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
過去 30 日間の agent-framework の最前線をスキャンし、8 つの軸で overstack と比較する（frontier-gap-scan runbook）。cron ではなく、即時に呼び出す。WebSearch を 5 回実行し、優勢・接近・劣勢を評価して前回との差分を取り、新たなギャップの issue を作成、既存のギャップを更新し、レポートを更新する。トリガー：「frontier scan」、「quét đối thủ」、「scout tuần」、「chúng ta thua gì」、「/frontier-scan」。
このClaude Codeセッションに限り、html-skillsのサーバーモードを終了します。レシーバーを停止し、`html-skills-listen`が起動した`Monitor`を停止して、一時ファイルを削除します。並行セッションには影響しません。ユーザーがhtml-skillsの成果物を使い終えたとき（「I'm done with html-skills」「stop the listener」「end html-skills session」）、またはクリーンアップに言及したままセッションを終了するときに呼び出します。何も稼働していない場合も安全に呼び出せます。非アクティブと報告して終了します。
Shipyard のガバナンス付きデリバリーパイプライン。ミッションを収束させ、長期的に有効な仕様をまとめ、ブロッキング依存関係を持つ垂直スライスのチケットに分解し、team を通じて最前線の作業を並行実行し、検証で完了させ、完全な意思決定ログとともに報告します。入口ゲートは 2 つあります。yard gate（drydock audit）と fog gate（目的地が不明確な作業は、このパイプラインの開始前に /ask-navigator に振り分けます）。唯一の正解がない、またはエラーの代償が大きいチェックポイントは人間が担当し、Agent は反復可能で証拠に基づき許容できる作業を継続的に実行します
プリフライト + 記録されたリカバリポイントを伴ってサブエージェントの worktree ブランチを統合ブランチに着地させる複合エグゼキューター。共有統合ブランチの場合は `serialize_merge`（このアクションを構成する単一ライターリース）を経由する。`merge_orchestrate` を直接呼び出すのは、統合以外のマージ、またはすでにリースを保持している場合のみ。トリガー：オペレーター（または `next_actions`）が Exarchos MCP 経由で merge 動詞を提示する。ローカル git 操作 — リモート PR マージではない（それは `merge_pr`）。
MuleSoft Agent Network V1 プロジェクト（`schemaVersion: 1.0.0`）を V2 プロジェクト（`agentNetwork: 2.0.0`）に変換します。各 V1 broker は、orchestrator ノードを 1 つ持つ V2 broker になります。グラフの分割やプロンプトの書き換えは行いません。Agent Network / Agent Broker / Daisy planner の V1 から V2 へのアップグレード、変換、移行、翻訳、移植をユーザーが依頼した場合、または作業フォルダーに V1 `agent-network.yaml` がある場合に使用します。
Ghi một SESSION EPISODE có cấu trúc (tầng nhớ episodic) vào memory store để phiên sau truy hồi được 'phiên trước làm gì' — theo NGỮ NGHĨA, không chỉ theo [[wikilink]]. Bọc mem-rank.py (engine). On-demand, KHÔNG auto-hook (ADR-004). Trigger: 'ghi episode', 'record episode', 'chốt phiên này vào nhớ', 'lưu lại phiên trước làm gì', 'session episode', '/record-episode'.
Plannotator の使用リファレンスです（利用できる場合は `plannotator` ツール、そうでなければ CLI を使用）。計画レビュー、コードレビュー、ファイル・URL・フォルダー・実行中のローカルアプリへの注釈、直前のアシスタントメッセージへの注釈、アーカイブされた計画の決定事項の閲覧、Guided Reviews のエクスポートや共有、Plannotator Inbox（相手が後で回答するメッセージや質問。作業をブロックしません）を扱います。より具体的な plannotator-* スキルの対象外について Plannotator の使用を依頼された場合に呼び出します。また、相手がチャットを離れている間に決定事項、質問、完了した作業を残す前にも呼び出します（別のエージェントが開始した場合は、そのエージェントに報告します）
Scrapfly MCP サーバーに接続された自律型 Scrapfly Web エージェント向けの、ツール横断的な基本ルールです（web_scrape、screenshot、check_if_blocked、Cloud Browser のライフサイクル、snapshot/click/fill/type/press/scroll/select/drag、WebMCP）。LLM エージェントが Scrapfly MCP ツールセットを利用でき、ステートレスなスクレイピングとステートフルな Cloud Browser セッションのどちらを選ぶか、browser_unblock をいつ呼び出すか、複数ツールのフローをどう調整するか判断する場合に使用します。
