Skills

A

agent-memory-system

adaptationio / skrillz

セッションをまたぐ AI エージェント向けの永続メモリ設計。エピソード記憶（過去の出来事）、手続き記憶（学習したスキル）、意味記憶（ナレッジグラフ）、短期記憶（アクティブなコンテキスト）。セッション間の永続化、スキル学習、コンテキスト保持、パーソナライズ、長期記憶を備えた真に適応的な AI システムの構築を実装する場合に使用。

A

agent-skill-builder

realjaymes / marketingagentskills

新しい Claude Code skill を素早く作成する、または ChatGPT プロジェクトを Claude Code skill に変換する。skill のスキャフォールディング、frontmatter、ディレクトリ構造、ChatGPT から Claude への移行を扱う。ユーザーが「skill を作成」「新しいスラッシュ コマンドを作成」「ChatGPT プロジェクトを変換」「GPT を Claude に変換」「プロンプトを Claude Code に移行」したい場合に使用。評価/テスト/ベンチマークの一連のワークフローには代わりに skill-creator を使用する。

A

agent-swarm

desplega-ai / agent-swarm

agent-swarm のインストール、セルフホスト、デプロイ、運用、または利用。Docker Compose、Kubernetes、設定、コーディングエージェント、管理 UI、統合、接続を扱う。

A

agentation

petekp / claude-code-setup

Next.js プロジェクトに Agentation のビジュアルフィードバックツールバーを追加します

A

agents-docs

paulrberg / agent-skills

Codex、Codex CLI、または Claude Code の動作、構成、プロンプティング、スキル、権限、ツール、サーフェス、機能、トラブルシューティング、フック、app-server、hook trust に関する最新の公式ドキュメントに使用します。回答する前に該当する公式ソースを参照してください。

A

agents-md-sync

efoo-team / skills

ユーザーが明示的に /agents-md-sync（Codex では $agents-md-sync）を呼び出したときのみ使用する。自動呼び出しは決して行わない。リポジトリ全体を解析し、階層ごとの AGENTS.md ナレッジベース（ルートと、スコアリングで選定したサブディレクトリ）を生成・更新するスキル。実行のたびに既存 AGENTS.md とコードベースの乖離を検出して最新状態に追従させ、Claude Code 用の CLAUDE.md ブリッジも維持する。初回作成時は、コードから導出できない規範情報（目的・開発フェーズ・運用制約）をヒアリングで補う。AGENTS.md の整備・初期化・更新や init-deep 相当のナレッジベース構築を求められたときに使用する。指示ファイルに何を書くべきかの設計原則は agent-native-project-design を参照する。

A

ai-agentic-workflow

xip-online-applications / skills

エージェントが非自明なタスクで従う必要がある分析・計画・実行ワークフローを定義する。

A

ai-create-skill

xip-online-applications / skills

agentskills.io のフォーマットとこのリポジトリの規約に従って、新しい AI スキルを作成するようエージェントを導く。

A

alibabacloud-agentloop-experience

aliyun / alibabacloud-aiops-skills

ユーザーが過去の作業が役立つ可能性を示唆または要求したときは常に、同梱の SearchContext CLI を通じて AgentLoop Recall を積極的に使用し、以前の Alibaba Cloud AgentLoop の経験を取得する。作業の前または作業中に、過去の経験、過去のトラブルシューティング事例、以前の修正、類似インシデント、教訓、古いランブック、以前の対処、成功したワークフローを確認、検索、想起、取得、調査、レビュー、参照、比較したいという要求でトリガーする。中国語の要求でもトリガーする。例：先查历史经验、回忆类似案例、召回过往排障记录、看看之前有没有处理过类似问题、参考以前怎么处理、找找之前的踩坑记录、翻一下历史排障、有没有类似经验、先看看过去的案例。

A

analytics-unused

laurigates / claude-plugins

一度も使用されていないコマンドとスキルを表示する

A

andrej-karpathy

opendemon / andrej-karpathy-skill

Andrej Karpathy は深層学習と AI エージェントに注力するコンピュータ科学者であり、AI システムの単純化と第一原理に関する深い洞察で知られている。

