Skills

L

lsp-setup

github / awesome-copilot

Copilot CLI 用の LSP サーバーをインストールして設定し、あらゆるプログラミング言語でコードインテリジェンス（定義へ移動、参照検索、ホバー、型情報）を有効にします。OS を検出して適切なサーバーをインストールし、JSON 設定（ユーザーレベルまたはリポジトリレベル）を生成します。コードをより深く理解する必要があり、LSP サーバーが未設定の場合や、ユーザーが LSP サーバーのセットアップ、インストール、設定を依頼した場合に使用します。

R

ReasoningBank Intelligence

ruvnet / ruflo

ReasoningBank を使用して、パターン認識、戦略の最適化、継続的な改善を実現する適応学習を実装します。自己学習型エージェントの構築、ワークフローの最適化、メタ認知システムの実装に使用します。

A

agent-code-goal-planner

ruvnet / ruflo

code-goal-planner 用のエージェントスキル。$agent-code-goal-planner で呼び出します

A

agent-project-board-sync

ruvnet / ruflo

project-board-sync 用のエージェントスキル。$agent-project-board-sync で呼び出します

既存プロジェクトのスライスに対して ECC エンジニアリングプロセスを遡及的に実行する。現状を監査し、過去の意思決定を再構成し、4 軸のギャップ台帳（思考、コーディング実践、不足機能、技術選定）を作成したうえで、plan-TDD-review パイプラインを通じて修正を前向きに実行する。プロジェクト中途で ECC を導入する場合、引き継いだコードベースを担当する場合、初日から何が漏れていたか、どう違う作り方になったかを問う場合に使用する。

Q

qa-do

petrkindlmann / qa-skills

自然言語で記述された QA の状況を次に使う 1～2 個のスキルに振り分け、証拠と読みやすいレポートを添えて依頼されたワークフローを実行します。他のスキルのトリガーフレーズに該当しない場合にのみ使用してください。使用する場面：「どのスキルを使えばよいか」「何から始めればよいか」「このアプリを検証して」「QA を実行して報告して」「/qa-do」、または特定の 1 つのスキルに当てはまらない曖昧な QA の状況。対象外：QA がない新規プロジェクトの立ち上げには qa-start を使用。プロジェクトの設定／コンテキストの記録には qa-project-context を使用。依頼が他のスキルに明確に該当する場合は、ここを経由せず、そのスキルを直接呼び出してください。関連：qa-start、qa-project-context、test-strategy。

R

ReasoningBank with AgentDB

ruvnet / ruflo

AgentDB の 150 倍高速なベクトルデータベースを使用して、ReasoningBank の適応学習を実装します。軌跡の追跡、判定、メモリの蒸留、パターン認識が含まれます。自己学習型エージェントの構築、意思決定の最適化、経験再生システムの実装に使用します。

skill の PR 前に、ECC skill の frontmatter が Codex/Cursor で安全か、また Claude 専用の置換が含まれていないかを lint する。

A

agent-collective-intelligence-coordinator

ruvnet / ruflo

collective-intelligence-coordinator 用のエージェントスキル - $agent-collective-intelligence-coordinator で呼び出します

ツールを使わないタスクでローカル Agent API、一時的なゲートウェイトンネル、リモートサンドボックスのコールバックを検証し、その後、元のアプリ接続を復元する。

A

AgentDB Memory Patterns

ruvnet / ruflo

AgentDB を使用して AI エージェント向けの永続メモリパターンを実装します。セッションメモリ、長期ストレージ、パターン学習、コンテキスト管理が含まれます。状態を持つエージェント、チャットシステム、インテリジェントアシスタントの構築に使用します。

C

code-improver

trailofbits / skills

ユーザーが指定したレビュアー（インストール済みの任意のスキルまたはエージェント）を使い、任意のコード対象（skill、プラグイン、モジュール、ディレクトリ）に対して自律的なレビュー＆修正の改善ループを実行します。ラウンドをまたぐ指摘台帳を維持し、修正が収束しなくなった場合はエスカレーションし、スコープを機械的にガードします。「このコードをレビューが通るまで改善して」「<reviewer> と改善ループを実行して」のように依頼されたとき、または特定のレビュアーでレビュー＆修正を反復不下去なときに使用します。スキルの場合は skill-improver、ブランチの場合は pr-improver を優先してください。

