Skills

T

thought-based-reasoning

neolabhq / context-engineering-kit

段階的な論理、多段階の算術、常識推論、記号操作、または単純なプロンプトでは解決が難しい複雑な推論タスクに使用します。Chain-of-Thought と関連するプロンプト技法（Zero-shot CoT、Self-Consistency、Tree of Thoughts、Least-to-Most、ReAct、PAL、Reflexion）について、テンプレート、意思決定マトリクス、研究に基づくパターンを含む包括的なガイドを提供します。

C

channels-setup

copilotkit / copilotkit

開発者が初めて CopilotKit Channels エージェントを構築し、Slack または Microsoft Teams で応答させたい場合に使用します。「チャンネルを設定」「エージェントを Slack に接続」「エージェントを Teams に参加させる」といった場合や、ゼロから一連のチャンネルを構築する場合に対応します。プロジェクトの調査またはスキャフォールディング、AG-UI エージェントの構築、公開 CopilotKit CLI によるマネージド Channel の作成と調整、長時間稼働するホストの実行、実際のプロバイダーへのメンションに返信することの確認まで、全工程を扱います。ワークフローはこのファイルにはありません。`npx --yes copilotkit@latest onboard start` を実行し、表示されたグラフに従ってください。

M

mode-creator

thedotmack / claude-mem

ドメイン固有の観察タイプ、概念タグ、任意のTelegram通知、ボットの設定、ワーカーの再起動、起動時コンテキストの検証など、カスタムclaude-memモードを対話形式で作成、インストール、有効化、検証します。claude-memの記憶内容のカスタマイズ、モードの作成や変更、ドメイン固有のメモの追跡、観察タイプやタグの追加、特定の記憶に関するTelegram通知を求められた場合に使用します。「モード」という言葉が使われていない場合も対象です

L

lightpanda

lightpanda-io / agent-skill

Lightpanda ブラウザーは、あらゆる AI エージェントで Chrome ベースのブラウジングをそのまま置き換えます。データ取得など、グラフィカルなレンダリングを必要としないタスクで、より高速かつ軽量です。MCP サーバー、CLI fetch、または Playwright/Puppeteer を使った CDP 経由で利用できます。また、独自のエージェントモードを使って、自動化を決定論的でトークン不要のリプレイスクリプト（PandaScript）として実行・保存できます。

W

webup-statusline

webup / skills-cc

列（モデル、コンテキスト、作業強度、git、ディレクトリ、worktree、vim）とカラーテーマを選択できる、カスタム Claude Code ステータスラインを生成してインストールします。コンテキストと作業強度の表示はレベルに応じて色が変わります。「status line」「statusline」「customize status」「status bar」「effort level display」「状态栏」「ステータスライン」などで起動します。

M

mapbox-mcp-runtime-patterns

mapbox / mapbox-agent-skills

AI アプリケーションやエージェントフレームワークに Mapbox MCP Server を統合するパターンを紹介します。pydantic-ai、mastra、LangChain、カスタムエージェントとのランタイム統合を扱います。地理空間機能を必要とする AI アプリケーションの構築時に使用します。

C

cli-for-agents

cursor / plugins

コーディングエージェントが確実に実行できるCLIを設計・レビューします。非対話型フラグ、例を含む段階的な--help、stdin／パイプ、迅速で対処可能なエラー、冪等性、ドライラン、予測しやすい構造を扱います。CLIの構築、コマンドの追加、--helpの作成時や、エージェント、ターミナル、自動化に適したCLIについて言及された場合に使用します。

M

multi-agent-brainstorming

sickn33 / agentic-awesome-skills

複数の専門エージェントを使って構造化されたピアレビューをシミュレートし、実装前に設計を検証し、隠れた前提を明らかにして、故障モードを特定します。

W

wt-switch-create

max-sixty / worktrunk

新しい worktrunk ワークツリー（別のリポジトリも指定可能）を作成し、このセッションの作業ディレクトリをそこに切り替えます。独自のワークツリーで作業するセッションを開始するときに使用します。

M

mcp2cli

knowsuchagency / mcp2cli

任意のMCPサーバー、OpenAPI仕様、GraphQLエンドポイントをCLIに変換します。ユーザーがコマンドラインからMCPサーバー、OpenAPI/REST API、GraphQL APIを操作する場合、利用可能なツールやエンドポイントの確認、API操作の呼び出し、APIからの新しいスキル生成を希望する場合に使用します。「mcp2cli」「このMCPサーバーを呼び出す」「このAPIを使う」「利用可能なツールを一覧表示」「このAPI用のスキルを作成」「graphql」や、コードを書かずにMCPツールを呼び出す、OpenAPIエンドポイントを呼び出す、GraphQLクエリを実行するタスクが対象です。

