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
公開済みの HelixDB v3 SDK を使い、ハイブリッドグラフ検索と、正確なトラバーサルで事前フィルタリングされたベクトル検索および BM25 検索を組み合わせた、高度な AI エージェント記憶システムを設計・運用します。長期記憶、プロフィール、RAG、想起、抽出、重複排除、統合、バージョン管理、忘却、分類、取り込みに使用します。TypeScript を優先（`@helix-db/[email protected]`）。Rust v3 版は EXAMPLES.rust.md にあります。
OpenClaw AI エージェント向けの本番グレードの長期記憶 MCP プラグイン、memory-lancedb-pro を扱う際に使用します。Smart Extraction、ハイブリッド検索、メモリのライフサイクル管理、複数スコープの分離、自己改善のガバナンス、各種 MCP メモリツール（memory_recall、memory_store、memory_forget、memory_update、memory_stats、memory_list、self_improvement_log、self_improvement_extract_skill、self_improvement_review）など、memory-lancedb-pro のインストール、設定、機能の使用に対応します
Mindfold Trellisを理解・カスタマイズするためのメタスキルです。11のAIコーディングプラットフォーム（Claude Code、Cursor、OpenCode、iFlow、Codex、Kilo、Kiro、Gemini CLI、Antigravity、Qoder、CodeBuddy）に対応するオールインワンのAIワークフローシステムです。アーキテクチャ、コマンド、フック、マルチエージェントパイプライン、monorepo対応、タスクライフサイクルフックなど、Trellisの元のシステム設計を説明します。Trellisのアーキテクチャの理解、ワークフローのカスタマイズ、コマンドやエージェントの追加、問題のトラブルシューティング、特定プロジェクトへの適応に使用します。変更はここではなく、プロジェクトローカルのtrellis-localスキルに記録してください。
ほかに利用できるスキルがない場合に、1,000 以上のアプリでアクションを実行するための汎用フォールバックです。他のスキルが対応していないアプリ／サービスでの操作をユーザーが求めた場合にのみ使用します（例：Notion、Asana、Trello、HubSpot、Airtable、Linear、Monday、Zendesk、Intercom、Stripe、Shopify、QuickBooks、Zoom、Microsoft 365、Dropbox、Box、Figma、Jira、Confluence など）。別のスキルがそのサービスに対応している場合は使用しないでください。外部アプリへの接続、サードパーティーサービスでの操作、または未対応サービスについて「実際に X をできますか」と尋ねられた場合に起動します。
BMad Autonomous Development — ストーリー実装パイプラインを並行して統括します。依存関係グラフを構築し、GitHubからPRのステータスを更新し、バックログからストーリーを選択して、それぞれを専用サブエージェントの新しいコンテキストウィンドウで、create → dev → review → PRの順に並行処理します。各ストーリーは独自のgit worktreeに分離されます。任意のエピック振り返りを含め、スプリント計画全体をバッチ単位で繰り返し処理します。ユーザーが「run BAD」「start autonomous development」「automate the sprint」「run the pipeline」「kick off the sprint」「start the dev pipeline」と言った場合に使用します。/bad setupまたは/bad configureを実行してモジュールをインストール・設定します。
公式コネクターがないツールと Claude を連携させます。システムを特定し、まず Claude のコネクターディレクトリに既存のコネクターがあるか確認します。なければ、生の API を直接使って手作業で構築するのではなく、Zapier 経由でツールを接続します。認証情報を安全に扱い、書き込み操作には承認ゲートを設けます。「ERP がサポートされていない」という問題を午後のうちに解決します。「自分のツールに接続できる？」「ツール同士を連携させて」「これには API がない」「現場サービスソフトウェアからデータを取り出して」「ServiceTrade を使っているが一覧にない」「このデータにアクセスする方法はある？」など、未接続のツールが挙がったときに使用します。未対応システムが別の作業を妨げている場合にも使用します。
メタスキル。あらゆる未加工の機能を、適切にスキル化され、テスト済みで、解決可能なエージェント能力ユニットに変換します。冪等性があり、既存のスキルに適用すると、最初から作り直すのではなく改善（バグ修正、新しい入力、品質向上）します。各スキルは EVAL CONTRACT（目標、スキル固有の評価軸、ハードフェイル）を宣言し、クロスモーダル評価が汎用的な粗悪さではなく、そのスキル本来の目的を判定できるようにします。クロスモーダル評価はテストより先に実行します。異なるプロバイダーの最先端モデル 3 つが契約に照らして出力を批評し、品質に達するまで反復した後、実証済みの動作を固定するテストを作成または更新します。回帰禁止の原則：スキルへの編集は、評価スコアが前回以上でなければなりません。前進のみで、後退は禁止です。スケジュール済みジョブを支えるスキルでは、編集後、リリース前に代表的なタスクを再実行して評価する必要があります。
