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 96,770 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
書籍やドキュメント（PDF、EPUB、DOCX、HTML、Markdown、プレーンテキスト、RTF、Calibre による MOBI/AZW）を構造化されたエージェントスキルに変換し、フレームワーク、メンタルモデル、原則、手法、アンチパターンを抽出します。ユーザーが GitHub Copilot CLI、Amp、Claude Code、Hermes Agent、OpenCode、OpenClaw を通じてドキュメントを学習したい場合、作業中に著者のフレームワークを適用したい場合、またはファイルから再利用可能なナレッジベースを構築したい場合に使用してください。
SaaS 製品の MCP サーバーを、AI エージェントが操作する製品インターフェースとして設計します。構築投資の見積もり、API エンドポイントの複製ではなく 5～15 個のワークフローツールで構成するエージェント向けインターフェースの選定、MCP Apps のインタラクティブ UI、名前付き書き込みツールの安全パターン（スコープ付き認証情報、読み取り専用ロックダウン、ヒューマンインザループ承認、リスク段階別のサーバー側ゲート、ドライランによる事前確認、冪等性と支出上限）、OAuth 2.1 によるリモートホスティング、ツールインターフェースのバージョニング、MCP レジストリでの発見可能性、エージェントの採用状況の測定を扱います。MCP、Model Context Protocol、エージェント向けツールインターフェース、AI エージェントやコーディングアシスタントへの製品公開、MCP 書き込みツールの安全性について言及された場合に使用します。「MCP サーバー」という言葉がなくても対象です。設計レイヤーのみを扱い、コード生成型の MCP ビルダースキルがこの仕様に基づいて足場を構築します。
自分のコーディングエージェント（Claude Code、claude.ai、または任意の MCP クライアント）を Base44 sandbox に接続し、Base44 アプリをリモートで開発します。クラウドエージェントは MCP 経由で接続します。ローカルエージェントは MCP 経由で接続するか、`base44 sandbox` CLI サブコマンドで同じ sandbox を操作できます（CLI では名称が短く、例：read_file は `sandbox read`、list_directory は `sandbox ls`、run_command は `sandbox run`）。接続／認証、利用可能な sandbox ツール（run_command、read_file、write_file、edit_file、grep、list_directory、create_checkpoint、list_user_apps、およびコネクターツールの list_connectors／initiate_connector_connection）、編集→プレビュー→検証のループ、変更の保持方法、builder と外部エージェントの同時実行、エディター内の "Send to Coding Agent" ボタンとオンボーディング README の URL、Vite 開発サーバーのログを読むヒントなどを扱います。「Base44 アプリをリモートで開発」「Claude Code を Base44 に接続」「自分のエージェントを使う」「MCP 経由で Base44 アプリを編集」「Base44 sandbox MCP」「Send to Coding Agent」などの依頼で使用します。
Amazon Bedrockで生成AIアプリケーションを構築します。モデル呼び出し（Converse API、InvokeModel）、Knowledge Basesを使ったRAG、Bedrock Agents、Guardrails、AgentCore（Harnessが管理するエージェントループを含む）を扱います。モデルの呼び出し、Knowledge Basesの設定、AgentCoreへのデプロイ、Bedrock Agent（inline agentsを含む）のAgentCore Harnessへの移行・移植・変換、Bedrockエラー（ThrottlingException、AccessDeniedException）のトラブルシューティング、Bedrockモデル（Claude、Llama、Nova、Titan）の選択に適用します。KBのManagedへの移行、プロンプトキャッシュ、クォータとスロットリングの診断、コスト追跡、Claudeの世代間移行、チャンク分割戦略、Bedrockモデルの選択にも対応します。AgentCore Payments（x402、マイクロペイメント、Payment Manager、Connector、Instrument、Coinbase CDP、Stripe Privy、有料エンドポイント、エージェント決済）も扱います。カスタムモデルのトレーニング、Rekognition、Comprehendには対応しません。SageMakerモデルの検索、カスタマイズ、エンドポイントにはaws-ai-mlを使用してください。
