Skills

P

parallel-search-setup

parallel-web / parallel-agent-skills

本プラグインに同梱された匿名 Parallel Search MCP サーバーの検証・利用・トラブルシューティング時に使用します。ユーザーがプラグインをインストールした、「set up Parallel Search」「Parallel search isn't working」と発言した、Parallel からの 429 レート制限に当たった、または上限を引き上げる方法ilepposingな質問をした場合が含まれます。同梱サーバーが提供する web_search と web_fetch ツールの使い方についても扱います。認証付きゲートウェイのデプロイには parallel-mcp-setup を、CLI ベースのスキルには parallel-cli-setup を使用してください。

F

forge

boshu2 / agentops

トランスクリプトから知見を抽出します。トリガー：「forge」、「mine transcripts into learnings.」、「forge skill」。

C

crewai-multi-agent

davila7 / claude-code-templates

自律型 AI の協調のためのマルチエージェントオーケストレーションフレームワーク。複雑なタスクに協力して取り組む専門エージェントのチームや、メモリーを備えた役割ベースのエージェント連携を構築する場合、または順次／階層実行が必要な本番ワークフローで使用します。LangChain 依存なしで、軽量かつ高速に実行できます

I

inject

boshu2 / agentops

関連する .agents コンテキストを読み込みます。トリガー：「inject context」「load .agents context」「pull decay-ranked prior knowledge」

S

skill-creator

sickn33 / agentic-awesome-skills

付属の Python スキャフォールディング、基本的な frontmatter 検証、ZIP パッケージング用ヘルパーを使って、再利用可能なスキルの草稿を作成・レビューします。スキルの作成とパッケージングに使用し、対象ホストの要件は別途確認してください

D

dspy

orchestra-research / ai-research-skills

宣言的プログラミングで複雑な AI システムを構築し、プロンプトを自動最適化し、DSPy でモジュール型 RAG システムやエージェントを作成します。DSPy は、Stanford NLP による体系的な LM プログラミングのフレームワークです。

A

agent-evaluation

sickn33 / agentic-awesome-skills

バージョン管理されたケースと明示的な検証器でエージェントの動作を評価します。エージェントやプロンプトの変更を比較するとき、失敗を再現するとき、またはエージェントの回帰テストを実行するときに使用します。

A

agentic-sdlc-controls

securityskills / skills

AI コーディングエージェントがコードを作成、コミット、デプロイする開発パイプラインをレビューします。権限の境界、不可逆操作に対する承認ゲート、認証情報のスコープ、決して委任してはならない作業を確認します。エージェントがリポジトリまたは環境への書き込み権限を持つ場合に使用します。

L

langchain

orchestra-research / ai-research-skills

エージェント、チェーン、RAG を使った LLM 搭載アプリケーション構築用フレームワークです。複数のプロバイダー（OpenAI、Anthropic、Google）、500 以上の統合、ReAct エージェント、ツール呼び出し、メモリー管理、ベクトルストア検索に対応します。チャットボット、質問応答システム、自律型エージェント、RAG アプリケーションの構築に使用します。迅速なプロトタイピングと本番環境への導入に適しています。

S

senior-prompt-engineer

alirezarezvani / claude-skills

ユーザーがプロンプトの最適化、プロンプトテンプレートの設計、評価セットを使った LLM 出力の評価、RAG 検索品質の測定、エージェント／ツール設定の検証、トークン使用量の分析、構造化出力コントラクトの設計を求める場合に使用します。評価主導のプロンプト反復、RAG 指標（関連性、忠実度、網羅性）、エージェントワークフローの検証、トークン／コストの予算管理を扱います。モデルに依存せず、標準ライブラリのみを使用する Python ツールが 3 つ付属します。

A

arena

michael-denyer / pstack-claude

同じタスクに対して N 個の候補を並行生成し、ベースを選んで、他の候補の優れた部分を取り込みます。/arena、「arena this」、「throw it in the arena」、または複雑な成果物を一度だけ試すと方向性を誤って固定してしまう場合に使用します。

L

langchain

davila7 / claude-code-templates

エージェント、チェーン、RAG を使った LLM 搭載アプリケーション構築用フレームワークです。複数のプロバイダー（OpenAI、Anthropic、Google）、500 以上の統合、ReAct エージェント、ツール呼び出し、メモリー管理、ベクトルストア検索に対応します。チャットボット、質問応答システム、自律型エージェント、RAG アプリケーションの構築に使用します。迅速なプロトタイピングと本番環境への導入に適しています。

S

skill-authoring

microsoft / azure-skills

Azureのシナリオ向けにスキルとMCPサーバー設定を提供する公式Agentプラグイン

A

autonomous-agent-patterns

sickn33 / agentic-awesome-skills

[Cline](https://github.com/cline/cline) と [OpenAI Codex](https://github.com/openai/codex) に着想を得た、自律型コーディングエージェント構築のための設計パターン。

