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
gitnexus-planで作成されたエンジニアリング計画（または範囲が明確な小規模タスク）を実行する際に使用します。各シンボル編集の前にGitNexusの影響チェックを行いながら段階的に実装し、計画のシナリオに基づいてテストを実行し、detect_changesを各コミットのゲートとして適用します。例：「/gitnexus-work docs/plans/2026-07-11-gitnexus-plan-ingestion-retry.md」、「/gitnexus-work」（最新の計画）、「計画を実行」。
MCP サーバーを検索、インストール、設定します。MCP の検出、OAuth の設定、環境変数、stdio と SSE のトランスポート、MCP 接続のトラブルシューティングに積極的に使用してください。例：- ユーザー：「filesystem MCP サーバーを追加して」→ サーバーファイルを読み、opencode.json の mcpServers に追加し、トランスポートの種類を確認 - ユーザー：「GitHub で MCP を使うには？」→ カタログを確認し、@modelcontextprotocol/server-github をインストールして OAuth トークンを設定 - ユーザー：「MCP が接続できない」→ トランスポートの種類（stdio/SSE）を確認し、引数/コマンドと環境変数の受け渡しを検証 - ユーザー：「利用可能な MCP は？」→ list_mcps.py を実行し、認証方式とインストールコマンドを含むカタログを表示
ユーザーが「プラグインを作成」「プラグインの雛形を作成」「プラグイン構造を理解」「プラグインコンポーネントを整理」「plugin.json を設定」「${CLAUDE_PLUGIN_ROOT} を使用」「コマンド／エージェント／スキル／フックを追加」「自動検出を設定」と依頼した場合、またはプラグインのディレクトリ構成、マニフェスト設定、コンポーネントの整理、ファイル命名規則、Claude Code プラグインアーキテクチャのベストプラクティスについて案内が必要な場合に使用します。
オープンスキルエコシステムからAgentスキルを見つけ、承認を得たうえでインストールします。ユーザーが外部のスキルエコシステムからスキルを探す・インストールするよう明示的に依頼した場合、タスクに使えるインストール可能なAgentスキルがあるか尋ねた場合、またはskills.shやスキルリポジトリを通じてAgentの能力を拡張したい場合に使います。インストール済みのローカルスキルから選ぶ場合や、ソフトウェアライブラリ、開発ツール、アプリ、サービス、フレームワーク、プラットフォームプリミティブを選定する場合には使いません。技術選定にはevaluate-existing-solutionsを使います。
プロセス、アイデア、知識体系を ICM（Interpretable Context Methodology）ワークスペースとして設計します。フォルダー構造がエージェントアーキテクチャとなります。既存のフォルダー、リポジトリ、または保管庫を再構成する場合にも使用します。「make this an ICM」、「ICM this」、「build me a workspace」、「structure this for agents」、「map this repo」、「audit this folder」、「what would a change hit」、セカンドブレイン、チームブレイン、コンテキストマップ、または文字起こしや調査を講義、スクリプト、ドキュメントの素材にする場合に使用します。
カスタムモデルまたはバリアントモデル（例：OpenRouter の ":nitro" / ":floor" / ":exacto" スラッグ）を Pi Agent に登録し、グローバルデフォルトに設定できるようにします。defaultModel の設定後に Pi が別のモデル（例：moonshotai/kimi-k2.6）へひそかにフォールバックする場合や、モデルスラッグが Pi の同梱リストにない場合に使用します。トリガー：「Pi reset my model」「Pi won't use this model」「add a model to Pi」「Pi default keeps reverting」
AI エージェントのインタラクションプロトコルを実装します。WebMCP ツールアノテーション、A2A Agent Cards、MCP サーバーカード、ライブ MCP エンドポイント、MCP Apps、OpenAPI ドキュメント、API カタログ、AI カタログ、Agent Skills インデックス、NLWeb、SDK と CLI のリンク、エージェントコマース文書（x402、MPP、UCP、ACP、AP2、エージェント決済）を追加し、AI エージェントがウェブサイトの機能を発見して利用できるようにします。「add WebMCP」「implement A2A」「create agent card」「add MCP server card」「create OpenAPI spec」「add api-catalog」「add NLWeb」「add MCP Apps」「support agent payments」「improve agent protocols score」「make site agent-interactive」や、WebMCP、A2A、MCP、OpenAPI に関するあらゆる作業で使用します。