A

antfarm-workflows

snarktank / antfarm

OpenClaw 向けのマルチエージェントワークフローオーケストレーション。ユーザーが antfarm に言及したり、複数ステップのワークフロー（機能開発、バグ修正、セキュリティ監査）の実行を求めたり、antfarm ワークフローのインストール/アンインストール/ステータス確認を望むときに使用する。

A

ask-skills

carlitose / agent-skills

リクエストを最小の組み合わせ可能なローカルスキルフローにルーティングする。オーケストレーションや削除済みの super-autopilot の挙動を重複させない。

A

autogpt-agents

kalarislabs / research-agent-skills

継続的に稼働するエージェントを構築・デプロイするための自律型 AI エージェントプラットフォームです。ビジュアルワークフローエージェントの作成、常時稼働する自律エージェントのデプロイ、複雑な多段階 AI 自動化システムの構築に使用します

B

browser-cdp

qin1473692580-ux / oh-story-claudecode

既存のログインセッションを再利用するため、CDP（Chrome DevTools Protocol）経由で Chrome ブラウザーを制御する場合に使用します。Chrome のデバッグモードでの起動、URL の表示、ページ読み込み待機、JavaScript の評価、スナップショットの取得、認証トークンの抽出に対応します。トリガーフレーズ：browser automation、CDP、agent-browser、浏览器操作、操作浏览器、Chrome CDP、复用登录态、extract token from browser。

B

browser-use

sundial-org / awesome-openclaw-skills

Browser Use クラウド API を使用して Clawdbot 用のクラウドブラウザーを起動し、自律的なブラウザータスクを実行します。主な用途は、Clawdbot が制御できる、プロファイル（ログイン状態／Cookie を保持）付きブラウザーセッションの作成です。副次的な用途として、タスク用サブエージェントを実行し、高速な自律型ブラウザー自動化を行います。ドキュメントは docs.browser-use.com および docs.cloud.browser-use.com にあります。

B

bruhs

bryantleft / bruhs-skills

AI コーディングエージェント向けのエンドツーエンド開発ライフサイクルです。プロジェクトのひな形作成、機能の計画と実装、Linear チケットの作成、PR の作成とレビュー、マージ後の整理、コードベースの監査、UI の仕上げやモーション品質の向上を行います。CLAUDE.md または AGENTS.md を読み取るあらゆるエージェントで動作します。プロジェクトの開始、機能の実装、コードのリリース、PR レビューへの対応、マージ、コード品質の監査、UI の仕上げの設計やレビュー、アニメーションのレビューに使用します。

B

building-github-index

oaustegard / claude-skills

GitHub リポジトリの漸進的開示インデックスを生成し、Claude のプロジェクト知識として使用する。外部ドキュメントを参照するプロジェクトの設定、技術ブログやナレッジベースの検索可能なインデックスの作成、複数のリポジトリを 1 つのインデックスに統合する場合、またはユーザーが「インデックス」「github リポジトリ」「プロジェクト知識」「ドキュメント参照」に言及した場合に使用。

B

building-mcp-servers

afonsoft / skills

TypeScript、Python、C# で LLM にツールを公開する新しい MCP サーバーを構築するときに使用します。

C

captain

dmytri / shipshape

この skill を使って Shipshape Captain の役割を遂行する：人向けの探索、永続的な仕様と資産、Captain 専用のノート、ブロッカーの解消、外向けの意思決定。新たなプロダクト意図とあらゆるユーザー会話の既定の入口。

C

cc-canary

delta-hq / cc-canary

Claude がこのユーザーの作業で退化したかどうかについて、共有可能な長文の markdown 記事を作成します。同梱の Python スクリプトが `~/.claude/projects/` をスキャンし、すべての指標を計算して、表がすでに入力された markdown の骨組みを約 2.5 秒で描画します。Claude は十数個の短い叙述のプレースホルダーを埋めて保存します。`./cc-canary-<YYYY-MM-DD>.md` を書き出し、GitHub issue や gist に貼り付けるのに適しています。

