファイルの作成、更新、レビューを求める場合、または AI エージェントをプロジェクトにオンボーディングする場合。
行き詰まったり、堂々巡りになったり、意気消沈しているときに自分の軌道をリセットします — これらのアファメーションを読んでから、再び地に足をつけて一つの着実な一歩を踏み出します。使用場面：同じ修正を 3 回以上試した、リファクタリングの最中で筋道を見失った、デバッグが堂々巡りになっている、立て続けにミスをした、何度も謝っている、ユーザーがいら立っている、役に立てていないと感じる、好奇心ではなく不安を感じている。トリガー：行き詰まり、堂々巡り、ループ、空回り、また同じエラー、失敗を繰り返す、筋道を見失う、何もうまくいかない、繰り返すミス。トピック固有ではなく — 取り組んでいる問題ではなく、置かれている状態のためのものです。
AG2 の `Agent`（およびプロンプトとリソース）を Claude Desktop、Cursor、MCP Inspector などの MCP クライアントに公開する MCP サーバーをホストする。エージェントを `MCPServer(agent)` でラップすると、`Agent.ask()` が単一の会話ツールとして公開され、stdio（`run_stdio()`）またはストリーミング可能な HTTP で提供される（それ自体が uvicorn 用の ASGI アプリである）。`MCPServer`、`SessionConfig`（マルチターン履歴）、`Prompt`/`PromptArgument`/`PromptMessage`、`Resource`/`ResourceTemplate`、`AskContext`/`ContextProvider`（リクエスト単位の注入）、`build_ask_tool`、OAuth2 `security=`、およびインプロセスの `testing.connect`/`testing.serve` ヘルパーを扱う。他の MCP クライアントから自分のエージェントを呼び出したいときに使用。これはサーバー側である——エージェントから外部 MCP サーバーを利用する（クライアント側）場合は `ag2-use-builtin-tools`（`MCPServerTool`）を参照。
.NET リポジトリ向けのドキュメントパックを生成し、AI コーディングエージェントがそれを推論できるようにする。AGENTS.md、アーキテクチャ、ADR、データモデル、インフラストラクチャに加え、ソリューション/プロジェクトグラフ、ターゲットフレームワーク、EF Core のデータアクセス、DI、構成とシークレット、アナライザー、CI を扱う `docs/dotnet.md` の詳細解説を含む。`/arkandia:agent-context-dotnet [en|es]` で呼び出す。
プロジェクトの CLAUDE.md が誰も読まないほど肥大化し、代わりにエージェント自身のセッションから永続的な事実を学習させたい場合に使用。また、エージェントが同じ修正を何度も再学習し続ける理由、記憶されたルールが誤っている理由、ある記憶の行がどこから来たのかを問う場合にも使用。4 層のストア（L0 トランスクリプト / L1 候補 / L2 プロジェクトコンテキスト / L3 安定したペルソナ）を実装し、昇格はセッションと日をまたいだ反復によって獲得されるものであり、一度の自信に満ちた発言では決して昇格せず、人間が採用しない限り何もコミットされたファイルには入らない。
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。