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
Agent Plugins v1、Claude Code、Codex、Cursor、VS Code/GitHub Copilot、Claude Desktop、Gemini CLI、Devin CLI、Grok Build、Windsurf、Zed、Antigravity CLI、OpenCode、その他の MCP クライアント向けに SigNoz MCP サーバーの設定を初期化または修復します。`signoz_*` ツールが利用できない場合は、SigNoz のドキュメント、クエリ、ダッシュボード、アラート、ビューのワークフローを行う前に使用します。「SigNoz MCP を設定」「SigNoz プラグインを構成」「リージョンが違う」「SigNoz のリージョンを変更」「MCP 認証に失敗」と言われた場合や、プラグインに言及がなくても SigNoz Cloud またはセルフホスト型 MCP エンドポイントへの接続を求められた場合に使用します。
Agentシステムのツールインターフェース層に特化したスキルです。Agentがルーティングに利用できるツール説明の作成、ツールスキーマと応答形式の設計、命名規則、実行可能なエラー復旧メッセージ、MCPサーバー設計、ツールセットの統合、個々のツールの追加・削除の判断を扱います。作業単位が単一のツールまたはツール群の場合に使用します。プロジェクトの形態、パイプラインアーキテクチャ、タスクとモデルの適合性に関する判断はproject-developmentへ、サブエージェント導入の判断はmulti-agent-patternsへ振り分けてください。
inference.sh CLI で AI アプリを実行します。画像生成、動画作成、LLM、検索、3D、Twitter の自動化に対応します。モデル:FLUX、Veo、Gemini、Grok、Claude、Seedance、OmniHuman、Tavily、Exa、OpenRouter など。AI アプリの実行、画像・動画の生成、LLM の呼び出し、ウェブ検索、Twitter の自動化に使用します。トリガー:inference.sh、infsh、ai model、run ai、serverless ai、ai api、flux、veo、claude api、image generation、video generation、openrouter、tavily、exa search、twitter api、grok
あらゆる分野のAIエージェントを設計・構築します。ユーザーが次のことを求める場合に使用します。(1)「エージェントを作成」「アシスタントを構築」「AIシステムを設計」する。(2) エージェントアーキテクチャ、エージェント型パターン、自律型AIについて理解する。(3) 機能、サブエージェント、計画、スキルの仕組みについて支援を得る。(4) Claude Code、Cursorなどのエージェントの内部構造について尋ねる。(5) ビジネス、研究、クリエイティブ、運用のタスク向けにエージェントを構築する。キーワード:agent、assistant、autonomous、workflow、tool use、multi-step、orchestration
Claude Code のヘッドレスモードまたはセッション内のフックベースのループを使用して、長時間にわたる複数セッションのタスクを自律的に実行します。構造化されたタスク分解(複雑なプロジェクト向け)と軽量な Ralph 式反復(TDD、バグ修正、リファクタリング向け)に対応します。ユーザーが「自律的に」「長時間タスク」「複数セッション」「バックグラウンドで実行」「作業を続けて」「一括処理」「完了まで反復」「Ralph ループ」と言う場合、または継続的な無人実行が必要なタスクを依頼するときに使用します。
LLM Wiki を構築・運用します。変更不可の生ソース、LLM が管理する wiki、SCHEMA.md の運用契約、軽量なランタイムポインターファイル、EXTEND.md の設定、および任意のローカル BM25 検索を備えた永続的な Markdown ナレッジベースです。LLM wiki の作成や初期設定、ソースの取り込み、wiki の検索や lint、EXTEND.md の設定、または LLM Wiki 用の BM25/全文検索のセットアップを求められた場合に使用します
