Skills

C

claude-code-agent

ben2pc / g-claude-code-plugins

Claude Code CLI の `claude -p` Agent SDK エントリポイントを通じて、コーディング、レビュー、診断、計画、構造化出力のタスクを独立した Claude Code セッションに委任する。使用場面には、`--resume` / `--continue` によるマルチターンセッションの継続、`--output-format json` による単一結果出力、`stream-json` イベントストリーム、`--worktree`、ツール許可リスト、`--bare`、構造化 JSON 出力が必要な scripted / CI 呼び出しが含まれる。

C

claude-code-hooks

0xdarkmatter / claude-mods

ツール実行の前後処理のための Claude Code フックシステム。トリガー：hooks、PreToolUse、PostToolUse、hook script、tool validation、audit logging。

C

code-agent

aws-samples / sample-strands-agent-with-agentcore

自律型コーディングエージェント。コードの理解、作成、実行を伴うあらゆるタスクを委任する——GitHub の issue、バグレポート、ユーザーのリクエストから。自ら調査し、実装し、検証する。

C

code2prompt

mufeedvh / code2prompt

code2prompt を使って効率よくコードベースを調査します。sem によるエンティティマップとソースのグループ読み込みで、エージェントとの往復を減らします。未知のリポジトリの把握、実装箇所の特定、変更やレビューのためのコンテキスト収集、code2prompt のインストールに使用します。

C

connection-doctor

duvoai / skills

Duvo Agent が依存する Connection と認証情報を診断し、状態を確認します。Connection が設定済みか、利用可能か、Agent が認証でブロックされる理由、Connection でできることについてユーザーが尋ねた場合や、Agent または Agent フォルダー全体を事前に確認したい場合に使用します。Ask Duvo で Automation を扱う場合は、getAutomationReadiness から開始します。Duvo public API を介して各 Build の Connection とそのライブ状態を読み取り、問題を特定して具体的な修正案を 1 つ提示します。証拠が単一の失敗した Run にある場合は run-debugger に引き継ぎます。

C

context-manager

rmyndharis / antigravity-skills

動的コンテキストを極めるエリート AI コンテキストエンジニアリングのスペシャリスト

C

context-mode

mohitagw15856 / pm-claude-skills

出力フィルタリング、セッションログ、自動再開により、リセットをまたいで Claude Code セッションの生産性を保つ。長時間または複雑なコーディングセッションを開始するとき、以前のセッションがタスク途中でコンテキストを失ったとき、リセット後に Claude に中断した正確な位置から再開させたいときに使用。プロジェクトルートに session.log を生成し、コンテキストを保持するフィルタリング済みのコマンド出力、およびリセット後に進行中のタスクを自動再開する。

説明はまだありません

C

crank-execute

chrisliva / liva-toolbench

RED→GREEN→REFACTOR に従って実装計画をタスクごとに実行し、独立したレビューとレトロを行う。

C

cross-examine

zebbern / claude-code-guide

共通認識に達し、意思決定ツリーの各分岐を解決するまで、計画や設計についてユーザーに徹底的に質問します。計画を厳しく検証したい、設計について徹底的に質問してほしい、または「grill me」と言及した場合に使用します。

C

cuopt-skill-evolution

promptingcompany / nv-skills

簡単ではない問題を解決した後、一般化できる学びを見つけ、スキルの更新を提案します。常時有効で、すべてのやり取りに適用されます。

C

cuopt-user-rules

promptingcompany / nv-skills

NVIDIA cuOpt（ルーティング/LP/MILP/QP/インストール/サーバー）を呼び出すエンドユーザー向けの基本ルールです。cuOpt の内部実装には使用せず、その場合は cuopt-developer を使用してください。