Agent Companies 仕様（agentcompanies/v1）に準拠したエージェント企業パッケージを作成します。新しいエージェント企業をゼロから作成する、既存の git リポジトリやスキル集を基盤に企業を構築する、またはエージェントのチーム／部門をセットアップする場合に使用します。トリガー：「create a company」「make me a company」「build a company from this repo」「set up an agent company」「create a team of agents」「hire some agents」、またはリポジトリ URL を渡して企業化を依頼された場合。既存の企業パッケージのインポート（代わりに CLI の import コマンドを使用）、または Paperclip 上で既に稼働している企業の変更には使用しないでください。
超圧縮コミュニケーションモード。原始人のような話し方で、技術的な正確さを完全に保ちながらトークン使用量を約75%削減します。強度レベルは lite、full（デフォルト）、ultra、wenyan-lite、wenyan-full、wenyan-ultra です。ユーザーが「caveman mode」「talk like caveman」「use caveman」「less tokens」「be brief」と言うか、/caveman を呼び出した場合に使用します。トークン効率の向上が求められた場合も自動的に有効になります。
CloudBase Agent SDK（TypeScript と Python）で AI エージェントを構築・デプロイします。エージェントと UI のストリーミング通信に AG-UI プロトコルを実装します。エージェントサーバーのデプロイ、LangGraph/LangChain/CrewAI アダプターの使用、カスタムアダプターの構築、AG-UI プロトコルイベントの理解、Web／ミニプログラムの UI クライアント構築に使用します。TypeScript（@cloudbase/agent-server）と Python（FastAPI 経由の cloudbase-agent-server）の両方をサポートします。
OpenClaw（v2026.2.19）のエキスパートスキルです。チャットアプリ（WhatsApp、Telegram、Discord、Slack、iMessage、Signal、LINE、Matrix、Teams、Google Chat）を AI エージェントに接続する、セルフホスト可能な AI ゲートウェイです。OpenClaw のインストール／設定／更新、チャットチャネルの設定やトラブルシューティング、セキュリティ強化と監査、openclaw.json の設定やプロンプト（SOUL.md/AGENTS.md）の確認、マルチエージェントのルーティングとセッション管理、クラウドデプロイ（AWS/GCP/Fly.io/Docker）、バージョンアップ、ClawHub スキルの検索についてユーザーが尋ねた際に使用します。セキュリティ監査、設定確認、セッションスキャン用のスクリプトを同梱しています。次の場合に起動します：“openclaw”、“openclaw.json”、“~/.openclaw”、“gateway config”。対象外：一般的なチャットボットフレームワーク、OpenClaw 以外のゲートウェイ、無関係な Docker の質問。
Microsoft Foundry（別名：Azure AI Foundry）の開発に関する専門知識。トラブルシューティング、ベストプラクティス、意思決定、アーキテクチャと設計パターン、制限とクォータ、セキュリティ、構成、統合とコーディングパターン、デプロイを含みます。Azure OpenAI、音声/電話、Realtime、MCP ツール、LangChain 統合を使用した Foundry エージェントの構築や、その他の Microsoft Foundry 関連の開発タスクで使用してください。Foundry Control Plane の Content Safety（azure-content-safety を使用）、Foundry Tools の Azure Content Understanding（azure-content-understanding を使用）、Foundry Tools の Azure Speech（azure-speech を使用）、Microsoft Foundry Classic（microsoft-foundry-classic を使用）には使用しないでください。
caveman スタイルのサブエージェントへの委譲に関する決定ガイド。メインスレッドに対して、インラインで作業を行うか vanilla Explore を使用する代わりに、いつ cavecrew-investigator（コードを検索）、cavecrew-builder（1～2 ファイル編集）、または cavecrew-reviewer（差分レビュー）を生成するかを指示します。サブエージェント出力は圧縮されているため、メインコンテキストに注入されるツール結果は約 60% 小さくなり、長いセッションでもメインコンテキストがより長く続きます。トリガー：「delegate to subagent」、「use cavecrew」、「spawn investigator/builder/reviewer」、「save context」、「compressed agent output」