解決策が不可能に見え、先に進めないときに使用します。簡単に諦めず、直面した「ノー」の種類を分類し、仮定の検証、逆転思考、第一原理、制約の切り替え、類推などの水平思考を行い、突破口を見つけるか、障害が不可避だと証明します。評価前に少なくとも 10 通りの方向性を生成します。AGENTS:API が必要な機能に対応していないとき、アプローチが 2 回失敗したとき、または「それは不可能だ」と言いかけたときは、自分自身にこのスキルを使います。行き詰まりを報告する前に、まず高速パスを実行してください。障害を ~/.config/makerskills/unstuck/archive/ に保存します。decide の上流に位置します。次の語句で起動します:「/unstuck」「行き詰まった」「これは不可能に思える」「壁にぶつかった」「方法がない」「断られた」「行き止まり」「選択肢がない」「すべて試した」「これを回避する方法」。
大規模な機能を、個別に検証でき人がレビュー可能なスライスに分割し、specs/ 内の機能ディレクトリに配置します。事前の質問、API 境界、ブラウザーで操作できるチェックポイント、HTML ビジュアライゼーション、スクリーンショットによるゲート、段階的な実装計画、再帰的なフォグ・オブ・ウォー方式の再分割、分割前の参照実装/ベストプラクティスの先行調査が必要な、高リスクまたは複数段階の機能作業に使用します。プロジェクトの検証ハーネスとスクリーンショットゲート(ブラウザーチェックポイント)、[refactor-clean](../refactor-clean/SKILL.md)(具体化した仕様をレビューし、機能を後付けした構成ではなく、単一オーナーのアーキテクチャを計画に記述する)、[screenshot-critique](../../visual/screenshot-critique/SKILL.md) および [compare-screenshots](../../visual/compare-screenshots/SKILL.md)(ビジュアルゲート)、コードレビュー(各スライスの反映前に監査)と併用します。
`<important if>` 条件ブロックを使って AGENTS.md / CLAUDE.md ファイルを改善(または初期作成)し、エージェントが適切なタイミングで必要なガイダンスに注意を向けるようにします。ユーザーが AGENTS.md、CLAUDE.md、エージェント指示、AI 向けプロジェクトルール、「my claude config」、エージェント向けオンボーディング文書に言及した場合、または既存ファイルの引き締め、短縮、監査、書き換えを依頼した場合に使用します。ファイル名が明示されていない場合も対象です。エージェントがプロジェクトルールを無視し続けるという不満がある場合にも使用します。
論文、記事、トランスクリプト、メモ、プロジェクトの知見をもとに、LLM が整理するナレッジベースを構築・維持します。情報源を相互リンクされた Markdown に取り込み、引用付きで質問に回答し、wiki の検査・改善を行い、セッションやエージェントをまたいで有用な知見を保持します。検証済みのタスク経験の記録、成功・失敗パターンの統合、根拠に紐づくスキル改善の提案・評価・適用・ロールバックにも対応します。「add this to my wiki」「what does the wiki say」「learn from this task」「improve this procedure」、/wiki:learn または /wiki:evolve で起動します。ローカルフォルダーまたはホストされた wiki URL(MCP)で動作します。インデックス優先のナビゲーション、原子的なページ、ハイブリッド検索を使用します。
Claude Code 向けのマルチエージェント自律スタートアップシステムです。「Loki Mode」で起動します。エンジニアリング、QA、DevOps、セキュリティ、データ/ML、業務運営、マーケティング、人事、カスタマーサクセスの 100 以上の専門エージェントを統括します。人の介入なしに PRD から完全にデプロイされた収益化可能な製品まで実現します。サブエージェントを割り当てる Task ツール、3 人の専門レビュアーによる並列コードレビュー、重大度に基づく問題のトリアージ、デッドレター処理を備えた分散タスクキュー、クラウドプロバイダーへの自動デプロイ、A/B テスト、顧客フィードバックループ、インシデント対応、サーキットブレーカー、自己修復機能を備えています。分散状態チェックポイントと指数バックオフによる自動再開でレート制限に対応します。--dangerously-skip-permissions フラグが必要です。