R

ralph-wiggum

fstandhartinger / ralph-wiggum

仕様駆動開発による自律型 AI コーディングです。Geoffrey Huntley の反復型 bash ループ手法を実装し、エージェントが仕様を一つずつ処理します。受け入れ基準を 100% 満たした場合にのみ完了シグナルを出力します。

C

copilotkit-channels

copilotkit / copilotkit

Slack または Microsoft Teams と連携するマネージド Intelligence Channel のコード部分に使用します。CLI でスキャフォールドされたプロジェクトに含まれる Channel のカスタマイズ、または CLI が生成していないプロジェクトでの Channel 宣言、長時間実行ホスト、await するアクティベーション呼び出しの記述が対象です。Teams プロバイダーの設定も対象です。CLI またはダッシュボードウィザードで設定するためです。Slack アプリの初回作成は対象外です。まだ Slack アプリがない場合は、プロバイダー部分に setup-slack-channel を使用し、その後コードのためにこちらに戻ってください。

S

status

boshu2 / agentops

作業を選択せず、観察可能な AgentOps の証拠を報告します。トリガー：「status」「show AgentOps status」。

R

reflect

neolabhq / context-engineering-kit

Self-refinementフレームワークに基づき、複雑度の振り分けと検証を行いながら、前の回答と出力を振り返って段階的に改善します

S

skill-optimizer

mcollina / skills

AI スキルの起動性、明確さ、モデル間の信頼性を最適化します。スキルパックの作成や編集、スキルの利用率低下の診断、リグレッションの削減、指示の強調度の調整、例の改善、コンテキストコストの削減、スキルのベンチマーク／リリース基準の設定に使用します。トリガー語：スキル最適化、起動ギャップ、スキルのベンチマーク、スキルあり／なしの差分、リグレッション、コンテキスト予算、プロンプトの強調度。

S

superpowers-lab

sickn33 / agentic-awesome-skills

再現可能なタスク、観察結果、明確な採用基準を用いて、隔離されたラボで実験的な Claude ワークフローのスキルを評価します。

M

mempalace-task

mempalace / mempalace

MemPalace logstreamを通じて、エージェントタスクの作成、引き継ぎ、取得、実行、完了を行います。作業の委任、別のエージェントにそのまま貼り付けられるタスクの準備、MemPalaceタスクIDの取得、またはサポート対象のヘッドレスエージェントを制御モードで明示的に起動する場合に使用します。

S

sf-ai-agentscript

jaganpro / sf-skills

決定論的な Agentforce エージェント向けの Agent Script DSL。ユーザーが .agent ファイルを作成または編集する場合、FSM ベースのエージェントを構築する場合、Agent Script CLI（sf agent generate authoring-bundle、sf agent validate authoring-bundle、sf agent preview、sf agent publish authoring-bundle、sf agent activate）を使用する場合、または決定論的なエージェントのパターン、スロットフィリング、指示の解決について質問する場合にトリガーします。Builder のメタデータ作業（sf-ai-agentforce を使用）、エージェントのテスト（sf-ai-agentforce-testing を使用）、ペルソナ設計（sf-ai-agentforce-persona を使用）ではトリガーしないでください。

G

github-project-management

ruvnet / ruflo

群制御による課題追跡、プロジェクトボードの自動化、スプリント計画を備えた包括的な GitHub プロジェクト管理。

C

correct

cursor / plugins

このリポジトリでエージェントが繰り返すミスを見つけ、再発できないようにします。まずアーキテクチャ、次に型、その後、エラーに修正方法を示すlint、テストの順に対応し、ドキュメントは最後に書きます。各チェックが過去の実際のミスで失敗することを証明してください。オペレーターから修正を受けるたびにこの手順を繰り返します。/correctで使用します。

F

fusion-research

equinor / fusion-skills

Fusion エコシステム向けの、出典に基づく調査オーケストレーター。質問の種類に応じて適切な調査エージェントに振り分けます。出典に裏付けられた根拠のみを返し、Framework の動作、コンポーネント API、スキルカタログの関係、プラットフォームのガイダンス、バックエンド実装の詳細を捏造しません。使用対象：Fusion Framework API、EDS コンポーネント、Fusion スキルカタログ、Fusion プラットフォームのドキュメント、バックエンドサービスの実装について、出典に基づく根拠が必要な調査。使用対象外：コード変更の実装、スキルのインストールや編集、MCP の設定やトラブルシューティング、根拠のない Fusion の動作の創作。

