Skills

C

cortex-code

snowflake-labs / subagent-cortex-code

Snowflake 関連の操作を Cortex Code CLI に振り分け、Snowflake の専門知識を活用します。Snowflake データベース、データウェアハウス、Snowflake 上の SQL クエリ、Cortex AI 機能、Snowpark、動的テーブル、Snowflake のデータガバナンスやセキュリティについて質問された場合、または「Cortex」と明示された場合に使用します。一般的なプログラミング、ローカルファイル操作、Snowflake 以外のデータベース、ウェブ開発、Snowflake と無関係なインフラ業務には使用しないでください。

C

compound-docs

everyinc / compound-engineering-plugin

解決済みの問題をYAML frontmatter付きのカテゴリ別ドキュメントとして記録し、すばやく検索できるようにする

M

memory-optimize

kochetkov-ma / claude-brewcode

4 つの対話形式のステップで Claude Code のメモリファイルを最適化します。重複を削除し、ルールを CLAUDE.md/rules ファイルに移行し、残りの項目を圧縮して、クリーンアップを伴う検証を行います。トークン数は通常 30～50% 削減されます。

M

mempalace-recall

mempalace / mempalace

MemPalaceの想起プロトコル。過去の作業、人、プロジェクト、以前の決定について回答する前に、palaceを検索します。ユーザーが決定事項、以前の出来事、人物、前回の議論、またはメモリーパレスに記録済みの可能性がある情報を尋ねた場合、あるいはmempalace-recallが呼び出された場合に適用します。mempalace setupスキルを補完し、mempalace-mcpサーバーが必要です。

C

coordinating-multi-space-devops-agent

aws / agent-toolkit-for-aws

1 つの Claude Code セッションから、複数の AgentSpace にわたって AWS DevOps Agent を調整します。質問を適切なスペース（prod、staging、knowledge）に振り分けたり、複数のスペースに並行して問い合わせて結果をまとめたり、アカウント間で調査結果を比較したりできます。ユーザーが複数の AgentSpace を設定している場合、複数の AWS アカウントに言及した場合、「prod と staging の両方を確認」「アカウント間で比較」「knowledge スペースに質問」などと依頼した場合に使用します。

P

plan

boshu2 / agentops

依頼を、動作を観察できるエンドツーエンドのひとまとまりに整え、書き込み範囲と元に戻せる判断を確認する。計画、変更の分解やスコープ設定に使用。

S

setup

alirezarezvani / claude-skills

新しいautoresearch実験を対話形式でセットアップする。分野、対象ファイル、評価コマンド、指標、最適化の方向、評価担当を収集する。ユーザーが/ar:setupを実行した場合や、autoresearchループでファイルの最適化を始めたいと依頼した場合に使用。

D

day3-clarify

ai-native-camp / camp-2

AI Native Camp Day 3 Clarify & GitHub。Clarify プラグインで曖昧な要件を明確にし、自分のスキルを作成して PRD を書き、GitHub に初めての PR を提出します。「3일차」「Day 3」「clarify」「클래리파이」「PRD」「GitHub」に関する依頼で使用します。

R

rpi

boshu2 / agentops

承認済みの変更 1 件について、実装とチェックを完了まで進めます。新たなレビューは、誤りの影響が大きい場合に限り 1 回行います。RPI を通じた作業の実行や調整を依頼された場合に使用します

S

swarm

boshu2 / agentops

呼び出し元が選択した実行者を通じて、明示された互いに重複しないタスクパケットをそれぞれ一度だけディスパッチします。トリガー：「swarm」「dispatch disjoint packets」「parallel explicit tasks」。

E

exa-search

exa-labs / agent-skills

cURLまたは生のHTTPでExa Searchを直接呼び出します。AgentがSDKを使わずにPOST /searchからExaのセマンティックウェブ検索を行う場合に使用します。順位付き結果、ドメインまたはカテゴリのフィルター、鮮度を考慮した結果コンテンツ、ハイライトまたはテキスト抽出、構造化出力、ストリーミング検索応答に対応します

B

build-agents

vercel / vercel-plugin

AI エージェント構築の標準ガイドです。AI エージェント、エージェントアプリ、ツール呼び出し型エージェント、永続型エージェント、マルチエージェントシステム、スケジュール実行エージェントの構築、作成、ひな形作成、設計、アーキテクチャ設計、実装に関する一般的な依頼に使用します。

