Skills

B

blender-agent-studio

ifbars / blender-agent-studio

Blender のアセット作成、調整、プロシージャルシステム、レンダリング、シミュレーション、キャラクター、検証、アニメーション、MCP 統合、エージェントのベンチマーク作業を、適切な Blender Agent Studio ワークフローに振り分けます。エージェントにエンドツーエンドの Blender ワークフローが必要な場合や、適切な専門スキルがまだ分からない場合に使用します。

F

figure-it-out

mdsmithaustin / pstack

より適切なものがない場合に、大規模な移行、意欲的な複数部分にわたる変更、人間が一時中断後にレビューする作業向けの、監査可能なプレイブックを設計します。タスクに応じて厳密さを調整し、仮説検証のループを回して判断を記録します。/figure-it-out または「figure it out」で使用します。

F

filesystem

mathews-tom / armory

Claude Code の組み込みツールによるファイルとディレクトリの操作。Filesystem MCP サーバーの代わりに使用します。「このファイルを読む」「ファイルに書き込む」「ファイルを編集する」「条件に一致するファイルを探す」「ファイル内のテキストを検索する」「ディレクトリを一覧表示する」「ディレクトリツリーを表示する」「ファイル名を変更する」といった依頼で起動します。

H

health-check

bitwize-music-studio / claude-ai-music-skills

プラグインのヘルスチェック（venv パッケージ、スキル登録、アルバム slug の競合）を実行します。プラグインの状態確認、セットアップの検証、スキルが見つからない問題のトラブルシューティングを求められた場合に使用します。

I

interrogate

mdsmithaustin / pstack

「interrogate」「adversarial review」「multi-model review」「challenge this」「stress test this code」「find blind spots」「tear this apart」に使用します。複数の LLM レビュアーが、それぞれ異なる観点から変更に異議を唱えます。

説明はまだありません

L

Letta Conversations API

letta-ai / skills

エージェント上の独立したメッセージスレッドを管理するための、Letta Conversations APIの使用ガイド。マルチユーザーのチャットアプリの構築、セッション管理、または単一のエージェント上で個別の会話コンテキストが必要な場合に使用します。

L

llm-council

rohitg00 / pro-workflow

プロバイダーに依存しないマルチ LLM の討議。3 つのフェーズ — 独立した回答、モデル間の匿名ランキング、議長による統合。認証情報は明示的なプラグイン設定または pro-workflow 固有のコマンドライン変数から取得する。--wiki <slug> を渡すと、トランスクリプトを wiki ページに保存する。複数の AI の視点、合意形成、または重大なレビュー・計画の批評・議論のある学習ルールに「LLM Council」アプローチをユーザーが求める場合に使用。

L

llm-models

101-skills / superpowers

inference.sh CLI から OpenRouter 経由で Claude、Gemini、Kimi、GLM および 100+ の LLM にアクセス。モデル：Claude Opus 4.5、Claude Sonnet 4.5、Claude Haiku 4.5、Gemini 3 Pro、Kimi K2、GLM-4.6、Intellect 3。すべてのモデルを 1 つの API で扱い、自動フォールバックとコスト最適化に対応。用途：AI アシスタント、コード生成、推論、エージェント、チャット、コンテンツ生成。トリガー：claude api、openrouter、llm api、claude sonnet、claude opus、gemini api、kimi、language model、gpt alternative、anthropic api、ai model api、llm access、chat api、claude alternative、openai alternative

L

ln-010-dev-environment-setup

levnikolaevich / claude-code-skills

エージェントをインストールし、MCP サーバーを設定し、マーケットプレイスのプラグインを整合させ、指示を作成・監査します。セットアップ後、またはエージェント/MCP/プラグインの整合が必要な場合に使用します。

L

ln-011-agent-installer

levnikolaevich / claude-code-skills

Codex CLI と Claude Code をインストールまたは更新します。CLI エージェントのインストールや更新が必要な場合に使用します。

R

related-skill

101-skills / superpowers

inference.sh のスキルレジストリから関連スキルを検出してインストール。AI ワークフローに補完的なスキルを見つけるのに役立つ。用途：スキルの検出、ワークフローの拡張、機能の探索。トリガー：related skills、find skills、skill discovery、complementary skills、expand workflow、more capabilities、similar skills、skill suggestions