公開 `orca` CLI を使って、Supervibe が管理する worktree、フォルダーコンテキスト、ターミナル、リポジトリ、自動化、成果物、worktree のコメント、および Supervibe アプリ内蔵ブラウザーを操作します。ユーザーが「$orca-cli」「use orca cli」「Supervibe worktree」「child worktree」「cardStatus」「spawn codex/claude in a worktree」「read/wait/send Supervibe terminal」「terminal send」「full handoff」「handover」「give this to another agent」「another worktree」「Supervibe browser」「orca artifacts」「share HTML/Markdown」「public artifact link」「control the browser inside Supervibe」と言った場合に使用します。タスクが Supervibe 管理下の状態に関わる場合は、生の `git worktree`、場当たり的な PTY、Playwright、Computer Use より優先します。Supervibe 内蔵ブラウザー以外の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。
Agent Skill の変更をユーザーの非公開 skills GitHub リポジトリ（<private-skills-repo>、ルートは ~/.agents）にコミットしてプッシュします。skill の作成または更新後、ユーザーが「push the skill」「push skills to github」「save the skill to my repo」「update the skills repo」と言った場合に使用します。現在の shell でステージング、コミット、プッシュを直接実行します。どのエージェントでも動作し、cmux は不要です。
明確で自然かつ技術的に正確なインドネシア語でコーディングエージェント向けのコミュニケーションを作成します。ユーザーがインドネシア語で話す場合、またはインドネシア語での出力を求める場合に使用します。指定があれば、文体、技術用語、地域的な表現、敬語レベル、詩的な文章を適用します。文体は文章表現のみに影響し、タスクの対象となるコード変更を制限しません。ジャワ語、スンダ語、アンボン・マレー語など、地域的な表現や現地語を含むインドネシア語（Bahasa Indonesia）での出力を求められた場合にも使用します。
ユーザーがタスクに対して GitNexus エンジニアリングパイプラインをエンドツーエンドで実行したい場合に使用します。最初に gitnexus-plan（計画の深さは事前に選択）を実行し、実行を続けるか停止するかを判断するブロッキングゲートを設け、続行する場合は gitnexus-work で実行し、最後に gitnexus-review で結果をレビューします。例：「/gitnexus-lfg Add retry support to the ingestion pipeline」、「run the gitnexus pipeline on this」、「plan, build and review this feature」。
現在のプロジェクトに Harness Engineering フレームワークを初期化します。ユーザーが「harness」「init harness」「initialize framework」「setup harness engineering」「/harness」と言う場合、または専用エージェント（planner、generator、evaluator）を使った Plan-Build-Verify 開発ワークフローを設定したい場合に使用します。自律型 AI 駆動開発のため、CLAUDE.md、エージェント定義、コマンドテンプレート、フック、ドキュメント構成を作成します。
Microsoft Foundry Classic（別名 Azure AI Foundry classic）の開発に関する専門知識を提供します。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、デプロイが含まれます。Foundry エージェント、モデルルーティング、Azure OpenAI/RAG、マルチエージェントアプリ、安全な on-your-data ツールの構成、およびその他の Microsoft Foundry Classic 関連開発タスクに使用します。Microsoft Foundry（microsoft-foundry を使用）、Microsoft Foundry Local（microsoft-foundry-local を使用）、Foundry Control Plane の Content Safety（azure-content-safety を使用）、Foundry Tools の Azure Speech（azure-speech を使用）には使用しません。
コード変更向けのマルチエージェントQAレビューチームです。ユーザーが「review my code」「run QA」「qa-team」「review this branch」「code review」「check my changes」と依頼する場合、または現在のブランチの変更を多角的に包括レビューするよう求める場合に使用します。専門エージェント（セキュリティ、データベース、信頼性、互換性、データ整合性、パフォーマンス、フロントエンド、コピーライティング）を並列に起動し、それぞれが差分をレビューして統合レポートを作成します。結論の整合性を検証する汎用レビュアーも2人含まれます
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。