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
アンチゴールのガードレールを備えた、測定可能な目標ループを計画・実行する。計画モードでは、ワークスペースを変更せずに指標、探索、作業構造を起草する。ユーザーがループの実行、委任、自動化、再開を求めた場合、実行モードでは同梱のローカル補助スクリプトの実行、永続的な `.okra` レコードの書き込み、subagent の生成、さらに既にインストール済みの Codex または Claude CLI を介したライター作業のルーティングを任意で行える。OKR、指標主導の改善、境界のある調査、あるいは予算・品質・安全・信頼などの測定可能な制約を守る必要がある進捗に使用する。すべての操作はユーザーのリクエストとランタイム権限の範囲内にとどまる。この skill は自らツールのインストール、認証情報の追加、権限の付与、外部サービスへの接続を行わない。
AGENTS.md/CLAUDE.md に `## Agent skills` ブロックを、`docs/agents/` を設定し、エンジニアリング系 skill がこのリポジトリのチケットトラッカー(GitHub またはローカル markdown)、トリアージラベルの語彙、ドメイン文書のレイアウト、レビュー準備の規約(コミットスタイルと breadcrumb schema)を把握できるようにします。`to-tickets`、`to-spec`、`tdd`、`improve-codebase-architecture`、`wayfinder`、`prepare-for-review` の初回使用前に実行してください — またはこれらの skill がコンテキストを欠いているように見える場合に実行してください。
法律スキル設計フレームワークに照らしてスキルを評価する——13 の設計パラメータ(信頼面、鮮度、スキーマ検証、競合検出を含む)、3 つの法律的失敗モード、3 段階の判定(準備完了 / 一部懸念 / 重大な懸念)。コミュニティスキルをインストールして信頼するか判断する前、ファーストパーティスキルをチームに展開する前、またはユーザーが「これを信頼すべきか?」「このスキルはよく設計されているか?」と尋ねる場合に使用する。/legal-builder-hub:skill-installer の一部として自動的に実行される。
仕様の下書き、要件分析、実装計画、仕様に基づく実装、仕様に対するレビュー(生成側≠評価側)、既存コードからの仕様抽出、外科的なバグ修正仕様の実行、複数セッションの引き継ぎ/進捗、グリーンフィールド/ブラウンフィールド作業の規模見積もり。ユーザーがテスト可能な要件、生きた仕様、仕様駆動開発、セッション引き継ぎ、回帰フェンス付きバグ修正、Design-First と Requirements-First の比較、または /draft-spec /plan-impl /implement-spec /review /extract-spec を求めたときに使用。C4/ソリューションアーキテクチャのパケット(solution-architecture を使用)、DevOps/CI-CD 戦略設計、README の作成、Agent Skill の最適化、AFK/Ralph 自動化製品、または些細な一行修正には使用しない。
新しい仕様駆動チケットを作成し、既存のチケットをライフサイクル全体(調査、仕様、計画、実装)にわたって再開する。使用する場面:ユーザーが行うべき新しい作業を説明するとき;以前に開始したチケットを継続するとき;機能、バグ修正、タスクの計画と実装が必要なとき;specs/ を持つプロジェクトで計画済みの作業を開始または再開するとき。トリガー:'new ticket'、'new feature'、'fix bug'、'implement'、'create ticket'、'I want to build'、'let us work on'、'add feature'、'continue ticket'、'resume work'、'pick up where we left off'、'work on ticket'、'existing ticket'、'check ticket status'、'what is the state of ticket'。
ユーザーがコーディングプロンプト(機能、バグ修正、リファクタリング)を持ち、単一パスではなく自己チェック型のソフトウェアループでエンドツーエンドに実装したい場合に使用します。まずプロンプトを実行可能な計画に精緻化し(内部で plan-loop を実行)、その後計画をタスクごとに実行します。Engineer サブエージェントがソースのみを編集して PR サイズの各タスクを実装し、別の QA サブエージェントがタスクの受け入れ基準を証明するテストを作成し(すでにテストがカバーしている場合は品質のみを評価)、そのタスクのテストと累積した完全な回帰スイートを実行して、厳格な簡潔性/可読性/スタイル一致のルーブリックでコードを採点します。Engineer と QA はテストが通り品質ゲートが成立するまで各タスクでループし、その後コミットしてそのタスクのプルリクエストを作成します。既定ではスタック PR(1 タスクにつき 1 つ、それぞれ前のものを基にします)、または 1 つの統合 PR とし、次のタスクへ進みます。作者と批評者は書き込み範囲が重複しないため(Engineer はソース、QA はテストを担当)、どちらもゲートを不正に通過できません。計画のみを生成して構築しない場合(それは plan-loop)、および固定された正確性の制約下で既存の成果物の指標を調整する場合(それは optimize-loop)には適しません。
設定可能なモデルとロールベースのワークフローを備えたマルチ AI エージェントオーケストレーションシステム。計画、コード生成、分析、レビュー、実行といった複雑なタスクのために複数の AI エージェント(Claude、Gemini、Codex)を連携させる必要がある場合に使用。エージェント型ワークフローパターンに対応:並列スペシャリスト、パイプライン、スウォームオーケストレーション。Claude Code、Cursor、OpenCode と互換。トリガー:'orchestrate agents'、'multi-agent workflow'、'plan and execute'、'code review pipeline'、'run synapse'、'agentic workflow'。
あらゆる入力——質問、主張、草稿テキスト、主張、意思決定、ツイート、あらゆるもの——に対して最大限の認識論的厳密さを適用する。常に完全な真実探求パイプラインを実行する:権威、歪んだフレーミング、誤った自信、敵対的フレーミング、ヒューリスティックの過剰適用を取り除く。このスキルは、エージェントがデフォルトで到達するよりも深く推論を進めるために存在する。お世辞よりも誠実さを求めるあらゆる場面で使用する。トリガー:/truth、"find the truth"、"what's really true"、"epistemological analysis"、"truth-seek this"、"check this"、"is this true"、"sanity check"。
複雑な Web/JS サイトの解析を進めるための統括ワークフロー。sign/token/cookie/header/body/websocket フィールドのリバース、難読化、ジャンク命令、制御フローの平坦化、JSVMP、worker/wasm、ブラウザと Node の差分、環境パッチ、ローカルでの再現とリグレッションに適し、Akamai/Kasada/PX/reese84/同盾/a_bogus/テンセントのスライダー/アリババのスライダー/JSVMP/227/226/wasm/protobuf/rid/fuid/fs/bx-pp/run_js/storage.estimate/animationend などの事例手がかりもカバーします。既定では jshook + js-reverse + chrome-devtools-mcp の 3 つの MCP を連携してデバッグ・分析し、locate、recover、runtime、env-patch、replay の各段階で専用 skill に切り替えます。
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。