T

team-diagnose

tikalk / adlc-team-skills

セッション開始時にチームコンテキストが表示されなかった、スキルがトリガーされなかった、インストールが予期しない動作をする、またはチームルールなしでセッションが実行された理由を誰かが尋ねたときに使用する。結論を出す前に、コマンドと証拠を用いて失敗の連鎖をたどる。

T

token-tracker

thesaifalitai / claude-setup

トークン使用量の追跡とコスト監視を行う専門スキルです。ユーザーがトークン使用量、API コスト、トークン数、入力／出力トークン、請求、コスト追跡、コスト見積もり、費用、トークン監視、使用統計について尋ねた場合や、リクエストで使われたトークン数を確認したい場合は必ず起動します。モデル選択、コンテキスト管理、プロンプト効率などの積極的な最適化には token-optimizer を使ってください。

U

update-installed-skills

moizibnyousaf / ai-agent-skills

インストール済みのスキルを最新バージョンに同期または更新する場合に使用します。適用前に必ず更新を dry-run し、破壊的変更がないか確認してください。

V

vibe-plan-execution

adhi-jp / agent-skills

既存の実装計画、仕様、受け入れ基準、タスク計画、または以前の計画結果の実行、実装、続行、適用をユーザーが求めた場合に使用します。計画の作成や、具体的な計画に基づかないコーディング依頼には使用しません。

A

adversarial-review

basicmachines-co / basic-memory

現在のブランチを対象に、ベンダー横断の敵対的コードレビューを行います。異なる2つのモデルファミリー（Claude + Codex/GPT）が差分を個別にレビューした後、互いの指摘に反論を試みます。反論を免れた指摘を確信度とともに報告します。Claude CodeまたはCodexから実行できます。敵対的レビュー、モデル横断／セカンドオピニオンのレビュー、マージ前に信頼度の高い指摘を求める場合に使います。報告のみで、修正を自動適用することはありません。

A

agent-framework-azure-ai-py

sickn33 / agentic-awesome-skills

Microsoft Agent Framework Python SDK を使用して、Azure AI Foundry 上に永続的なエージェントを構築します。

B

bro-init-memory-bank

irpsv / ai-bro

Создаёт memory bank проекта с нуля и выполняет его первичное заполнение. Используй только при явном вызове /bro-init-memory-bank, когда пользователь хочет создать новый банк знаний проекта. Не используй для пополнения существующего memory bank или сохранения отдельного проектного решения.

C

chief-install

thaitype / chief

現在のプロジェクトに Chief フレームワークをインストールします。サブエージェントと AGENTS.md のみをインストールし、`.chief/` は実行時に chief-agent が必要に応じて作成します。ユーザーがフレームワークのセットアップを希望する場合に使用します（例：「/chief-install」または「/chief-install canary」）。

C

codex-1m-context-window-setup

daymade / claude-code-skills

OpenAI Codex CLI と Desktop 用に、拡張されたモデル対応のコンテキストウィンドウを構成および検証します。Codex が約 258K のコンテキストを表示する、500K または 1M tokens を望む、自動圧縮が頻繁に発生する、model_context_window/model_auto_compact_token_limit の修復が必要な場合に使用します。選択中のモデルの変更やその他の Codex 設定には使用しません。

F

flux-3-video

black-forest-labs / skills

一般的な FLUX 3 動画リクエストをルーティングするときに使用する。診断、ディレクション、音声、実行に必要なスペシャリストのみを選択する。

H

help

yonatangross / orchestkit

カテゴリ別のスキル一覧を掲載した OrchestKit ヘルプディレクトリ。タスクに適したスキルやワークフローを探す場合、または機能を閲覧する場合に使用します。

L

langgraph-implementation

existential-birds / beagle

LangGraphを使用してステートフルなエージェントグラフを実装します。LangGraphでグラフを構築する、ノードやエッジを追加する、状態スキーマを定義する、チェックポイントを実装する、中断を処理する、またはマルチエージェントシステムを作成する場合に使用します。