Ghi và kiểm provenance (nguồn + sha256 checksum) cho skill — dùng khi 'cài skill từ ngoài', 'skill này từ đâu', 'audit nguồn skill', 'checksum skill', 'supply-chain skill', phát hiện skill bị sửa lén; bổ trợ orca-sec-scans. Chạy fdk/tools/skill-provenance.py. /skill-provenance
12-Factor Agents の方法論に照らしてエージェントのコードベースを監査する場合、LLM を活用したシステムアーキテクチャをレビューする場合、またはエージェントアプリの準拠状況を評価する場合に使用します。「エージェントアーキテクチャを分析」「12-factor 監査」「このエージェントの準拠度は？」「この LLM アプリを評価」などの依頼で起動します。フレームワークの比較やエージェントの改善計画にも適用されます。簡易チェックリスト向けではなく、ファイル単位の根拠を示しながら、各要素についてコードベースを詳細に分析します。
プロダクト成長に関するリクエストを、Gingiris の専門スキル1つに振り分けます。ローンチ、Product Hunt、GitHub／オープンソースの成長、SEO/GEO、B2B/PLG、ASO、インタビュー、競合、KOL、UGC、コミュニティ、コンテンツ、被リンク、README のコンバージョンに関する幅広い、または明示的なリクエストに使用します。出海增长、产品发布、找增长渠道、竞品分析、用户访谈、社区运营も対象です。振り分けが不明確な場合に限り、短い選択式の質問をします。その後、コレクション全体ではなく、専門スキルを1つ読み込んで実行します。
ユーザーが提供した依頼、草稿、プロンプト文を、元のタスクを実行せずに、より明確で実行しやすいプロンプトに整えます。ユーザーがプロンプトの改善、書き換え、最適化、簡潔化、明確化、構成、調整を明示的に求める場合、アイデアはあるものの表現方法が分からない場合、または対象読者、制約、形式、実行コンテキスト、成功基準が不足している場合に使用します。システムプロンプト、メタプロンプト、プロンプトフレームワーク、Claude Code のプロンプト、バッチや API 向けプロンプト設計にも使用します。プロンプト改善ではなく、タスクの実行、調査、実装が主目的の場合は使用しないでください。
すでに ai@6 を使用しているプロジェクト向けの Vercel AI SDK v6 開発です。v6 のコードベースで AI エージェント、チャットボット、ツール統合、ストリーミングアプリ、構造化出力を構築・保守する際に使用します。新規プロジェクトと ai@7 のコードには ai-sdk-7、バージョン不明の場合は ai-sdk を使用します。ToolLoopAgent、useChat、generateText、streamText、ツール承認、プロバイダーツール、MCP 統合、Output パターンを扱います。
マーケットプレイスで Agent スキルを検索、発見、インストールできるよう支援します。スキルの検索、新しい機能の発見、特定のツール（特にサンドボックス）の検索、スキルのインストールを希望する場合に使用します。インストール可能なスキルとして存在する可能性のある機能を探している場合にも使用します。関連する場合は、段階的な情報提示によりサンドボックス関連スキルを推奨する機能もあります。 用于帮助用户在市场中搜索、发现和安装 Agent 插件（Skills）。 当用户想要查找功能、安装特定工具或寻找沙箱（sandbox）时使用。 Triggers: "查找插件","搜索技能","搜索 X 技能","安装技能","安装 X 技能","如何做 X","沙箱","安全沙箱","find a skill for X", "how do i do X", "search for skill", "install skill", "I need a skill for X", "sandbox", "aio sandbox"
公開の `orca` CLI を使用して、Orca が管理する 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、アーティファクト、worktree コメント、および Orca アプリに埋め込まれたブラウザを操作する。ユーザーが「$orca-cli」「use orca cli」「Orca worktree」「child worktree」「cardStatus」「spawn codex/claude in a worktree」「read/wait/send Orca terminal」「terminal send」「full handoff」「handover」「give this to another agent」「another worktree」「Orca browser」「orca artifacts」「share HTML/Markdown」「public artifact link」「control the browser inside Orcaoclassroom」と言ったときに使用する。Orca が管理する状態に wortt Involving タスクでは、生の `git worktree`、場しの PTY、Playwright、Computer Use よりこの方法を優先する。Orca の埋め込みブラウザ以外のブラウザウィンドウ、webview、デスクトップ UI には Computer Use を使用してきた。
女媧が人を創造：人物名／テーマ、あるいは漠然としたニーズを入力すると、詳細な調査→思考フレームワークの抽出→実行可能な人物 Skill の生成を自動で行います。入口は2種類：(1) 明確な人物名→そのまま抽出、(2) 漠然としたニーズ→診断・提案→抽出。トリガー：「スキルを作って」「XXを蒸留」「女媧」「人物を作って」「XXの思考法」「XXの視点で作って」「XXのスキルを更新」。漠然としたニーズでも起動します：「意思決定の質を高めたい」「助けになる思考法はない？」「思考のコンサルタントが必要」。
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。