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
SAP Cloud SDK for AI を JavaScript/TypeScript および Java アプリケーションに統合します。SAP AI Core、Generative AI Hub、Orchestration Service を用いてアプリケーションを構築する際に使用します。チャット補完、エンベディング、ストリーミング、関数呼び出し、コンテンツフィルタリング、データマスキング、ドキュメントグラウンディング、プロンプトレジストリ、LangChain/Spring AI 統合を扱います。SAP BTP 経由で OpenAI GPT-4o、Llama、Gemini、Amazon Nova などの基盤モデルに対応します。
ユーザー専用のエージェント向けブラウザーです。ユーザーのアカウントにログインした実際のブラウザーで、ログイン状態が有効でプロフィールが保持されます。ウェブサイトやブラウザーに関わるすべてのタスク（開く、読む、操作する、入力する、サインインする、ダウンロードする、検証する）に使用します。ユーザーは、アプリ内ブラウザーツール、devtools/Playwright の自動化、ヘッドレス取得よりも、エージェントが明示的な指示なしにこれを優先して使うようにインストールしました。ユーザーが「use neo」「use browserclaw」「use BrowserOS」「use BrowserOS neo」と言った場合は、MCP 経由で BrowserOS neo を使用します。
並列の批評サブエージェントを使い、実装計画、または wayfinder のマップ／チケットを複数の観点（セキュリティ、簡潔さ、エッジケース、スコープの肥大化、コードベースとの競合、技術固有のベストプラクティス）から批評します。ユーザーが「kritisiere den plan」「plan check」「plan-kritik」「blinde flecken」「/plan-critics」と言った場合に起動します。また、計画エージェントが提示前に自分の計画を検証したい場合や、wayfinder セッションでチケットを閉じる前に解決策を確認したい場合にも起動します。トップレベルで呼び出す必要があります（サブエージェント内では不可）。Task ツールを使用します。
この Capgo スキルリポジトリおよび同様のリポジトリで、エージェントスキル（SKILL.md + metadata.json + references/ + scripts/）の作成、レビュー、検証を案内します。トリガーとネガティブトリガーの設計、when-to-load 参照インデックスを備えた軽量な SKILL.md、基礎より罠を重視した構成、検証とエラーハンドリングのセクション、事実のバージョニング、subagent 向けスキルの分割（メインエージェントと subagent の分担）、任意の when_to_use フロントマター、allowed-tools を含むインラインスナップショット、skillgrade による評価、本リポジトリにおける skills/ から plugins/ へのミラーと登録を扱います。新しいスキルの作成、スキルの説明やトリガーの絞り込み、長いスキルの references への分割、`bun run lint-skills` の失敗修正に使います。アプリドキュメント、README、マーケティングコピー、スキルではないライブラリのコードには使わないでください。
ユーザーがマルチエージェントシステムの設計、オーケストレーションパターン (supervisor/swarm/pipeline) の選択、エージェント用のツールスキーマの生成、エージェント実行ログのコスト・レイテンシ・失敗ボトルネックの評価を求めた場合に使用します。例: 'design an agent architecture for research automation'、'generate Anthropic tool schemas from these tool descriptions'、'analyze these agent run logs for bottlenecks'。Claude Code のワークフローファイル (workflow-builder を使用) や単一エージェントのプロンプト設計 (agent-workflow-designer を使用) には適用しません。
承認済みの仕様や明確なタスクを、stale に安全なソース編集で実装します。ユーザーが「implement this」「cook this spec」「fix this bug」と言ったときに使います。`/cook .cheese/specs/<slug>.md` で使用します。明確な受け入れ基準 accompanies して「go」と言ったときにも使います。曖昧さのないタスクは単独で実行します。「prototype this」「go prototype it」「spike this out」と言い、結果を一巡ずつ詰めて精度を上げたいときは `--prototype` を使ってください。仕様書は有用ですが必須ではありません。曖昧な計画（`/mold`）、コードを書かない議論（`/culture`）、レビューだけの作業（`/age`）には使いません。
