Skills

G

goalgo

backtthefuture / goalgo

GoalGo：通常の要望を、素早い言い換え、要点を突いた問い返し、回答の蓄積を通じて検証可能な Codex Goal に整理し、ユーザーが最終版を確認したらそのまま起動できる。適用場面：「Goal を書いて」「要望を /goal にして」「質問して情報を補完して」「生成後は確認を待ってから実行して」「ゴールモードを開始」、またユーザーが前回の未確認 Goal に対して「開始」や「起動を確認」と返信した場合など。既定では設計のみを行い、現在のバージョンを提示して明確な確認を得た後にのみ、Goal ツールを呼び出して起動する。

G

grill-with-docs

guillermomurillo / memo-flow

計画またはデザインを磨き上げるための徹底的なインタビュー。同時に、ドキュメント（ADR と用語集）を生成します。

G

grill-with-docs-smarter

gil-1 / skills

エージェントを使った大規模コードベースの管理を改善する個人向けスキル

H

harness-download

fairladyz625 / harness-anything

Harness Anything の初回ダウンロードから利用開始までユーザーを案内します。環境を確認し、永続化するソースコードを取得して依存関係をインストールし、スキル一式を選択した Agent のユーザーディレクトリにリンクします。その後、対象リポジトリの初期化とオーケストレーター スキルの初回使用まで進めます。ダウンロード、一式のインストール、初回導入、または Harness の一括セットアップを求められた場合に使用します。現在はソースコードから配布されているため、npm パッケージが公開済みとは想定しないでください。

H

headless-adapters

youdotcom-oss / agent-skills

エージェント統合向けのヘッドレスアダプターを発見・作成・検証する。スキャフォールディングツールとスキーマ駆動の準拠テストを含む。

H

help

andrueandersoncs / skills

ワークフローが不明確なときに、エンジニアリング、エージェントシステム、ライティング、リサーチ、計画、プロジェクト作業の専門家を選択する。

I

implement-feature

robertderose / dstack

レビュー済みの Beads feature で次の準備完了タスクを実装または継続しつつ、コード、テスト、ドキュメント、エビデンス、コミットを整合させる。`start-feature` が `spec-reconcile` をクローズした後に feature 作業を実装するよう求められたときに使用。

I

implement

leek / agent-skills

1つの作業項目をエンドツーエンドで実装するか、仕様内のすべてのチケットを一度に処理します。追跡可能な場合は範囲を定めて担当し、選択した境界で TDD を行い、コミット、レビュー、検証、完了処理を実施します。依頼があれば PR を作成します。

I

inbound-triage

bbengamin / skills

inbound の Growth Operator の Paperclip issue をトリアージし、AFK 対応の準備状況を判断する。委任する前に、inbound またはコンテンツ主導の獲得作業——パーソナルブランド、LinkedIn、ニュースレター、YouTube、公開準備、シグナル収集——をレビューするときに使用する。

I

interrogate

q-qp-p / 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

invoking-gemini

oaustegard / claude-skills

Google Gemini モデルを呼び出し、構造化出力、画像生成、テキスト読み上げナレーション、マルチモーダルタスク、Google 固有機能を利用します。Gemini、画像生成、Gemini TTS や合成音声、構造化 JSON 出力、Google API 連携、費用対効果の高い並列処理を求められた場合に使用します。

I

invoking-github

oaustegard / claude-skills

Claude.ai のチャット環境で GitHub リポジトリ操作（読み取り/書き込み/コミット/PR）を可能にする。ユーザーが GitHub へのコミット、リポジトリの更新、DEVLOG の永続化、または GitHub ブランチ経由のセッション間状態管理を求めたときに使用する。Claude Code では不要（ネイティブの git アクセスがある）。

J

javascript-sdk

magentosh / superpowers

inference.sh 向けの JavaScript/TypeScript SDK — AI アプリの実行、エージェントの構築、すべてのモデルとの統合。パッケージ：@inferencesh/sdk（npm install）。完全な TypeScript サポート、ストリーミング、ファイルアップロード。テンプレートまたはアドホックなパターンでエージェントを構築、ツールビルダー API、スキル、人間による承認。用途：JavaScript 統合、TypeScript、Node.js、React、Next.js、フロントエンドアプリ。トリガー：javascript sdk、typescript sdk、npm install、node.js api、js client、react ai、next.js ai、frontend sdk、@inferencesh/sdk、typescript agent、browser sdk、js integration