D

dart-genkit

dhruvanbhalara / skills

Genkit Dart SDK を使って AI ワークフロー、ツール呼び出しエージェント、構造化出力、LLM パイプラインを構築するときに使用する。

D

deepgram-python-conversational-stt

deepgram / deepgram-python-sdk

このリポジトリで、ターン認識ストリーミング文字起こしのために Deepgram Conversational STT v2 / Flux（`/v2/listen`）を呼び出す Python コードを書いたりレビューしたりする際に使用する。`client.listen.v2.connect(...)`、Flux モデル、ターン終了検出を網羅する。標準の v1 ASR には `deepgram-python-speech-to-text` を、全二重の対話型アシスタントには `deepgram-python-voice-agent` を使用する。トリガーには "flux"、"v2 listen"、"conversational STT"、"turn detection"、"end of turn"、"EOT"、"listen.v2"、"flux-general-en"、"flux-general-multi" が含まれる。

D

dev-task-loop

timlai666 / skills

ユーザーが、既知のプロジェクト / ブランチ / マージ先 / タスクトラッカー / 設計リファレンスのワークフローで開発チケットのバックログをエンドツーエンドで処理したいが、特定のプラットフォーム（Jira / Linear / GitHub Issues / Notion / Figma / Zeplin など）には縛られない場合に、このスキルを必ず使用する。「幫我跑任務」、「照我的流程把 backlog 做完」、「review failed 的全部處理掉」、「用我那套開發流程做事」、"work through my task list"、"run my dev loop"、"process my tickets end-to-end" などのリクエストでトリガーする。単一のチケットには使用してはならず、それは他の開発ワークフロースキルに属する。プロジェクトルート、作業ブランチ、マージ先、タスクリストの場所、設計リファレンスの場所、タスク完了のマーク方法を最初にユーザーに確認すること — その後、チケットをループして 実装 → 検証 → コミット → PR 作成 → マージ → 同期 → トラッカー更新 を行う。プラットフォーム固有の API 呼び出しを組み込んではならない；ユーザーの回答から実行時に判断する。

D

dispatching-parallel-agents

lucianghinda / superpowers-ruby

共有状態または順序の依存関係なく実行できる 2 つ以上の独立したタスクに直面した時に使用します

D

ds-vision-skill

sorwcyra / ds-vision-skill

テキスト専用の推論モデルに視覚能力を追加する。ユーザーが画像、スクリーンショット、写真、グラフ、UI スクリーンショット、コードのスクリーンショット、数学問題の画像、スキャン、PDF、ドキュメントを提供し、説明、理解、推論、読み取り、OCR、文字抽出、グラフ解析、内容分析を求めたときに使用。デフォルトでは scripts/vision-router.ps1 を呼び出して自動ルーティングする。画像理解はまず無料のレーシングプール GLM/Agnes を経由し、次に custom-1/custom-2/custom-3/local、ドキュメント解析は MinerU、プレーンテキスト認識は Baidu OCR または Windows OCR を使用する。すべてのツールは標準 JSON を出力し、それを主モデルに渡して推論と要約を行う。

D

dstack-core

robertderose / dstack

共有の dstack ワークフロー契約と規約。他の dstack スキルのサポートとしてインストールされ、ワークフローの権限、信頼境界、命名規則を確認するときに直接使用します。

PR の diff をレビューするために 3 つの独立した Claude サブエージェントを起動するマルチエージェントコードレビューシステム。各エージェントは順序バイアスを減らすため、異なるランダム順でファイルを受け取る。1 つのエージェントはコードの健全性と保守性に特に焦点を当てる。問題は単純な投票ではなく推論分析によって検証される。マージ判定（YES / NOT SURE / NO）を報告する。既存の PR コメントと自動的に重複排除する。新規の問題がなくても常にサマリーを投稿し、優先度の低い問題は折りたたみセクションに配置する。

E

execute-common

jayden-dang / skills

build-in-waves、build-by-story、または build-inline が共有コントローラーレシピを読み込む場合に使用します。In-progress カタログスタンプ、ランタイムに紐づくセッションスナップショット、リース状態、台帳状態、リビジョンに紐づくクローズレシートを生成します。