M

map-project-monorepo

ulpi-io / skills

Cargo WORKSPACE またはパッケージモノレポの永続的な AI コンテキストを更新します。メンバーごとに独立した `CLAUDE.md` を作成して Claude が必要に応じて読み込み、簡潔なプロジェクト全体のルートファイルも用意します。これにより、ルートを肥大化させず、各メンバーの変更にローカルガイダンスを提供できます。各メンバーの実際に到達可能なインターフェース、主要ファイル、接続関係、メンバー間の依存関係を特定し、ルートはプロジェクト全体を対象に保ちます。複数メンバーの永続メモリを変更するユーザー専用のメンテナンスワークフローです。生の `pub`/`export` 数ではなく、実際にエクスポートまたは到達可能なインターフェースを記録し、すべての記述をコードに基づかせ、固定されたルートの決定を維持します。リファクタリング、メンバー追加、エクスポート変更後にワークスペースローカルのコンテキストを更新する際に使用します。

M

mcp-builder

shipshitdev / skills

LLM が設計性に優れたツールを通じて外部サービスとやり取りできる MCP（Model Context Protocol）サーバーを作成します。「MCP サーバーを構築」「MCP ツールを作成」「MCP 経由で API を統合」「FastMCP サーバーを作成」「エージェントに MCP サーバーを追加」など、Python または Node/TypeScript で外部 API を LLM から呼び出せるツールとしてラップする依頼で起動します。

M

memory-quest

basicmachines-co / basic-memory

Memory Quest Mission 8 を完了します。このアシスタントが Basic Memory Cloud に接続でき、Basic Memory から起動することを確認し、承認を得たうえでユーザーの確認コードを含む Memory Master のノートを保存します。

P

principle-prove-it-works

mdsmithaustin / pstack

タスク完了後、完了を宣言する前に適用します。代理指標や自己申告、「コンパイルできた」だけに頼らず、実際の成果物（機能の実行、実値の読み取り、差分の確認）で検証します。

P

pydantic-ai-tool-system

existential-birds / beagle

適切なコンテキスト処理、型注釈、docstring を備えた PydanticAI ツールを登録して実装します。エージェントにツール機能を追加する場合、関数呼び出しを実装する場合、またはエージェントアクションを作成する場合に使用します。

S

sdd-prompt-builder

robertodiasduarte / sdd-starter

明示的な出力契約、完全性の基準、欠落コンテキストの処理、簡潔な検証を備えた、LLM 向けの本番用プロンプトを生成・改善・最適化する。ユーザーがランタイム向けのプロンプトの作成や改善を求めたとき、または SDD の design/build フローが system prompt、パイプラインのパス、分類器、合成器、edge/worker/runtime のプロンプト、**/prompts/** ファイル、インラインの system prompt、_shared 内のテンプレートを作成・変更するときに使用。人間向けドキュメント、SDD 内部のオーケストレーション用プロンプト、メール、通知、UI のトランザクション文言には使用しない。

S

session-log

michalparkola / tapestry-skills

現在の会話セッションを要約し、結果を週次のagent-logに追記します。ユーザーが「これを記録」「セッションログ」「このセッションを要約」と言った場合や、結果をagent-logに書き込むよう求めた場合に使用します。

U

update-agent-learnings

ulpi-io / skills

このセッションで検証された学びを 1 つ、永続的な AGENT ガイダンスに反映します。最小限で役立つルールを抽出し、適用範囲（Global / Claude Code Only / Agent-Specific）を分類して、中央の agent-learnings ファイルに一度だけ保存し、再生成した `## Learnings` セクションを、存在する CLI ツリー内のすべての有効な Agent 定義に同期します。永続的な Agent プロンプトを変更するユーザー専用のメンテナンスワークフローです。このセッションで実際に明らかになった内容を根拠とし、捏造はせず、先に適用範囲と表現を確認します。「Claude Code Only」の学びはサブ Agent のプロンプトに含めません。今後の Agent が引き継げるよう、Agent の振る舞いに関するルールを記録する際に使用します。