S

shower

lilmgenius / paperthin

新しくコンテキストのないサブセッションで、注目している成果物を先入観なしに読み、それ単独で内容が伝わるか確認します。長時間のセッションで新鮮な視点を失い、事前知識のない人にも成果物が明確か判断できなくなった場合、引き継ぎ・公開・マージの前、またはクリーンルームで理解度のスモークテストを行いたい場合に使用します。独立したコンテキストなしのレビュアーを起動します。問題を診断しますが、修正はしません。

I

init

mcollina / skills

リポジトリ向けの AGENTS.md ファイルを作成、更新、最適化します。コードベースを読んでもエージェントが推測できないコーディング規約、ツールの癖、ワークフローの好み、プロジェクト固有のルールを、簡潔で有用性の高い指示としてまとめます。新しいリポジトリのエージェント指示や Claude 設定を整える場合、既存の AGENTS.md が長すぎる、一般的すぎる、古くなっている場合、エージェントが防げるミスを繰り返す場合、またはリポジトリのワークフロー変更に合わせてエージェント設定を整理する場合に使用します。README、コード、設定、ディレクトリ構成から Claude が把握できる情報は省く検出可能性フィルターを適用し、各行の正確性と実務上の重要性を確認する品質ゲートも設けています。

Q

quota-axi

kunchenguid / quota-axi

quota-axi CLI を通じて、ローカルの Claude、Codex、Cursor、GitHub Copilot、Grok、Kimi、Z.AI、Alibaba、OpenCode Go、Antigravity、Command Code、MiniMax、MiMo、DeepSeek、OpenRouter、ElevenLabs、Devin、Muse、Higgsfield のクォータ期間情報を報告します。有効な利用可能残量、割合、リセット時刻、期間平均ペースとリセット時計の比較、スコープごとの選択シグナル、ローカル認証ソースから読み取ったプロバイダーの状態を提示します。ルーティングや認証情報の生成は行わず、デフォルトの優先順位も設定しません。プロバイダーのクォータを使い続けても安全か判断する前、使用量・レート制限・ペース・残りクォータについて質問されたとき、またはローカルプロバイダーの余力を比較するときに使用します。

S

skill-creator

vercel-labs / json-render

効果的なスキルを作成するためのガイドです。専門知識、ワークフロー、ツール連携によって Claude の機能を拡張する新しいスキルの作成、または既存スキルの更新を希望するユーザーに使用します。

D

daytona

daytona / skills

Daytona プラットフォーム上で、専用ランタイムを備えた安全なコード実行環境である分離型クラウドサンドボックスを作成・管理します。分離ランタイム、サンドボックス、安全なコンピューティング、または Daytona SDK/API/CLI 操作が必要なタスクで使用します。Python、TypeScript、Java、Go、Ruby の SDK に対応します

W

workflow-automation

ruvnet / ruflo

ワークフローの作成、実行、テンプレート管理を行います。エージェントの連携によって複雑な複数ステップのプロセスを自動化します。プロセスの自動化、再利用可能なワークフローの作成、複数ステップのタスクのオーケストレーションに使用します。単純な単一ステップのタスクやアドホックな操作には使用しません。

Issue のトリアージ：オープン中の Issue を監査し、分類、重複検出、PR との相互参照、リスク評価、コメント投稿を行います。引数："all" は全件の詳細分析、対象の Issue 番号（例："42 57"）は対象を指定、"en"/"fr" は言語を指定します。引数なしの場合はフランス語で監査のみ行います。

R

rewardkit

harbor-framework / harbor

Reward Kit を使って Harbor タスクの検証器を作成します。作成または編集する場合に使用します

S

setup-slack-channel

copilotkit / copilotkit

Slack アプリがまだ存在しない状態で、ローカル実行中の CopilotKit Channels エージェントが Slack で応答できるようにするための、セットアップの PROVIDER 側で使用します。Slack で初めて Channels ボットを設定する、Slack アプリとトークンを作成する、管理対象の Intelligence Channel に接続する、または Channel が setup_required を報告する、「Waiting for runtime」のままになる、Channel が Online なのに Slack でメンションしても返信がない、Slack アプリが Intelligence Request URL ではなく Socket Mode で構築されている場合に使用します。対象は OpenTag のチェックアウト、または channels-sdk のクローン内の OpenTag サンプルです。各フェーズは app/channel.tsx、app/env.ts、INTELLIGENCE_CHANNEL_NAME、ポート 8123 のローカルエージェントという規約を前提とし、独自の channel host が含まれる copilotkit init で構築したプロジェクトは対象外です。Slack アプリと Channel がすでに存在し、コードでの Channel の宣言やカスタマイズについて質問する場合は、代わりに copilotkit-channels スキルを使用してください。