C

chisel

ckanthony / chisel

Chisel MCP のファイルシステムツールを効率的に使用する — パッチベースの編集、最小限のトークン読み取り、shell exec パターン、避けるべきアンチパターン。

C

claude-agent-sdk

jackspace / claudeskillz

このスキルは Anthropic Claude Agent SDK を扱うための包括的な知識を提供する。自律型 AI エージェントの構築、多段推論ワークフローの作成、専用サブエージェントのオーケストレーション、カスタムツールと MCP サーバーの統合、または Claude Code の機能を用いた本番運用可能なエージェントシステムの実装に使用する。コーディングエージェント、SRE システム、セキュリティ監査ツール、インシデント対応ツール、コードレビューボット、または Claude Code CLI とのプログラム的な連携、永続セッション、ツールオーケストレーション、きめ細かな権限制御を必要とするあらゆる自律システムの構築に使用する。キーワード：claude agent sdk、@anthropic-ai/claude-agent-sdk、query()、createSdkMcpServer、AgentDefinition、tool()、claude subagents、mcp servers、autonomous agents、agentic loops、session management、permissionMode、canUseTool、multi-agent orchestration、settingSources、CLI not found、context length exceeded

C

claude-md-manager

tdimino / claude-code-minoan

プロジェクト向けに Claude Code を設定する CLAUDE.md ドキュメントファイルを作成、監査、保守する。次の場合にこのスキルを使用する：(1) 新しいプロジェクトで Claude Code 設定を初期化するとき、(2) 既存の CLAUDE.md ファイルをレビューまたは改善するとき、(3) 段階的開示パターンでプロジェクトの指示を整理するとき、(4) 繰り返しの指示を恒久的なドキュメントに変換するとき、(5) 大規模なコードベース向けに agent_docs/ 構造を構築するとき。WHAT/WHY/HOW フレームワーク、簡潔性の最適化、ファイルインポートパターンを扱う。

C

collaborating-with-claude

starforall / ai-coding-toolkit

Claude Code CLI を使って Claude に相談し、プロトタイピング、デバッグ、コードレビューのためのコーディングタスクを委任する。SESSION_ID によるマルチターンセッションに対応。低トークンでファイル／行ベースの引き継ぎに最適化。

C

Confidence Check

ovachiever / droid-tings

実装前の確信度評価（90%以上が必須）。実装を始める前に使用し、重複チェック、アーキテクチャ準拠、公式ドキュメントの確認、OSSの参考資料、根本原因の特定によって準備状況を確認します。

C

council-execution

hex / claude-council

選択した AI プロバイダー（Gemini、OpenAI、Grok、Perplexity）でクエリパイプラインを実行して council クエリを処理し、整形された応答をそのまま表示して、合意・相違・推奨事項の統合を生成する。標準（非エージェント）の council クエリ時に ask コマンドから呼び出される。

C

counselors

skinnyandbald / counselors

1 つのプロンプトを複数の AI コーディングエージェントに並列で配信し、その応答を統合する。

C

create-agent-harness

afonsoft / skills

リポジトリで AI エージェントハーネスを初期化または移行するときに使用します。

C

create-seed-skill

youdotcom-oss / agent-skills

新しい統合タイプの「seed skill」を足場作りする——参照アセットと prompts.jsonl エントリを含む SKILL.md で、エージェントにゼロから動作しテスト可能な統合コードを生成させる。 - 使用場面：開発者が SDK やフレームワーク統合の新しいスキルを作成し、エージェントが実装・テストできるようにしたいとき - 先に確認：これは統合スキル（コード生成 + テスト）か、ツールスキル（テストのない CLI ラッパー）か？統合タイプのスキルにのみ本スキルを続行する。

C

crew

dmytri / shipshape

この skill を使って、1 つの失敗した検証ターゲットに対して Shipshape Crew Mate を遂行し、必要最小限の本番変更を行う。QM からターゲットと失敗の証拠とともに派遣される。