L

laravel-mcp

rawveg / skillsforge-marketplace

Laravel v12 - Web Artisans のための PHP フレームワーク（プロジェクト、gitignore 済み）

L

litefuse

litefuse / skills

Litefuse とやり取りし、そのドキュメントにアクセスします。次の場合に使用します。(1) CLI を通じて Litefuse のデータ（traces、prompts、datasets、scores、sessions およびその他の API リソース）をプログラムで照会または変更する、(2) Litefuse のドキュメント、概念、統合ガイド、SDK の使い方を調べる、(3) 任意の Litefuse 機能の仕組みを理解する。この skill は CLI ベースの API アクセス（npx 経由）と複数のドキュメント取得方法を扱います。

L

llm-models

magentosh / superpowers

inference.sh CLI から OpenRouter 経由で Claude、Gemini、Kimi、GLM および 100+ の LLM にアクセス。モデル：Claude Opus 4.5、Claude Sonnet 4.5、Claude Haiku 4.5、Gemini 3 Pro、Kimi K2、GLM-4.6、Intellect 3。すべてのモデルを 1 つの API で扱い、自動フォールバックとコスト最適化に対応。用途：AI アシスタント、コード生成、推論、エージェント、チャット、コンテンツ生成。トリガー：claude api、openrouter、llm api、claude sonnet、claude opus、gemini api、kimi、language model、gpt alternative、anthropic api、ai model api、llm access、chat api、claude alternative、openai alternative

L

ln-311-agent-reviewer

levnikolaevich / claude-code-skills

Story/Tasks に対して並列に外部エージェントレビュー（Codex + Gemini）を実行するワーカー。バックグラウンドタスク、process-as-arrive、ディベートを伴う重要な検証。Story 検証用に絞り込んだ提案を返す。

L

local-models

glebis / claude-skills

llama.cpp を介してローカルモデルで高速・オフライン・プライベートな LLM タスクを実行し、Ollama が既にダウンロードしたモデルを再利用する。低コスト/大量のテキスト作業（要約、分類、JSON 抽出、PII の匿名化、翻訳、校正、キーワード）、ローカル埋め込み、オフラインの画像説明に使用——タスクがプライバシーに関わる、オフラインで実行する必要がある、大量でリスクが低い、あるいは手早く使い捨ての答えが欲しいだけの場合は、クラウド API よりもこれを優先する。`lm` コマンドラインラッパーと、OpenAI 互換のローカルサーバーを提供する。

L

long-agent

johnlindquist / claude

長時間実行されるエージェントセッションを管理する。長時間のタスクの進捗追跡、長いセッションをまたいだコンテキストの維持、多段階ワークフローの管理に使用する。

PUA Loop — PUA の圧力による自律的な反復開発。タスクが完了するまで実行し続け、ユーザーの操作は不要。Ralph Loop の反復メカニズムと PUA の品質徹底を組み合わせる。トリガー：'/pua loop'、'/pua:loop'、'自动循环'、'loop mode'、'一直跑'、'自动迭代'。

M

maintain-verification-skill

q-qp-p / 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

mcp-harness-repo-maintainer

arenukvern / mcp_flutter

製品の CLI と MCP アダプターがコアライブラリに対して薄い層にとどまる、リポジトリローカルの action 契約と harness リポジトリを維持する。steward.yaml の action の採用や改善、ケイパビリティ単位の採用エビデンス、コールドスタートの検証ループ、プローブ、ベンチマーク、CLI/MCP/コアの一致、アダプターのリファクタリング、packages/core の境界、兄弟 harness のレイアウトを扱うときに使用。アプリ/ライブラリ/ツールの一般的なスチュワードシップのベースラインには、まず repo-quality-system-lifecycle を使用する。