E

execute-gitlab-issue

nextstage-brasil / skills

(NS) GitLab issue をエンドツーエンドで実行する — first-act ステータス、ブランチ再利用とソースブランチのゲート、単一 worktree の分離、アトミックなデリバリー、MR ライフサイクル、必須のコードレビューゲートと上限付き修正ループ。ユーザーが GitLab の ISSUE_URL を提示するか、GitLab issue の直接実装を求めたときに使用 — ローカルのみのアドホックなコーディング（code-coder を使用）や GitLab 以外の自律実行（code-autonomous standalone を使用）には使用しない。実際のコーディングは code-autonomous エンジンに委譲する。MCP 用に mcp-gitlab-usage、レビューゲート用に code-reviewer が必要。

レビューチェックポイントを含む別のセッションで実行する書面による実装計画がある場合に使用してください。

E

experts

flc1125 / skills

専門家パネルを招集し、複数の専門的視点から問題を評価し、一致点と相違点を明らかにし、明確なトレードオフを伴う議長主導の推奨を提示する。ユーザーが複数専門家の判断、セカンドオピニオン、デザイン批評、選択肢の比較、異なる専門家の視点に裏付けられた推奨を求める場合に使用する。

F

file-issues

jayden-dang / skills

会話、承認済みの仕様、または大まかなアイデアをエージェントがそのまま使えるトラッカーの issue に変換する

F

find-skills

liangmiqwq / skills

ユーザーが「X をするにはどうすればいいのか」「X のスキルを探す」「...できるスキルはあるか」などの質問をするとき、または機能の拡張に興味を示すときに、Agent スキルの発見とインストールを支援します。ユーザーがインストール可能なスキルとして存在する可能性のある機能を探しているときに使用されるべきです。

F

find-skills

makerjackie / jackie-skills-starter

ユーザーが何かのやり方を尋ねたり、インストール可能なスキルとして存在する可能性のある機能を探したりするときに、エージェント スキルの発見とインストールを支援する。

F

flue

darkmatter / skills

flue フレームワークを扱う場合に使用する。

F

flutter-executing

vp-k / flutter-craft

レビューチェックポイント付きで実行する書面の実装計画があるときに使用します。

F

forge

redteamlife / forge

実際のリポジトリでの AI 支援コーディングのための統制されたワークフロー。トリガー：境界のあるタスク、ファイルスコープ、タスク台帳、実装前のクレーム、証跡、批評/レビュー/セキュリティゲート、またはマルチエージェント/マルチリポジトリの調整。「FORGE」、`docs/forge/`、統制された開発への言及、またはエージェントがスコープ外に逸脱した場合に使用する。単発の編集や非構造化レビューには使用しない。

OpenClaw 向けに OpenRouter の無料 AI モデルを管理します。モデルを品質順に自動でランク付けし、レート制限対応のフォールバックを設定し、openclaw.json を更新。ユーザーが無料 AI、OpenRouter、モデルの切り替え、レート制限に言及した時、または AI コストを下げたい時に使用

G

gate-session

jayden-dang / skills

あらゆる会話の開始時に使用する — 関連するスキルを、明確化の質問を含むいかなる応答や行動の前にも見つけて呼び出すというルールを確立する

G

gemini-deepresearch

kirkluokun / awesome-a-stock-openclawskills

統合ディープリサーチツール。デュアルモード：Deep（Gemini Deep Research API、計画と検証付き）/ Lite（Gemini CLI でのクイックドラフト）。ユーザーが着想、素材、議論の枠組みを入力でき、複数ターンの対話でアウトラインを確認してから実行する。トリガー場面：ディープリサーチ/調査/文献レビュー/競合分析/業界レポート/クイックリサーチ

