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 96,981 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
Midscene Bridge モードを使用した、ビジョン駆動型のブラウザー自動化です。スクリーンショットだけを使って動作し、DOM やアクセシビリティラベルは不要です。技術スタックを問わず、画面上のすべての表示要素を操作できます。Midscene Chrome Extension を介してユーザーのデスクトップ版 Chrome に接続し、Cookie、セッション、ログイン状態を保持します。ユーザーのマウスやキーボードを奪わず、Chrome DevTools Protocol 経由で操作します。ユーザーが次の操作を希望する場合に使用します。- ユーザー自身の Chrome ブラウザーでウェブページを閲覧、移動、または開く - ログインセッション、Cookie、既存のブラウザー状態が必要なページを操作する - ユーザーの実ブラウザーを使ってウェブサイトのデータをスクレイピング、抽出、収集する - フォームへの入力、ボタンのクリック、ウェブ要素の操作 - フロントエンド UI の動作を検証、テスト、QA する - ウェブページのスクリーンショットを撮る - 複数ステップのウェブワークフローを自動化する - 作成したばかりのものをテストし、実ブラウザーで UI を検証する。Midscene.js を使用（https://midscenejs.com）
テキストのみ対応のモデルに組み込むプラグイン式の視覚機能。ハードルール: 会話中に画像拡張子 (.png、.jpg、.jpeg、.webp、.gif、.heic、.heif) を持つファイルパスや URL が現れ (ユーザーが入力、[Image: source: <path>] 行として注入、またはタグ内に含まれる)、かつその画像の内容を閲覧できない場合は、他の手段より先にこのスキルを実行すること: 自作 OCR 禁止、PIL 禁止、tesseract 禁止。[Image #1] や [Unsupported Image] などの貼り付け画像プレースホルダーでも発動する。実際に画像を確認できる場合はこのスキルを使わないこと。迷った場合はセッションの最初の読み取り前に `modlens guard` を実行し、deny の場合は現在のモデルにネイティブ視覚があることを意味するため、画像自体は自分で読む。modlens CLI を実行して画像を構造化 JSON の証拠に変換する: 全文字の転写、レイアウト領域、意味、視覚的手がかり。また、modlens プロバイダ (Gemini API key、OpenAI 互換エンドポイント、Claude API、Claude Code CLI) のインストール・設定・切り替えについて質問されたときにも使う
ui.inference.sh による React/Next.js 向けの JSON ベースの宣言的 UI ウィジェット。構造化されたエージェント応答からリッチでインタラクティブな UI をレンダリング。機能：フォーム、ボタン、カード、レイアウト、入力、セレクト、チェックボックス。用途：エージェントが生成する UI、動的フォーム、データ表示、インタラクティブなカード。トリガー：widgets、declarative ui、json ui、widget renderer、agent widgets、dynamic ui、form widgets、card widgets、shadcn widgets、structured output ui
ui.inference.sh が提供する React/Next.js 向けツールライフサイクル UI コンポーネント。ツール呼び出しを表示：保留中、進行中、承認必要、結果。機能：ツールステータス、進捗インジケーター、承認フロー、結果表示。用途：エージェントのツール呼び出しの表示、ヒューマン・イン・ザ・ループの承認、ツール出力。トリガー：tool ui、tool calls、tool status、tool approval、tool results、agent tools、mcp tools ui、function calling ui、tool lifecycle、tool pending
SKILL.md、CLAUDE.md、.cursorrules などの Agent スキルファイルを含む GitHub リポジトリから、Agent スキルを検索、スコアリング、スキャン、インポートする。多様なツール・プロバイダーカテゴリにまたがるコミュニティスキルを発見し、ヒューリスティックなスコアで関連性を評価し、マルウェアやハードコードされたシークレットを確認したうえで、Hermes、Claude Code、Gemini CLI、OpenCode の Agent ディレクトリにインストールする。
context-matic MCP サーバーのインタラクティブなオンボーディングツアーです。サーバーの機能を案内し、利用可能な API をすべて表示して、探索する API を選べるようにします。プロジェクトで使われている言語で説明し、model_search と endpoint_search を実演した後、エージェントに依頼できることのメニューを表示します。用途：初回セットアップ、「この MCP で何ができますか？」「利用可能な API を見せて」「使い方を案内して」「context-matic サーバーの使い方は？」「ツアーをして」。用途外：API の実際のエンドツーエンド統合（integrate-context-matic を使用）
upstash-box Python SDK を使うと、サンドボックス化されたクラウドコンテナで AI エージェント、シェル、ファイルシステム、Git、Cron スケジュール、スナップショット、ヘッドレスブラウザを利用できます。Python で Upstash Box を使って開発する、信頼できないコードやエージェント生成コードを実行するためのサンドボックスや隔離環境を作成する、コンテナ内で AI コーディングエージェントを実行する、エージェントにシェルとリポジトリを備えたクラウド開発環境を提供する、box からブラウザ自動化する、box 内で繰り返しジョブをスケジュールする、スナップショットを保存・復元する、並列の box をオーケストレーションする、といった場合に使います。