Eval Quality Flywheel 手法を用いて、Google Cloud 上の AI モデルとエージェントの品質を測定・改善します。合成ユーザーシナリオの生成、エージェントやモデルの評価、評価データセットの構築、評価指標の選定や作成、失敗の分析、修正前後の結果比較、または Agent Platform の評価手法（データセットスキーマ、LLM-as-judge によるスコアリング、よくある失敗原因など）のガイダンスが必要な場合に使用します。ファインチューニングには agent-platform-tuning を使用してください。一般的な本番デプロイには agent-platform-deploy を使用してください。
CrewAI のアーキテクチャ設計とプロジェクトのスキャフォールディングを扱います。新しい crewAI プロジェクトの開始、LLM.call()・Agent.kickoff()・Crew.kickoff()・Flow の選択、「crewai create flow」によるスキャフォールディング、YAML 設定（agents.yaml、tasks.yaml）、@CrewBase crew.py の接続、@start/@listen を使った Flow main.py の作成、handle_turn()/chat() を使った実験的な対話型 Flow の構築、{variable} 補間に使用します。
n8n-mcp MCP ツールを効果的に使うためのエキスパートガイド。ノードの検索、設定の検証、テンプレートへのアクセス、ワークフローの管理、フォルダーへの整理、認証情報の管理、インスタンスのセキュリティ監査、または n8n-mcp ツールの使用時に利用します。ツール選択の指針、パラメーター形式、一般的なパターンを提供します。重要——n8n-mcp ツールを呼び出す前に、必ずこのスキルを参照してください。nodeType 形式の誤り、パラメーター構造の間違い、非効率なツール使用などのよくあるミスを防げます。ユーザーが n8n、ワークフロー、ノード、自動化に言及し、利用可能な n8n MCP ツールがある場合は、まずこのスキルを使用してください。
ユーザーが「find a trading skill」「search for skills」「install a skill」「add a skill」「download a skill」「browse skill marketplace」「what skills are available」「update a skill」「check for skill updates」「remove a skill」「uninstall a skill」「list installed skills」「show my skills」「skill categories」「verify skill signature」「verify installed skill」「re-verify a skill」「check skill integrity」と依頼した場合、または OKX Skills Marketplace の AI 取引スキルの検索、インストール、更新、検証、管理を求めた場合に使用します。検索、カテゴリの閲覧、CLI によるインストール、zip パッケージのダウンロード、更新確認、インストール済みスキルの削除、Ed25519 署名の検証を扱います。Marketplace API の利用には API 認証情報が必要です。注文（okx-cex-trade を使用）、マーケットデータ（okx-cex-market を使用）、ボット管理（okx-cex-bot を使用）には使わないでください。
wecom-cli のビジネススキルに共通する事前チェック、ボットの取得と実ユーザー（真人）の権限認可、共通の出力制約。すべての wecomcli-* スキルが wecom-cli コマンドを実行する前に必ずこのスキルも読み、CLI がインストールされているか、バージョン が 1.2.1 以上か、企業微信の認証情報が許可されているかを確認する。不足・バージョンが低い・未認可の場合にのみインストールや初期化を行う。このスキルは全スキル共通の「ID 系のフィールドを出力しない」制約も定める。個別の業務リクエストは扱わない。
AI エージェントのスキルをインストールまたは信頼する前に、セキュリティリスクを監査する。決定論的スキャナー（正規表現パターン、Python AST 分析、source-to-sink テイント追跡、YARA シグネチャ）を実行し、その後意図について推論する。プロンプトインジェクション、認証情報の窃取、永続化、メモリポイズニング、悪意あるコード、サプライチェーンリスク、記述と実際の挙動の不一致を検出する。ユーザーがスキル、プラグイン、SKILL.md、エージェントツールの安全性をスキャン・監査・精査・レビューしたいとき、ローカルフォルダ、zip/.skill ファイル、クローンしたリポジトリのいずれであっても、また「このスキルは安全にインストールできますか？」と聞かれたら、必ずこのスキルを使うこと。
