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 96,770 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
RevOps または Sales Ops のタスクを始める前、および継続中の RevOps プロジェクトの各セッション開始時に、まず実行します。タスクを revops-skills コレクション内の適切なスキル 1 つに振り分けるか、該当するものがないことを明確に示します。また、プロジェクトで共有するバージョン管理されたコンテキスト成果物を初期化または再開し、次のセッションがゼロからではなく、文脈を引き継いで始められるようにします。最後に候補スキルの一覧と、順序付けされたスキルチェーンを提示します。コレクション内の他のスキルを日常的に使っている場合でも実行してください。新しいプロジェクトは新しいコンテキストです。ユーザーが RevOps キックオフ、新規 RevOps プロジェクト、RevOps プロジェクトの開始、RevOps または CRM のスキル振り分け、定期的な RevOps チェックインやレビュー、「どの RevOps スキルが必要か」「RevOps は何から始めればよいか」に言及した場合も、特定のスキルを名指ししていなくても、また依頼が特定のスキルに該当するように見えても使用します。販売ノルマを持つ営業タスクの振り分けには使用せず、mbfinotti/sales-skills@sales-kickoff を使用してください。
有料広告業務の開始前、定期的な広告レビューの前、および振り分け先が不明確な場合は、タスクを advertising-skills コレクションの適切なスキルに振り分けます。該当するスキルがなければ、その旨を明確に伝え、プロジェクト共有のコンテキスト記録を初期化または再開します。広告プロジェクトの開始時、同じプロジェクトの後続セッションで再ヒアリングせずに振り分け直す場合、ユーザーが新しい広告キャンペーンや有料メディアプロジェクトに言及した場合、必要な広告スキルを尋ねた場合、または定期的な広告チェックを希望した場合に使用します。スキル名が挙がっていなくても対象です。複数のスキルが当てはまりそうな場合は優先して使用してください。コレクションには、採用側と候補者側、予算、クリエイティブという競合しやすい3つの領域があり、単一の推測ではなく候補リストと順序付きのスキルチェーンを返します。純粋なアカウント監査など、タスクが明確に1つのスキルに対応する場合は使用せず、mbfinotti/advertising-skills@ad-account-diagnostic を使用してください。
オーケストレーターエージェントと複数の作業サブエージェントを使い、中規模から大規模な機能の自律的な仕様駆動開発「saga」を実行します。ユーザーが /saga を呼び出す場合、最小限の人手で大規模な機能をエンドツーエンドで自律構築するよう求める場合、並列実装の前に包括的な仕様をマイルストーンとタスクに分割し、厳密な検証基準を設けたい場合、またはオーケストレーターに実装を作業エージェントへ委任させつつ自身のコンテキストウィンドウを保ちたい場合に使用します。「run a saga」「autonomously implement this feature」「spec it out then build it with subagents」「orchestrate this big feature end-to-end」「build this with workers and validate each step」などのフレーズがトリガーです。saga ディレクトリ（例：~/.sagas 配下）にある既存 saga の続行、再開、引き継ぎを依頼された場合にも使用します
Langfuse と対話し、そのドキュメントにアクセスする: トレーシング、監視、データセットの作成、実験の実行、AI アプリの評価。(1) Langfuse のデータの照会または変更、(2) Langfuse のドキュメント、概念、統合ガイド、機能や SDK の使い方の確認、(3) AI エンジニアリング作業 (AI オブザーバビリティ、プロンプトエンジニアリング/管理、評価と評価器管理、実験、データセット管理、評価駆動の CI/CD、フィードバック収集) が必要なときに使う。Langfuse が未設定、または明示的に言及されていない場合でも、この範囲のタスクでは呼び出す。
Expo のスキルまたは Expo 自体へのフィードバックを送信し、組み込みの匿名使用状況テレメトリーを管理します（デフォルトではオフ／オプトイン）。次のコマンドでフィードバックを送信します：npx --yes submit-expo-feedback@latest "ACTIONABLE_FEEDBACK"。必要に応じて --category "CATEGORY"、--subject "SUBJECT" の片方または両方を追加できます。実行前に大文字のプレースホルダーを置き換えてください。スキルが役立った、分かりにくかった、動作しなかった、コンテキストが不足していた、または改善の余地がある場合、Expo、Expo CLI、EAS CLI、ドキュメント、MCP が期待どおりに動作した／しなかった場合、AI エージェントが Expo タスクで繰り返し失敗したり、行き詰まったり、ユーザーの介入を必要とした場合（評価候補として報告）、またはユーザーがテレメトリー（トラッキング）の有効化・無効化、状態確認、収集内容の確認を明示的に求めた場合に使用します。