C

csv-wave-pipeline

catlog22 / claude-code-workflow

要件計画からウェーブベースの CSV 実行パイプラインまで。要件を依存関係で並べ替えた CSV タスクに分解し、実行ウェーブを計算し、spawn_agents_on_csv でウェーブごとに実行して、ウェーブ間でコンテキストを伝播する。

D

defold-skill-maintain

indiesoftby / defold-agent-config

Defold エージェントスキルを保守する。api-fetch/docs-fetch/examples-fetch スキルのリンクリストを更新する、proto ファイル参照を作成・更新する、または proto スキーマを取得するよう求められたときに使用。

D

dotnet-testing

kevintsengtw / dotnet-testing-agent-skills

.NET テストの基礎スキルの総覧とガイダンスハブ。ユーザーが「.NET テストの書き方」「.NET テスト入門」「必要なテストツールは何か」「テストのベストプラクティス」「ゼロからテストを学ぶ」といった一般的なテストのニーズを尋ねたときにトリガーする。具体的なニーズに応じて適切なサブスキルの組み合わせを推薦し、テストの基礎、テストデータ、アサーション、モック、特殊なシナリオなど 19 の基礎スキルを網羅する。 Make sure to use this skill whenever the user asks about .NET testing in general, wants to know which testing tool to use, or needs guidance on getting started with testing, even if they don't explicitly ask for an overview. Keywords: dotnet testing, .NET testing, testing basics, how to write tests, testing best practices, unit test, xunit, 3A pattern, FIRST principles, assertion, mock, stub, NSubstitute, test data, AutoFixture, Bogus, validator, FluentValidation, TimeProvider, IFileSystem, code coverage, ITestOutputHelper, test naming

F

fable-mindset

robsonrung / rar-skills

Fable のエンジニアリング姿勢を、要件の受付、診断、意思決定、実装、レポートに適用する。ユーザーがこのマインドセットやその作業プロセスの評価を求めたときに使用する。モデルの選択は行わない。

F

figure-it-out

ericlitman / open-pstack

より適切なものがない場合に、大規模な移行、意欲的な複数部分にわたる変更、人間が一時中断後にレビューする作業向けの、監査可能なプレイブックを設計します。タスクに応じて厳密さを調整し、仮説検証のループを回して判断を記録します。/figure-it-out または「figure it out」で使用します。

F

find-skills

43college / 43-agent-skills

ユーザーが Claude Code スキルを見つけてインストールできるよう支援する。ユーザーが「X はどうやるの」、「X ができるスキルを探して」、「……できるスキルはある？」と尋ねるとき、または AI の能力を拡張したいときにこのスキルを使用。skills.sh エコシステムを検索し、品質を検証し、インストールを支援する。

F

flow-paper-lifecycle

jurgendn / agent-skills

研究論文をエンドツーエンドでオーケストレーションします——生のアイデアから文献の裏付け、実験設計、実装、結果、執筆、投稿、反論、成果物の公開まで。ユーザーが1つの段階ではなく論文全体を進めたいときに使用します：「help me write this paper from scratch」「where am I in the paper process」「what should I do next on this project」「take this from idea to submission」「I have results, get me to a draft」「manage my paper workflow」、あるいはプロジェクトを引き継いで投稿先への道筋を尋ねる場合です。執筆段階そのものにも使用します——「draft the introduction」「outline this paper」「how should I structure this」「turn this spine into a draft」「my first paper」——これは委譲するのではなく、フェーズゲート付きのステージグループ（stage 10）として自身が担います。それ以外の場合は、既存の単体スキルをステージゲートで順序づける ROUTER であり、アイデア出しや実験自体は行いません。単一の狭いセクションについては、そのセクションのスキルを直接呼び出してください（例：abstract-and-intro-writer、method-section-writer、results-writeup）。博士課程の出願書類には flow-phd-application を使用してください。講演やスライドには presentation 系のスキルを使用してください。

F

flutter-brainstorming

vp-k / flutter-craft

あらゆる創造的な作業の前に必ず使用すること——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。実装前に Clean Architecture の原則を用いてユーザーの意図、要件、設計を探索する。