S

skill-creator

langchain-ai / deepagents

専門知識、ワークフロー、ツール連携によってエージェントの機能を拡張する、効果的なスキルの作成ガイドです。ユーザーが次のことを求めた場合に使用します：(1) 新しいスキルの作成、(2) スキルの作成、(3) スキルの構築、(4) スキルのセットアップ、(5) スキルの初期化、(6) スキルのひな形作成、(7) 既存スキルの更新または変更、(8) スキルの検証、(9) スキルの構造の学習、(10) スキルの仕組みの理解、(11) スキル設計パターンのガイダンス。「create a skill」、「new skill」、「make a skill」、「skill for X」、「how do I create a skill」、「help me build a skill」などのフレーズで起動します。

C

converter

boshu2 / agentops

AgentOps スキル形式を変換します。トリガー：「converter」、「convert agentops skill formats.」、「converter skill」。

O

openui

thesysdev / openui

OpenUI、OpenUI Lang、Agent Interface、OpenUI Cloud、@openuidev packages、ストリーミング生成 UI レンダリング、コンポーネントライブラリ、既存プロジェクトへの Cloud 統合、セルフホスト環境から Cloud への移行、JSON UI 形式からの移行、Cloud ツール（ウェブ/画像検索、artifacts）、リモート MCP サーバー、カスタム関数ツールとツールループ、複数ユーザーまたは複数アプリの ID（フロントエンドトークン、app_id/user_id、会話 API、Responses メタデータ）の構築、デバッグ、統合、移行、ドキュメント作成に使用します。

S

session-wrap

ai-native-camp / camp-2

ユーザーが「wrap up session」、「end session」、「session wrap」、「/wrap」、「document learnings」、「what should I commit」と依頼した場合、またはコーディングセッションを終える前に完了した作業を分析したい場合に使用するスキルです。

I

index-knowledge

tursodatabase / turso

コードベース向けに階層化された AGENTS.md ナレッジベースを生成します。ルート用と複雑度スコア付きのサブディレクトリ用ドキュメントを作成します。

H

history-insight

ai-native-camp / camp-2

ユーザーが Claude Code のセッション履歴にアクセス、記録、または参照したい場合に使用するスキルです。ユーザーが「capture session」「save session history」と言った場合や、保存、抽出、要約、レビューのために過去または現在の会話を情報源として参照した場合に起動します。「話し合った内容」「今日の作業」「セッション履歴」への言及や、会話自体を素材として扱う場合（例：「会話から」）も含まれます。

U

upstash-redis-start

upstash / skills

https://upstash.com/start-redis への POST 1 回で、設定不要・登録不要の一時的な Upstash Redis データベースを AI エージェント用にプロビジョニングします。アカウント、API キー、SDK の設定は不要です。エージェントがすぐに一時的な Redis を必要とし、ユーザーが認証情報を提供していない場合に使用します。ツール呼び出し間の短期記憶、会話履歴、サブエージェントの作業キュー、ランキング付きの想起、手早いプロトタイプやデモに利用できます。冪等な作成と認証情報の再取得、ボディ形式の REST API または公式 SDK によるデータベース呼び出し、ユーザーへのデータベースの引き取り方法の案内を扱います。ユーザーが引き取らない場合、データベースは 3 日で期限切れになります。本番データ、PII、秘密情報には使用しないでください。

S

sip

lilmgenius / paperthin

成果物やスキルを作成・変更したら、その場の判断を鵜呑みにせず、自分たちのスキルでテストします。再帰的な自己改善を自動化します。作成や編集の直後、完了扱いにする、コミットする、または引き渡す前に使用してください。

