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
複数のモデルとサービスを組み合わせた自動化 AI ワークフローを構築します。パターン：バッチ処理、スケジュールタスク、イベント駆動パイプライン、エージェントループ。ツール：inference.sh CLI、bash スクリプト、Python SDK、webhook 連携。用途：コンテンツ自動化、データ処理、監視、スケジュール生成。トリガー：ai automation、workflow automation、batch processing、ai pipeline、automated content、scheduled ai、ai cron、ai batch job、automated generation、ai workflow、content at scale、automation script、ai orchestration。
Пополняет постоянный слой знаний проекта: контекст, фичи, playbooks. Используй, когда пользователь явно просит запомнить проектное решение, сохранить сведения в базе знаний или обновить постоянное описание фичи. Не используй для спецификации результата и плана работ (/bro-give-me-spec, /bro-give-me-plan), временного контекста или личных предпочтений.
OpenClaw 向けのマルチエージェント並列オーケストレーション。AI エージェントをチームとして起動し、並列調査、複数モデルの比較、コードパイプラインを実行します。実証済みの時間短縮率は 50-65% です。トリガーワード：multi-agent、parallel agents、swarm、spawn multiple agents、parallel research、compare models、deep research、comprehensive research、detailed investigation、thorough analysis、research multiple topics、多智能体、多个Agent、并行调研、并行搜索、同时搜索、同时调研、深度调研、详细调研、全面调研、深度研究、详细检索、多角度分析、全面分析、多个模型、让多个AI、分别搜索、同时搜索、组建团队、Agent小队、多Agent。
依頼をスケジュール可能なタスク DAG に変換します。計画文ではなく、実際の依存関係を持つアトミックなタスクを作成します。まずユーザーと範囲を確認して計画モードを選び、実際のリポジトリを調査してパスを捏造しないようにしたうえで、TASK-NNN のアトミックな項目に分解します。各項目には、書き込み対象を最大 3 ファイルに限定した範囲、テスト可能な受け入れ基準 2～3 件、対象スライスに限定した検証コマンド、明示的な依存関係、割り当て Agent を含めます。対応する `.ulpi/plans/<name>.md` と `.json` に、単一の正式なオブジェクトとして出力します。すべてのパスは確認済みのリポジトリ状態に基づき、依存関係グラフは非循環とします。JSON を Markdown の生成元とし、存在しないファイルや循環依存を作らず、未整備の副作用をタスクに隠しません。ユーザーが計画、分解、または実行可能なタスクへの細分化を求めたときに使用します。
プロジェクトにACCESSIBILITY.mdファイルが含まれている場合、またはmgifford/ACCESSIBILITY.mdリポジトリに貢献する場合は、直ちにこのスキルを読み込んでください。変更を提案または記述する前に、必ずACCESSIBILITY.mdを読んでください。ACCESSIBILITY.mdファイルが存在する場合、いかなる状況でもこのスキルを省略しないでください。このスキルは、他のすべてのアクセシビリティ関連スキルをいつ、どのように読み込むかを定めます。
行き詰まったり、堂々巡りになったり、意気消沈しているときに自分の軌道をリセットします — これらのアファメーションを読んでから、再び地に足をつけて一つの着実な一歩を踏み出します。使用場面：同じ修正を 3 回以上試した、リファクタリングの最中で筋道を見失った、デバッグが堂々巡りになっている、立て続けにミスをした、何度も謝っている、ユーザーがいら立っている、役に立てていないと感じる、好奇心ではなく不安を感じている。トリガー：行き詰まり、堂々巡り、ループ、空回り、また同じエラー、失敗を繰り返す、筋道を見失う、何もうまくいかない、繰り返すミス。トピック固有ではなく — 取り組んでいる問題ではなく、置かれている状態のためのものです。
ユーザーが「プラグイン設定」「プラグイン設定の保存」「ユーザーが設定可能なプラグイン」「.local.md ファイル」「プラグイン状態ファイル」「YAML frontmatter の読み込み」「プロジェクトごとのプラグイン設定」について尋ねる場合、またはプラグインの動作を設定可能にしたい場合に使用します。YAML frontmatter と Markdown コンテンツを使ってプラグイン固有の設定を保存する .claude/plugin-name.local.md パターンを説明します。
（NS）計画、マイルストーン、イシュー、マージリクエスト、デリバリーレポート、ボード同期における GitLab MCP ツールの正しい使い方を案内します。ユーザーがこのスキル名を挙げていなくても、GitLab、MCP GitLab、イシュー作成、GitLab での計画開始、デリバリーレポート、イシューコメント、set_issue_labels、マージリクエスト、実行同期に言及した場合は必ず使用します。イシューペイロードを手作業で作成したり、確認手順を省略したりしないでください。GitLab 以外のプロジェクト管理には使用しないでください。
Omni Agent の Blobby 向けに Omni Analytics モデルを最適化します。ai_context、ai_fields、synonyms、sample_queries、AI 固有のトピック拡張を設定します。Omni での AI の精度向上、Blobby の改善、AI コンテキストや質問例の追加、AI に表示するフィールドの選定、ユーザー属性に応じた AI コンテキストの個別化、モデル階層やエージェントごとのコンテキスト範囲指定、コンテキストウィンドウの削除や切り詰めの診断、AI がアクセスできるトピックの制御、Blobby が誤答する原因の調査、「AI を改善したい」「Blobby の回答が正しくない」「AI 向けに最適化したい」「AI に自社データを教えたい」といった要望に使用します。
OXYGEN GTM の成果を、ネイティブのホスト機能にルーティングします。Knowledge and Recipes、Records、Tables、Messages、Posts、Signals、Dashboards、Ads、Tags、Sequences、Publishing、Workflows、Agents、Observability が対象です。より限定的な OXYGEN スキルが該当しない場合のフォールバックルーターとして使用します。特に、ソーシング、AI／ツール／ウォーターフォール列、エンリッチメント、複数機能にまたがる作業に適しています。
inference.sh の Python SDK — AI アプリの実行、エージェントの構築、すべてのモデルとの統合。パッケージ：inferencesh（pip install inferencesh）。同期/非同期、ストリーミング、ファイルアップロードに対応。テンプレートまたはアドホックなパターンでエージェントを構築でき、ツールビルダー API、スキル、人間による承認を備えます。用途：Python 統合、AI アプリ、エージェント開発、RAG パイプライン、自動化。トリガー：python sdk、inferencesh、pip install、python api、python client、async inference、python agent、tool builder python、programmatic ai、python integration、sdk python。
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。