V

validation

aibtcdev / skills

ERC-8004 オンチェーンエージェント検証管理。検証の申請と応答を行い、エージェントまたは検証者別に検証ステータス、概要、ページ分割された一覧を照会します。

V

vision

xiincs / claude-code-vision-skill

ビジョンモデル（Doubao、Qwen、DeepSeek、OpenAI）を呼び出して画像を分析します。スクリーンショット、UI レイアウト、図表など、あらゆる画像の内容を理解する必要がある場合に使用します。png/jpg/webp/gif に対応。

B

blindspot-pass

neeeophytee / finding-unknowns-skills

作業を始める前に、ユーザーがまだ把握していない未知の課題を明らかにします。ユーザーが不慣れなコードベースの領域や分野（デザイン、動画、インフラ）に取り組む場合、または「blindspot pass」や「unknown unknowns」の洗い出しを明示的に求めた場合に使用します。

C

cheez-search

paulnsorensen / easy-cheese

最も精度の高いセマンティックバックエンドでコードを検索します。tilth MCPを優先し、構造パターンにはAST検索（`sg`）を使用します。ユーザーがシンボル、定義、呼び出し元、インポート、テキストパターンの検索を求める場合、「where is X defined」「what calls Y」「find all usages of Z」「trace this function」「find the TODO comments」「search for this error string」などの表現が含まれる場合に使用します。「grep」「rg」「ripgrep」「ag」「ack」「fd」「find」と言われた場合も使用します。ファイル全体の読み取り（cheez-readを使用）、コードの編集（cheez-writeを使用）、テストやビルドの実行には使用しないでください。

リポジトリ内の CLAUDE.md ファイルを監査し、改善します。ユーザーが CLAUDE.md ファイルの確認、監査、更新、改善、修正を依頼した場合に使用します。すべての CLAUDE.md ファイルをスキャンし、テンプレートに照らして品質を評価して品質レポートを出力した後、対象を絞って更新します。「CLAUDE.md のメンテナンス」や「プロジェクトメモリの最適化」に言及した場合にも使用します。

C

create-mcp-servers

glittercowboy / taches-cc-resources

Claude にツール、リソース、プロンプトを公開する Model Context Protocol（MCP）サーバーを作成します。カスタム統合、API、データソース、または Claude が MCP プロトコル経由で操作するサーバーの構築に使用します。TypeScript と Python の実装に対応します。

E

eve-agent-optimisation

incept5 / eve-skillpacks

エージェントの実行を分析し、無駄なツール呼び出し、誤った方向転換、行き詰まりを特定します。最小限のターン数とトークン、最短時間で目標に到達できるようエージェントを最適化します。harness／モデルの変更を提案しますが、ユーザーの承認なしに適用することはありません。

E

exploring-signals-scouts

posthog / skills

PostHog Signals scouts（プロジェクトをスキャンし、調査結果を Signals の受信トレイに送る、スケジュール実行のエージェント）の調査と把握方法を説明します。ユーザーが利用中の scout、その動作状況、全体が実際に機能しているかを知りたい場合に使います。scout の全体像とスケジュールの確認、最近の実行履歴の閲覧と個別実行の推論の詳細確認、蓄積された永続スクラッチパッドメモリの確認、実行から出力された調査結果への追跡、scout の健全性と長期的なパフォーマンス（実行頻度、成功率、出力率、シグナル対ノイズ比）の評価を扱います。読み取り専用の探索用です。scout の作成や調整には、代わりに `authoring-signals-scouts` を使ってください。「scouts は何をしている？」「自分の <x> scout のパフォーマンスは？」「最近の scout 実行を見せて」「この scout が何も見つけなかった／出力しなかったのはなぜ？」「全体として何が分かった？」「scout 実行 <id> を調べて」「自分の scout は動いている？」などで起動します。

H

human-review

petergyang / human-review

ブラウザーで HTML ファイル、Markdown ファイル、または localhost ページを開き、ユーザーがテキストを直接編集したり特定箇所にコメントを残したりできるようにします。その後、編集とコメントをすべて返します。仕様、計画、レポート、ニュースレターの草稿、ランディングページ、スライド資料、ローカルで実行中のウェブページなど、ユーザーが読むものを作成または更新した後に使用します。