Meta Quest VR ヘッドセット（Quest 2、Quest 3、Quest 3S、Quest Pro）またはそれらを対象とするアプリに関する質問への回答やコード作成の前に、必ず実施する事前確認です。トレーニングデータの知識に頼る前に、metavr CLI／metavr MCP ツールを介して Meta の信頼できる情報源で検証します。エージェントが古い記憶に基づいて Quest 関連の質問に回答し、非推奨 API の使用、Android マニフェストの破損、ストアで却下されるビルドにつながる失敗を防ぎます。ユーザーが Quest プロジェクトにいる場合（Oculus／Meta Quest／Horizon OS、Unity OVR または Meta XR パッケージ、com.meta.*／com.oculus.* パッケージ ID、Quest 対象の AndroidManifest、.meta ファイル、developers.meta.com／developer.oculus.com URL への言及など）に自動で読み込まれます。ビルドパス：すべて。パスが不明な場合、または Quest 固有の主張が関係する場合は、まずこのスキルを使用してください。
エージェントのアイデンティティ面談を再実行、または掘り下げます。`gbrain bootstrap interview --set/--show/--confirm` で共有のブートストラップ回答バンク（state/interview.json）を操作し、`gbrain bootstrap render --only <FILE> --force` でアイデンティティファイルを再生成します。回答ストアは1つ、入口は2つです。初回起動時のブートストラップとこの再実行スキルは同じバンクに書き込むため、回答を更新すると、生成済みファイルを手編集せずに SOUL.md、USER.md、ACCESS_POLICY.md、HEARTBEAT.md に反映されます。回答はすべてユーザー自身の言葉とし、決して捏造しません。
コードベースがAIエージェントに対応しているかを監査するとき、またはエージェント型コーディングツールで適切に扱えるよう改善を支援するときに使用します。テストカバレッジ、ファイル構成、型システムの利用状況、開発環境の速度、自動適用という、コーディングエージェントがプロジェクトで効率よく動作するための5つの柱の評価依頼に適用します。「コードベースを監査して」「エージェント対応にして」「AIエージェント向けに改善して」「エージェントフレンドリーにして」や、エージェントがコードベースで苦労する理由に関する質問で起動します。
サブエージェントまたは tmux ワーカーに作業を委任するための穴埋め式プロンプトテンプレートです。SEARCH/LOCATE、IMPLEMENT、REFACTOR、RESEARCH、REVIEW/VERIFY に対応します。委任プロンプトを作成する前に必ず呼び出してください（Agent ツール、agent-tmux ワーカー、ファンアウトタスク）。曖昧な依頼ではなく、明確な GOAL、ACCEPTANCE、REPORT セクションを含むプロンプトを作成できます。委任するかどうかの判断や、起動後のワーカーの操作には使用しません（その場合は using-tmux-agent-tools と tmux-agent-tools スキルを参照）。
AI SDK に関する質問に回答し、AI 搭載機能の構築を支援します。開発者が (1) generateText、streamText、ToolLoopAgent、embed、tools などの AI SDK 関数について質問する、(2) AI エージェント、チャットボット、RAG システム、テキスト生成機能を構築したい、(3) AI プロバイダー（OpenAI、Anthropic、Google など）、ストリーミング、ツール呼び出し、構造化出力、埋め込みについて質問する、(4) useChat や useCompletion などの React Hooks を使用する場合に使います。トリガー：「AI SDK」「Vercel AI SDK」「generateText」「streamText」「アプリに AI を追加」「エージェントを構築」「ツール呼び出し」「構造化出力」「useChat」。
このスキルでは、EdgeOne Makers 上の AI エージェントエンドポイントの構築方法を案内します。5 つのフレームワーク（DeepAgents、LangGraph、CrewAI、OpenAI Agents SDK、Claude Agent SDK）、プラットフォームから注入される `context.store` / `context.tools` / `context.sandbox`、conversation_id のデュアルチャネルルーティング、SSE ストリーミング、`agents/` と `cloud-functions/` の分離を扱います。EdgeOne Makers 上で AI エージェントエンドポイントを作成またはレビューしたい場合に使用します。例：「EdgeOne Makers でエージェントを構築」「Claude エージェントエンドポイントを作成」「LangGraph を Makers に接続」「SSE で LLM 応答をストリーミング」「エージェントテンプレートをレビュー」「context.store / context.sandbox / context.tools を使用」。通常の Edge Functions、Cloud Functions、ミドルウェア（AI ロジックを実行しないため、代わりに edgeone-pages-dev を使用）では起動しないでください。デプロイのワークフローでは edgeone-pages-deploy を使用してください。EdgeOne Makers プロジェクト以外での汎用 AI フレームワーク開発でも起動しないでください。
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。