O

outlines

orchestra-research / ai-research-skills

Outlines（dottxt.ai の構造化生成ライブラリ）を使って、生成時に有効な JSON/XML/コード構造を保証し、Pydantic モデルによる型安全な出力を実現します。ローカルモデル（Transformers、vLLM）に対応し、推論速度を最大化します

A

analyzing-mlflow-session

mlflow / skills

MLflow のセッション、つまりマルチターンのチャット会話やインタラクションから得られた trace の系列を分析します。チャット会話のデバッグ、セッションやチャット履歴のレビュー、マルbiolン Turns チャットがどこで失敗したかの特定、ターン横断のパターン分析をユーザーが求めたときに使用します。トリガー: 「このセッションを分析して」「この会話で何があった？」「セッションをデバッグして」「チャット履歴を確認して」「このチャットのどこがおかしい？」「セッション trace」「チャットを分析して」「このチャットをデバッグして」。

A

agent-tool-builder

sickn33 / agentic-awesome-skills

ツールは AI エージェントが世界とやり取りする手段です。適切に設計された

A

ai-product

sickn33 / agentic-awesome-skills

LLM 製品機能、検索、検証済み出力、レイテンシ、コスト管理を設計・評価します

C

computer-use-agents

sickn33 / agentic-awesome-skills

人間のようにコンピューターを操作する AI エージェントを構築します -

G

guidance

orchestra-research / ai-research-skills

正規表現と文法で LLM の出力を制御し、有効な JSON/XML/コードの生成を保証して、構造化形式を強制します。Microsoft Research の制約付き生成フレームワーク Guidance で複数ステップのワークフローを構築します

R

remember

jsmastery-pro / jsm-agent-skill

セッションの最後に重要な内容を保存し、次のセッションで中断した箇所から正確に再開できるようにします。また、新しいセッションの開始時にコンテキストを復元し、セッション間で情報が失われないようにします

V

voice-ai-development

sickn33 / agentic-awesome-skills

リアルタイム音声から音声 AI アプリまで、開発を支援するエキスパート

A

architect

jsmastery-pro / jsm-agent-skill

コードを書く前に、これから構築するものについてシニアエンジニアの視点で検討します。判断事項を明確にし、使用言語について合意したうえで、開始前に確認できる明確な実装計画を作成します。

D

dispatching-parallel-agents

jnmetacode / superpowers-zh

共有状態や順序依存がなく、独立して実行できるタスクが2つ以上ある場合に使用

A

autogpt-agents

orchestra-research / ai-research-skills

継続的に稼働するエージェントを構築・デプロイするための自律型 AI エージェントプラットフォームです。ビジュアルワークフローエージェントの作成、常時稼働する自律エージェントのデプロイ、複雑な多段階 AI 自動化システムの構築に使用します

N

nemo-guardrails

orchestra-research / ai-research-skills

LLM アプリケーション向けの NVIDIA のランタイム安全性フレームワークです。ジェイルブレイク検出、入出力検証、ファクトチェック、ハルシネーション検出、PII フィルタリング、有害性検出を備えています。プログラム可能なガードレールに Colang 2.0 DSL を使用します。本番環境に対応し、T4 GPU で動作します。

Q

querying-mlflow-metrics

mlflow / skills

MLflow トラッキングサーバーから集約されたトレース指標（トークン使用量、レイテンシ、トレース数、評価結果）を取得します。指標の表示、トークン使用量の分析、LLM コストの確認、使用量の傾向の確認、トレース統計の取得が要求されたときにトリガーします。

W

writing-skills

jnmetacode / superpowers-zh

新しいスキルの作成、既存スキルの編集、またはデプロイ前のスキルの動作確認に使用

M

mcp-builder

jnmetacode / superpowers-zh

MCP サーバーまたは MCP ツールの構築時に使用します。ツール設計、エラー処理、トランスポート層の選択、テストを網羅した体系的な本番レベルの構築手法により、AI アシスタントが外部機能に接続できるようにします

G

Getting Started with Skills

obra / superpowers-skills

Skills wiki 入門ガイド — 必須ワークフロー、検索ツール、ブレインストーミングのトリガー

I

interrogate

michael-denyer / pstack-claude

「interrogate」「adversarial review」「multi-model review」「challenge this」「stress test this code」「find blind spots」「tear this apart」に使用します。複数の LLM レビュアーが、それぞれ異なる観点から変更に異議を唱えます。

継続的な改善のため、学び、エラー、修正を記録します。次の場合に使用します。(1) コマンドや操作が予期せず失敗した場合、(2) ユーザーがClaudeを訂正した場合（「違います…」「実は…」など）、(3) 存在しない機能をユーザーが求めた場合、(4) 外部APIやツールが失敗した場合、(5) Claudeが知識の古さや誤りに気づいた場合、(6) 繰り返し行うタスクでより良い方法が見つかった場合。重要なタスクの前にも学びを確認します。