P

prompt-engineer

davila7 / claude-code-templates

LLM を活用したアプリケーション向けの効果的なプロンプト設計に精通しています。プロンプト構造、コンテキスト管理、出力形式、プロンプト評価を熟知しています。プロンプトエンジニアリング、システムプロンプト、少数例、思考の連鎖、プロンプト設計に使用します。

A

ai-agents-architect

sickn33 / agentic-awesome-skills

自律型 AI エージェントの設計と構築に精通しています。ツールを熟知

D

day2-mcp-and-context-sync

ai-native-camp / camp-2

AI Native Camp Day 2 MCP & Context Sync。MCPを学び、自分だけのContext Syncスキルを作成する。「2일차」「Day 2」「MCP」「context sync」に関する依頼に使用。

D

day4-wrap-and-analyze

ai-native-camp / camp-1

AI Native Camp Day 4 Wrap & Analyze。session-wrapスキルを自分で作成し、history-insightとsession-analyzerでセッションを分析する。「4일차」「Day 4」「wrap」「세션 분석」「session wrap」「세션 래핑」に関する依頼に使用。

D

day4-wrap-and-analyze

ai-native-camp / camp-2

AI Native Camp Day 4 Wrap & Analyze + コンテンツ消化。session-wrapスキルを自分で作成し、history-insightとsession-analyzerでセッションを分析して、コンテンツ消化パイプラインを体験する。「4일차」「Day 4」「wrap」「세션 분석」「session wrap」「세션 래핑」「fetch」「콘텐츠」に関する依頼に使用。

S

skill-reviewer

daymade / claude-code-skills

エビデンスに基づく設計評価基準と読み取り専用の一括インベントリを用いて、スキルの品質を評価します。自己評価、外部スキルまたはリポジトリの監査、承認済みの自動 PR 改善に使用します。設計品質を、測定されたタスク上の効果やホストとの互換性とは分けて評価します。

A

agent-kanban

saltbo / agent-kanban

Realmroot Toolboxを通じて、割り当てられたAgent Kanban v2タスクに取り組む。Agency Sessionで実行中のAgentが、割り当てられた作業の確認、引き受け、更新、提出を行う場合に使用。

D

day1-test-skill

ai-native-camp / camp-2

Day 1 テストスキル。「/day1-test-skill」と入力すると実行されます。Skill の動作を実際に体験するためのものです。

P

pm-skill-creator

deanpeters / product-manager-skills

ガイド付きの会話を通じて、新しい PM スキルを設計します。元となるコンテンツやアイデアを、仕様に準拠したスキルにまとめたい場合に使用します。

アクセシビリティツリーのスナップショットとrefベースの要素選択に対応した、AIエージェント向けヘッドレスブラウザー自動化CLI

R

run

alirezarezvani / claude-skills

実験を1回反復します。対象ファイルを編集して評価し、変更を採用するか破棄します。ユーザーが/ar:runを実行するか、手動でautoresearchを1回反復するよう求めた場合に使用します。

B

build-loop-cursor

buildgreatproducts / builder-os

任意のコードベースで **Cursor** を使って機能を構築し、規律ある build → review → test → fix のサイクルで進める場合に使用します。「build loop を実行」「次のタスクを構築」「計画を続ける」「この機能をきちんと構築」や、計画ファイルまたは機能の直接的なプロンプトに基づく実装依頼で起動します。計画（計画がない場合はプロンプト）に従って構築し、Cursor の `/review` を実行して見つかった問題をすべて修正し、機能をエンドツーエンドでテスト・検証します。テストで判明した問題も修正し、完了後に報告します。計画内の全タスクが完了するまで繰り返します。

W

workflow-automation

sickn33 / agentic-awesome-skills

ワークフロー自動化は、AI エージェントを実現するインフラです

C

convex-agents

waynesutton / builder-skills

Convexアプリ向けの構築スキル。Convexのパターンに加え、Claude Code、Codex、Cursor、OpenCode向けのPRD、task.md、changelog、files.mdのワークフローを提供します。

