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
Supermemory v5 API と SDK（TypeScript `supermemory` 5.x、Python `supermemory` 5.x、`@supermemory/tools` 3.x）を使った開発に使用します。セッションをまたぐ永続メモリー、ユーザーごとのパーソナライズ、ユーザープロフィールの維持、ドキュメントのセマンティック検索が必要なアプリケーション向けです。名前空間スコープのエンドポイント、正確な SDK 呼び出し形式、検索と取り込みのオプション、型付きフィルター、出力してはならない旧名称を扱います。
「automate me」「-mode スキルを作成・更新・リフレッシュする」「自分の好みや作業スタイルをスキルとしてまとめる」、あるいは Agent にユーザーの働き方をKir… ja_final: 「automate me」「-mode スキルを作成・更新・リフレッシュする」「自分の好みや作業スタイルをスキルにまとめる」場合、および Agent がユーザーと同じ動きをするようにしたい場合に使用します。plugin-dev:skill-development + unslop を通じて個人の -mode スキルの案を作成・改訂し、必要に応じて最近の記録から最新の根拠を補います。
単一のAgentforceエージェントについて、planner、topics、actions、flows、Apex、prompt templates、NGAプラグインの宣言的なアーキテクチャスナップショットを作成します。実行時の監査行ではなく、設計時メタデータから、人が読めるアーキテクチャ文書とMermaid呼び出しグラフを生成します。特定のorgにある特定のエージェント（Agent API名で指定）のアーキテクチャ／アクションツリー／トピック構造／ツール一覧について、説明、図示、棚卸し、監査、文書化、差分比較（例：v3とv5）を求められた場合に起動します。実行時のセッショントレース、会話記録、生成時間、ゲートウェイ監査チェーンでは起動しません。このスキルは設計時メタデータのみを読み取ります（セッショントレースにはinvestigating-agentforce-d360を使用）。
Medusa プロジェクトで、管理者向けの社内 AI エージェントを構築する際に使用します。これらのエージェントは顧客ではなく、販売者や店舗運営者が操作します。データモデル、モジュールサービス、エージェントのランタイム（ツール、システムプロンプト、streamText）、ストリーミング API ルート（NDJSON）、管理 UI のチャット拡張機能を扱います。店舗運営アシスタント、商品監査、コホート分析、サポートスタッフ向けカスタマーサービスツールなど、あらゆる社内エージェントに読み込んでください。顧客向けエージェント（ストアフロントのチャットボット、購入者向けアシスタント）には使用しないでください。
neo4j-agent-memory Python パッケージの权威なリファレンス。Neo4j 上に構築された AI エージェント向けのグラフネイティブ記憶システムであり、memory.neo4jlabs.com のホスティングサービス（NAMS）についてのASSIGN情報でもある。neo4j-agent-memory、Neo4j を使ったエージェント記憶、コンテキストグラフ、POLE+O モデル、MemoryClient/MemorySettings、memory MCP サーバー、フレームワーク連携（LangChain、PydanticAI、CrewAI、AWS Strands、Google ADK、Microsoft Agent Framework、OpenAI Agents、LlamaIndex）のいずれかが言及されたときに使用。memory.neo4jlabs.com のホスティングサービス、NAMS、Neo4j Agent Memory Service、`nams_` API キーのプレフィックス、ホスト型 MCP エンドポイントを言及した場合にも使用。さらに、プロジェクトのドキュメント、ブログ記事、チュートリアル、PRD、コードサンプルの作成時、エージェント記憶のアプローチを比較する時、グラフネイティブ記憶とベクターのみのアプローチの位置付けを比較する時にも使用。パッケージ名を明示しなくてよい。
Linux 上で NVIDIA NemoClaw（サンドボックス化された OpenClaw エージェントプラットフォーム）をインストールして設定します。cloudflared トンネル、Docker cgroup の修正、OpenShell、サンドボックスの作成、Cloudflare Tunnel 経由のリモートアクセス、既知のバグへの回避策に対応します。NemoClaw のインストール、OpenClaw のセットアップ、サンドボックス化されたエージェント向けの NVIDIA Spark または DGX の設定、NemoClaw のデプロイに関するトラブルシューティングで使用します。
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。
PinchTab によるブラウザー自動化が必要なタスクで使用します。ウェブサイトを開く、インタラクティブ要素を調べる、フローをクリックして進める、フォームに入力する、ページテキストをスクレイピングする、ユーザーの承認を得て専用の自動化プロファイルを再利用する、スクリーンショットや PDF をエクスポートする、複数のブラウザーインスタンスを管理する、CLI が利用できない場合に HTTP API に切り替える、といった用途に対応します。`e5` や `e12` などの安定したアクセシビリティ参照を使い、トークン効率を重視したブラウザー操作にはこのスキルを優先してください。