U

ue-project-context

quodsoler / unreal-engine-skills

他のすべての UE スキルが最初に読むプロジェクトドキュメント `.agents/ue-project-context.md` の作成、更新、修復に使用します。ユーザーが「project context」「set up context」「UE context」「scan my project」「onboard the agent to my project」「update project context」「configure project」「what engine version is this project on」「which plugins do we have enabled」と言う場合や、UE のアドバイスがいつも一般論だと不満を述べる場合にも使用します。Build.cs と Target.cs の仕組みについては ue-module-build-system、命名規則と API マクロの慣例については ue-cpp-foundations、GAS の詳細については ue-gameplay-abilities を参照してください。

M

memory-continue

basicmachines-co / basic-memory

memory:// URL、最近のアクティビティ、検索から Basic Memory グラフのコンテキストを再構築し、以前の作業を再開します。セッション開始時や、「続けて」「戻って」「どこまで進んだ？」といった依頼で使用します

M

memory-capture

basicmachines-co / basic-memory

作業中のスレッドの現状を、まとまりのある 1 件の Basic Memory ノートに記録します。再記録する場合は同じノートを書き換えます。スレッドの途中または終了時に、残す価値のある決定、洞察、コンテキストがある場合に使用します

N

nba

lilmgenius / paperthin

現在のサイクル状態を読み取り、選択肢の一覧ではなく、最も効果の高い次のアクションを1つ提示します。プロジェクトがフェーズ間にあるとき、作成者が次の作業を尋ねたとき、取り組める作業が多すぎるとき、または作業をframe、build、drive、re0-memo、hate、re0-work、shipに戻す必要があるときに使用します。

C

cuopt-skill-evolution

nvidia / 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。

A

article-prompts-to-skills

mengto / skills

記事、チュートリアル、プロンプト集を、各スキルが独立した機能を1つ持つ、特化型で再利用可能なAgentSkillsに変換します。移植可能な手順、プロンプト例、動作するデモ、プレビュー画像、検証、ギャラリーの更新、範囲を絞ったコミットを含みます。記事のプロンプト、チュートリアルの節、デザインパターン、インタラクション、ワークフローのアイデアを文章のままにせず、完成したスキルにするよう求められたときに使用します。

B

brainstorm

neolabhq / context-engineering-kit

創作や開発の際、コードや実装計画を書く前に使用します。協力的な質問、代替案の検討、段階的な検証を通じて、粗いアイデアを完成度の高い設計に練り上げます。明確な「機械的」な作業プロセスでは使用しないでください。

M

multi-agent-patterns

neolabhq / context-engineering-kit

複雑なタスク向けのマルチエージェントアーキテクチャを設計します。単一エージェントのコンテキスト制限を超える場合、タスクを自然にサブタスクへ分割できる場合、またはエージェントの専門化で品質が向上する場合に使用します。

S

sync-skills-lock

fandhe-ai / agent-cli-skills

ルート直下の `skills-lock.json` の `computedHash` を upstream リポジトリの最新状態と照合して更新します。`source` が `Fandhe-AI/<repo>` に完全一致しないエントリーは clone せず skip（安全弁）。submodule 配下の `skills-lock.json` は触りません。contribute-skill のマージ後や upstream 同期後、「ハッシュ更新」「skills-lock 同期」などで使用します。

C

critique

neolabhq / context-engineering-kit

専門の評価者による多角的な包括的レビュー。議論を通じて合意を形成

C

create-design-system-rules

figma / mcp-server-guide

ユーザーのコードベース向けにカスタムデザインシステムルールを生成します。ユーザーが「デザインシステムルールを作成」「プロジェクト用のルールを生成」「デザインルールを設定」「デザインシステムのガイドラインをカスタマイズ」と言った場合や、Figma-to-code ワークフロー向けのプロジェクト固有の規約を定めたい場合に使用します。Figma MCP サーバーへの接続が必要です。

F

find-skills

kimyx0207 / findskill

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。

O

omni-combos-routing

cheaper-inference / omniroute

19 種類の戦略（優先度、重み付け、ラウンドロビン、Auto-combo など）でルーティングコンボを作成・管理します。フォールバックチェーンの設定、ルーティング結果のテスト、コンボ指標の取得ができます。

A

autobahn

lilmgenius / paperthin

リスクに関わる作業を始める前に、安全上の境界に近い項目を安全な代替案とともに対象外にし、その後、新しいサブエージェントに安全な残りの作業を全力で実行させます。サブエージェントには切り分け後のプロンプトだけを提示し、リスクのある入力は決して見せません。ステルス、スクレイピング、プライバシー、知的財産、ポリシー、ライセンス、セキュリティなど、安全性に関わる内容がタスクに含まれ、黙って削除されたり、過度に詳述されたり、不必要に弱められたりする可能性がある場合に使用します。トピックだけでなく、その衝動を検知して起動します。曖昧にする、弱める、黙って省く、拒否に備える気配に気づいた時点で、実行前に切り分けます。