G

generate-agent-entry

nesnilnehc / ai-cortex

埋め込みの出力契約に従って AGENTS.md を作成または改訂し、プロジェクトのアイデンティティ、信頼できる情報源、行動期待を確立する。新規プロジェクトの Agent エントリの作成、既存の AGENTS.md の監査、AI Cortex のエントリ形式の採用の際に使用する。

G

generate-subsystem-skills

llama-farm / llamafarm

monorepo 内の各サブシステム向けの専用スキルを生成します。高品質な AI コード生成のための共有言語スキルとサブシステム固有のチェックリストを作成します。

G

github-workflow-automation

ruvnet / ruview

AIスウォーム連携、インテリジェントなCI/CDパイプライン、包括的なリポジトリ管理を備えた、高度なGitHub Actionsワークフロー自動化

G

grill-with-docs

nulfrog / skills

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。

GSDL（Get Shit Done Light）オーケストレーター。完全なパイプラインを実行する：作業項目の取得 → ブレインストーム → SPEC.md → スライスへの分解 → 人間によるレビュー → ブランチ → 実行 → ゲートの検証 → PR の作成と review-bot の指摘への対応 → 証拠を添えたクローズ。ユーザーが何かをエンドツーエンドで構築したい場合、"let's GSD"、"run the GSDL pipeline"、"pick up this ticket" と言う場合、または完全なワークフローを求める場合に使用。gsdl-fetch-source、gsdl-create-spec、gsdl-decompose、gsdl-execute、gsdl-verify-gates、gsdl-open-pr、gsdl-close-loop、gsdl-tracker-sync を連携させる。任意の issue トラッカー（Linear、Jira、GitHub Issues、Notion）またはトラッカーなしで動作し、任意のモデルプロバイダーに対応する。任意のセッションモデルから呼び出せる——各ステップをそのステップのケイパビリティ階層にルーティングする。作業項目の URL/ID、ドキュメント URL、単なるアイデア、再開用の既存プロジェクト名を受け付ける：/gsdl [url|id] または /gsdl [project-name] または /gsdl [idea]。

実装計画をステップごとに実行し、完了状況を追跡する。ユーザーが計画を進めたい、タスクを順番に実装したい、タスクリストの進捗を追跡したい、または "execute the plan" や "start implementing" と求める場合に使用。

H

handoff

nulfrog / skills

現在の対話をハンドオフドキュメントにコンパクトにまとめ、別のエージェントが引き継げるようにする

H

honey-ccr

green-pt / honey-for-devs

巨大で反復的な配列のツール出力（ログ、スキャン結果、時系列、イベントストリーム）をコンテキストに入る前に Compress-Cache-Retrieve する。情報量のあるサンプル — 端点、異常／変化点、先頭／末尾 — を保持し、冗長な残りはローカルキャッシュに落とし、取得可能なハッシュを残す。ツールが長く均一な JSON 配列を返し、それを読む必要はあるがほとんどは流し読みで、必要なら完全なセットが 1 コマンドで取得できる場合に使用。不可逆だが復元可能。

H

honey-hive

green-pt / honey-for-devs

Honey の読み取り専用サブエージェント（hive-scout、hive-reviewer）にインラインで作業する代わりにいつ委任するかを決める。これにより、高コストなトークン——大きなファイルの読み込みとオーケストレーターのコンテキストに注入し戻されるレビューパス——が圧縮されて返る（Honey Lever 3）。検索が多い、またはレビューが多いタスク、多数のファイルにまたがるタスク、オーケストレーターのコンテキストを小さく保ちたい場合に使用する。些細な単一ファイルの作業には向かない。

H

hunt-dispatch

uphiago / recon-skills

/hunt オーケストレーター用のスキルセットローダーです。対象のフィンガープリントを取得し、適切なプラットフォーム攻撃スキルを選んで、Red Team または WAPT のスキルセットを読み込みます。/hunt がモードの回答（redteam または wapt + blackbox|greybox）を受け取り、適切なスキルを読み込んで分類体系を出力する場合に使用します。ユーザーが直接呼び出す用途ではありません。