S

statusline-generator

daymade / claude-code-skills

Claude Code のステータスライン（cwd、モデル、トークン数）のインストール、設定、カスタマイズ、トラブルシューティングを行います。ステータスラインの設定や変更、シンプル表示とフル表示の切り替え、割合ではなくトークン数の実数表示、ccusage によるコスト表示、空白、無反応、停止、更新停止の修正に使用します。トリガーフレーズ：状态栏、状态栏不显示、状态栏空白、「statusline blank」、「statusline broken」。

B

build-iterated-agentic-loop

humanlayer / skills

リポジトリ内のスキルを構築し、それに対応する反復型コーディングエージェントのGitHub Actionsワークフロー、プロンプト、メモリファイル、参照テンプレートをインストールします

A

agents-md

callicrate / skills

依頼された成果物にリポジトリの AGENTS.md の作成、レビュー、移動、分割、更新が含まれる場合に使用し、対象範囲を限定したリポジトリ向けガイダンスを作成します。単独のスキル、プロンプト、AGENTS 以外の指示ファイル、README、変更履歴、アーキテクチャ文書では起動しません。

P

paseo-plugin

getpaseo / paseo

信頼できるローカル Paseo プラグインを構築、管理します。Paseo プラグインの作成、編集、インストール、再読み込み、有効化、無効化、削除、トラブルシューティング、ライフサイクルフックの追加、エージェント設定、環境、MCP サーバー、ワークスペース作成の変換、権限やターン後の処理の自動化、画面、サイドバーのヘッダーまたはフッター項目、ワークスペースパネル、ファイルパネルの追加、Command Center 項目やスラッシュコマンドの追加、コンポーザーのピルや添付ソースの追加、エージェントのタイムライン項目の変換、描画、追加、テーマの提供、プラグインコードからの Paseo の利用、プラグイン RPC の追加に使用します。

正確性とEvidenceを維持しながら、エージェントのコンテキスト、レイテンシ、CPU、メモリに関してREAプロバイダーと共有分析ワークフローを最適化します。分析のボトルネック、キャッシュやクエリの設計に使用します。CI/テストスイートの最適化には rea-ci-tests-audit を使用してください。

A

axiom-xcode-mcp

charleswiltgen / axiom

MCP 経由で Xcode に接続するとき、xcrun mcpbridge またはヘッドレス mcp-server を使用するとき、あるいは Xcode MCP ツール（XcodeRead、BuildProject、RunSomeTests、RenderPreview）を使用するときに利用します。セットアップ、ツールリファレンス、ワークフロー、トラブルシューティングを扱います。

P

prompt-engineering

neolabhq / context-engineering-kit

コマンド、フック、Agent 用スキル、サブエージェント向けのプロンプト、その他の LLM とのやり取りを作成する際に使用します。プロンプトの最適化、LLM 出力の改善、本番用プロンプトテンプレートの設計も対象です。

S

skills-search

daymade / claude-code-skills

CCPM を検索する前に、設定済みのローカルリポジトリから Skill を検索します。Skill の検索や再利用、PDF／コードレビュー用ツールの検索、Skill の確認、インストール済み／人気／最近使用した Skill の一覧表示、Claude Code の Skill／プラグインのインストール・更新・削除に使用します

H

handoff

boshu2 / agentops

次の処理を選択せず、呼び出し元が作成する簡潔なセッション記録を作成します。トリガー：「handoff」、「write compact session handoff」。

S

spawn

alirezarezvani / claude-skills

分離された Git worktree で N 個のサブエージェントを並行起動し、セッションのタスクを競わせます。ユーザーが /hub:spawn を実行した場合、または初期化済みの AgentHub セッションで競合するエージェントの起動を求めた場合に使用します。

S

skill-name

resciencelab / opc-skills

この skill の機能と使用場面を明確に説明します。トリガーとなるキーワードや状況を文中に含めます。例：「ユーザーが X、Y、Z をしたい場合に使用します。」

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。

A

audit-verify-explain-grade-5

mengto / skills

作業を監査し、具体的な証拠で主張を検証して、結果を小学5年生にもわかる簡単な言葉で説明します。レビュー、監査、確認、検証、変更や修正の説明、テスト結果の要約、動作確認、技術的な調査結果の平易な説明を求められた場合に使用します。

