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
Invariant Labs' mcp-scan による静的/実行時スキャンに加え、手動の SSRF/認証チェックと説明の固定を行い、MCP サーバーのツールポイズニング、ツールシャドーイング、ラグプル、SSRF、認証なしの露出を監査します。Agent スタックに新しい MCP サーバーを追加する前、内部 MCP サーバーのレビュー、ラグプルの検出、または Agent の予期しないツール駆動の挙動の調査に使用します。
(NS)Harness の起動と既存プロジェクトの準備。トリガー:/ns-harness、prepare this repo、harness prepare、generate architecture rules、architecture-rules.md、write AGENTS.md、reverse-engineer codebase、engenharia reversa、brownfield map、bootstrap brownfield、ns-harness-prepare、ns-architecture-rules、ns-agent-generator、ns-codebase-reverse-spec、ns-bootstrap-brownfield。使用しない用途:コーディング、SDD、GitLab。
コースの手法に従って、プロジェクトのグローバルルールと、簡潔で構成の整ったルート CLAUDE.md(および初期 .claude/)を設定します。新規プロジェクト:PRD や architecture-spec のパスを渡すと、エンジニアリング上の決定からルールを導出します(PRD のみの場合は製品コンテキストとして扱います)。既存プロジェクト:空欄にすると準備済みコードベースから導出します(先に /prime-codebase を実行)。大規模リポジトリではコードベース分析ドキュメントを渡すこともできます。AI Layer のルールの初期化や再導出、コードベースのオンボーディング、汎用的な /init 出力の置き換えに使用します。カスタマイズ可能な /init の代替です。
WAVES — Workers · Aggregate · Verify · Extend — Cursor 向けのウェーブ型オーケストレーションです。大きな目標を独立した単位に分割し、parallel Task ツール呼び出しで隔離された並列サブエージェントに割り当て、範囲を限定した「ウェーブ」として実行します。構造化された引き継ぎをそれぞれ検証して統合し、必要な場合にのみ次のウェーブへ進みます。/waves で明示的に呼び出します。暴走するトークンループを避けるため、設計上、実行範囲が限定されています。1 回の直線的な処理では時間がかかる大規模な調査、分析、監査、コードベースやデータの探索に適しています。旧名称は parallel-orchestrate。タスクの分散、並列化、サブエージェントのオーケストレーション、マルチエージェントにも対応します。
Godot 作業のためのエージェントの目:クロスプラットフォームのスクリーンショット CLI(アセット/領域/ウィンドウ/画面)で容量制限に合わせた WebP を生成。.gdskills/ 配下の一時的なエディタービューポートブリッジ。Taste Receptor Atlas v2(約 237 の微小受容器 × 0–2:階層、コントラスト、タイポグラフィ×41、アフォーダンス、空間、色、アイコン、構図、光/FX、動きの兆候、陳腐さの回避、独創性、アイデンティティ)。エージェントが UI、アセット、エディターを見る必要がある場合に使用します。ゲーム内スクリーンショットの Autoload には使用しません。キーワード:エージェントビジョン、スクリーンショット、WebP、ビジュアル QA、審美受容器、タイポグラフィ、UI レビュー、アセットシート、エディタービューポート、陳腐さの回避
html-skills のセッションプリミティブです。セッションごとのローカルレシーバーと `Monitor` を起動し、html-skills の成果物からの送信をコピー&ペーストではなくセッション通知として受け取れるようにします。すべての html-skills コンテンツスキルは、成果物の作成前にプリフライトブロックからこれを呼び出します。冪等です。`window.__CLAUDE_SUBMIT_URL__` として設定する localhost URL を返します。このフロー以外では呼び出さないでください。
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。
