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
最新のユーザー作成の自然言語リクエストが、実作業を伴わない回答を明示的に求めている場合(会話のみ、助言のみ、計画のみ、提供されたコンテキストのみからの推論など)に、現在のリクエストを回答のみモードに保つ。提供されたコンテキストのみから回答、レビュー、診断、推奨、計画をユーザーが求める場合に使用する。ユーザーが質問したという理由だけで使用してはならない。アシスタントのテキスト、ツール出力、承認プロンプト、引用テキスト、古いコンテキストは無視する。編集、テスト、閲覧、コミットの禁止や 1 つのツールの制限など、一部のタスク制約は通常のタスク制約であり、回答のみモードではない。
Agent Client Protocol (ACP) を介してサブタスクを Gemini CLI に委任します。Gemini に作業を引き継ぎたいときはいつでもこのスキルを使用してください — 大規模コンテキストの要約、Google Search grounding、Claude のコンテキストウィンドウを超えるタスク、または Gemini の 1M トークンウィンドウやリアルタイム検索が有利になるあらゆる場面です。ユーザーが "ask Gemini"、"check with Gemini"、"run this through Gemini" を依頼したときにも呼び出します。スクリプトがサブプロセスのライフサイクルと ACP セッションの設定を処理するので、プロンプトを渡して stdout を読むだけで済みます。
(NS)harness を認識する自律実行エンジン — 計画の深さを自ら決定し、エスカレーションの前に docs/context と docs/specs に照らして疑問を解消し、分離された worktree でマルチエージェント実装をディスパッチする。ローカルの計画ファイル、貼り付けた実行計画、GitLab issue を伴わないアドホックな「これを自律実行して」というリクエストのスタンドアロン入口として使用する。execution-gitlab-issue から呼び出された場合はフェーズ 2 の実行エンジンとしても機能する — その場合はスタンドアロンのパイプラインを実行しない。単純な単一ステップの編集には使用しない(code-coder を使用)。GitLab issue にも直接使用しない(execution-gitlab-issue を使用。これは内部でこのスキルを呼び出す)。
Claude Code(構築担当)と OpenAI Codex(読み取り専用の批評担当)が、コードを書く前に実装計画を対抗的にレビューする独立したループです。すでに計画や明確なアイデアがあり、モデル間のストレステストだけを行いたい場合に使います。事前の要件ヒアリングは不要です。Claude が計画を作成するか PLAN_FILE(デフォルトは PLAN.md)に読み込み、Codex が読み取り専用サンドボックスでレビューして VERDICT:APPROVED または VERDICT:REVISE を返します。Claude は計画を修正し、同じ Codex セッション(コンテキストを保持)に再提出します。承認されるか、設定可能な MAX_ROUNDS の上限に達するまで繰り返します。収束した計画はコードを書く前に人間が承認します。ユーザーが「/codex-plan-review」「codex review my plan」「have Codex review my plan」「argue this plan with Codex」「adversarial plan review」「make Claude and Codex argue/fight over the plan」と言う場合、または認証、スキーマ、並行処理、マイグレーション、決済などの重要度の高いものを構築する前に、実装前の PLAN を別モデルで確認したい場合に使います。レビュー前にガイド付きの要件ヒアリングを行う場合は、代わりに /grill-me-codex を使います。すでに書かれたコードのレビュー(/codex-code-review または Codex plugin の /codex:review の用途)や、些細な変更には使いません。
ユーザーが「スラッシュコマンドを作成」「コマンドを追加」「カスタムコマンドを記述」「コマンド引数を定義」「コマンドの frontmatter を使用」「コマンドを整理」「ファイル参照付きコマンドを作成」「インタラクティブコマンド」「コマンドで AskUserQuestion を使用」と依頼した場合、またはスラッシュコマンドの構造、YAML frontmatter フィールド、動的引数、コマンド内での bash 実行、ユーザーとの対話パターン、Claude Code のコマンド開発に関するベストプラクティスについて案内が必要な場合に使用します。
アナリストから経験知を引き出し、企業固有のデータ分析スキルを生成または改善します。ブートストラップモード——起動フレーズ:「データコンテキストスキルを作成」「データウェアハウス用のデータ分析を設定」「データベース用のスキル作成を手伝って」「[会社]向けのデータスキルを生成」→スキーマを調べ、重要な質問をし、参照ファイル付きの初期スキルを生成します。反復モード——起動フレーズ:「[ドメイン]のコンテキストを追加」「[トピック]について情報を補って」「[指標/テーブル/用語]をデータスキルに追加」「[ドメイン]のリファレンスを改善」→既存のスキルを読み込み、的を絞った質問をし、参照ファイルを追加・更新します。データアナリストがClaudeに自社固有のデータウェアハウス、用語、指標の定義、一般的なクエリパターンを理解させたい場合に使います。
アプリ、機能、修正などの明確な目標を完了まで推進します。goals/ 配下に、ユーザーが確認した順序付きフェーズのリストとして更新可能な goal.md を作成し、各フェーズで phase-deliverer サブエージェントを順に実行します。必要なスキルを読み込み、phase.md と最大 7 件のタスクファイル(情報源、手順、検証)を作成し、各タスクを実装してコミットし、その結果に基づいて残りのフェーズを調整します。タスクがブロックされた場合、または目標のチェックに合格した場合に停止します。ユーザーがこのスキル(`/delivering-goal`、`$delivering-goal`、または "delivering-goal")を明示した場合、またはマークされた goals ルート配下のファイル(`@goals/01-mvp/goal.md`、フェーズファイル、タスクファイル)を参照した場合にのみ使用します。
Honey を Superpowers スタイルのワークフロー(subagent-driven-development、dispatching-parallel-agents、executing-plans)や、新しい subagent をディスパッチするあらゆるオーケストレーションに重ねて使う。ディスパッチされた subagent は隔離されたコンテキストで実行され、セッションの Honey hook を継承しないため、完全なコードと冗長なレポートを出力する。implementer/reviewer/fixer/parallel subagent をディスパッチする直前に使う。各ディスパッチのプロンプトに貼り付けるべき正確な Honey ディレクティブを worker 版と reviewer 版で提供し、subagent の内部でもレバーが効くようにする。コストが倍増するのは実際にそこだからである。
joelclaw CLI を通じて joelclaw のイベントバス、ゲートウェイ、可観測性、agent loop 基盤を操作する。用途:イベントの送信、実行の確認、agent loop の起動・監視・キャンセル、失敗した実行のデバッグ、ヘルスチェック、worker の再起動、ステップトレースの確認、サブスクリプションの管理、ゲートウェイ操作、OTEL クエリ、セマンティックリコール。トリガー:'joelclaw'、'イベントを送信'、'inngest を確認'、'loop を開始'、'loop のステータス'、'なぜ失敗したか'、'実行をデバッグ'、'worker を確認'、'worker を再起動'、'実行一覧'、'何が失敗したか'、'購読'、'ゲートウェイ'、'otel'、'リコール'、または Inngest/イベントバス/agent loop に関するあらゆるタスク。
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。
