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
Conduz o brainstorm da Fase 0 de um fluxo SDD/AgentSpec por interação com o usuário: explora contexto, faz perguntas de descoberta uma por vez, coleta amostras, compara 2–3 abordagens, aplica YAGNI, valida incrementalmente e gera um BRAINSTORM pronto para a fase /define. Use para ideias vagas de software, automações, agentes, produtos ou features que ainda precisam de exploração antes de formalizar requisitos; também quando o usuário pedir para transformar uma conversa, problema ou notas iniciais em um brainstorm estruturado.
Fecha um ciclo de trabalho e passa o bastão para a próxima sessão: registra o que foi feito, o que ficou pendente (separando o que está quebrado do que é melhoria), quais são os próximos passos e o que não pode quebrar — e gera um prompt de retomada que funciona sozinho, sem depender da conversa anterior. Mantém um único arquivo de handoff por feature, com cada etapa nova no topo. Use quando o usuário disser que vai parar, que o contexto está acabando, que terminou uma etapa, que quer documentar para continuar depois, ou ao final da fase de Build de um fluxo SDD.
AIが実際に参照できるナレッジベース（KB）を構築します。ドメインに関する知識を、理解のための概念と実行のためのレシピに整理し、入口、クイック検索、内容を実用的に保つサイズ制限を設けます。初回にプロジェクトのインデックスを作成し、新しいドメインを登録します。法律や規格（規範プロファイル）については、各ルールの有効期間、SHA-256付きの出典、出典間の矛盾、ルール → 出典 → テストの対応関係を記録します。SDDワークフローを開始する前の利用を推奨します。内容は必ず専門家がレビューします。AIが整理・起草し、記録内容には技術的責任を負う人が責任を持ちます。ユーザーが自身の状況をAIに教えたい場合、法律、規格、マニュアル、社内ポリシーを分類したい場合、プロセスを文書化したい場合、または会話のたびに同じことを説明し直す必要があると不満を述べた場合に使用します。
デスクトップアプリの操作を伴うすべてのタスクで必須です — アプリを開く、ボタンをクリックする、フィールドに入力する、キーを押す、スクロールする、ドラッグする、画面上の内容を読む、ウィンドウを移動・サイズ変更する、操作後の状態を確認する、といった作業が該当します。`open -a`、AppleScript、`osascript`、`xdotool`、`System Events`、その他のシェルによる代替手段ではなく、必ず `agent-cu` CLI コマンド（open、snapshot、click、type、key、find、scroll、drag、batch、wait-for）を使用してください。これらの代替手段は状態を読み取れず、確認もできず、アプリの更新で壊れやすいためです。agent-cu は、アクセシビリティ API を通じて macOS / Linux / Windows / Electron アプリを操作する標準のコンピュータ操作ツールです。「open Music and play X」「search for Y in Maps」「fill out this form」「compute in Calculator」「send a Slack message」「drag this file」「read what's in the current window」のような依頼や、人がデスクトップアプリでクリック、入力、確認を行うタスクで使用します
Azure Sre Agent 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、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。SRE Agent と DevOps/GitHub、Log Analytics/App Insights、AKS Java ワークロード、IaC デプロイ、DR セットアップの統合、およびその他の Azure Sre Agent 関連の開発タスクで使用します。Azure Monitor（azure-monitor を使用）、Azure Service Health（azure-service-health を使用）、Azure Reliability（azure-reliability を使用）、Azure Resiliency（azure-resiliency）には使用しないでください。