F

frontend-review-weekly

mizchi / skills

週次の AI レビューに使用します。すべての frontend-review-* スキルを順番にオーケストレーションし、5 つの観点のサブスキルを並列でディスパッチし、先週の KPI と差分を比較して、ラチェットに供給する週次レポートを作成します。

F

full-review

iuliandita / skills

非推奨の名前。repo-audit を使用する。full-review が明示的に要求された場合にのみこの通知を読み込む。

G

gds-generate-project-context

bmad-code-org / bmad-module-game-dev-studio

AIエージェントの一貫性を保つため、最適化された project-context.md を作成します。ユーザーが「project context」または「generate context」と言ったときに使用します

G

gemma-runner

robsonrung / rar-skills

OpenRouter 上の Pi CLI を通じて Gemma 席としてプロンプトを実行し、呼び出しごとに google/gemma-4-31b-it を固定する。ユーザーが明示的に Gemma 実行を要求したとき、ワークフローが Gemma 席を必要とするとき、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 Gemma に基づく視点を得たいときに使用する。

G

goal-driven-workflow

fudesign2008 / open-skills

目標駆動型の長時間ワークフロー：検証可能な目標に向けて、エージェントを数時間自律実行します。5 段階 — ① 詳細なヒアリングと出力契約（開始前に方針を確定）② 段階的な受け入れ基準と /goal 条件の設計（測定可能な最終状態、明示的なチェック、制約、ターン数/時間の上限）③ サブエージェントの分担とコンテキスト管理（コンテキスト劣化の軽減）④ 長時間実行の開始（/goal、claude -p の非対話モード、または手動ループの代替策）⑤ 完了報告と人による受け入れ。Claude Code ネイティブの /goal ハーネスを基盤とし、/goal のない環境向けに汎用の代替策も備えています。トリガー — 「goal 长跑」「goal run」「goal-driven」「目标驱动长跑」「一个 goal 下去跑」「长跑目标」「无人值守跑任务」「goal-run」 / goal run、goal-driven、long-run goal、autonomous run、run until done。

G

grill-me

bjornmelin / dev-skills

共通認識に達し、意思決定ツリーの各分岐を解決するまで、計画や設計についてユーザーに徹底的に質問します。計画を厳しく検証したい、設計について徹底的に質問してほしい、または「grill me」と言及した場合に使用します。

G

grill-me

jonmumm / skills

RFC の作成、PRD の執筆、新規アプリの立ち上げ、アーキテクチャ変更の提案など、計画を作成するときはいつでもこのスキルを呼び出す。すべての依存関係とエッジケースを解決するために、ユーザーへ徹底的に問いかける。

G

grill-me

karasukaigan / skills-zh

計画や設計について共通理解に達するまで容赦なくユーザーにインタビューし、決定木のあらゆる分岐を解消する。ユーザーが計画をストレステストしたいとき、自分の設計についてインタビューを受けたいとき、「grill me」と言及したときに使用する。

G

guidance

kalarislabs / research-agent-skills

Guidance (Microsoft Research) を使い、正規表現、select() による選択、文脈自由文法、トークン修復、@guidance 関数によって生成時の LLM 出力を制約します。バックエンドとして Anthropic、OpenAI、Transformers、llama.cpp に対応します。生成テキストを正規表現や日付、メールアドレス、ID などの固定形式に一致させる場合、モデルに有効な JSON、XML、コードを確実に生成させる場合に使用します。複数段階の生成ワークフローや Python 制御フローによる ReAct 形式のエージェントを構築するとき、select() でテキストを固定カテゴリに分類するとき、ローカルモデルで文法制約を使うときにも使用します。自動リトライ付きの Pydantic 検証には使用せず、その場合は Instructor を使用してください。

H

hermes-dojo

yonkoo11 / hermes-dojo

Hermes Agent のための継続的な自己改善システム。過去のセッションを分析して繰り返し発生する失敗とスキルギャップを見つけ、スキルを自動で作成・修正し、自己進化を実行して修正する。夜間に実行するように設定すれば、より良いエージェントで目覚められる。開始するには /dojo を使用。