ローカルの `cawcut` CLI を通じて CawCut-App 関連のあらゆるリクエストに対応します。公開済み App の実行や、「<app> で何ができるか」「<app> は何を生成するか」「どんな app があるか」「公式 app の一覧」などの自由形式のリクエスト、利用可能な App の閲覧・一覧表示、App の入力・出力の確認を行います。「/cawcut-app-run」「自分の CawCut app を実行」「公開済み app を呼び出す」「利用可能な CawCut app を一覧表示」「利用可能な app は何か」といった場合や、公開済み App に合致する可能性のあるワークフロー/テンプレート形式のクリエイティブ依頼(広告、キャンペーン、複数ステップのテンプレート)をユーザーが説明した場合に使用します。最新の App カタログを取得し、意図を評価してから振り分けます。該当 App がない単純な1ステップのテキストから画像/動画、または画像から画像/動画への生成は cawcut-generate に引き継ぎ、後から該当 App が見つかった場合はここに戻します。`cawcut` のインストールと認証が必要です。OAuth の同意のみを行う場合や、ユーザーがアクセスできない App には使用しません。App が必要か、そのまま生成すればよいか判断できない場合は、まずここから開始します。このスキルが判断して委譲します。
ワークフロー、プロンプト、文字起こし、ドキュメント、SOP、ランブック、スクリプト、メモを基に、qiaomu 流のエージェントスキルを調査、作成、改善、移行、評価、パッケージ化、インストール確認、管理し、安全に公開します。新規または既存のスキル、先行事例の統合、ルーティング/起動境界、起動条件や出力の評価、Skill IR、リリースゲート、README/Profile の準備、GitHub リポジトリやプルリクエストの公開、バージョン付き Releases、クリーンな npx インストール、チームでの再利用、作成と公開の一連のフローに使用します。公開手順は自己完結型で、デフォルトブランチへの直接プッシュは禁止です。単発の要約、翻訳、一般的なドキュメント、スキル以外のパッケージ公開、明示的にスキル化しないタスクは対象外です。
生の HTML を取得するのではなく、ユーザーと同じように実際のブラウザーやネイティブアプリを操作します。永続的に実行する `browse` CLI を通じて、長時間稼働するヘッドレス Chromium(およびアクセシビリティ API 経由の iOS、Android、macOS アプリ)を使用します。goto、snapshot、click、fill、JavaScript、screenshot は約 100ms/コマンドでセッション状態を共有し、操作には壊れやすいセレクターではなく安定した @eN 参照を使用します。コードの読み取りや単純な取得では分からない、稼働中の Web サイトやアプリの動作の検証、操作、自動化に使用します。
ワンクリックで Agent スキルを GitHub に公開します。SKILL.md を自動検証し、より魅力的な README を生成またはチェックし、skill name と GitHub repo name を区別して、リポジトリを作成または更新し、プッシュ後に npx skills で実際にインストールして検証します。ユーザーが「发布这个skill」「publish skill」「把skill发到GitHub」「分享这个skill」「/publish-skill」と言ったときに起動します。現在のディレクトリまたは指定したパスのスキルの公開に対応します。
計画、機能リクエスト、会話コンテキストに基づいて、Claude Code のエージェントチーム向けの極めて詳細なプロンプトを生成する。ユーザーがエージェントチーム用のプロンプトを作成したい、コーディングエージェント向けのタスクを準備したい、チームプロンプトを生成したい、自律的なエージェントワークフローを構築したい場合、または "create a prompt for agent teams"、"prepare a task for a fresh session"、"generate a team prompt"、"build me an agent prompt"、"I want to hand this off to an agent team"、"create agent team instructions"、"write me an autonomous coding prompt" などと言った場合にこのスキルを使用する。ユーザーが複雑な機能を説明して委任を求めるとき、並列エージェント向けに作業を準備したいとき、"fresh context"、"copy-paste prompt"、"autonomous implementation" に言及したときにも起動する。
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。