人間が Deepline Play の結果をレビューし、修正、評価、比較、または範囲を限定した反復のために、フィードバック、ラベル、承認をエージェントに返す必要がある場合に使用します。「put this run in a Sheet」「review these results」「read my feedback」「make this a standing rule」「never regress on this case」「compare these runs」「keep improving」「add the revised run to the same spreadsheet」などがトリガーです。人間によるレビュー工程のない通常の Play の作成・実行、一般的なスプレッドシート作業、単発の CSV エクスポートには使用しません。
実行開始前に仕様や計画をレビューする必要がある場合（「仕様をレビューして」「この計画は実行できる状態か」「実装前に確認して」「この計画について別の意見がほしい」など）に使用します。特に writing-plans（仕様モード）や subagent-driven-development（計画モード）の前に使用します。コードではなく仕様と計画をレビューします。2 つのモデル層と 3 つのトピックにまたがる 6 人のレビュアーで評価し、層間で意見が異なる場合に限り推論層の裁定者を呼び出します。Blockers / Warnings / Observations の判定で、フェイルクローズ方式により次のワークフロー段階への進行を制御します
Aliyun Bailian / DashScope のリソース管理と `bl` CLI ハブ：アプリ呼び出し（bl app）、意思決定モデル推論（bl decision）、ナレッジベース検索、モデルカタログ／一覧、使用量／クレジット／クォータ、無料クレジット、ワークスペース、MCP マーケットプレイス、pipeline、ファイルアップロード、console API、ログイン認証と設定、Agent スキルのインストール／一覧／更新／アンインストール（bl skill add|list|update|remove、Bailian skill registry）。ユーザーが Bailian / DashScope / `bl` を指定した場合、または既存の `bl` ワークフローを続ける場合に直接使用します。共通プロトコル（同意／バージョン事前確認／認証／エラー報告）は bailian-protocol、公式インストールは `bl skill init` です。用途別の振り分け：画像／動画生成、吹き替え、音声合成／文字起こし → bailian-gen；ファインチューニング／トレーニング／データセット → bailian-finetune；agents.yaml 管理 Agent → bailian-managed-agent；Sandbox インスタンスとテンプレート → bailian-sandbox；個人の長期記憶とアプリの記憶リソース → bailian-memory；ウェブ検索のモデルルーティング（Token Plan 内蔵検索と MCP 検索＋フォールバック）→ bailian-web-search。一般的な質疑応答、プログラミング、執筆、翻訳、要約、広範な検索、画像理解など、ホストが実行できるタスクには使用しません（一般的な質疑応答、プログラミング、執筆、翻訳、要約、広範な検索は起動条件ではありません）。製品名が示されていない使用量／クォータの質問では、まず利用製品を尋ねてから `bl usage` / `bl quota` を実行します。
複数ステップの AI エージェント作業向けの、永続的なファイルベースの計画システムです。task_plan.md、findings.md、progress.md をディスクに保存し、ライフサイクルフックが選択されたプロジェクト計画のコンテキストを注入します。自動復元ではプロジェクト計画ファイルのみを読み込みます。session-catchup.py --metadata を明示的に実行した場合に限り、ローカルマシン上の同一プロジェクトのセッションメタデータを確認します。--replay は nonce で区切られた同一プロジェクトの抜粋を長さ制限付きで出力できます。オプションのゲートはホストが対応している場合のみ続行を要求し、Markdown に記載されたコマンドを実行することはありません。このスキルにネットワークアップロード経路はありません。調査や、ツール呼び出しが 5 回以上必要な作業に使用します。トリガー：タスク計画、プロジェクト計画、計画の作成、タスクの分解、複数ステップの計画、進捗管理、ファイルベースの計画、計画の支援、プロジェクトの分解