R

recover

jsmastery-pro / jsm-agent-skill

ビルド中に問題が起きたら、対応を決める前に障害の種類を診断します。ピンポイントの修正、完全リセット、全面的な見直しのどれが適切かは、正しい診断にかかっています。

C

cli-models

diegosouzapw / omniroute

コマンドラインから利用可能な AI モデルを照会し、モデルのエイリアスを一覧し、モデルカタログ全体を閲覧できます。プロバイダーで絞り込み、能力で検索し、モデル名のバリエーションを解決できます。

L

langsmith-fetch

langchain-ai / lca-skills

エージェントの動作をデバッグするために LangSmith のトレースを取得する。エージェントの問題のトラブルシューティング、会話履歴の確認、ツール呼び出しの調査時に使用する。

S

setup-pstack

michael-denyer / pstack-claude

pstack がロールごとに使用するモデルを構成します。利用可能なモデルを検出し、現在のランタイムのオーバーライドシートを書き出します。/setup-pstack、「configure pstack models」、pstack のモデル選択の変更、SessionStart hook の有効化・無効化が必要な場合に使用します。

R

reflect

michael-denyer / pstack-claude

現在のトランスクリプトを対象に3つのレビューサブエージェントを並行して起動し、学びを抽出して、それぞれを既存スキルへの具体的な編集に結び付けます。ユーザーが「reflect」と言ったときに使用します

S

setup-webhook

vapiai / skills

リアルタイムの通話イベント、文字起こし、ツール呼び出し、通話終了レポートを受信するために、Vapi サーバー URL と webhook を設定します。webhook エンドポイントの設定、ツールサーバーの構築、または Vapi イベントのアプリへの統合に使用します。

T

teams-channel-post-writer

daymade / claude-code-skills

Claude Codeの機能やベストプラクティスについて、具体例と根底にある原則（例：コンテキストエンジニアリング）を重視したテンプレートで、Teamsチャンネル向けの解説投稿を作成します。同僚にClaude Codeの使い方を教える投稿や告知、機能発表、ヒントの共有、学びの記録を書く場合に使用します。

W

workflow-runner

jnmetacode / superpowers-zh

Claude Code / OpenClaw / Cursor で agency-orchestrator の YAML ワークフローを直接実行。API key は不要で、現在のセッションの LLM を実行エンジンとして使用する。ユーザーが .yaml ワークフローファイルを提供した場合、または複数の役割で協力してタスクを実行するよう求めた場合に起動。

曖昧な依頼や実質的に複数の目標を含む依頼など、作業を一つのエンドポイントルートに引き渡す前に、目標、エンドポイント、または範囲の迅速なすり合わせが必要な場合に使用します。

O

omni-settings

diegosouzapw / omniroute

グローバルなアプリケーション設定の読み取りと更新: システムプロンプト、思考予算、IP フィルタ、ペイロードルール、コンボのデフォルト値、ログイン必須設定。

B

best-minds

agentchengfeng / best-minds

専門家の思考をシミュレートします。「あなたはどう思う？」ではなく、「世界で最も詳しいのは誰で、その人ならどう言う？」と問いかけます。トリガー：最强大脑、顶级专家、世界级、best minds、谁最懂这个

C

create-verification-skill

michael-denyer / pstack-claude

プロジェクトローカルに検証スキルを作成し、ユーザーと同じ方法でアプリを操作する。言語、フレームワーク、プラットフォームは問わない。/create-verification-skill、「このリポジトリにコントロールスキルを作って」「このリポジトリにドライバースキルを作って」というリクエストや、UI/CLI/サービスの動作をスクリプトで証明する手段がないプロジェクトで使う。

O

omni-compression

diegosouzapw / omniroute

RTK（コマンド出力）、Caveman（プロース）、および組み合わせ圧縮モードを設定します。言語パック、カスタムルール、テスト用のプロンプト圧縮を管理し、トークンを 60〜90% 削減できます。

P

planning-with-files

sickn33 / agentic-awesome-skills

Manus のように作業する：永続的な Markdown ファイルを「ディスク上の作業メモリ」として使用する。

C

create-tool

vapiai / skills

パブリック API を通じて、再利用可能な Vapi ツールを選択、定義、作成、確認、更新、接続、切断、検証します。ネイティブの通話制御ツール、サポート対象のプロバイダー連携、API Request ツール、カスタム関数ツール、MCP ツール、ツールメッセージ、認証情報、設定を保持したアシスタントへの接続変更に使用します。