説明はまだありません

H

hooks-builder

mike-coulbourn / claude-vibes

Claude Code の自動化向けにイベント駆動の hook を作成する。ユーザーが hook を作成したい、ツール検証を自動化したい、前後処理を追加したい、セキュリティポリシーを強制したい、settings.json の hook を設定したい場合に使用する。トリガー：create hook、build hook、PreToolUse、PostToolUse、event automation、tool validation、security hook

I

improve-skill

gupsammy / claudest

ユーザーが "improve a skill"、"make this skill better"、"add features to a skill"、"this skill is missing something"、"upgrade my skill"、"what's missing from this skill"、"the skill doesn't do X"、"make this more useful" と依頼したとき、または構造的な正しさではなく skill の有効性を高めたいときに、この skill を使用します。構造の修正には使用しません。その場合は repair-skill を使用してください。agents には使用しません。

I

infrahub-reporting-skill-gaps

opsmill / infrahub-skills

Infrahub スキルのセッションで発生した摩擦を、Infrahub スキルのガイダンスに関するレビュー済み GitHub issue にまとめます。Infrahub スキルは静かに失敗します。ルールが欠けていたり不明確だったりしてもクラッシュせず、追加のやり取りやユーザーからの繰り返しの指摘が発生します。このスキルは摩擦の証拠を集め、トラッカーに既存の報告がないか確認し、原因がスキルか基盤製品かを判断して、ルール変更案を作成します。自身で提出することはありません。伏せ字処理したドラフトを infrahub-reporting-issues に渡し、同ツールがユーザーに提示して、提出前に明示的な承認を得ます。起動条件：摩擦の報告を提案された際に受け入れる、ユーザーが「report skill friction」と言う、Infrahub スキルが失敗し続ける理由や何度も再試行が必要だった理由を尋ねる、または Infrahub スキルのガイダンスの不足を報告したい場合。起動しない条件：Infrahub 自体または他の opsmill/infrahub-* 製品のバグ報告（代わりに infrahub-reporting-issues を使用）、あるいは問題のない通常の Infrahub 作業。

I

init-apic-ai-assets

ibm-apiconnect / apic-mcp-server

IBM API Connect または IBM DataPower Interactive Gateway の AI アセット（MCP サーバーとスキル）を初期化する

既存の intent/planning ファイルを IDD 標準に準拠するようスキャンして正規化する。機械的な問題（frontmatter、ディレクトリ構造）は自動修正し、内容の問題にはタグを付けて後続対応に回す。/intent-normalize で現在のプロジェクトをスキャン、または /intent-normalize <path> で特定のディレクトリを指定。

I

interrogate

ericlitman / open-pstack

「interrogate」「adversarial review」「multi-model review」「challenge this」「stress test this code」「find blind spots」「tear this apart」に使用します。複数の LLM レビュアーが、それぞれ異なる観点から変更に異議を唱えます。

I

iterating

oaustegard / claude-skills

コンテキストを蓄積しながら反復的なステートフル作業を行うためのマルチ会話手法。ユーザーが複数セッションにまたがる作業（調査、デバッグ、リファクタリング、機能開発）を依頼する場合、過去の進捗の上に積み上げる必要がある場合、反復作業、作業ログ、プロジェクト知識、会話をまたぐ学習に明示的に言及する場合に使用。

J

jev-search

kerpopule / hermes-jev-skills

Web 検索や API 検索の後、結果を開いたりもう 1 ラウンド費やしたりする前に使用。Jev が、読むべき結果、証拠が十分かどうか、次に実行するクエリを、あなたが書いた候補の中から選ぶ。

L

langchain-agents

langchain-ai / skills-benchmarks

モダンなパターンで LangChain エージェントを構築する。create_agent、LangGraph、コンテキスト管理を扱う。

L

lavish-axi

kunchenguid / lavish-axi

lavish-axi CLI を使って、複雑または視覚的なエージェントの応答を、ユーザーが注釈を付けてフィードバックを送れるリッチでレビュー可能な HTML アーティファクトに変換する。計画、比較、図、表、コード diff、レポートなど、文章よりも視覚的に把握しやすいものを提示する直前に使用する。