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
`orca` CLI を通じて、Orca 管理の worktree、フォルダーコンテキスト、ターミナル、リポジトリ、自動化、成果物、スキル共有、worktree コメント、Orca 内蔵ブラウザーを操作します。ユーザーが「$orca-cli」「Orca worktree」「child worktree」「spawn codex/claude in a worktree」「read/wait/send Orca terminal」「handoff」/「handover」/「give this to another agent」「Orca browser」「orca artifacts」「share skills」と言った場合に使用します。Orca の状態が関係する場合は、通常の git worktree、臨時の PTY、Computer Use より優先します。CLI、ファイルシステム、API では操作できない可視ウィンドウの GUI 操作が必要な場合に限り、Computer Use を使用します。
あらゆる目標を、貼り付け可能な短い 1 つの "gauntlet loop" プロンプトに変換します。このプロンプトは、エージェントに具体的な品質基準を設定させ、作業を小さく評価可能な単位に分割し、各単位にビルダーと独立した厳格な批判者を実行させ、基準と盲目比較して、勝つまでループさせます。開発、ライティング、コード、リサーチ、デザインに有効です。トリガー: "/gauntlet-loop", "gauntlet loop", "gauntlet this", "make a gauntlet prompt", "loop until it beats X".
読み取り専用操作を通じて、現在のユーザーがアクセスできる AE(Agentic Engine)ナレッジベースのうち検索する価値のあるものを特定し、検索するかどうかを判断します。ユーザーがナレッジベース、社内ドキュメント、会社資料の検索を明示的に求めた場合に使用します。社内情報や業務上の背景が必要なタスク、または ae-analysis がクエリ経路を選ぶ前に有効な KB 自動検出の会社スイッチを確認した場合にも使用します。社内の背景情報を使ってデータ分析の結果、異常、傾向を説明し、証拠に基づく結論を導きます。ユーザーがナレッジベースにアクセスしないよう明示的に求めた場合は使用しません。このスキルは候補の発見と選定を担当します。実際の `+index` / `+grep` / `+read` / `+ask` による検索には `ae-kb` スキルを使用してください。
Luminance、Kira などの一括レビューツールが使用されているかを検出し、大量の条項抽出をそのツールに委託し、~/.claude/plugins/config/claude-for-legal/corporate-legal/CLAUDE.md の信頼レベルに従って出力を QA します。ユーザーが「send to Luminance」「bulk review」「AI extraction」と言ったとき、または diligence-issue-extraction が大量抽出のカテゴリに該当したときに使用します。
ユーザーが CopilotKit エージェントのスキル(このエージェントに CopilotKit を教える SKILL.md ファイル)を更新、リフレッシュ、再インストールしたい場合に使用します。CopilotKit のコードベースやプロジェクト自体の更新用ではありません — 対象はこのエージェントが読み込んでいるスキル/ナレッジのリフレッシュです。トリガー: "update copilotkit skills"、"update skills"、"refresh skills"、"skills are stale"、"skills are outdated"、"get latest skills"、"my copilotkit knowledge is wrong"、"copilotkit APIs changed"、"skills seem old"、"wrong API names"、"reinstall skills"、"skills not working right"、"update your copilotkit knowledge"。
ListenHub CLI のスキルルーター。ユーザーの意図に応じて適切なスキルにルーティングします。トリガー:「make a podcast」「explainer video」「read aloud」「TTS」「generate image」「generate video」「做播客」「解说视频」「朗读」「生成图片」「生成视频」「幻灯片」「slides」「音乐」「music」「generate music」「翻唱」「cover song」「pixverse」「口型」「lipsync」「对口型」「parse URL」「解析链接」「提取内容」。
測定可能な指標で任意のファイルを最適化する自律的な実験ループ。Karpathy の autoresearch に着想を得たもの。エージェントがターゲットファイルを編集し、固定の評価を実行し、改善は保持(git commit)して失敗は破棄(git reset)し、-loops を無限に繰り返す。コード実行速度の最適化、bundle/画像サイズの削減、テスト合格率の向上、プロンプト最適化、内容品質(見出し、コピー、CTR)の改善、測定可能な改善ループの実行時に使う。必要条件:ターゲットファイル、指標を出力する評価コマンド、git リポジトリ。
構造化された LLM 協議会(hammer:五つの思考レンズのアドバイザー——レッドチーム、第一原理、拡張主義者、アウexecutors、オ-outsider、実行者)、加えて匿名化された相互レビュー、コンセンサスに関する強制議論、异议を保持する共同議長Synthesis、任意の Codex による Decision Science パス——を convene して、重要度の高い意思決定を压力テストする。適応モード(クイック/スタンダード/ディープ)でコストを抑え、永続ジャーナルにより実行をまたぐ学習を可能にする。必須トリガー:/claude-council、"convene the council"、"run this by the council"、"I need the council"、"council this"、"pressure-test this"、"stress-test this"、"war room this"、"debate this"。強トリガー:"I'm torn between X and Y"、"this is a big decision"、"help me think this through from multiple angles"、"I need outside perspectives"、"should I X or Y"( stakes が実際に存在する場合——答えが明らかな二択なら、ステップ 1 ルール 4 に従いトリアージで拒否)。事実質問、コーディング支援、デバッグ、クイックな yes/no 決定、情緒的サポート、答えが一つしかない問題には呼ばない——それらは直接答える。任意のサフィックス:"with codex" で Decision Science パスを有効化、"deep" でディープモードを強制、"quick" でクイックモードを強制。副次的呼び出し:/claude-council outcome <sha1> <note> は意思決定結果を記録する。/claude-council meta はジャーナルのメタ分析を実行する。
対抗型のマルチエージェント計画スキル。team-mode を通じて 5 人の容赦ないカテゴリメンバー(unspecified-low、unspecified-high、deep、ultrabrain、artistry)を自ら編成し、容赦ないクロスクリティークの議論を行い、擁護できる洞察のみを蒸集したうえで、蒸集した洞察バンドルを必ず `plan` エージェントに渡して実行可能な計画として形式化します。最大の厳密さが要求される計画や、弱い前提・盲点・オーバーエンジニアリングを洗い出したい場合に使用します。トリガー:'hyperplan'、'hpp'、'/hyperplan'、'adversarial plan'、'hostile planning'、'cross-critique plan'、'하이퍼플랜'、'적대적 계획'、'교차 비평'。
エージェントが MCP クライアントを、Capawesome がホストする非公式 Capacitor MCP サーバーに接続できるよう案内します。このサーバーは v8、v7、v6、next の公式 Capacitor ドキュメント、公式およびコミュニティのプラグイン一覧、Ionic ブログの Capacitor 記事を提供します。クライアントの検出、Claude Code、Claude Desktop、Cursor、VS Code、Windsurf、Zed、および stdio 専用クライアントのセットアップ、ドキュメントのバージョン選択、検証、トラブルシューティングを扱います。Capacitor プラグインのインストールや設定、アプリやプラグインの新しいバージョンへのアップグレードや移行、Ionic Framework の UI コンポーネント、Capawesome Cloud、または Capacitor 以外の MCP サーバーには使用しないでください。
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。
