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 97,222 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
Use quando o usuário pede para promover uma entrada ou backlog já refinado, criar, iniciar ou consolidar uma especificação nova ou ainda em Draft em `spec.md`. Use também quando uma transição automática exigir criar ou completar a fonte normativa inicial. Inicializa specs em `specs/draft/` e aplica o MCR-10; para mudar spec aprovada use specsfy-update-spec, para captura sem perguntas use specsfy-01-inbox, para refinamento use specsfy-02-backlog e para revisão sem edição use specsfy-04-validate.
コーディングエージェント向けのトークン削減スキル。Headroom プロキシと同じ方法で、JSON のツール出力、ビルドログ、grep/ripgrep の検索結果、ソースコード、会話履歴を圧縮します。バイナリのインストールは不要で、コンテキスト内で処理します。エージェントが次のメッセージに大量のツール結果（1000 行の JSON 配列、5000 行の pytest ログ、200 件の grep 結果、1000 行のソースファイルなど）を貼り付けようとしている場合、会話がコンテキスト上限に近づいている場合、またはユーザーがトークンコストや遅延を懸念している場合に使用します。エージェント自身の出力を整える用途にも使えます。前置きを省き、画面上のコードを繰り返さず、定型的なやり取りでは推論を省略します。トリガー：「この出力を圧縮」「長すぎる」「短くして」「ログを要約」「トークンを減らして」「コンテキストがいっぱい」「コンテキストが足りない」「トークンが多すぎる」「もっと短く」「簡潔に」。
LangGraph のエキスパートです。状態を持つマルチエージェント AI アプリケーションを構築するための、本番環境対応フレームワークです。グラフ構築、状態管理、ループと分岐、チェックポインターによる永続化、Human-in-the-loop パターン、ReAct エージェントパターンを扱います。LinkedIn、Uber を含む 400 社以上で本番利用されています。LangChain がエージェント構築に推奨するアプローチです。対象：langgraph、langchain agent、stateful agent、agent graph、react agent。
あらゆる用途向けにToolUniverseをインストールして設定します。MCPサーバー（チャットベース）、CLI（14個のサブコマンドを備えたコマンドライン）、Python SDK（3つの呼び出しパターンを持つCoding API）に対応します。uv/uvxのセットアップ、12種類以上のAIクライアント（Cursor、Claude Desktop、Windsurf、VS Code、Codex、Gemini CLI、Trae、Clineなど）向けのMCP設定、CLIリファレンス全体（tu list/grep/info/find/run/test/status/build/remote/doctor/serve/connect/connections/disconnect）、Coding APIクイックスタート、エージェントツール、コード実行ツール、APIキーの手順、スキルのインストール、アップグレードを扱います。ToolUniverseのセットアップ方法、アクセスモード（MCPとCLIとSDK）の選択、MCPサーバーの設定、CLIの使用、インストールのトラブルシューティング、アップグレードについて尋ねられた場合や、ToolUniverseのインストール、科学ツールのセットアップに言及した場合に使用します。「how do I use ToolUniverse」「what's the best way to access tools」「command line」「tu command」「coding API」「tu build」でも起動します
Monitorar e ajudar a descobrir, formular e registrar regras duráveis em .specsfy/RULES.md sem alterar ou remover regras existentes. Use quando o monitor de contexto apontar revisão de regras; quando o usuário quiser adicionar regras do projeto; quando uma convenção recorrente precisar virar instrução explícita; ou ao revisar conflitos e duplicatas. Não inventa regras nem promove preferências sem confirmação.
Codebase Wiki プロジェクト（`codebase-wiki` starter pack）での作業方法を説明します。周辺コードベースのソースに基づき、エージェントが作成する Wiki です。プロジェクトに `architecture/`、`modules/`、`flows/`、`concepts/`、`guides/` セクションと `wiki/OVERVIEW.md` を含む `wiki/` ナレッジベースがある場合、またはこのコードベースの Wiki の生成・更新を依頼された場合に読みます。フォルダーごとのルール、鮮度とログの規律を含み、対象読者／詳細度の設定やソース参照の規約をまとめています。完全な生成／更新手順は `references/` に収録されています。プラットフォームの `open-knowledge` スキルを補完しますが、置き換えるものではありません。
Claude Code（code.claude.com）の拡張機能リファレンス。Agent Skills（SKILL.md）、スラッシュコマンド、出力スタイル、サブエージェント（セッション間メッセージング）、エージェントチーム、エージェントビュー、ワークフロー、ルーティン、スケジュールタスク、フック（PreToolUse / PostToolUse）、mods（Claude Code mods）、プラグイン、プラグイン評価、プラグインマーケットプレイス（marketplace.json）、MCP 設定（.mcp.json / claude mcp add）、マネージド MCP、channels（--channels / claude/channel push events、webhook / telegram / discord / imessage）、tools-reference、advisor、ultrareview を扱います。
R1 系 LLM の効率的な推論を実現する NOWAIT 技法を実装します。推論モデル（QwQ、DeepSeek-R1、Phi4-Reasoning、Qwen3、Kimi-VL、QvQ）の推論を最適化し、精度を維持しながら思考連鎖のトークン使用量を 27～51% 削減する場合に使用します。「optimize reasoning」「reduce thinking tokens」「efficient inference」「suppress reflection tokens」という語句がある場合や、冗長な CoT 出力を扱う場合に起動します。
`lk agent debugger` を使用して、ローカルで実行中の LiveKit エージェントとリアルタイムの複数ターン会話を行います。ユーザーが「test my agent」「try my agent」「does this work」「why did it call that tool」と言った場合、エージェントを編集した後に動作を確認する場合、または音声間モデルを使うエージェントやユーザーの聞き間違いがあるエージェントを確認する場合に使用します。単独の「test」には既定で使用します。回帰テストには testing-livekit-agents、採点実行には running-livekit-simulations を使用します。
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。