PostHog MCP の意図クラスターを探索する —— 意味的類似性でグループ化されたエージェントの目標。各クラスターのツール分布とエラー率、さらにツール中心の視点（意図ごとのキャプチャ率、宣伝されているカタログに対する発見率、説明の適合度、ツールの重複）を含む。ユーザーが "what are agents trying to do with the MCP?"、"group the intents"、"which goals fail most?"、"what does each cluster route to?"、"when agents have this intent do they find my tool?"、"which tools get mixed up?" と尋ねたとき、クラスタリングを再計算したいとき、または MCP 分析の意図クラスタリング URL を貼り付けたときに使用する。
個々の PostHog MCP セッションを調査する —— 1 回の実行で 1 つのエージェントが行ったツール呼び出しの連続、それが何をしようとしていたか、どこで失敗したか。ユーザーが "what did this MCP session do?"、"show me the tool calls for session X"、"what was the agent's goal?"、"which sessions had errors?"、"who is connecting to my MCP?" と尋ねたとき、または MCP 分析のセッション URL を貼り付けたときに使用する。
作業を再開せずにローカルの Claude Code と Kimi CLI の履歴を読み取り、検索し、エクスポートする：タイムライン、ユーザー入力の原文、キーワードまたは曖昧な記憶、トランスクリプトからのファイル復元、既知の時間枠内でどの session が特定のコマンドを実行したか。ユーザーが何が言われたかを尋ねたとき、session ID や元のコンテキストを求めたとき、ある session に何が含まれていたかの証拠を必要としたとき、またはコマンド、ツール呼び出し、hook 実行に関する過去 session のランタイム証拠を必要としたときに使用 — トランスクリプトファイルを生でスキャンするのではなく、このインデックスに問い合わせる。Codex には非対応（read-codex-history を使用）。プラットフォームが指定されていない、または複数指定されている場合は local-conversation-history から始める。
Brainstorm、Define、Design の Markdown ファイルとユーザーとのやり取りを基に、SDD/AgentSpec ワークフローの Build フェーズを実行します。仕様が確定した機能の実装をユーザーが希望する場合に使用します。3 つの成果物を読み、File Manifest を抽出して順序付けし、実行モードを提案・確認します。計画されたコードのみを変更し、段階的に検証し、ドリフトと LLM プロンプトに対処します。manifest に記載された migration をデータベースに適用し（プロジェクト名と ref の確認、および読み戻しによる証明を実施）、Define のブロッキング Verify Gate を実行して、証拠を含む BUILD_REPORT_{FEATURE}.md を生成します。プロジェクト/コードへの書き込みアクセスが必要です。SDD ワークフローを完了し、BUILD_REPORT を検証して終了してください。
Brainstorm が生成した Markdown ファイルとユーザーとの明確化のやり取りをもとに、SDD/AgentSpec フローの Define フェーズを進める。問題、ユーザー、目標、指標、スコープ、制約、技術コンテキストを抽出して構造化し、EARS で受け入れテストを書き、曖昧さを解消し、Clarity Score を算出し、客観的な Verify Gate を定義する。SDD Brainstorm by RDD の後に使用し、次のゲートに進める DEFINE_{FEATURE_NAME}.md を生成する。
インタビュー主導の自動化設計ツールです。新しいスキル、エージェント、自動化、ショートカット、その他の自動化可能なワークフローを設計したい場合に使用します。網羅性を重視した JTBD インタビュー（テキストまたは音声）を行い、1 ページの Markdown 仕様書と SVG の設計マップを出力します。Claude Code のセッション（現在のセッションまたは ID 指定）を分析し、ワークフロー、サブエージェントのパターン、スキルの使用状況を抽出して、観察されたパターンに基づく新しいスキルを提案することもできます。セッションの分析、ワークフローの抽出、過去の作業に基づくスキルの提案、使用したツールやエージェントの確認、またはセッションのスキル化について言及された場合に使用します。「このセッションを分析」「ここからどんなスキルを作れるか」「セッションからスキルを提案」「どんなワークフローを使ったか」「このセッションで何をしたか」「パターンを抽出」「これをスキルにする」などがトリガーです。
ui.inference.sh の React/Next.js 向けバッテリー同梱のエージェントコンポーネント。ランタイム、ツール、ストリーミング、承認、ウィジェットを 1 つのコンポーネントに内蔵。機能：ドロップインのエージェント、human-in-the-loop、クライアント側ツール、フォーム入力。用途：AI チャットインターフェース、Agentic UI、SaaS コパイロット、アシスタントの構築。トリガー：agent component、agent ui、chat agent、shadcn agent、react agent、agentic ui、ai assistant ui、copilot ui、inference ui、human in the loop。
エージェントが実行する前に実装計画を審査し、誤字ではなく架空のパスや誤った再利用を見つけます。計画の Markdown 全文と付属の JSON を読み、実際のリポジトリに照らして各ファイルパスと再利用の主張を検証し、スコープ、アーキテクチャ、依存関係グラフ、リスク、テストカバレッジを精査したうえで、各セクションを採点し、APPROVE / REVISE / REJECT の判定を出します。独自の推論予算を持つ分岐型レビューのワークフローとして実行され、メインの実行フローから分離されています。判定は証拠に基づく指摘のみから導きます。重要な計画を安易に承認せず、指摘を捏造しませんが、実際に問題のないセクションは合格できます。読み取り専用で、計画は編集しません。実行前の計画レビューや審査をユーザーが求めたときに使用します。