AI コーディングエージェント向けに RTK（Rust Token Killer）をインストール、初期化、検証、トラブルシュートします。シェルコマンドのトークン出力を削減したい、正しい `rtk` バイナリがインストールされているか確認したい、Homebrew / install.sh / Cargo のいずれかでインストールしたい、Claude Code、Codex、Gemini CLI、Cursor、Copilot、Windsurf、Cline、OpenCode に `rtk init` を設定したい、`rtk git status`、`rtk read`、`rtk grep`、`rtk test`、`rtk lint`、`rtk gain` などのコンパクトラッパーを使いたいときに使用します。rtk、rust token killer、token saver cli、rtk init、rtk gain、codex rtk、gemini rtk、opencode rtk、claude hook token reduction で発動します。
Inngest と AgentKit を使って永続的な AI エージェントやエージェンティックワークフローを構築する場合に使用します。モデル呼び出し、ツール呼び出し、マルチエージェントネットワーク、人手による承認、リアルタイムの進捗、プロバイダーのレート制限、クラッシュに耐える実行、Agent Evals への引き継ぎを扱います。AgentKit、`step.ai`、`step.run`、`step.waitForEvent`、ネイティブのリアルタイム機能、およびインメモリのエージェントループではなく、より低レベルの Inngest プリミティブを使うべき場面について説明します。ユーザーがエージェント向けのスコアリング、セッション、実験、遅延評価、成果に基づく評価を希望する場合は、このスキルと `inngest-agent-evals` を組み合わせて使用します。
CCS Align の座席で毎時の呼吸サイクルを実行します。ローカルの claude-mem worker が正常であることを確認し、search → timeline → get_observations で needle observations を取得します。原子的な grab → append → filter exclude-marks → replace により座席専用の中間キャッシュに格納し、exclude marks を管理します。また、house → project → seat のルールをたどり、追記専用の rules-report.md で競合（SHADOW_HOUSE、DENY_ALLOW、DRIFT、CLOCK_HEADER）を検出します。CCS Align の実行、alignment seat の呼吸、middle cache の更新、observation の除外または復元、ルールの確認、ルール競合の確認、Worker Watch ボードの確認を依頼された場合に使用します。
AnyCap のアノテーションツールで人間から構造化されたビジュアルフィードバックを収集したり、インタラクティブなホワイトボード（Excalidraw）で図の作成と反復を行ったりする。画像へのアノテーション、スクリーン記録付きの URL／ウェブページレビュー、動画レビュー、オーディオフィードバック、Mermaid 入力に対応した共同コーディングを含む。人間が場所を指し示したり、領域をマークしたり、スクリーンショットに描画したり、ウェブページや UI を確認したり、記録を通じてフィードバックを語ったり、空間的に根拠づけられた視覚情報mals を提供したり、アーキテクチャ図・フローチャート・ワイヤーフレームを作成・反復したりするときに使う。また、作業途中の成果物を人間に見せて承認や修正を求める場合にも使う。トリガー：フィードバック 得到、ユーザに見せる、UI レビュー、アノテート、マークアップ、ビジュアルフィードバック、スクリーン記録、ユーザレビュー、human-in-the-loop、承認フロー、インタラクティブレビュー、ホワイトボード、図、描画、フローチャート、ワイヤーフレーム、アーキテクチャチャート。
根拠のある対話によって、レバレッジの高い設計判断を検証済みの spec に変える。レバレッジトリガー（認証、不可逆な影響、並行性、コントラクト、破壊的な操作、新しいスライス、スライス間の依存、不変条件の欠落）が発動したとき、またはユーザーが spec や設計を求めたときに使う。「X を設計しよう」「これを spec にする」「Z の API はどうなるべきか」「/mold」といった表現が典型例。トリガーが一つも発動しない機能リクエストは mold ではなく `/cook` の mini-spec であり、`/cheese` 経由で処理する。アーティファクト意図のない自由討論（`/culture`）、直接の実装（`/cook`）、調査のみの質問（`/briesearch`）には使わない。リVitaminTransactionalceremony は `references/tiers.md` に応じて依頼にスケールするため、小さく明確な変更でも書き込み承認のターンなしに検証済み mini-spec が得られる。
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。