I

ideation

nicknisi / claude-plugins

新機能の構築、移行の計画、システム設計、散在するアイデアの計画化を行う前に必ず使用すること。トリガー：機能リクエスト、プロジェクトのアイデア、ブレインダンプ、'help me plan'、'spec this out'、'think through this'、'interview me'、'I want to build'、'let's design'、およびコードの前に構造化が必要なあらゆる未整理のアイデア。小規模な単一スペックのプロジェクトから多段階の取り組みまでカバー。会話形式のインタビューを行い、インタラクティブな HTML 契約を作成し、実装可能な Markdown スペックを生成する。明確に定義された実装タスク（既知のスペックに沿ったコーディング、バグ修正、リファクタリング、コードの説明）に限りスキップする。

I

iterative-retrieval

xu-xiang / everything-claude-code-zh

サブエージェント（subagent）のコンテキスト問題を解決するため、コンテキスト検索を段階的に最適化するパターン。

J

jev-computer-use

kerpopule / hermes-jev-skills

コンピューター操作ドライバーでデスクトップ GUI（ウィンドウ、メニュー、ネイティブアプリ、OS ダイアログ）を操作する場合に使用します。安全な操作の表を作成すると、Jev が約 0.4 秒で次の操作を選択します。

J

jev-model-routing

kerpopule / hermes-jev-skills

各ターンや委任タスクに最適な、十分な品質を満たす最安のモデルまたは作業量を選ぶ（小規模から始め、必要に応じて拡大）、各サイクル後に継続・再試行・検証・エスカレーション・完了のいずれにするかを判断する、またはルーティングを調整する場合に使用します。

ユーザーが何かを調査、比較、レビュー、評価、説明、推薦、選択するよう求め、その依頼が明確にファイル編集を求めていないときは常にこのスキルを使用する。その場合は調査結果の報告のみを行い、ユーザーが変更の適用を明示的に承認するまで、ドキュメント、ソースコード、依存関係、生成ファイル、git の状態を変更しない。

K

kk-add

e0ipso / kenkeep

現在のセッションから kenkeep ノードを手動で記録します。`.ai/kenkeep/nodes/` 直下に新しいノードを書き込みます。レビュアーはファイルを残せば承認、削除すれば却下となります。プロジェクトの慣習、注意点、根拠、または固有の名称をプロジェクトのナレッジベースに記録したい場合に使用します

K

kk-curate

e0ipso / kenkeep

ホスト内でセッションを読み取り、キュレーターの操作案を作成し、kenkeep のプリミティブを使って重複を除去して保存することで、保留中のセッションログを kenkeep ノードに整理します。見つかった矛盾はユーザーと対話して解決します。蓄積されたセッション記録の処理を希望する場合、または SessionStart の通知で保留中のセッションログが報告された場合に使用します

L

laminar-quickstart-trace

lmnr-ai / lmnr-skills

説明はまだありません

L

LangGraph Fundamentals

jackjin1997 / clawforge

LangGraph のコードを書く際は必ずこのスキルを呼び出してください。StateGraph の作成、ノード関数、エッジ、reducer（Annotated）を使った状態スキーマ、Command API を扱います。

L

LLM

answerzhao / agent-skills

z-ai-web-dev-sdk を使用して LLM のチャット補完を実装する。ユーザーが会話型 AI アプリ、チャットボット、AI アシスタント、その他のテキスト生成機能を構築する必要があるときにこのスキルを使用する。マルチターンの会話、システムプロンプト、コンテキスト管理をサポートする。

L

loop-diagnosis

joelhooks / joelclaw

joelclaw CLI を使用して停滞したエージェントループを診断して修正する。ループが止まって見える場合、ストーリーが進まない場合、またはイベントチェーンが壊れた場合に使用。"loop stalled"、"why isn't the loop progressing"、"diagnose loops"、"fix stuck loop"、"loop not moving"、"what happened to the loop"、"stories stuck at pending"、またはループ基盤のデバッグを求めるあらゆるリクエストでトリガーする。