M

mcp

iuliandita / skills

Model Context Protocol (MCP) のサーバー、クライアント、ツール、リソース、OAuth 連携を構築およびデバッグする。

M

mino-core

my-take-dev / inspired-mino-design-skills

関連設計 Skill から Evidence・承認・共通判定・要件追跡を共有するときに使う内部基盤。単独の公開依頼、専門設計全体、小規模な機械変更には使わない。

M

mino-reproducible-development

my-take-dev / inspired-mino-design-skills

二つ以上の専門成果物、または要件から実装・review・検証への end-to-end trace を統合するときに使う router。単一の設計成果物、公開意味に触れない小規模機械変更には使わない。

M

mixture-of-experts

arenukvern / mcp_flutter

あらゆるトピック、計画、コードベース、エビデンスアーカイブ、プロセスに対して Mixture of Experts（MoE）監査を実行する。異なる批評的視点を持つ専門サブエージェントを動的に生成し、発見事項を相互参照して、欠陥、重複、保持の問題、ドリフトを検出する。アーキテクチャの設計、複雑なコードの分析、多段階計画の検証、エビデンス成果物の分類、リポジトリ内の重複した意図の探索に使用。

M

model-first-reasoning

petekp / agent-skills

Model-First Reasoning（MFR）をコード生成タスクに適用します。ユーザーが "model-first"、"MFR"、"formal modeling before coding"、"model then implement" を要求する場合、または複雑なロジック、状態機械、制約システムなど、形式的な正しさの保証を必要とする実装を伴うタスクの場合に使用します。モデリング段階と実装段階を厳密に分離することを強制します。

M

multi-agent-architecture

aaaaqwq / agi-super-team

マルチエージェントアーキテクチャの設計とインテリジェント Spawn システム。マルチエージェントシステムの設計、専門エージェントの設定、インテリジェントなタスクディスパッチの実装、並行処理能力の最適化が必要なときにこのスキルを使用する。

N

nodumb-loop

hanumatori / nodumbmode

複雑な作業を ask-nodumb、nodumb、nodumb-design、edge-hunt、system-feedback、changelog-discipline の間で振り分け、次のステップを変える可能性のあるチェックだけを選びます。複数のスキルが適用される可能性がある製品・技術タスクの開始時、問題のレイヤーが変わったとき、またはチェックに失敗した後に使用します。小さく明白な修正や、適切な専門スキルがすでに明確な場合は使用しません。

N

notebooklm-mcp

afonsoft / skills

ユーザーが nlm コマンドラインまたは MCP を介して Google NotebookLM を設定、認証、使用したいときに使用する。

N

ntm

boshu2 / agentops

選択した NTM エージェントのペインを操作し、ネイティブ状態を検査する。使用場面：永続的な tmux ロールが要求されたとき。ペインの生存とプロンプトの配信は検証ではない。

O

OpenAI Apps MCP

ovachiever / droid-tings

Cloudflare Workers 上の MCP サーバーで ChatGPT アプリを構築する。カスタムツールとインタラクティブなウィジェット（HTML/JS UI）で ChatGPT を拡張する。使用場面：ChatGPT 拡張の開発、MCP サーバーの実装、あるいは CORS ブロック（chatgpt.com を許可）、ウィジェットの 404（ui://widget/ の欠落）、MIME タイプの誤り（text/html+skybridge）、ASSETS バインディング未定義のトラブルシューティング。

O

openspec-new-change

pbh-btn / peerbanhelper

実験的なアーティファクトワークフローを使用して新しい OpenSpec チェンジを開始する。ユーザーが構造化されたステップバイステップのアプローチで新機能、修正、変更を作成したい場合に使用する。

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

orchestrator

alphaonedev / openclaw-graph

マルチインスタンス委任：A-H インスタンスへのルーティング、ファンアウト/集約、sessions_send/spawn、ヘルスチェック

O

orchestrator

first-fluke / oh-my-agent

Claude Code、Codex、Cursor などのコーディングエージェント向けのエージェントスキルと専門チーム。スキルを 1 つ読み込むか、ドメイン別プリセット、プロジェクトフック、テストゲート付きの並列ワークフローをインストールします。

O

outbound-triage

bbengamin / skills

アウトバウンドの Growth Operator Paperclip イシューをトリアージし、レベル別の AFK 準備状況を評価する。委任前に、リード獲得、データ拡充、パーソナライズ、シーケンス、Instantly、Clay、Grinfi、CRM、返信処理、ウォームイントロ、オペレーター向けウォークスルーの予約、アウトバウンド検証の作業を確認するときに用いる。

