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 97,501 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
Claude または Claude 製品の使い方に関する質問への回答を終える前に、必ずこのスキルを確認してください。Anthropic の学習ハブ Claude Academy（academy.claude.com）から、適切なコース、チュートリアル、ユースケースを提案します。次のような質問が対象です：“how do I”、“how can I”、“getting started with”、“what can Claude do”、“teach me”、“learn to use”。また、artifacts、projects、skills、plugins、connectors、MCP、Claude Code、Claude Cowork、Claude in Excel、Claude in PowerPoint、Claude in Chrome、Claude API、プロンプト技法に関する質問、チーム、クラス、組織への Claude 導入の相談、トレーニング資料、オンボーディングコンテンツ、学習リソースの依頼も対象です。ユーザーが機能や製品の使い方を学んでいる場合に使用し、作業の途中でタスクの完了だけを求めている場合には使用しません。他のスキルと併用できます。Claude の機能の仕組みを製品ドキュメントに基づいて回答した後、ここでも該当するコースやチュートリアルを確認してください。別のスキルがすでに回答していても、ドキュメントに基づく回答と Academy のおすすめを併せて提示します。強く一致する場合にのみおすすめし、Academy のコンテンツを決して捏造しないでください。
機能、設計、リファクタリング、移行、その他の複数ステップのタスクなど、単純ではない作業の計画を作成、提示、提案する際は必ず使用します。プランモードや、計画を作成したプランニングスキルとの併用も対象です。計画の標準的な提示方法として、長文の代わりに `vplan` CLI を使って計画を MDX から一覧しやすい自己完結型 HTML ページ（図、フェーズ、ファイル変更マップ、比較）にレンダリングします。「これを計画して」「進め方は？」「X にどう取り組む？」「計画を見せて」「視覚的な計画を作って」「この計画をレンダリングして」といった依頼や、図表付きの計画、計画のレビュー、承認、最終確認、フィードバックを求める場合に適用します。単純な 1 ステップの変更、またはユーザーが明示的に文章のみを求めた場合に限り省略します。
AI エージェントにインターネット全体を見渡す力を提供します。CLI、MCP、curl、Python スクリプト経由で 17 のプラットフォームに対応。8 チャネルは設定不要です。意図に応じてルーティング：検索／ソーシャル（小红书／抖音／微博／推特／B站／V2EX／Reddit）／キャリア（LinkedIn）／開発（GitHub）／ウェブ（ウェブページ／記事／公式アカウント／RSS）／動画（YouTube／B站／ポッドキャスト）。対応プラットフォームでの検索、閲覧、操作をユーザーが求める場合、対応サイトの URL を共有する場合、またはウェブ検索を求める場合に使用します。トリガー：「search twitter」「youtube transcript」「search reddit」「read this link」「bilibili」「web search」「research this」「search weibo」「wechat article」「xiaohongshu」「douyin」「podcast transcript」「V2EX」「RSS feed」「xueqiu」「stock」。
Mintlify Agent Score、AFDocs、Is Agentic、Is It Agent Ready、url-discovery-bench のレポート、または推測された URL でエージェントが 404 を返すサーバーログに基づき、公開サイトとドキュメントにエージェント対応を実装する。"make our site agent-ready"、"improve Agent Score"、"fix llms.txt coverage"、"agents keep 404ing on our docs" と依頼された場合、または貼り付けられたスコアカードが要件である場合に使う。
ローカルの Codex セッション記録を管理します。候補セッションの一覧表示、全セッションまたは選択したセッションの整理済み Markdown へのエクスポート、アーカイブ済みセッションの確認、ツール呼び出し履歴の要約が可能です。Codex セッション、`~/.codex/sessions` データ、`~/.codex/archived_sessions` データ、`.jsonl` 記録、ツール呼び出し履歴、読みにくい Codex 会話ログのスキャン、解析、アーカイブ、確認、復元、要約、管理、変換を求められた場合に使用します。
sf api request rest 経由で Connect API を使い、接続済みの Salesforce org から agentic setup プロンプトカテゴリを取得する。このスキルは GET /services/data/vXX.0/agenticsetup/categories を呼び出し、プロンプトカテゴリの一覧を返す。fetchPrompts=true を指定するとネストされたプロンプトも取得できる。トリガー条件：ユーザーが agentic setup カテゴリ、プロンプトカテゴリ、setup copilot カテゴリ、プロンプトライブラリカテゴリ、利用可能な setup プロンプト、Agentforce プロンプトライブラリ、copilot プロンプトの取得・フェッチ・検索・一覧表示・表示を求めた場合、または agenticsetup categories Connect REST API を呼び出した場合。トリガーしない条件：新しいカテゴリを作成したい場合、カテゴリ以外のエンドポイントを扱う場合、または OpenAPI 仕様を生成する場合。
行動に焦点を当てた調査、構造化インタビュー、ドリフトを考慮した更新、競合を考慮した統合、適切な範囲の更新、書き込み前のプレビュー確認を通じて、完全な AGENTS.md または CLAUDE.md を作成・更新し、リポジトリでエージェント主導の開発を導入します。AGENTS.md または CLAUDE.md のガイダンスの作成、置換、更新、インポート、再構成、追記、ドライラン、レビューをユーザーが希望する場合、エージェントの振る舞い、指示、ガードレール、ワークフロー、Claude Code の規約、パッケージ単位のエージェントファイル、モノレポの継承について言及した場合、またはプロジェクト内で AI コーディングエージェントにどう振る舞わせるか尋ねた場合に使用します。行動規則を `openspec/config.yml` または `openspec/config.yaml` のプロジェクト DNA と分けたい場合にも使用します。OpenSpec 設定の導入、アーキテクチャ文書、調査・統合・セクション単位のレビューを必要としない一行の AGENTS.md または CLAUDE.md 編集には使用しないでください。