P

poteto-mode

michael-denyer / pstack-claude

簡潔で詳細な回答、意図的なサブエージェントの活用、無駄のない文章、シンプルなコード、検証済みの作業を重視する poteto のエージェントスタイルです。poteto、/poteto-mode、またはこのスタイルでの作業を求められた場合に使用します。

V

Verification & Quality Assurance

ruvnet / ruflo

包括的な真実性スコアリング、コード品質検証、自動ロールバックシステムを備え、0.95 の精度しきい値でエージェント出力の品質とコードベースの信頼性を確保します。

A

agent-load-balancer

ruvnet / ruflo

load-balancer 用のエージェントスキル - $agent-load-balancer で呼び出します

A

agent-swarm-pr

ruvnet / ruflo

swarm-pr 用のエージェントスキル。$agent-swarm-pr で呼び出します

A

app-builder

sickn33 / agentic-awesome-skills

アプリケーション構築のメインオーケストレーター。自然言語のリクエストからフルスタックアプリケーションを作成します。プロジェクトの種類を判断し、技術スタックを選択して、エージェントを調整します

AI エージェントスキルをインストールする前のセキュリティ審査プロトコル。認証情報の窃取、難読化コード、情報流出などの危険信号を検出します。リスクを LOW/MEDIUM/HIGH/EXTREME に分類し、構造化された審査レポートを作成します。まずこの手順を実行せずに、信頼できないスキルをインストールしないでください。

W

worker-integration

ruvnet / ruflo

インテリジェントなタスク割り当てとパフォーマンス追跡のための Worker-Agent 統合

A

agent-hierarchical-coordinator

ruvnet / ruflo

hierarchical-coordinator 用のエージェントスキル。$agent-hierarchical-coordinator で呼び出します

A

AgentDB Learning Plugins

ruvnet / ruflo

AgentDB の 9 種類の強化学習アルゴリズムで、AI 学習プラグインを作成・トレーニングします。Decision Transformer、Q-Learning、SARSA、Actor-Critic などを含みます。自己学習エージェントの構築、RL の実装、経験を通じたエージェントの動作最適化に使用します。

C

ctx-search

mksglu / context-mode

context-mode の永続 FTS5 ナレッジベースから、以前にインデックス化されたローカルプロジェクトの内容、ドキュメント、セッションメモリを検索します。起動条件：/context-mode:ctx-search

A

agent-coordinator-swarm-init

ruvnet / ruflo

coordinator-swarm-init 用のエージェントスキル。$agent-coordinator-swarm-init で呼び出します

A

agent-test-long-runner

ruvnet / ruflo

test-long-runner 用のエージェントスキル。$agent-test-long-runner で呼び出します

H

hive-mind

ruvnet / ruflo

ビザンチン障害耐性コンセンサスと分散調整。Queen 主導の階層型スウォーム管理で、複数のコンセンサス戦略に対応します。分散調整、障害耐性のある運用、マルチエージェントの合意形成、集団意思決定に使用します。単一エージェントのタスク、単純な操作、ローカルのみの作業では使用しません。

V

V3 MCP Optimization

ruvnet / ruflo

claude-flow v3 向けの MCP サーバー最適化とトランスポート層の強化。接続プーリング、ロードバランシング、ツールレジストリの最適化、パフォーマンス監視を実装し、応答時間を 100 ms 未満にします。

A

agent-adaptive-coordinator

ruvnet / ruflo

adaptive-coordinator 用のエージェントスキル。$agent-adaptive-coordinator で呼び出します

A

agent-release-swarm

ruvnet / ruflo

release-swarm 用のエージェントスキル。$agent-release-swarm で呼び出します

A

arize-prompt-optimization

github / awesome-copilot

本番環境のトレースデータ、評価、注釈を用いて LLM プロンプトを最適化、改善、デバッグします。span からプロンプトを抽出し、パフォーマンス指標を収集して、ax CLI でデータ駆動型の最適化サイクルを実行します。ユーザーがプロンプトの最適化や改善、AI の応答改善、出力品質の向上、プロンプトエンジニアリング、プロンプト調整、システムプロンプトの改善に言及した場合に使用します。

R

roadmap

jezweb / claude-skills

アプリケーション全体の構築を計画・実行します。段階的なデリバリーロードマップを作成し、各フェーズを自律的に実行します。マイルストーンでコミットし、デプロイ、テストを行い、完了または行き詰まるまで続行します。モード：plan（ロードマップを生成）、start（実行開始）、resume（中断箇所から続行）、status（進捗を表示）。トリガー：「roadmap」「start building」「resume the build」「keep going」「build the whole thing」「execute the roadmap」「what phase are we on」