I

init-or-refactor-agents-md

riffingonsoftware / agent-skills

リポジトリローカルのエージェント指示を作成または圧縮して、短い正規の AGENTS.md にする。

I

install-ori-harness

openrouterteam / skills

Ori をインストールし、OpenRouter 上で Ori を介してユーザーの既存のコーディングエージェント CLI を実行する。OAuth サインイン、モデル選択、アップグレード、インストール検証を含む。

M

model-evaluation-benchmark

rysweet / amplihack

Benchmark Suite V3に準拠し、包括的なモデル評価ベンチマークを自動で再現します。モデルのベンチマーク、比較評価、AIモデル間の性能テストで自動的に起動します。

P

pinecone-n8n

pinecone-io / skills

Pinecone Assistant ノードまたは Pinecone Vector Store ノードを使用して n8n ワークフローを構築します。RAG パイプラインやドキュメントとのチャットワークフローの構築、n8n での Pinecone ノードの設定やトラブルシューティング、n8n で Pinecone を使う際のベストプラクティスに関する質問で使用します

P

principle-guard-the-context-window

mdsmithaustin / pstack

大量の読み込み、長いコマンド出力、サブエージェントへの指示の前に適用する。コンテキストが埋まりかけているときだけではない。大量のデータはサブエージェントに回し、簡潔なレポートだけを受け取り、要約をメインスレッドに保持し、生のペイロードは置かない。

P

proactive-tasks

imrkhn03 / proactive-tasks

目標とタスクのプロアクティブな管理システム。目標の管理、プロジェクトのタスク分解、進捗の追跡、または目標に向けた自律的な作業に使用します。ハートビート中にエージェントが主体的に作業し、人間に進捗を報告し、プロンプトを待たずに作業を進められます。

R

ralph

yeachan-heo / oh-my-codex

廃止予定のスタブ — 代わりに $ultragoal を使用してください

S

sdd-auditoria-harness

robertodiasduarte / sdd-starter

リポジトリの SDD ハーネスを読み取り専用で監査し、FAXINA E DERIVA を行います。任意のエンジン（Claude Code、Codex、Kimi CLI：CLAUDE.md と AGENTS.md、.claude/、.agents/、.codex/ を読み取る）のコマンド、エージェント、スキル、hooks、settings、スクリプトを棚卸しし、参照、鮮度、重複、ドキュメントとコード間のドリフトを測定し、何も変更せずに単一のレポート AUDITORIA_SDD_<data>.md を生成します。"ハーネスが大きくなりすぎた"、"ここで誰も使っていないものは何か"、"ドキュメントはまだコードと一致しているか" と言われたとき、またはハーネス（`.claude/`、`.agents/`、`.codex/`）のクリーンアップを依頼されたときに呼び出します。⚠️ 境界：このスキルは何が余っていて何がドリフトしたか（衛生）を問います。セキュリティ——easter egg、悪意のあるコード、バックドア、外部への持ち出し、これからインストールする第三者製マテリアル内の不可視 unicode——については、rdd-audita-harness スキルを使用してください。過剰は脅威ではありません。両者は読み取り専用で、互いを補完します。

S

self-review

arthurzakirov / systemsmith

現在の会話を分析するか、過去のチャットセッションを調べ、訂正のパターン、誤った結論、不要なユーザー介入を特定します。繰り返し発生する誤りをもとに、プロンプト、スキル、ワークフロー、ガードレールを改善したい場合に使用します。

S

skill-creator

dkyazzentwatwa / chatgpt-skills

簡潔な SKILL.md の指示、同梱リソース、エージェントのメタデータ、検証、パッケージングを含むエージェントスキルを作成または更新します。スキルの構築やリファクタリングに使用します。

S

stop-that-shit

lennney / stop-that-shit

依頼された作業を完了しつつ、投機的な防御策やスコープの拡大を防ぎます。追加の堅牢化を検討するとき、過剰設計の可能性をレビューするとき、繰り返される検証ループを解消するとき、明示的なタスク境界に従うとき、またはユーザーが Stop That Shit を呼び出したときに使用します。検証、リトライ、依存関係を単に使用するだけでは発動条件になりません。