2ループアーキテクチャを用いて、エンドツーエンドの自律型AI研究プロジェクトをオーケストレーションします。内側のループでは明確な最適化目標に沿って実験を迅速に反復し、外側のループでは結果を統合してパターンを特定し、研究の方向性を導きます。実行をドメイン固有のスキルに振り分け、Claude Code /loopとOpenClaw heartbeatによるエージェントの継続稼働をサポートし、研究発表資料や論文を作成します。研究プロジェクトの開始、自律実験の実行、複数の仮説を扱う研究の管理に使用します。
すべてのアクティブな設定ホームと ~/.claude/history-sources.json に登録されたアーカイブから、Claude Code の JSONL 履歴を検索・復元します。プロジェクトが不明な場合は --all-projects、Codex rollout の検索を含めるには --codex、Kimi CLI (kimi-code) のセッション検索を含めるには --kimi を使用します。内部タイムスタンプを使い、メッセージ、思考内容、ツールの入力／結果、キュー、添付ファイル、要約、タイトル、ファイル履歴のパスを検索します。Claude のファイル履歴スナップショットから、Write 後の編集やバイナリファイルを含む、取得時の正確なバイト列を復元します。それ以外の場合、Write のチェックポイントは忠実度が低いものとして示します。キーワード／日付で範囲を指定した履歴検索、過去の会話の調査、削除ファイルの復元、消失した ~/.claude/jobs の成果物、ツール／ファイル操作の分析、またはセッション履歴、履歴内検索、以前の会話、.claude/projects に言及する依頼に使用します。最近の Claude+Codex+Kimi CLI の履歴一覧には local-conversation-history を使用してください
Web 検索と LLM で RAG（検索拡張生成）パイプラインを構築する。ツール: Tavily Search、Exa Search、Exa Answer、Claude、GPT-4、OpenRouter 経由の Gemini。機能: リサーチ、ファクトチェック、根拠に基づく回答、ナレッジ検索。用途: AI エージェント、リサーチアシスタント、ファクトチェッカー、ナレッジベース。トリガー: rag、retrieval augmented generation、grounded ai、search and answer、research agent、fact checking、knowledge retrieval、ai research、search + llm、web grounded、perplexity alternative、ai with sources、citation、research pipeline
バトンを渡すループを使って複数ページのサイトを自律的に構築します。各反復で .design/next-prompt.md からタスクを読み込み、HTML/Tailwind でページを生成してサイトに統合し、見た目を検証した後、ループを継続するため次のタスクを書き込みます。ユーザーがサイト全体の自律構築、全ページの作成、複数ページの連続生成、「design loop」／「baton loop」／「autonomous site build」の実行を求めた場合に使用します。途中で「続けて」「次のページを作って」「次のページ」と言った場合も対象です。
Graftアプリやプロキシの構築、リファクタリング、ドキュメント作成に使用します。ツールサーバー、APIサーバー、デュアルプロトコルサーバー、MCP-HTTPブリッジの作成依頼も対象です。Graftの基本理念は、ツールを一度定義するだけで、同じサーバーからHTTP RESTエンドポイントとMCPツールの両方として提供し、ディスカバリー、ドキュメント、OpenAPIを自動生成することです。ツールとハンドラーの定義、認証ミドルウェアの設定、HTTPおよびstdioトランスポートの設定、OpenAPIドキュメントの生成、プロキシモードによる既存APIのラップ、CLIワークフロー全体の構成などを扱います。
exo ワークフローの構築・改善・デバッグを行うための単一のインターフェースで、3 つの意図のいずれかに振り分けます。BUILD は粗いアイデア、または ghostsecurity.ai カタログの agent テンプレート slug から、問いかけ、評価、依存関係順でのリソース作成、手動での 1 回の実行を経て引き継ぎます。IMPROVE は直近の実行に対して「観察して反復する」ループを回し、2 つのゲートを経て変更を提案し適用します。DEBUG は失敗した、または異常な挙動を示した 1 回の実行について、それが触れた対象全体の依存グラフを辿りながら診断します。新しい exo ワークフローを作成する、既存のワークフローを反復・改善する、特定の問題… （正确的日语：）新しい exo ワークフローの作成、既存のワークフローの反復や改善、特定の実行が失敗した原因を調べたい場合に使用します。
段階的開示を用いて、情報を一切失わずに CLAUDE.md/AGENTS.md を最適化または再構成します。ユーザーが指示ファイルの最適化、監査、簡素化、再構成、分割を求める場合、ベストプラクティスを尋ねる場合、Memory ファイルが /context の大部分を占めている場合、指示ファイル内のルールが無視されていると報告する場合、またはタスクで指示セクションの移動が始まった場合に使用します。指示ファイルが対象でない一般的なタスクの逸脱には使用しません。メモリー項目をドキュメントに移す場合も対象外です（claude-code-ops-router を使用してください）。
CLI または Python API で MLflow トレースを取得します。trace を ID で取得する、trace を検索する、状態/タグ/メタデータ/実行時間で trace を絞り込む、trace をクエリする、失敗した trace をデバッグする、といった依頼でトリガーします。トリガー語:「get trace」「search traces」「find failed traces」「filter traces by」「traces slower than」「query MLflow traces」。
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。