作業を継続せずにローカルの OpenAI Codex 履歴を読み取り、検索、エクスポートする：セッションインベントリ、タイムライン、ユーザー入力の原文、インデックス検索、rollout の識別情報/フォーク系統。ユーザーが Codex に何を伝えたかを尋ねたとき、Session ID を求めたとき、またはある実行の証跡が必要なときに使用する。Claude Code には使用しない（read-claude-code-history を使用）。プラットフォームが指定されていない場合は local-conversation-history から始める。
5 種類の介入分類（修正、繰り返し、役割の方向転換、不満の増大、回避策）と深刻度評価を用いて、セッションを構造的に分析し、プロジェクト指示を改善します。構造的な表現でプロジェクト指示（CLAUDE.md、AGENTS.md）を改善し、クラッシュ復旧用の WORKING_STATE.md を維持し、役割の逸脱を防ぐセルフリマインダーのプロトコルを実装します。繰り返し発生する不足事項を助言から構造的な対応へ引き上げる機能も含みます。マイルストーン達成後、ユーザーから繰り返し修正を受けた後、セッション再開時、クラッシュ復旧時、タスクを 5 件完了するごと、またはリクエストに応じて使用します。「reflect on this session」「why do I keep correcting you」「update project instructions」「session retrospective」「crash recovery」「context compaction」「role drift」「analyze my corrections」で起動します。繰り返し修正に気づいたときや、コンテキスト圧縮後の再開時にも役立ちます。
計画ではなく義務を凍結する仕様駆動の機能作業。EARS 基準、パス、エンティティ、インターフェース、一方通行のドアを含む人間がレビューする 1 つの計画、次に証拠に裏付けられたチェック、次にビルド、最後に独立した Verifier という流れ。ユーザーが "tlc-spec-lean"、"plan feature"、"specify feature"、"write the checks"、"build this plan"、"verify work" と言ったときに使用する。機能に紐づかない独立した設計文書、アーキテクチャ分解分析、または実行すべきタスクリストやチェックリストがすでにある作業には使用しない。
AGENTS.md ガバナンスシステムを分析・生成するマスタープロンプト。現在のプロジェクトを分析し、ルート AGENTS.md と下位の AGENTS.md を直ちに生成する。コードから見つかったチーム固有の知識（非対称性、テスト境界、厳格な制約、多層防御、セキュリティ境界）を根拠とともに Golden Rules に反映し、CLAUDE.md に @AGENTS.md リンクを追加する。「AGENTS.md を作成して」「エージェントのルールを作成して」「/agents-md」と呼び出された場合は必ず実行する。
Agent ワークスペースの移行。任意のプロジェクトを、Claude Code／Codex／Grok の3環境で一貫性があり、長期保守可能な Agent ワークスペースに整えます。ルールファイルを監査し、正本を特定し、名前を統一してブリッジを生成します。トリガー：/dbs-agent-migration、/agent迁移、「Codex に移行」「Claude Code に移行」「Grok に移行」「AGENTS.md を統一」「skill bridge を整理」「Agent ワークスペースが散らかっている」「Claude と Codex と Grok を統一して」 Agent workspace migration. Turn any project into a maintainable Claude Code / Codex / Grok three-host workspace by auditing rule files, establishing source-of-truth skills, normalizing names, and generating bridges. Trigger: /dbs-agent-migration, /agent-migration, “migrate to Codex”, “migrate to Claude Code”, “migrate to Grok”, “fix AGENTS.md”, “organize skill bridges”
PostHog MCP サーバーのツールがどのように使われているかを探索するための起点——広範な質問を、それに答える型付きツールへルーティングする。ユーザーが "how is my MCP doing?"、"what should I look at?"、"explore my tool calls"、"who uses my MCP tools?"、"what are agents doing with the MCP?" と尋ねたとき、または具体的な質問なしに MCP 分析 URL を貼り付けたときに使用する。各質問がクエリツールで裏付けられた質問メニューを提示し、その後、専門のスキルに引き継ぐ。
任意の API について、AI エージェントとの互換性を分析します。8 つの柱（48 項目）にわたって OpenAPI 仕様をスキャンし、エージェント対応度を 0～100 で評価して、優先順位付きの修正案を提示します。「API はエージェント対応か」「API をスキャンして」「OpenAPI 仕様を分析して」「AI エージェントにとって API の問題点は何か」「API はどれくらいエージェントに適しているか」と尋ねられた場合や、AI での利用に向けて API を改善したい場合に使用します。MCP 経由でローカル仕様と Postman コレクションに対応します。
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。