S

sf-ai-agentforce

jaganpro / sf-skills

Builder 管理のトピック/アクション、Prompt Builder テンプレート、GenAiFunction/GenAiPlugin、Models API、カスタム Lightning 型の Agentforce Builder メタデータパス。次の場合に起動：ユーザーが Builder メタデータのエージェントを保守・設定する、トピック/アクションを作成する、Prompt Builder テンプレートを扱う、または .genAiFunction、.genAiPlugin、.genAiPromptTemplate メタデータ XML ファイルを扱う。次の場合は起動しない：Agent Script DSL の .agent ファイル（sf-ai-agentscript を使用）、エージェントのテスト（sf-ai-agentforce-testing を使用）、ペルソナ設計（sf-ai-agentforce-persona を使用）。

I

iterate-until-verified

mengto / skills

元のリクエストを維持しながら、重要なタスクにプロンプト非依存の実行・検証ループを適用します。作業の分担、サブエージェントや独立したレビュアーの利用、完了までの反復、参照資料とのベンチマーク、厳格な批評、候補のブラインド比較、検証を伴う既存プロンプトの改善、明示的な品質基準を満たすまでの継続を求められた場合に使用します。

A

ai-engineer

sickn33 / agentic-awesome-skills

本番環境に対応した LLM アプリ、高度な RAG システム、インテリジェントエージェントを構築します。ベクトル検索、マルチモーダル AI、エージェントのオーケストレーション、エンタープライズ AI 統合を実装します。

X

x402

browser-use / browser-use

x402 を使用して Browser Use Cloud の支払いを設定します。暗号資産ウォレットからリクエストごとに支払い（Base メインネット上の USDC）を行い、登録や API キーは不要です。事前に2つの設定方法を説明します。「そのまま使う」（ウォレットを設定し、自分または Claude Code がウォレット払いでクラウドブラウザータスクを実行。Claude は使い捨てスクリプトを作成して実行し、コードベースには触れません）と「組み込む」（SDK をインストールし、キーとコードをプロジェクトに記述）です。ウォレットの設定、資金の入金、.env、約 1 ドルのテスト実行を案内します。x402、従量課金、USDC 決済について質問された場合や、API キーなしで Browser Use Cloud を使いたい場合に使用します。無料プランの登録（reverse-CAPTCHA → API キー）には、代わりに `browser-use cloud signup` または `cloud` skill を使用してください。

J

judge-with-debate

neolabhq / context-engineering-kit

独立した評価者による複数ラウンドの討論を通じて、合意に至るまでソリューションを評価します

R

re0-work

lilmgenius / paperthin

実証済みの教訓、契約、ゲート、語彙、実際のサーフェステスト、ネガティブコーパスのみを保持して、プロジェクトまたは成果物を v0 から再スタートします。基盤が誤っている場合、蓄積したコードが進捗を誤認させている場合、または偶発的なアーキテクチャを引き継がずに過去から学んでやり直す場合に使用します。

L

llm-context

brave / brave-search-skills

RAG/LLM のグラウンディングに使用します。LLM 向けに最適化された、抽出済みのウェブコンテンツ（テキスト、表、コード）を返します。GET + POST に対応。複雑さに応じて max_tokens/count を調整してください。Goggles、local/POI に対応します。AI の回答には answers を使用してください。AI／エージェントアプリケーションの構築におすすめです。

P

pi-agent

k-dense-ai / scientific-agent-skills

最小構成のターミナルコーディングハーネス Pi を使った開発と運用を支援します。Pi のインストール、プロバイダー／モデル／設定／環境変数の構成、Pi のスキル／拡張機能／パッケージ／テーマ／プロンプトテンプレートの作成、SDK による Pi の組み込み、RPC または JSON イベントストリーム経由の統合、セッションの解析、llama.cpp ルーター経由でのローカルモデルの実行、カスタム Pi プロバイダーや TUI コンポーネントの開発、pi-subagents（委任／オーケストレーション）、pi-mcp-adapter（MCP サーバー）、pi-interview（対話型フォーム）、pi-web-access（Web 検索、取得、動画理解）などのエコシステムパッケージの使用に適しています。