新しい Skill を作成するか、既存の Skill を改善します。まず変更規模に応じた計画を提示して確認を待ち、その後ファイルを生成または変更し、実際のタスクで変更前後の性能を比較します。ユーザーが Skill の作成、繰り返し発生する問題の Skill 化、Skill の変更や修正、失敗事例に基づく改善、Skill の確認やテストを求めた場合に使用します。GitHub リポジトリの準備と `npx skills add` の検証は、ユーザーが共有または公開を明示的に求めた場合に限ります。
コーディングタスクを OpenAI Codex CLI にバックグラウンドの実装者として委任し、その差分を自分でレビューして取り込む。実装作業を Codex に任せたい場合、つまり「Codex に X をやらせて」「これは Codex に委任して」「Codex に通して」「Codex で実装/修正/リファクタして」といった表現や、レビューは自分で行いつつ Codex にコーディングタスクのキューを流したい場合に使用します。ユーザーが自分で差分をレビューしてコミットする場合は、ワンショットの Codex 転送エージェント（codex-rescue エージェントなど）よりもこちらを推奨します。小さくてインラインで完結できるタスクや、委任せずにコードを直接書いてもらいたい場合は使用しないでください。
英文テキストを人が介在せずに解釈する必要があり、誤読に実際のコストが伴う場合（ツールの説明、エラーメッセージ、エージェント間の指示、システムプロンプト、レポートなど）、あるいはテキストが情報密度が高く、曖昧で、誤読しやす い場合に使用します。トリガー: disambiguate、STE100 rewrite、Simplified Technical English の適用、平易な言葉への書き換え、制御言語への書き換え、エージェントが誤読しないように書き換え。クリエイティブやマーケティングのコピーには使用しません。
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
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
複数ステップの AI エージェント作业のための永続的なファイルベース計画。task_plan.md、findings.md、progress.md をディスクに保存し、ライフサイクルフックが選択したプロジェクト計画内容を注入します。自動再開はプロジェクト計画ファイルのみを読み込みます。同じプロジェクトのエージェントセッションのローカルメタデータを調べるには session-catchup.py --metadata の明示実行が必要で、--replay は nonce で枠付けされた有界抜粋を出力します。任意のゲートモードはホストが対応する場合にのみ続行を確認求め、Markdown に書かれたコマンドは決して実行しません。このスキルにネットワークアップロードの経路はありません。調査や 5 回を超えるツール呼び出しが必要な作業に最適です。トリガー: タスクPlanning、プロジェクト計画、計画を作成、タスク分解、マルチステップ計画、進捗管理、ファイル計画、計画EVER、プロジェクト分解
コーディングエージェント向けの並列発散型 ideation。異なる認知フレーム（_homeostasis_ 調節、生物学、スピードランナー、10 歳の子供、予算ゼロ）基づき N 本の独立した分岐を生成し、スコア付け、クラスタリング、罠の枝の除去、上位候補の深掘りを行います。/adhd、「ADHD モード」、ブレストーム/アイデエーションの意図、オープンエンドな設計、アーキテクチャ、命名、API/SDK 設計、あいまいなデバッグの判断に適用します。構文、参照、原因が判明しているバグ、限定的な表現（「迅速」「標準」「正統」「教科書的」など）には使わないでください。完全な事前チェック条件はスキル本文にあります。
あらゆるゲーム開発リクエストを適切な専門スキルに振り分けます。エンジン（Godot、Unity、Unreal、Bevy、Phaser、PixiJS、three.js、LÖVE、pygame、Roblox）とタスクを検出し、実行前に選択したスキルを読み込みます。ゲーム制作や適用するスキルの判断に使用します。プレイヤー、レベル、敵、シェーダー、アートディレクション、スプライト、タイル、テクスチャ、3D アセット、UI/UX、カメラ、ゲームフィール、物理、入力、オーディオ、セーブ、マルチプレイヤー、AI、会話、プロシージャル生成、パフォーマンスのほか、プラットフォーマー、ローグライク、RPG、FPS、タワーディフェンス、カードゲーム、ビジュアルノベル、サバイバルクラフト、パズルなどのジャンル、ゲームジャムや Steam、itch での公開にも対応します。どのゲーム開発スキルを使うべきか迷ったら、ここから始めてください
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。