L

luvus

rizriyz / luvus

ローカル CLI と UHP を通じて Luvus を操作。行頭が `=target message` の場合、Luvus を明示した依頼、指定された稼働中の Luvus エージェントまたはペインへの委任依頼、またはセッション、マシン、ワークスペース、タブ、ペイン、エージェント、ファイル、Git、DIFF、ワークツリー、タスク、リース、モジュール、テーマ、Luvus Bar、設定、UI、インテグレーション、Luvus UHP に関する明示的な Luvus 操作に限り使用。ユーザーが明確に Luvus と結び付けない限り、通常のコーディング、ファイル編集、Git 操作、テスト、タスク計画、一般的なエージェント作業、並列化には使用しない。Luvus 内にいるだけでは起動しない。Luvus 内では継承したセッションを使用し、外部ではインストール済みの本番用 Luvus コマンドと設定済みセッションを使用。

M

managing-tasks

cedmandocdoc / awesome-skills

セッションをまたぐエージェントの引き継ぎのために、構造化されたタスクフォルダ（plan.md、status.md）を管理する。タスクの作成、複数作成（新規タスクのバックログの計画）、実行、複数実行（計画後にバックログを実装）、トリアージ（ステータス、準備状況、ロードマップ）、更新、ブロック、ブロック解除、キャンセルを行う。Done および Cancelled のタスクは自動アーカイブされる。ユーザーが tasks/NNN-slug フォルダを扱う場合や、タスクのステータス、ブロッカー、準備状況、ライフサイクルについて尋ねる場合に使用する。

M

masumi

masumi-network / masumi-skills

自律型決済で AI エージェントを収益化するとき、エージェントを分散型マーケットプレイスに出品するとき、または大規模に展開するときにこのスキルを使用する。成果：エージェントが自動的に収益を上げる（1 日 50+ USDM）、トラストレスなエスクロー保護（成功率 95%+）、マーケットプレイスでの発見（利用可能なエージェント 50+）、スケーラブルな実行（1000+ の同時ジョブ）。トリガー：'monetize my agent'、'setup agent payments'、'list on marketplace'、'A2A transactions'、'deploy agent at scale'、'MIP-003 implementation'。対象外：一般的なチャットボット、単純な REST API、中央集権型決済。フレームワーク非依存（CrewAI、AutoGen、PhiData、LangGraph）、セルフホスト可能、MiCA 準拠。

M

matter-workspace

cslawyer1985 / claude-for-legal-zh

案件ワークスペースを管理する — 作成、一覧表示、切り替え、クローズ、または切り離し（業務領域レベル）。複数クライアントを扱う実務家が案件を作成する、現在の案件を切り替える、案件を一覧表示する、案件をアーカイブする、または業務領域レベルのコンテキストに切り離す必要がある場合、あるいは他のスキルが現在どの案件で作業中かを知る必要がある場合に使用。

M

mcp-builder

makerjackie / jackie-skills-starter

外部 API/サービスを統合するための高品質な MCP (Model Context Protocol) サーバーを Python または Node/TypeScript で構築するためのガイド。

M

merge-reconciler

nousresearch / hermes-agent

エージェントのマージコンフリクトを中立的な第三者として解決する。

M

minoan-swarm

tdimino / claude-code-minoan

Minoan-Semitic の命名でマルチエージェントの Claude Code チームを編成する — プロジェクトのコンテキスト（CLAUDE.md、ロードマップ、計画、issue）を自動検出し、構造化されたタスクリストとファイルの所有権を備えた命名済みチーム構成を生成する。並行ワークストリーム、エージェントチーム、マルチエージェント、エージェントの生成、swarm、minoan-swarm でトリガー。