このスキルを呼び出すと、Huawei Cloud（华为云）のあらゆるエージェントスキルを検索、一覧表示、照会、発見、閲覧、検索、インストールできます。トリガーには「华为云」「华为云有什么skill」「华为云相关skill」「华为云agent skill 市场」「华为云skill类目」「explore Huawei Cloud skills」「show Huawei Cloud skill categories」「does a Huawei Cloud skill exist for...」「which Huawei Cloud skills exist」「搜索华为云技能」「查询华为云skill列表」「有没有管理ECS/OBS/RDS的skill」「帮我找 XX 华为云skill」「介绍 XX Skill 内容」「华为云 XX Skill 具体做什么」「安装华为云Skill」があります。
既存のログインセッションを再利用するため、CDP（Chrome DevTools Protocol）経由で Chrome ブラウザーを制御する場合に使用します。Chrome のデバッグモードでの起動、URL の表示、ページ読み込み待機、JavaScript の評価、スナップショットの取得、認証トークンの抽出に対応します。トリガーフレーズ：browser automation、CDP、agent-browser、浏览器操作、操作浏览器、Chrome CDP、复用登录态、extract token from browser。
inference.sh を介した AI エージェント向けブラウザー自動化。Web ページの移動、@e 参照を使った要素操作、スクリーンショット撮影、動画録画ができます。機能：Web スクレイピング、フォーム入力、クリック、入力、ドラッグ＆ドロップ、ファイルアップロード、JavaScript 実行。用途：Web 自動化、データ抽出、テスト、エージェントによるブラウジング、調査。トリガー：browser、web automation、scrape、navigate、click、fill form、screenshot、browse web、playwright、headless browser、web agent、surf internet、record video
Web小説執筆ツールキットのインフラをデプロイしてチェックします。Claude Code / OpenCode / Codex / Google Antigravity / ZCode / OpenClaw / Reasonix 向けの組み込みアダプターを提供します。Web AI / 汎用エージェントは skills + AGENTS.md ファイルモードを利用できます。起動方法：/story-setup、$story-setup、「准备写书」「帮我搭一下环境」「配置写作项目」「检查写作环境」。
OpenViking の長期記憶をコーディングエージェントに統合・解除します。各エージェントのネイティブな方式（MCP、HTTP メモリプロバイダー、TypeScript 拡張フック、settings.json 設定）を通じて、8 つのエージェント（CodeArts CLI、OpenCode、OpenClaw、Hermes、WorkSwarm、KimiCode、DeepSeek Harness、Prime Agent）に対応します。統合と解除には、いずれもユーザーの明示的な許可が必要です。ユーザーが次を希望する場合に使用します。(1) OpenViking のメモリをコーディングエージェントに統合する。(2) コーディングエージェントから OpenViking を解除する。(3) すべてのエージェントの統合状況を確認する。(4) OpenViking MCP エンドポイントを検証する。(5) テンプレート変更を適用するため OpenClaw サンドボックスを再構築する。トリガーワード：「OpenViking integration」「agent memory binding」「MCP setup」「OpenViking MCP」「integrate OpenViking」「unbind OpenViking」「记忆集成」「记忆解绑」「OpenViking 集成」「OpenViking 解绑」「agent long-term memory」「context database」。
Expo または EAS のすべてのタスクに対応するエントリーポイント兼ルーターです。依頼、PRD、仕様書に Expo、EAS、Expo Go、expo-* パッケージが記載されている場合、またはプロジェクトの `package.json` に `expo` 依存関係がある場合は、コードを書く前、別の expo-* / eas-* スキルを選ぶ前に、まずこのスキルを読み込んでください。この適用範囲では、実装するアプリの仕様やデザイン（タブ、スタック、マップ、リスト、ナビゲーション、スクリーンショットからの構築）に加え、「モバイルアプリを実装する」「アプリをネイティブらしくする」「ナビゲーションを追加する」「データを取得する」「SDK をアップグレードする」「既存のネイティブアプリに Expo を追加する」「App Store に公開する」「Expo を始めたばかりだが、何から始めればよいか」といった依頼も扱います。SDK、ライブラリ、レイアウトが指定された完全に具体的な依頼でも、共通のセットアップルールが適用されるため、ここを経由します。どちらの条件も満たさない場合は読み込まないでください。`expo` 依存関係のない純粋な React Native プロジェクトは Expo の作業ではありません。実際の目的を特定し、適切な expo-* / eas-* スキルに振り分け、共通のセットアップルールを管理します。