A

acreadiness-assess

github / awesome-copilot

現在のリポジトリで AgentRC の準備状況評価を実行し、reports/index.html に静的 HTML ダッシュボードを生成します。`npx github:microsoft/agentrc readiness` をラップし、レンダリングを @ai-readiness-reporter カスタムエージェントに引き継ぎます。組織固有のスコアリング向けポリシー（--policy）に対応します。リポジトリの AI 対応状況の評価、監査、採点を求められた場合に使用します。

A

almerge

paleo / alignfirst

AlignFirst マージプロトコルを実行します

B

brandfy-setup

promovaweb / brandfy

.brandfy の設定、アーティファクトツリー、エージェントの指示を準備する。プロジェクトに Brandfy をインストールまたは更新する際に使用する。

C

chain-roleplay-debate-synthesis

lyndonkl / claude

複数の正当な視点と本質的な対立がある意思決定を解決するため、構造化されたロールプレイ、討論、統合を促進します。単一視点の分析では見落とされる前提を明らかにし、競合する優先事項を一貫性のある提言にまとめます。関係者の優先事項が競合する場合（成長と持続可能性、速度と品質）、異なる角度からアイデアを厳しく検証したい場合、両立しない価値観のトレードオフを検討したい場合、相反する専門家の意見を一貫性のある戦略にまとめたい場合に使用します。

C

cheez-read

paulnsorensen / easy-cheese

最適な新鮮なバックエンドを通じてコードを読み取り、一覧表示します。コードインテリジェンスバックエンド（tilth MCP、シンボルまたは型に基づく読み取りには LSP）を優先し、該当するバックエンドがない場合のみ、ネイティブの範囲指定読み取り／一覧表示ツールにフォールバックします。ユーザーがファイルやディレクトリの読み取り、表示、オープンを求めた場合に使用します。例："read src/auth.ts"、"show me this file"、"what's in this directory"、"view lines 44-89"、"look at the imports"。シェルの表示／一覧表示ツールを指定された場合や、"open the file" と言われた場合も使用し、ソースファイルをシェルで無確認に読み取ってはいけません。シンボルやテキストの検索（cheez-search を使用）、コード編集（cheez-write を使用）、git/gh 操作には使用しないでください。

C

cheez-write

paulnsorensen / easy-cheese

最も安全で古い内容を検出できるバックエンドを通じてコードを編集します。コードインテリジェンスバックエンド（tilth MCP のタグアンカー編集、LSP ワークスペース編集、構造的なコード変換には `sg --rewrite`）を優先し、該当するものがない場合のみネイティブのアンカー編集にフォールバックします。ユーザーがコードの編集、置換、変更、更新、削除、挿入を求めた場合に使用します。例："replace this function"、"delete lines 44-89"、"update validateToken"、"add this import"、編集を伴う "fix this bug"、または "rewrite every X to Y" のような横断的なコード変換。ファイルの読み取り（cheez-read を使用）、コード検索（cheez-search を使用）、テスト／ビルドの実行には使用しないでください。

C

codely-plan-phase-implement-github

codelytv / agent-harness

現在の作業ディレクトリのリポジトリに GitHub issues として保存された計画から、1 つのフェーズを実装します。フェーズ（子）issue の URL を指定するとそのフェーズを実装し、親計画 issue を指定すると現在のフェーズを見つけて実装します。呼び出しごとに 1 フェーズだけを実装し、ユーザーのレビューのために停止します。フェーズ issue を参照する pull request を作成し、マージすると issue が自動的にクローズされます。pull request は決してマージしません。

C

context-compression

seb1n / awesome-ai-agent-skills

決定事項、根拠、制約、未解決の課題を保持したまま、選択済みのコンテキストを目標のトークン予算まで圧縮する。関連する材料がすでに選択済みだが長すぎる場合に使用する。選択、重複排除、並べ替えも必要な場合は context-optimization を使用する。