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
あらゆる問い、意思決定、創造的な課題に対して、多角的な Mind Council の審議を実行します。多様な視点を求めるとき、難しい決断を下す手助けが必要なとき、council/panel/board の議論を求めるとき、問題を複数の角度から検討したいとき、悪魔の代弁者による分析を求めるとき、あるいは「さまざまな専門家はこれをどう考えるか」「あらゆる側面から考えたい」「council mode」「mind council」「deliberate on this」などと言及したときに、このスキルを使用します。ジレンマ、トレードオフ、明白な答えのない複雑な選択に直面したときにも起動します。
DSPy（Stanford NLP）を使い、Signatures、モジュール（Predict、ChainOfThought、ReAct、ProgramOfThought）、オプティマイザー（BootstrapFewShot、MIPRO、BootstrapFinetune）で言語モデルプログラムを構築・最適化します。手書きのプロンプトを宣言的なシグネチャに置き換える場合、トレーニングデータとメトリクスに基づいてプロンプトを自動調整する場合、複数段階の RAG パイプラインや ReAct エージェント、分類器、構造化出力プログラムを構築する場合、または Anthropic、OpenAI、Ollama などのプロバイダーにまたがる最適化済み LM プログラムを保存・評価する場合に使用します。簡単なプロトタイプや単純なチェーンには適しません。手動プロンプトまたは LangChain を使用してください。
トークン効率、決定性、明確さの観点から LLM プロンプトとエージェント指示を分析・改善する。使用場面：(1) 新しいシステムプロンプト、スキル、CLAUDE.md ファイルを書くとき、(2) 既存のプロンプトを明確さと効率の観点でレビューまたは改善するとき、(3) プロンプトが一貫しない、または予期しない結果を生む理由を診断するとき、(4) 自然言語の指示を命令形の LLM ディレクティブに変換するとき、(5) プロンプトのアンチパターンを評価し修正案を提示するとき。すべての LLM プラットフォーム（Claude、GPT、Gemini、Llama）に適用される。
あらゆる AI 生成の成果物 — 可視化、コード、ドキュメント、会話、その他あらゆるスキル出力 — の品質を評価する。3 つのフェーズで動作する：(1) 成果物の種類に合わせた評価スペックを生成する、(2) そのスペックに照らして包括的な評価を実行する、(3) /visualize スキルを使って美しい可視化レポートを作成する。あらゆるスキルが出力を生成した後に使用するか、/evaluate <file-or-context> で直接呼び出す。評価可能：HTML 可視化、コードプロジェクト、ドキュメント、エージェントの会話、スライドデッキ、ダッシュボード、または品質の次元を持つあらゆる成果物。
(NS) パーティション化されたバージョンの実装をスライス単位で順にオーケストレーションする——各スライスごとに小さなコンテキストの同期サブエージェントを 1 つ派遣し、スライスごとにコミットし、すべてのスライスが完了するか停止条件に達するまで確認なしで自動的に進める。あるバージョンに未処理スライスを含む version-roadmap.md があり、ユーザーが「オーケストレーションされた実装を実行」「すべてのスライスを実行」「パーティション化されたバージョンをオーケストレーション」を求めたり、サブバージョンのロードマップを完了まで進めたい場合に使用する。パーティション化されていないバージョン（タスクを直接実行）、場当たり的なコーディング（code-coder）、計画・分割（pm-version-partitioner）には使用しない。
GitHub issueを取得して要件を把握し、解決策を計画・実装して検証を実行します。コミット、プッシュ、PRの作成は行いません。一度に扱うissueは1件です。複数のissueが指定された場合、またはissue番号が指定されていない場合（その場合は現在のリポジトリのすべてのオープンissueをキューとして扱います）は、順番に実装し、それぞれを個別のコミットとプルリクエストにします。まとめて扱うことはありません。「issue #Nに取り組んで」「#Nをやって」「#Nを実装して」「issue #Nを修正して」「オープンissueを順に進めて」「すべてのissueをやって」「dolgozz a #N-es issue-n」「csináld meg a #12, #13 és #14 issue-kat」「csináld meg az összes issue-t」と言われたとき、または実装対象のGitHub issue URLが貼り付けられたときに使用します。issueごとにPRを自動公開する無人実行（github-do-all-issues）、issueの作成・ラベル付け・トリアージ（github-issues）、コミットとPR作成（github-commit-pr。各issueの完了後に実行）には使用しません。各issueの結果は必ずユーザーが確認し、コミットするタイミングを決定します。
マイルストーンを通じて複数日にわたる複雑なタスクの実行をオーケストレーションします。各マイルストーンは plan-crafting、run-plan（worker-validator）、review-work の各フェーズをチェックポイント/リカバリ付きで通過します。エンドツーエンドで自律的に実行し、マイルストーンごとの承認ゲートはありません。失敗時のみユーザーにエスカレーションします。ユーザーが "long run"、"start long run"、"execute milestones"、"run all milestones" と言ったときにトリガーします。
Claude Code のマーケットプレイスとプラグインを作成・構成します。ユーザーがマーケットプレイスの作成、プラグインの公開、チームプラグイン配布の設定、marketplace.json または plugin.json ファイルの構成を希望する場合に使用します。トリガー：create marketplace、publish plugin、plugin distribution、marketplace.json、plugin.json、team plugins、share plugins
複雑で複数日にわたるタスクを最適化されたマイルストーンに分解します（ultraplan）。広範な並行探索が草稿のマイルストーン DAG の基盤となり、その後、独立した敵対的クリティックがブロッキングな指摘がなくなるまでラウンドごとに草稿を攻撃します。ユーザーが "plan milestones"、"break this into milestones"、"ultraplan" と言ったとき、または long-run harness がマイルストーン生成を必要とするときにトリガーします。
行き詰まりのための体系的な問題解決テクニック。テクニック: 簡素化カスケード(複雑性のスパイラル)、衝突ゾーン思考(イノベーションブロック)、メタパターン認識(繰り返す問題)、反転エクササイズ(前提の制約)、スケールゲーム(不確実性)。アクション: 簡素化、分析、パターン認識、前提の反転、スケール思考。キーワード: 問題解決、複雑性のスパイラル、イノベーションブロック、行き詰まり、簡素化、メタパターン、前提の反転、スケールの不確実性、突破口となる思考、根本原因、体系的分析、Microsoft Amplifier、デバッグ手法、創造的な解決策。使用する場面: 複雑性がスパイラルする、イノベーションブロックに直面する、繰り返すパターンが見える、前提に制約される、スケールが不確実、問題で広く行き詰まっている。
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。