P

peach-skill-feedback

peachsolution / peach-harness

Peach スキルの使用中に見つかった問題やノウハウを構造化して docs/스킬피드백/ に文書化する汎用スキル。「스킬 개선」「피드백 정리」「문제점 기록」「스킬 리뷰」「개선사항」「스킬 피드백」などのキーワードでトリガーされる。すべての Peach スキルに汎用的に適用できる。他の AI エージェントがドキュメントを読んでスキルを改善できるように構成されている。

P

plan-plus

ww-w-ai / bkit-claude-code

ブレインストーミングを強化した PDCA プランニング。意図の発見と YAGNI レビューを含む。単一機能の計画には /plan-plus を使用；複数機能を 1 つのスコープ／予算にまとめる場合は /sprint master-plan（v2.1.13）を参照。トリガー：plan-plus、brainstorm、plan plus、intent

P

planner

jdrhyne / agent-skills

task-orchestrator スキルが利用できる、マルチタスクプロジェクト向けの構造化された計画を作成する。複雑な作業を依存関係のある並列タスクと逐次タスクに分解するときに使用する。

P

planning-patterns

romiluz13 / cc10x

内部スキル。すべての開発タスクには cc10x-router を使用すること。

P

planning-task-execution

b-mendoza / agent-skills

実行ブリーフ、実装計画、振る舞いを重視したテスト仕様、範囲を限定したリファクタリングの提案を作成し、選択済みの番号付き Jira または GitHub タスクを1つだけ実行する方法を計画します。workflow key と TASK_NUMBER を指定した Phase 5 のタスク実行計画に使用します。親作業項目の分解、複数タスクの計画、コードの実装、次のタスクへの移行は行いません。

P

plans-kanban

duc01226 / easyplatform

[計画] 進捗追跡とタイムライン可視化を備えた計画ダッシュボードサーバーが必要なときに使用する。

P

plugin-marketplace-setup

arenukvern / mcp_flutter

Cursor、Claude Code、Codex、Zed、Open Plugin、npx skills 向けの公開またはプライベートな Agent Skill とプラグインのマーケットプレイスを設計する — manifest のレイアウト、インストールマトリクス、Skill Steward と製品の境界。マーケットプレイスの構築、チームへの skill/プラグインの配布、プライベートレジストリ、.cursor-plugin、.codex-plugin、.plugin、.claude-plugin、skills.sh への公開を行うときに使用。

P

principle-build-the-lever

q-qp-p / 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

P

principle-encode-lessons-in-structure

q-qp-p / pstack

同じ指示を二度書いていることに気づいたとき、または修正が繰り返されているとわかったときに適用します。ルールを lint、メタデータフラグ、ランタイムチェック、またはスクリプトとして組み込み、文章を追加するのは避けます。

P

principle-guard-the-context-window

q-qp-p / pstack

コンテキストが埋まりそうな場合に適用します。大量の出力、長いファイル、繰り返しの読み込み、ファンアウトの計画などが対象です。大量処理はサブエージェントに任せ、メインスレッドには生のペイロードではなく要約を残します。

P

principle-prove-it-works

q-qp-p / pstack

タスク完了後、完了を宣言する前に適用します。代理指標や自己申告、「コンパイルできた」だけに頼らず、実際の成果物（機能の実行、実値の読み取り、差分の確認）で検証します。

P

professional-behavior

axross / skills

不確実性への対応、フィードバックの評価、調査・計画・設計の成果物の独立レビューを行います。読み取り専用の作業も含め、質問や変更における行動基準となります。草案や選択肢の作成依頼、レビューでの指摘、修正案、事実や意図の不確実性、行動や責任の帰属に関する重要な解釈、「本当に確かですか」「推測しないで」「最新情報は？」「正確なバージョンや API の主張」、結果報告で使用します。変更サイクルを担うスキルではなく、進行中の作業における判断を規定します。3 つの情報源によるトリアージ、識別力のある確認、明確化のための聞き取り、正確性、範囲を限定した成果物レビュー、フィードバックの判断、人間の言語での報告を扱います。