C

crontap-recurring-agent-endpoint

crontap / skills

デプロイ済みアプリケーションが自身のエージェントワークフローを開始するために使う HTTP エンドポイントをスケジュールし、heartbeat で完了を監視します。アプリケーションが独自のエージェントランタイムを持ち、持続的な外部クロックが必要な場合に使用します。

A

agent-manager-skill

sickn33 / agentic-awesome-skills

明示的に承認されたワークスペースで、tmux セッションを使って複数のローカル CLI エージェントを管理します（起動／停止／監視／割り当て）。

C

claude-skills-troubleshooting

daymade / claude-code-skills

Claude Code のプラグインやスキルの問題を診断して解決します。プラグインをインストールしても利用可能なスキル一覧に表示されない場合、スキルが想定どおりに有効化されない場合、または settings.json の enabledPlugins 設定をトラブルシューティングする場合に使用します。「プラグインが動作しない」「スキルが表示されない」「インストール済みだが無効」「enabledPlugins」の問題がトリガーとなります。

P

printing-press-library

mvanhorn / printing-press-library

タスクに使う CLI、API ラッパー、スクレイパー、データソースツール、自動化ツール、または特化型エージェントスキルを探す際に使用します。Printing Press Library を検索し、一致するツールをインストールします。

明示的に呼び出された場合、または精度を下げずにエージェントの実時間を最小化する必要がある具体的なレイテンシ制約がある場合に使用します。

C

capacitor-mcp

cap-go / capgo-skills

Model Context Protocol 経由で AI エージェント（Claude Code、Claude Desktop、Cursor、VS Code、Cline、Codex）を Capacitor および Ionic のツールに接続します。awesome-ionic-mcp サーバー（Ionic コンポーネント API、Capacitor プラグインのドキュメント、Ionic/Capacitor CLI ツール）、https://api.capgo.app/mcp のホスト型 Capgo MCP、ローカル Capgo CLI MCP（npx @capgo/cli@latest mcp）、エージェントから iOS アプリをビルドするための Xcode MCP ブリッジ（xcrun mcpbridge）を扱います。Capacitor プロジェクト用の MCP サーバーの追加、設定、検証、トラブルシューティングを行いたい場合や、「GitHub API rate limit exceeded」「unable to find utility \"mcpbridge\"」などのエラー、またはツールなしで接続される MCP サーバーに遭遇した場合に使用します。Capgo アカウント操作自体（capgo-cloud、capgo-cli-usage）、アプリのデバッグ（debugging-capacitor）、デバイスログ（ios-android-logs）、プラグインの選定（capacitor-plugins）、Ionic UI の作業（ionic-design）には使用しないでください。

R

research-deep

weizhena / deep-research-skills

調査概要を読み、各項目について独立したエージェントを起動して詳細に調査します。タスク出力を無効にします

S

subagent-creator

tech-leads-club / agent-skills

複雑なマルチステップのワークフロー向けに、コンテキストを分離した AI サブエージェントを作成するためのガイドです。ユーザーが、分離されたコンテキストと高度な専門性を必要とするサブエージェント、専門エージェント、検証役、デバッガー、オーケストレーターの作成を希望する場合に使用します。サブエージェントへの委譲をサポートするあらゆるエージェントで動作します。「サブエージェントを作成」「新しいエージェント」「専門アシスタント」「検証役を作成」で起動します。Cursor 専用のサブエージェントには使用しないでください（代わりに cursor-subagent-creator を使用）。

C

config-codex-cli

diegosouzapw / omniroute

ステップごとのエージェントワークフローで、あらゆるマシン（Linux、macOS、Windows）上で OpenAI Codex CLI を設定し、OpenAI 互換バックエンドとして OmniRoute を使えるようにします。OS とシェルを検出し、config.toml と 7 つの名前付きプロファイルを書き込み、環境変数を設定して設定を検証します。

C

cli-mcp

diegosouzapw / omniroute

コマンドラインから MCP サーバーの状態の確認、登録済みツールとスコープの一覧表示、ツール呼び出しの実行、MCP 監査ログの管理ができます。

C

cyrus-setup-slack

cyrusagents / cyrus

Cyrus 用の Slack 連携を設定します。マニフェストから Slack アプリを作成し、認証情報の保存を案内します。

M

maintain-verification-skill

michael-denyer / pstack-claude

プロジェクトの検証スキルと機能マップが実態に即していることを定期的に確認します。機能ごとにソースを並行して読み、1 回のライブセッションですべての機能を操作し、実証済みの修正は最大 1 件の PR にまとめます。/maintain-verification-skill または「verify skill を監査して」の場合に使用します。

O

omni-context-rtk

diegosouzapw / omniroute

RTK フィルター、コンテキストエンジニアリングのルール、コンテキストリレー設定を構成する。実際のプロンプトサンプルで圧縮をテストし、コンテキスト変換パイプラインを管理する。