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
(NS) 焦点を絞った技術的な質問でユーザーにインタビューし、LangGraph と CrewAI のどちらを推奨するかを示し、マルチエージェントアーキテクチャを提案し、ツールとモデルを備えたエージェントペルソナを設計する。ユーザーがマルチエージェントシステムを構築したい、LangGraph と CrewAI のどちらかを選びたい、エージェントチームやグラフを設計したい、ヒューマンインザループのワークフローを計画したい、または AI エージェントのオーケストレーション方法を尋ねる場合に使用する——たとえ「自社用のボットが欲しい」や「エージェントを連携させたい」とだけ言った場合でも。一般的なアプリ要件(pm-clarify-requirements を使用)やアーキテクチャ意図のない実装コーディングには使用しない。
JavaScript および TypeScript 向けの OpenAI Agents SDK(@openai/agents、@openai/agents-realtime)のガイド。テキストエージェントとリアルタイム音声エージェントを扱う。エージェント、Zod スキーマで定義するツール、マルチエージェントのワークフローとハンドオフ、入力・出力ガードレール、構造化出力、ストリーミング、human-in-the-loop パターン、Cloudflare Workers、Next.js、React、Hono、Node.js 向けの統合をカバーし、エージェント種別ごとのテンプレートとエラー処理・デバッグ戦略を提供する。Zod スキーマの型エラー、MCP トレーシングの失敗、エージェントの無限ループ、ツール呼び出しの失敗、スキーマの不一致など 9 件以上の既知のエラーを防ぐ。この SDK でエージェントのワークフローを構築・デバッグするとき、ツールやハンドオフを追加するとき、リアルタイム音声エージェントを実装するとき、またはこれらのエラーに遭遇したときに使用する。
ユーザーがピアプログラミング、ペアプログラミング、または人間がコードを書き Claude は補助だけを行う協働コーディングを望む場合にこのスキルを使用する。"pair program"、"peer program"、"let's code together"、"I'll write you review"、"drive me through this"、"I want to be the driver"、"you navigate I type"、"teach me by letting me write it" などのフレーズ、または人間がタイピストで Claude がナビゲーター/レビュアーとなるワークフローでトリガーする。ユーザーが Claude のガイダンスのもとで自分でコードを書いて学びたい場合、または実装を Claude に書かせたくないと明言した場合にもトリガーする。ユーザーが "skill" と言わなくてもこれを使用する — 通常の作成/レビューの役割の反転がシグナルである。
GitHub のプルリクエストをレビューし、インラインコメントと 1 つの統合サマリーを投稿します。プロジェクト自身のテストランナー、要件仕様、アーキテクチャ規約を先に発見することでどのコードベースにも適応し、その後 6 つの専門レビューエージェントを並列で実行します。言語やフレームワークに依存せず、gh CLI 経由で GitHub PR を対象とします。ユーザーが "review PR 128"、"review this PR"、"code review this PR"、"check this pull request" と言ったときに使用します。PR の作成やレビューコメントへの返信(gh-address-comments を使用)、失敗した CI チェックのデバッグ(gh-fix-ci を使用)には使用しないでください。
inference.sh の Python 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(pip install inferencesh)。同期/非同期、ストリーミング、ファイルアップロードに対応。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でき、ツールビルダー API、スキル、人間による承認を備えます。用途:Python 統合、AI アプリ、エージェント開発、RAG パイプライン、自動化。トリガー:python sdk、inferencesh、pip install、python api、python client、async inference、python agent、tool builder python、programmatic ai、python integration、sdk python。
Serena MCP Server のエキスパート統合 — LLM に IDE ライクなセマンティックコード理解を提供する強力なコーディングエージェントツールキット。Serena のツールを通じてコードベースを扱うとき、Serena プロジェクトをセットアップするとき、セマンティックなコードナビゲーションと編集を行うとき、プロジェクトメモリを管理するとき、複雑な自動化ワークフローをデバッグするとき、または Serena を Claude Desktop、Claude Code、Codex、ChatGPT、カスタムエージェントと統合するときに、このスキルを使用する。Serena ツールの使用、プロジェクトのアクティベーション/オンボーディング、シンボリックなコード操作(find_symbol、replace_symbol_body など)、メモリ管理(write_memory、read_memory)、MCP サーバー設定で発動する。構造的な理解を要する大規模/複雑なコードベース、リファクタリングタスク、トークン効率の高いコード操作に使用する。
スキルの設計とフォーマット審査を一体化したツールで、公式の skill-creator のワークフロー、旧 skill-lint のコンプライアンスチェック、リリース規範の同期を統合する。このスキルは、新しいスキルの作成、既存スキルの編集、スキルのパッケージ化、skill フォーマットの準拠審査、Frontmatter/バージョン/ドキュメントの一貫性チェック、スキル監査レポートの生成が必要な場合に使用する。以下には使用しない:Claude Code 以外のスキルの作成、コードレビュー、機能テスト、一般的なプログラミングタスク。
動画制作の統括/ディレクター。1 本の動画を「参考素材 → テーマ選定 → 脚本 → 編集 → B-roll → 字幕 → カバー」へと一本のパイプラインとしてつなぎ、現在どのステップに進むべきか、どの space-video-* サブスキルを呼び出すべきかを判断し、完成後に振り返りを行います。ユーザーが「動画を作る」「口播を撮りたい」「この動画を最初から作ってほしい」「動画ワークフロー」「video pipeline」と言った場合、またはどの動画サブスキルを使うべきか不明な場合にトリガーされます。
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。
