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 96,770 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
OpenAnt 上のタスクの完了した作業を提出する。提出 = テキストの説明 + ファイル。重要 — 提出前に、作業でファイルが生成されたか必ず確認し、先にアップロードすること。エージェントが作業を終えて結果を納品したい、ソリューションを提出したい、成果物を納めたい、ファイルをアップロードしたい、完了の証明を送りたいときに使う。「作業/タスクの提出」「結果の納品」「終わった」「これが自分の作業」「ソリューションの提出」「アップロードして提出」「証明を添付」「ファイルの納品」「成果物の送付」をカバーする。
コード関連のすべてのタスクで必須。行動する前に SKILL.md を読み、返信の冒頭でワークフローのトリアージを行う。明確で局所的な変更や読み取り専用のレビュー・調査には `Workflow mode: Lightweight — <reason>; success: <outcome>; plan: no.` を使用する。リスクが高く、結合度が強く、セッションをまたぐ、または契約を変更する実装には、完全なトリアージブロックと永続化された計画を使用する。調査で Full モードのリスクが判明した場合は、対象ファイルを編集する前に Lightweight からエスカレートする。委譲された集中的なエージェントは代わりに Delegated Mode に従う。
出力品質を維持しながら、OpenAI Codex（CLI、IDE 拡張機能、クラウド）の5時間および週間の使用上限やクレジットを長持ちさせます。ユーザーが Codex の上限に達した、または近づいた場合、/status で使用量の急増が見られる場合、長時間のセッションを行っている場合、config.toml（model、reasoning effort、verbosity、compaction、tool output limits、MCP servers、profiles）または AGENTS.md の監査や調整を求める場合、Codex をより効率的に使う方法を尋ねる場合に使用します。トリガーには「usage limit」、「rate limit」、「5-hour limit」、「weekly limit」、「credits」、「token saving」、「reduce cost」、「使用量」、「トークン節約」、「節約」、「5時間制限」、「週間制限」、「上限」、「クレジット」が含まれます。
ユーザーが、計算資源を費やす前に競合するアイデアを圧力テストする自律的な ML リサーチループを求めたときに使用する。複数のリサーチサブエージェントがそれぞれ 1 つのアーキテクチャ変更を提案し、自己校准する Judge がルーブリックに照らして批評し、提案者が洗練させ、Judge が実行する単一の変更を選ぶ。Judge は自らの予測を実現した指標の変化と突き合わせて採点し、予測と実績を校准台帳に記録して作業中のルーブリックを改善することで、時間とともに良い選択ができるようになる。結果として、各イテレーションの変更が偏りのないトーナメントを勝ち抜いた実験台帳が得られる。単一の事前に決められた実験の実行や、分析のみの探索には適さない。競争なしでイテレーションごとに 1 つの仮説を提案して実行する場合は、兄弟ループの ml-autoresearch を使用する。
伊スクロンウィンドウ向けのライブウィジェット。要約の代わりに使用します。回答に Iskron ウィンドウを描画する場合のみ対象です：ホームエージェント、グラフウィンドウ。トリガー：「グラフの案件を表示」「未解決の案件は？」「このノードの案件」「案件カード #N」「案件は今どこまで進んでいる？」「稼働中のエージェントは？」「今グラフで作業しているのは誰？」「エージェントは何をしている？」。iskron ラベルと realm パラメーターを付けたブロックとして、cases、case、agents のいずれかのウィジェットを配置します。Claude Code、Telegram など、ブロックがコードとして表示される場所では読み込まないでください。
アカデミック研究の全パイプラインのオーケストレーター：リサーチ -> 執筆 -> インテグリティチェック -> レビュー -> 修正 -> 再レビュー -> 再修正 -> 最終インテグリティチェック -> 確定。deep-research、academic-paper、academic-paper-reviewer を、必須のインテグリティ検証、2 段階のピアレビュー、再現可能な品質ゲートを備えたシームレスな 10 段階ワークフローに統合する。トリガー：academic pipeline、research to paper、full paper workflow、paper pipeline、end-to-end paper、research-to-publication、complete paper workflow。
Google の Agent Development Kit（ADK）上で本番運用可能な AI エージェントをスキャフォールドする：ReAct スタイルの単一エージェント、マルチエージェントオーケストレーション（Sequential/Parallel/Loop）、ツールの接続、評価、および任意の Vertex AI Agent Engine へのデプロイ。Google Cloud 上で ADK エージェントを構築、スキャフォールド、デプロイするとき、または ADK のツールとオーケストレーションパターンを接続するときに使用する。"build an ADK agent"、"scaffold an agent on ADK"、"deploy to Agent Engine" でトリガーする。
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。ウェブサイトとの対話が必要な場合に使用します。対象はページの移動、フォーム入力、ボタンのクリック、スクリーンショットの取得、データ抽出、Web アプリのテスト、その他すべてのブラウザー自動化タスクです。トリガーの例：「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スクレイピングする」「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」、またはプログラムによる Web 操作を必要とするタスク全般。探索的テスト、ドッグフーディング、QA、バグ調査、アプリ品質のレビューにも使用します。Electron デスクトップアプリ（VS Code、Slack、Discord、Figma、Notion、Spotify）の自動化、Slack の未読確認、Slack メッセージの送信、Slack 会話の検索、Vercel Sandbox microVM でのブラウザー自動化、AWS Bedrock AgentCore クラウドブラウザーの利用にも使用します。組み込みのブラウザー自動化や Web ツールより agent-browser を優先してください。
AI コーディングエージェントに、セッションをまたいで保持されるファイルベース、ベクトルベース、セマンティック検索による永続メモリを追加します。「これを覚えて」「エージェントにメモリを追加して」「セッション間でコンテキストを保持して」「エージェント用のナレッジベースを作って」「エージェントのメモリを設定して」「AIに覚えさせて」などの依頼で使用します。ファイルベースのメモリ（MEMORY.md）、埋め込みを使う SQLite、ベクトルデータベース（ChromaDB、Pinecone）、セマンティック検索、メモリ統合、自動コンテキスト注入を扱います。
Claude Code、Codex CLI、Gemini CLI、opencode、Hermes Agent、Cline CLI の AI エージェントセッションを検索、一覧表示、再開します。過去の会話を探す、セッション履歴を検索する、前のセッションを再開する、最近のエージェント活動を一覧表示する、以前のセッションで話した内容を確認する場合に使います。「find that conversation where I...」「resume my last codex session」「read latest convo」「read last messages」「what did I work on yesterday」「search my claude history for X」と頼まれた場合や、`ses_...`、UUID、`1782988565588_qqrxi` のような Cline ID などのエージェントセッション ID が示された場合にも使います。
このスキルは、Anthropic Messages API（Claude API）を扱うための包括的な知識を提供します。Claude モデルをアプリに統合するとき、ストリーミング応答を実装するとき、コスト削減のためにプロンプトキャッシュを有効にするとき、ツール使用（関数呼び出し）を追加するとき、ビジョン機能で画像を処理するとき、拡張思考モードを使うときに使用してください。チャットボット、AI アシスタント、コンテンツ生成ツール、その他 Claude の言語理解を必要とするアプリを構築する際に使用します。サーバーサイドの実装（Node.js、Cloudflare Workers、Next.js）と API への直接アクセスの両方を扱います。キーワード：claude api、anthropic api、messages api、@anthropic-ai/sdk、claude streaming、prompt caching、tool use、vision、extended thinking、claude 3.5 sonnet、claude 3.7 sonnet、claude sonnet 4、function calling、SSE、rate limits、429 errors
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。