V

V3 Deep Integration

ruvnet / ruflo

ADR-001を実装する agentic-flow@alpha の深い統合です。claude-flow を並行実装ではなく専用拡張として構築することで、10,000行以上の重複コードを削減します。

V

V3 Swarm Coordination

ruvnet / ruflo

v3実装向けの15エージェント階層型メッシュ調整。14週間のスケジュールで10件のADRに従い、セキュリティ、コア、統合の各領域における並行実行を統括します。

A

agent-sona-learning-optimizer

ruvnet / ruflo

sona-learning-optimizer 用のエージェントスキル。$agent-sona-learning-optimizer で呼び出します

A

agent-swarm-issue

ruvnet / ruflo

swarm-issue 用のエージェントスキル。$agent-swarm-issue で呼び出します

A

agent-worker-specialist

ruvnet / ruflo

worker-specialist 向けエージェントスキル。$agent-worker-specialist で呼び出します

A

agent-mesh-coordinator

ruvnet / ruflo

mesh-coordinator 向けエージェントスキル。$agent-mesh-coordinator で呼び出します

C

claims

ruvnet / ruflo

エージェントと操作向けのクレームベース認可。安全なマルチエージェント連携のために、権限の付与、取り消し、検証を行います。権限管理、アクセス制御、安全な操作、認可チェックに使用します。オープンアクセス、セキュリティ要件がない場合、単一エージェントでのローカル作業には使用しません。

A

agent-sync-coordinator

ruvnet / ruflo

sync-coordinator 向けエージェントスキル。$agent-sync-coordinator で呼び出します

A

agent-multi-repo-swarm

ruvnet / ruflo

multi-repo-swarm 用のエージェントスキル。$agent-multi-repo-swarm で呼び出します

A

agent-sparc-coordinator

ruvnet / ruflo

sparc-coordinator 用のエージェントスキル。$agent-sparc-coordinator で呼び出します

A

agent-migration-plan

ruvnet / ruflo

migration-plan 用のエージェントスキル。$agent-migration-plan で呼び出します

A

agent-v3-queen-coordinator

ruvnet / ruflo

v3-queen-coordinator 用のエージェントスキル。$agent-v3-queen-coordinator で呼び出します

A

agent-scout-explorer

ruvnet / ruflo

scout-explorer向けのエージェントスキル。$agent-scout-explorer で呼び出します

必要なときに範囲を絞った CONTEXT.md で安定したドメインコンテキストを統治し、後戻りが難しい意思決定は ECC の既存の architecture-decision-records スキルに回す。ドメイン用語に繰り返し説明が必要なとき、1 つの用語に複数の意味があるとき、言葉の不明確さがモジュール境界の誤りを招くとき、またはドメインのセマンティクスをアーキテクチャ上の意思決定から切り離しておく必要があるときに使用する。

A

agents

calesthio / openmontage

ElevenLabs で音声 AI エージェントを構築します。音声アシスタント、カスタマーサービスボット、対話型音声キャラクター、その他リアルタイム音声会話の体験を作成する際に使用します

O

omni-models

cheaper-inference / omniroute

設定済みのすべてのプロバイダーで利用可能な AI モデルを参照します。モデルの一覧表示、モデルエイリアスの解決、プロバイダー固有のバリアントを含む全カタログの閲覧ができます。

C

cyrus-setup-linear

cyrusagents / cyrus

Linear OAuth アプリケーションを作成し、Cyrus で使用するよう設定します。agent-browser による自動化、またはガイド付きの手動セットアップに対応します。

G

gws-setup

jezweb / claude-skills

Google Workspace CLI（gws）をゼロからセットアップします。GCP プロジェクトの作成、OAuth 認証情報と認証の設定、Claude Code 向けの 90 以上のエージェントスキルのインストールを案内します。gws の初回セットアップ、Google Workspace API アクセスの設定、Google Workspace CLI のインストール、gws 認証のトラブルシューティングを希望する場合に使用します。

P

parallel-mcp-setup

parallel-web / parallel-agent-skills

Bifrost で認証つきの Parallel Search MCP 接続をインストール・設定・トラブルシュートするときに使います。ゲートウェイの検索設定や下流のツールアクセスも含みます。

D

developing-genkit-go

genkit-ai / skills

Go の Genkit を使って AI 搭載アプリを開発します。ユーザーが Genkit と Go で AI 機能、エージェント、フロー、ツールの構築を依頼した場合や、生成、プロンプト、ストリーミング、ツール呼び出し、モデルプロバイダーを含む Genkit Go コードを扱う場合に使用します。