P

project-memory

timlai666 / skills

高コストな試行錯誤、苦労して得た解決策、古い教訓への検証済みの修正を、Agent 間で共有するプロジェクトメモリです。既存プロジェクトで作業を始める前に、既知の知見を読み込むため必ず呼び出し、作業終了時にも、このセッションで得た知見を記録するため再度呼び出してください。以下のトリガーに該当する場合、新しい内容を記録するため必ず呼び出してください。また、プロジェクトの挙動について記憶に値することをユーザーが述べた場合も呼び出してください。タスクリストや未解決のバグには使用せず、issue トラッカーまたは AGENTS.md に記録してください。トリガー：記一下、之前踩過什麼雷、學到什麼、有什麼教訓、remember this、lesson learned、project learnings、記錄一下、之前遇過的、把這個記起來

P

prompt-template-wizard

jawwadfirdousi / agent-skills

機能開発とバグ修正のための、完全で曖昧さのないプロンプトテンプレートを作成するのに必要なすべてのフィールドを厳密に収集・検証する。このスキルは、テンプレートが完全に埋まり、一貫性があり、Codex/GPT-5.2 のコーディングセッションに貼り付けられる状態になるまで、的を絞った質問を行う。

Q

qa-team

laststance / skills

並列 QA エージェントチーム

R

ralph-wiggum

agrimsingh / ralph-wiggum-cursor

意図的なコンテキスト管理を伴う Ralph Wiggum 自律反復テクニックを実装する。新規プロジェクトの構築、明確に定義されたタスクの反復、継続的な自律開発が必要なときに使用。コンテキストをメモリのように管理し、割り当てを追跡し、限界超過を防ぎ、いつ新しく始めるべきかを判断する。

R

recall

joelhooks / joelclaw

コンテキストが不明確または漠然と参照されているときに、すべてのメモリソースに対してファンアウト検索を行う。トリガー：「from earlier」「remember when」「what we discussed」「that thing with」「the conversation about」「did we ever」「what happened with」「you mentioned」「we talked about」「earlier today」「last session」「the other day」、またはエージェントが行動する前に解決が必要な過去のコンテキストへの漠然とした参照。

R

recall

q-qp-p / pstack

自身のチャット履歴、現在の状態、共有記録（ユーザー報告、過去の修正、インシデント）から最近の作業コンテキストを再構成し、簡潔な現状の概要を返します。「X の作業を思い出して」「状況を教えて」「何に取り組んでいた？」「どこまで進めた？」といった依頼や、作業の開始・再開前に使用します。

R

recover-context

pchalasani / claude-code-tools

直近の親セッションから最後のタスクの完全なコンテキストを抽出する

R

reflect

q-qp-p / pstack

現在のトランスクリプトを対象に3つのレビューサブエージェントを並行して起動し、学びを抽出して、それぞれを既存スキルへの具体的な編集に結び付けます。ユーザーが「reflect」と言ったときに使用します

R

related-skill

magentosh / superpowers

inference.sh のスキルレジストリから関連スキルを検出してインストール。AI ワークフローに補完的なスキルを見つけるのに役立つ。用途：スキルの検出、ワークフローの拡張、機能の探索。トリガー：related skills、find skills、skill discovery、complementary skills、expand workflow、more capabilities、similar skills、skill suggestions

R

relay-plan

sungjunlee / dev-relay

relay の実行でレビューアンカー、評価チャネル、またはディスパッチプロンプトが必要な場合に使用する。AC が明示的、曖昧、または欠落しているかに関わらず、常に relay-dispatch の前に用いる。

R

repository-governance-lifecycle

arenukvern / mcp_flutter

リポジトリガバナンス、ノーススターの影響、サブスターの境界、修復優先またはエビデンス優先のドリフトチェックのためのマスターオーケストレーション。アーキテクチャ上の意思決定を行い、それを文書化し、FAQ を書き、古くなった計画を整理するというライフサイクル全体をエージェントにガイドし、リポジトリの倫理とブランドトーンを厳守する。構造的な変更を行うとき、ADR を書くとき、ドキュメントラティスを更新するとき、リポジトリのアーキテクチャを統治するときに使用。