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
Ring スキルの作成または編集：SKILL.md の構造、frontmatter と Agent-Search-Optimization のルール、トークン効率の目標、そして防弾化（Iron Law、rationalization tables、Red Flags）により、規律を強制するスキルが言い訳に屈しないようにする。スキルを作成または改訂する際に使用する。プレッシャーテストは ring:testing-skills-with-subagents に委任する。ルールのない純粋なリファレンススキルやプロジェクト規約（それらは CLAUDE.md に置く）には使用しない。
エージェントセッションが Bash ツールをどのように使っているかを監査、測定、再確認するよう求められたときに使用——コマンド連結（&&、;、|）、セッション自身のリポジトリへの cd、head/tail による切り捨て、Read/Edit の代わりに sed -n/cat/heredoc、チェーン内または git -C を伴う git commit/push——あるいは、権限プロンプト、許可リストルール、~/.agents/AGENTS.md の Bash ルール、権限モード（acceptEdits と auto）を変更すべきかを判断する際に、推測ではなく実際のトランスクリプトから証拠を求めるときに使用。~/.claude/projects/*.jsonl に対して標準ライブラリのスクリプトを実行し、モデル別およびセッション別の比率とサンプルを出力し、各パターンがなぜ起こるか、修正がどこに属するかを説明する日付付きの調査を備える。新たに気づいた Bash アンチパターンを記録し、次回の監査で測定する場所でもある。
AGENTS.md/CLAUDE.md に `## Agent skills` ブロックを、`docs/agents/` にドキュメントを設定し、エンジニアリングスキルがこのリポジトリの課題トラッカー（GitHub またはローカル markdown）、トリアージラベルの語彙、ドメインドキュメントの構成を把握できるようにします。`to-issues`、`to-prd`、`triage`、`diagnose`、`tdd`、`improve-codebase-architecture`、`zoom-out` を初めて使う前に実行してください——またはこれらのスキルが課題トラッカー、トリアージラベル、ドメインドキュメントに関するコンテキストを欠いていると思われる場合に実行してください。
長時間実行および常駐コマンド向けの tmux 実行サポート。次の場合にこのスキルを読み込む：(1) ツールのタイムアウト（60 秒超）を超えると見込まれるコマンドを実行する、(2) 常駐サーバーや開発プロセスを起動する、(3) TUI/対話型アプリケーションを実行する、(4) 別々のセッションで並列の分離タスクを実行する、(5) 切断後も生き残る必要がある SSH 経由のリモートコマンドを実行する、(6) 'capture-pane blocked in interactive_bash' のような tmux エラーを処理する。トリガーフレーズ：'run in background'、'start server'、'long-running'、'tmux session'、'keep running'、'persistent process'、'dev server'、'training script'、'git clone large repo'、'docker build'、'capture-pane blocked'。
あらゆる LLM（Claude、GPT、Gemini、オープンソースモデルなど）向けに、高品質でモデル特性を考慮したシステムプロンプトを作成します。ユーザーが AI モデル用のシステムプロンプト、システム指示、カスタム指示の作成、執筆、設計、草案作成、改善を希望する場合に使用します。プロンプトエンジニアリング、プロンプト設計、最適化について尋ねる場合や、AI アシスタント、チャットボット、エージェント、LLM 搭載アプリの動作を定義したい場合も、「システムプロンプト」と明言していなくても対象です。チャットボット、エージェントシステム、ツール使用ワークフロー、コンテンツ生成、データ抽出、コードアシスタント、複数ターンの会話など、あらゆる用途を扱います。
AG2 の `ag2.live` モジュールでリアルタイム音声 / ライブ音声エージェントを構築する。プロンプトとプロバイダー設定を `LiveAgent` にラップし、`agent.run()` で双方向の音声セッションを開き、マイク音声を入力し、合成音声を出力する。2 つのリアルタイムプロバイダー — Gemini Live（`GeminiRealTimeConfig`）と OpenAI Realtime（`OpenAIRealTimeConfig`）— を音声/テキスト出力モダリティ、ボイス、ユーザー音声の文字起こしとともに扱う。ローカルサウンドカード経由のオーディオ I/O（`SoundDeviceRecorder` / `SoundDevicePlayer`、いずれも sounddevice ベース）、ワンショットの音声認識（`OpenAITranscriber`、`OpenAITranslationTranscriber`）とその `.pipe(agent)` 音声パイプライン、テキスト読み上げ（`OpenAITTSConfig`）、および通常のテキスト `Agent` のストリーミングトークンを読み上げる `TTSObserver` を扱う。ユーザーが話すエージェント、電話/音声アシスタント、リアルタイム文字起こし、またはテキストエージェントへの TTS 再生の追加を求めたときに使用する。
AIエージェント向けのブラウザー自動化コマンドラインツールです。ページの移動、フォーム入力、ボタンのクリック、スクリーンショットの撮影、データ抽出、Webアプリのテストなど、ウェブサイトとのやり取りが必要な場合に使用します。「ウェブサイトを開く」「フォームに入力する」「ボタンをクリックする」「スクリーンショットを撮る」「ページからデータを取得する」「このWebアプリをテストする」「サイトにログインする」「ブラウザー操作を自動化する」などの依頼や、プログラムによるウェブ操作が必要なタスクで起動します。
エージェントチーム向けにTencentDB Agent Memory（MemoryCore、MemoryHub、MemoryProxy、MemoryPanel）をセットアップして運用します。ユーザーが「memory hub」「team memory」「chat memory」「skill library」「wiki」「codegraph」に言及した場合や、memory-tencentdbプラグインのインストール、設定、トラブルシューティング、新しいエージェントの参加、または単独デプロイ（Docker Compose、パネルUI、チームレビュー）を求める場合に使用します。
Automake は、独立した optimizer と evaluator のロールを通じてリポジトリを安全に改善するための Git ベースのラチェットを担う：ベースラインを確立し、候補を提案して検査し、現在コミット済みの状態との独立した比較を取得し、承認された変更を保持し、却下された変更を正確に復元する。この限定的な改善ワークフローの準備や実行、ロール指示の起草や承認、制限や停止条件の設定、ローカルファイルの保護、ベースラインの初期化、`/automake` の呼び出しを求める場合にトリガーする。「automake」が GNU ビルドシステムを指す場合、タスクが単なる Makefile のターゲットや通常のバグ修正である場合、ユーザーがコードレビューや説明だけを求める場合、またはブランチのリセットや削除済みファイルの復元といった一般的な要求である場合はトリガーしない。
指示を待たずにプロジェクトを自律的に進める。コマンドを受けたら、コードベースを調査し、価値が高くリスクの低い改善を 1 つ選び、実行し、検証し、コミットしてから、次を選ぶ。自走するインターンのようにループする。ユーザーがオープンエンドに作業を任せた場合（「自分で進めて」「これを改善し続けて」「やる価値のあることを見つけて」「待たなくていい」「自律的に動いて」「しばらく走らせて」「情熱的なインターンになって」「価値があると思うことをやって」）や /autopilot を呼び出すときに使用し、指示やフィードバックを待つのではなく自分で作業を選ぶ必要がある場合に用いる。
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。