B

board

alirezarezvani / claude-skills

Agent の連携のために AgentHub のメッセージボードを読み書き・閲覧します。ユーザーが /hub:board を実行する場合、または競合する AgentHub エージェント間の連携メッセージの投稿、閲覧、確認を求める場合に使用します

C

constitution

giuseppe-trisciuoglio / developer-kit

2 つの共有ドキュメントを通じて、プロジェクトのアーキテクチャ DNA を作成、更新、検証、表示します。docs/specs/architecture.md（技術スタック、アーキテクチャルール、セキュリティ制約、AI ガードレール）と docs/specs/ontology.md（ドメイン用語集／ユビキタス言語）を扱います。ブレインストーミング前のプロジェクト設定として、または SDD ライフサイクルの任意の段階で、仕様やタスクをアーキテクチャ原則に照らして検証するために使用します。「create constitution」「update constitution」「constitution check」「validate against constitution」「project principles」「architectural guardrails」「setup project architecture」「define ontology」で起動します。

D

dt-obs-genai

dynatrace / dynatrace-for-ai

GenAI/LLM アプリを分析・デバッグします。プロンプト、モデル、プロバイダー別のトークンコストとキャッシュ、レイテンシとエラー、エージェントやツールのループと障害、会話、ガードレール、評価、OpenTelemetry/dt-evals のセットアップを扱います

C

cs

codestable / codestable

CodeStable の入口。ユーザーが cs を呼び出す、まず相談や認識合わせをしたい、体系について知りたい、どの skill を使うべきか尋ねる、または入口を選ばずに要望を伝えた場合に起動します。明確な実行依頼は同じターン内に直接引き継ぎ、まず相談する依頼は内容がまとまった時点で同じターン内に引き継ぎます。

A

agent-orchestration

yonatangross / orchestkit

エージェントループ、マルチエージェント連携、代替フレームワーク、複数シナリオのワークフローを扱うエージェントオーケストレーションのパターンです。自律型エージェントループの構築、複数エージェントの連携、CrewAI/AutoGen/Swarm の評価、複雑な複数ステップのシナリオのオーケストレーションに使用します。

C

context-compression

sickn33 / agentic-awesome-skills

エージェントのセッションで会話履歴が数百万トークンに達すると、圧縮が不可欠になります。単純な方法は、リクエストあたりのトークン数を最小限に抑えるための積極的な圧縮です。

C

cs-onboard

codestable / codestable

リポジトリを CodeStable に接続します。最小限の骨ースを作成するか、既存の v1 プロジェクトを損なわずにアップグレードする手順を提示します。

L

llm-council

aiwithremy / claude-skills-llm-council

質問、アイデア、意思決定を 5 人の AI アドバイザーによる協議にかけます。各自が独立して分析し、匿名で相互レビューしたうえで、最終的な判断をまとめます。Karpathy の LLM Council の手法に基づいています。必須トリガー：“council this”“run the council”“war room this”“pressure-test this”“stress-test this”“debate this”。強いトリガー（実際の意思決定やトレードオフと組み合わせて使用）：“should I X or Y”“which option”“what would you do”“is this the right move”“validate this”“get multiple perspectives”“I can't decide”“I'm torn between”。単純なはい／いいえの質問、事実の検索、意味のあるトレードオフを伴わない軽い “should I” では起動しないでください（例：“should I use markdown” は協議の対象ではありません）。重要な実際の意思決定に複数の選択肢があり、さまざまな視点から検証してほしいことが文脈から読み取れる場合は起動してください。

A

agentic-browser-testing

petrkindlmann / qa-skills

目標主導型 E2E テスト。ブラウザーエージェント（Playwright MCP / computer-use）が自然言語の目標を読み取り、アクセシビリティツリーを通じてアプリを探索し、事前作成したスクリプトなしで結果を検証します。意図駆動型がスクリプト型より適する場面、エージェント実行の再現性と範囲の制御（モデル固定、temperature 0、シードデータ、ステップ数の制限、明示的な成功判定、ピクセルではなくスナップショット）、コスト／遅延制御、アクセシビリティツリー優先の操作モデル、CI ゲーティング、安定した実行をスクリプト化 Playwright テストに移行する方法を扱います。使用する場面：「エージェント型ブラウザーテスト」「目標主導型ブラウザーテスト」「エージェントにアプリを探索させる」「自然言語 E2E」「ブラウザーエージェントのスモークテスト」「Playwright MCP テスト」。対象外：決定論的なスクリプト型 Playwright テストの作成・保守には playwright-automation を使用。製品独自の LLM 機能のテストには ai-system-testing を使用。関連：playwright-automation、ai-system-testing、exploratory-testing、test-reliability、qa-project-context。