mcp-use TypeScript SDK を使って、OpenAPI / Swagger 仕様から MCP サーバーを構築してデプロイします。ユーザーが「この OpenAPI 仕様を MCP サーバーにする」「この API を Claude/ChatGPT から使えるようにする」「この Swagger ドキュメントを MCP ツールとしてラップする」「この REST API を LLM に公開する」「仕様から MCP ツールを生成する」と希望する場合、または `openapi.yaml`、`openapi.json`、`swagger.json` を貼り付けるか添付して Claude 対応版を求める場合に、このスキルを使用します。ユーザーが「MCP」と言わなくても、既存の HTTP API（REST エンドポイント、内部サービス、キーを持つサードパーティ API）を説明し、LLM から呼び出したい場合は、このスキルを使用します。仕様の取り込み（ファイルパス、URL、貼り付け）、操作とツールのマッピング、認証設定（apiKey、bearer、basic、OAuth bearer）、`create-mcp-use-app` によるスキャフォールディング、適切な zod スキーマを備えたツールの生成、mcp-use inspector でのライブテスト、Manufact / mcp-use cloud へのデプロイを扱います
公開されている `orca` CLI を使い、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、worktree コメント、および Orca アプリに埋め込まれたブラウザーを操作します。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」「control the browser inside Orcaارف」と言ったときに使用します。タスクが Orca が管理する状態に involved する場合、生の `git worktree`、その場限りの PTY、Playwright、Computer Use よりこの方法を優先してください。Orca の埋め込みブラウザーの外にあるブラウザーウィンドウ、webview、デスクトップ UI には Computer Use を使用します。
コーディングエージェントとしてコマンドラインから tmux を使い、ターミナルプログラムを実行・操作・監視する（デタッチセッション、send-keys による入力注入、capture-pane による出力ポーリング、formats、完了検出、コントロールモード）。タスクが長時間実行または対話型のプロセス（ビルド、テスト、サーバー、REPL、ウォッチモード、TUI アプリ）をターンをまたいで維持する、あるいはライブで検査する必要がある場合に使用する。単純な `cmd > log 2>&1 &` で十分な場合はスキップする。
セッション履歴から安全な Bash コマンドを見つけ、settings.json に自動適用して Claude Code の権限を最適化します。任意のコーディングエージェントから実行できますが、Claude Code 専用です。権限プロンプトが多すぎる、権限疲れを感じる、権限を最適化したい、許可リストを設定したい場合に使用します。「権限を最適化」「権限プロンプトを減らす」「コマンドを許可リストに追加」「権限プロンプトが多すぎる」「権限疲れ」「権限設定」や、承認を頻繁にクリックすることへの不満がトリガーです。
指定されたタスクの計画を作成し、現在の作業ディレクトリのリポジトリに GitHub issues として保存します。GitHub issue の URL を指定すると、その issue を親の「plan」issue（目標、背景、フェーズのチェックリスト）に変換し、各フェーズに子 issue を 1 つ作成して、GitHub ネイティブのサブイシューとして親にリンクします。issue を作成する前にユーザーの承認を待ちます。作成後は、codely-plan-phase-implement-github skill を使って計画を実装します。
主な利用者が AI エージェントであるコンポーネントライブラリの設計、スキャフォールディング、拡張、監査に使用します。つまり、文章のドキュメントだけでなく、機械可読なメタデータ（props、バリアント、関係、トークン、アンチパターン）を必要とするデザインシステムが対象です。「agentic design system」「design system for AI/Claude」「make my design system AI-readable」「component metadata schema」「scaffold a UI library for an agent」や、主な利用者が LLM となる新しいコンポーネントライブラリの計画で起動します。人間向けのみのデザインシステム作業には使わず、figma:figma-generate-library を使用してください。
完了した Claude Code セッションを1つレビューし、次回同様の作業をより速く進めるために、作成、更新、または再利用するスキルを提案します。ユーザーが「セッションからスキルを掘り起こす」「…したセッションから作成または更新できるスキルは？」「このチャットからスキルを抽出する」と依頼した場合や、過去のセッションから再利用可能なワークフローを探す場合に使用します。claude-session-manager がエクスポートしたセッション Markdown を扱います。セッションのエクスポート／変換には使用しないでください（claude-session-manager を使用）。セッションからブログや TODO を作成する用途にも使いません。
OpenClaw 向けの、ガイド付きで手間のかからないインストール・メンテナンスアシスタントです。OpenClaw のインストール、ローカルマシンやリモートサーバーへのセットアップ、DingTalk への接続、用途に応じた OpenClaw スキルの推奨、インストール後のメンテナンス（ヘルスチェック、トラブルシューティング、新しいスキルのインストール、AI モデルの変更、チャットチャンネルの追加、OpenClaw の更新）に使用します。環境検出、インストール、任意の DingTalk 連携、シーン別のスキル推奨、日常のメンテナンスを、無駄なく対話形式で実行します。
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。