ユーザーが「MCP サーバーを追加」「MCP を統合」「プラグインで MCP を設定」「.mcp.json を使用」「Model Context Protocol をセットアップ」「外部サービスに接続」と依頼する場合、「${CLAUDE_PLUGIN_ROOT} と MCP」に言及する場合、または MCP サーバーの種類（SSE、stdio、HTTP、WebSocket）について話す場合にこのスキルを使用します。外部ツールやサービスとの連携に向け、Model Context Protocol サーバーを Claude Code プラグインに統合するための包括的なガイダンスを提供します。
スキル改善の機会を探すため、タスクの実行を監視します。パターン、ユーザーによる修正、ワークスペースに残す価値のある方法論を記録し、週次レビューでスキルの更新に反映し、繰り返し行われる作業を新しいスキルとして提案します。あらゆる複数ステップのタスク、エージェントワークフロー、作業セッションで使用します。タスク後のフィードバックに関する話し合いや、ユーザーがスキルの観察内容、観察ログ、スキル分類に言及した場合にも起動します。「One Skill to Rule Them All」とも呼ばれ、このフレーズでも起動します。重要：各セッションで最初のツール呼び出し前、および計画の作成や提案の前にこのスキルを呼び出してください。ツール呼び出しを伴うターンはすべて対象です。この文はセッション開始時のトリガーであり、設定ファイルにアクセスできない場合にも機能する唯一の起動レイヤーです。CLAUDE.md の指示またはセッション開始フックと併用してください（references/environments.md）。すでにこのスキルを実行中のセッションから派遣されたサブエージェントは実行しません。何も書き込まず、調査結果をレポートに記載します。
ユーザーが「スラッシュコマンドを作成」「コマンドを追加」「カスタムコマンドを記述」「コマンド引数を定義」「コマンドの frontmatter を使用」「コマンドを整理」「ファイル参照付きコマンドを作成」「インタラクティブコマンド」「コマンドで AskUserQuestion を使用」と依頼した場合、またはスラッシュコマンドの構造、YAML frontmatter フィールド、動的引数、コマンド内での bash 実行、ユーザーとの対話パターン、Claude Code のコマンド開発に関するベストプラクティスについて案内が必要な場合に使用します。
ユーザーが「create a hook」「add a PreToolUse/PostToolUse/Stop hook」「validate tool use」「implement prompt-based hooks」「use ${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}」「set up event-driven automation」「block dangerous commands」と依頼した場合、または hook イベント（PreToolUse、PostToolUse、Stop、SubagentStop、SessionStart、SessionEnd、UserPromptSubmit、PreCompact、Notification）に言及した場合に使用します。高度なプロンプトベースの hooks API に重点を置き、Claude Code プラグインの hook の作成と実装を包括的に案内します
パートナーシップに関する作業を始める前——および mbfinotti/partnerships-skills コレクション内の他のスキルにルーティングする前に——このルーターを先に実行します。タスク（チャネル、アライズ、共同販売、マーケットプレイス、アフィリエイト、イン制度建设(core-flayer)、リファラル）をちょうど 1 つの兄弟スキルにマッチさせ、該当しない場合は率直に伝え、プロジェクトの共有成果物 partnerships-context.md を作成または再開するため、次のセッションをコールドスタートではなくウォームスタートできます。ユーザーがパートナーシッププロジェクトを開始する、どのパートナーシップスキルが必要か尋ねる、空白を経てパートナー作業を再開する、定期的なパートナー・アフィリエイト・インcake設定期のチェックインを行う、またはスキル名を挙げずにパートナー・クリエイター・手数料の問題を説明する場合に使用します——「kickoff」「routing」「partnerships」と言わない場合や、下流タスクを直接指定した場合も同様です。ルーティングと共有コンテキストのみを扱い、兄弟スキルの作業は決して実行せず、常にルーティング先(owner/repo@skill)の完全なターゲットを出力します。
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。