A

agent-queen-coordinator

ruvnet / ruflo

queen-coordinator 用のエージェントスキル。$agent-queen-coordinator で呼び出します

A

agent-supply-chain

github / awesome-copilot

AI エージェントのプラグイン、ツール、依存関係のサプライチェーン完全性を検証します。エージェントプラグインやツールパッケージの SHA-256 完全性マニフェストの生成、インストール済みプラグインと公開済みマニフェストの照合、エージェントツールディレクトリ内の改ざん・変更・未追跡ファイルの検出、エージェントコンポーネントの依存関係の固定とバージョンポリシーの監査、エージェントプラグインの昇格（開発 → ステージング → 本番）における来歴チェーンの構築、「プラグインの完全性を検証」「マニフェストを生成」「サプライチェーンを確認」「このプラグインに署名」といった依頼に使用します。

W

write-judge-prompt

ai-evals-course / evals-skills

コードベースのチェックでは扱えない主観的な基準に対するLLM-as-Judge評価器を設計します。失敗モードの判断に解釈（トーン、忠実性、関連性、完全性）が必要な場合に使用します。コードで確認できる失敗モード（正規表現、スキーマ検証、実行テスト）には使用せず、`write-code-eval`を使用してください。既存のJudgeを検証するには、`validate-evaluator`を使用してください。

外部のプロジェクト管理ツールを必要とせず、ファイルベースの epic → story → sprint 開発ループを管理する。epic を作成して追跡し、user story に分割して sprint に割り当て、story ごとに実装を進める。新しい機能の取り組みを開始するとき、またはチームに Jira/Linear/Taiga がないが構造化されたデリバリ追跡が必要な場合に使用。

V

verification-before-completion

jnmetacode / superpowers-zh

作業の完了、修正、テスト合格を主張する前、およびコミットや PR の作成前に使用します。成功を主張する前に必ず検証コマンドを実行し、その出力を確認してください。主張は常に証拠で裏付けてください。

M

mcp-security-audit

github / awesome-copilot

MCP（Model Context Protocol）サーバー設定のセキュリティ問題を監査します。以下の場合に使用します。- .mcp.json ファイルのセキュリティリスクを確認する- MCP サーバーの引数にハードコードされたシークレットやシェルインジェクションのパターンがないか確認する- MCP パッケージランナーの依存関係が、名前のみ、@latest、範囲指定ではなく、レビュー済みの正確なバージョンを使用しているか検証する- MCP 設定内の変更可能な npm/npx、bunx、pnpm dlx、yarn dlx、npm exec の参照を検出する- プロジェクトに登録された MCP サーバーと、承認済みリストへの掲載状況を監査する- MCP 設定で環境変数が使われているか、認証情報がハードコードされているか確認する- 「自分の MCP 設定は安全？」「MCP サーバーを監査して」「.mcp.json を確認して」などの依頼。キーワード：[mcp, security, audit, secrets, shell-injection, supply-chain, governance]

S

skill-inspector

nvidia / skillspector

NVIDIA SkillSpector とソースを考慮したセマンティックレビューを使って、AI エージェントスキルをインストール前にレビューします。スキルやダウンロードしたスキルフォルダが安全か、信頼できるか、インストール可能か、権限が大きすぎないか、悪意があるかを尋ねられた場合に使用します。

S

shape-your-agent

sanity-io / context

Sanity Context MCP サーバーを利用する AI エージェントのシステムプロンプトを作成する対話セッションです。エージェントの個性や口調を定義し、境界やガードレールを設け、拒否動作を設定する、またはコミュニケーション方法を制御したい場合に使用します。エージェントの話し方や口調が適切でない、特定の要求を拒否させたい、コミュニケーションのルールやポリシーを設定したいという場合に起動します

C

cyrus-setup-claude-auth

cyrusagents / cyrus

Cyrus 用の Claude Code 認証を設定します（API key、OAuth token、またはサードパーティプロバイダー）

E

ensure-agents-md

adobe / skills

ワークスペースのルートに AGENTS.md がなく、リポジトリが AEM Cloud Service プロジェクトの場合、他のスキルやタスクより先に実行します。AGENTS.md と CLAUDE.md を作成します（pom.xml に合わせて調整）。AGENTS.md が存在するまで、最初のチャットに限らず、ユーザーからのすべてのリクエストで適用されます。既存ファイルは上書きしません