Data Cloud による単一 Agentforce セッションの 360° ビューです。ユーザーがセッション ID（Agent Session UUID `019d…` または MessagingSession ID `0Mw…`）を指定して、特定の Agentforce セッションの追跡、調査、要約、説明を求める場合に起動します。セッション ID がまだない場合でも、時間、エージェント、チャネル、結果、会話テキストでセッションを検索・一覧表示する依頼で起動します。設計時のアーキテクチャに関する質問（代わりに investigating-agentforce-architecture を使用）や、Data Cloud を超えるプラットフォームテレメトリーが必要な実行時のパフォーマンス／レイテンシ／SLO の質問では起動しません。
未整理のアイデア説明を、ブレインストーミングのワークフローですぐ使える構造化プロンプトに最適化します。次の場合に起動します：ユーザーが「ブレインストーミング向けに最適化」「ブレインストーミング用にアイデアを準備」「このアイデアを強化」「ブレインストーミング用に整えて」「imposta per brainstorm」と言う場合、または /specs.brainstorm を使う前に機能アイデアを改善したい場合。コードの最適化、リファクタリング、一般的なプロンプトエンジニアリングには起動しないでください。
ユーザーが SLICC ブラウザエージェントで作業を続けたい場合や、SLICC にスキルをインストールしたい場合に使用します（例:「handoff to slicc」「move to the browser」「test in the browser」「install this skill in slicc」「upskill slicc with this repo」）。現在のタスクを SLICC ブラウザエージェントに引き渡す方法と、GitHub リポジトリから SLICC に新しいスキルをインストールする方法を扱います。
任意のHuggingFaceモデルをRunPod上にvLLMサーバーとしてデプロイし、Claude Code（OpenAIではなくAnthropicのMessages APIを使用）に接続します。ツール呼び出しがエンドツーエンドで実際に機能するかスモークテストし、Pod、ネットワークボリューム、ローカルプロセス、一時ファイルを含むすべてを痕跡なく削除します。RunPodでモデルを実行する、Claude Codeでモデルを試す、HF/GGUF/abliteratedチェックポイントがツール利用に対応するかテストする、コーディングエージェント用途のモデルをベンチマークする、一時的なGPU推論環境を起動・停止するときに使用します。ANTHROPIC_BASE_URL経由でClaude CodeをAnthropic以外のバックエンド（vLLM、Ollama、LM Studio）に接続する内容や、「Xの実行に必要なGPUは？」「このモデルの実行費用はいくら？」といった質問でも使用します。
Spec-Driven Developmentのコンテキストを初期化します。技術スタック、規約、アーキテクチャパターンを検出し、永続化バックエンドをセットアップします。「sdd-init」「init sdd」「setup sdd」「initialize sdd」「setup project」「initialize project context」で起動します。docs/specs/architecture.mdとontology.md（Constitution）を作成または更新し、knowledge-graph.jsonにデータを追加します。
複数の Claude サブエージェントに、ごく短いタスクプロンプトと実際のツール（WebFetch、Bash、Write）だけを渡して製品、SDK、ドキュメントサイト、SKILL.md の開発者体験を監査する。エージェントは自分でドキュメントを探し、依存関係をインストールし、必要なら認証情報を求め、実際の実行を試みなければならない。このスキルは各エージェントのトレース（ツール呼び出し、リトライ、経過時間、エラー）を取得し、セットアップの手間、速度、効率、エラーからの回復、ドキュメント品質でスコア付けして、A–F のグレードと具体的な修正 signifying をeld HTML レポートを出力する。ユーザーがエージェント体験の監査、スキルのテスト、エージェント向けドキュメントの監査、SDK がエージェントに親切かどうかの確認、SKILL.md の検証、エージェント DX の計測、AI エージェントのオンボーディングがどれだけ大変かのベンチマークを求めたときに使う。トリガー：'audit agent experience'、'test this skill'、'audit docs for agents'、'is my SDK agent-friendly'、'run a DX audit'、'agent experience test'、'test my docs'、'how do agents do with my product'。
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。