O

openspec-implementation

forztf / open-skilled-sdd

タスクを順番に進め、テストと検証を行いながら、承認済みの仕様提案を実装します。変更の実装、提案の適用、仕様タスクの実行、承認済み計画に基づく構築に使用します。起動ワード：「openspec implement」「implement」「apply change」「execute spec」「work through tasks」「build feature」「start implementation」

M

mcp-builder

jezweb / claude-skills

FastMCP を使用して Python で MCP サーバーを構築します。ツール / リソース / プロンプトを定義し、サーバーを構築してローカルでテストし、FastMCP Cloud または Docker にデプロイします。ユーザーが MCP サーバーの構築、LLM へのツール公開、FastMCP、Claude 連携の構築について言及した場合や、FastMCP のモジュールレベルのサーバー、ストレージ、ライフスパン、ミドルウェア、OAuth、デプロイのエラーのトラブルシューティングを求める場合に使用します。

AIの自己改善・記憶システム。同じミスの繰り返しや、ユーザーの修正を学習しない問題に対処します。エラー、ユーザーによる修正、ベストプラクティスを自動で記録し、長期記憶に変換します。

P

prompt-engineering

sickn33 / agentic-awesome-skills

プロンプトエンジニアリングのパターン、ベストプラクティス、最適化手法を解説する専門ガイド。プロンプトの改善、プロンプト戦略の学習、エージェントの動作のデバッグに使用

M

merge

alirezarezvani / claude-skills

勝者の Agent のブランチを base にマージし、敗者をアーカイブして worktree を整理します。ユーザーが /hub:merge を実行した場合や、勝者の AgentHub の成果を反映してセッションを整理するよう求めた場合に使用します。

E

eval

alirezarezvani / claude-skills

AgentHub セッションのエージェント結果を、指標または LLM による判定で評価・順位付けします。ユーザーが /hub:eval を実行するか、完了した AgentHub エージェントの採点、比較、勝者選出を求めた場合に使用します。

A

agent-workflow

ruvnet / ruflo

ワークフロー用のエージェントスキル — $agent-workflow で呼び出します

C

claude-command-converter

dceoy / speckit-agent-skills

Claude Code コマンド（.claude/commands/*.md）を標準 Agent Skills（skills/*/SKILL.md）に変換します。スラッシュコマンドをポータブルなスキル形式に移行する場合、既存のコマンドからスキルを作成する場合、または AI ランタイム間でコマンド定義を標準化する場合に使用します。

C

context-engineering

neolabhq / context-engineering-kit

エージェントシステムにおけるコンテキストの構成要素、仕組み、制約を理解します。コマンド、スキル、サブエージェントのプロンプトを作成、編集、最適化する際に使用します。

D

day5-fetch-and-digest

ai-native-camp / camp-1

AI Native Camp Day 5 のコンテンツを読み解くスキルを作成します。fetch-tweet、fetch-youtube、content-digest の 3 つのスキルを自分で作成して活用します。「5日目」「Day 5」「fetch」「コンテンツスキル」「ツイートスキル」「YouTube スキル」「ダイジェストスキル」などのリクエストに使用します。

Triage complet RTK : exécute issue-triage + pr-triage en parallèle, puis croise les données pour détecter doubles couvertures, trous sécurité, P0 sans PR, et conflits internes. Sauvegarde dans claudedocs/RTK-YYYY-MM-DD.md. Args: "en"/"fr" pour la langue (défaut: fr), "save" pour forcer la sauvegarde.

S

slicing-code-context

trailofbits / skills

Trailmark で範囲を限定したグラフ情報に基づくソースコード断片を選択し、集中的なコード分析やパッチ提案を小規模なサブエージェントに委任します。リポジトリ全体を公開せずに、制約付きまたはローカルホストのモデルへ、関数、クラス、呼び出し元、呼び出し先、呼び出し経路、エントリーポイント、行に焦点を当てたコードタスクを委任する場合に使用します。