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
エージェントおよび LLM アプリケーション向けのフルスタック診断。12 層のエージェントスタックを監査し、ラッパーの退行、メモリ汚染、ツール規律の失敗、隠れた修復ループ、レンダリング破損を検出する。深刻度順に並べた所見と、コードを先に触る修正案を提示する。エージェントアプリケーション、自律ループ、LLM Powered の任意の機能を構築する開発者には-_With関する。エージェントや LLM の機能が異常な_'Filename_-adjust_the failing layer unidentified layer が不明な場合、またはエージェントスタックのリリース前に使う。
完全な学術研究パイプラインのオーケストレーター：research -> write -> integrity check -> review -> revise -> re-review -> re-revise -> final integrity check -> finalize。deep-research、academic-paper、academic-paper-reviewer を、必須でカバレッジに上限のある整合性チェック、二段階のピアレビュー、監査可能な品質保証成果物を含むシームレスな 10 段階のワークフローに統合する。academic pipeline、research to paper、full paper workflow、paper pipeline、end-to-end paper、research-to-publication、complete paper workflow、연구부터 논문까지、연구 주제 설정부터 논문 완성까지、논문 전체 워크플로、flujo de trabajo académico、investigación a artículo、flujo completo de artículo、pipeline de investigación completa、publicación de investigación、flujo de trabajo completo del artículo で発動する。
ユーザーが「create a hook」「add a PreToolUse/PostToolUse/Stop hook」「validate tool use」「implement prompt-based hooks」「use ${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}」「set up event-driven automation」「block dangerous commands」と依頼した場合、または hook イベント（PreToolUse、PostToolUse、Stop、SubagentStop、SessionStart、SessionEnd、UserPromptSubmit、PreCompact、Notification）に言及した場合に使用します。高度なプロンプトベースの hooks API に重点を置き、Claude Code プラグインの hook の作成と実装を包括的に案内します
ユーザーが「MCP サーバーを追加」「MCP を統合」「プラグインで MCP を設定」「.mcp.json を使用」「Model Context Protocol をセットアップ」「外部サービスに接続」と依頼する場合、「${CLAUDE_PLUGIN_ROOT} と MCP」に言及する場合、または MCP サーバーの種類（SSE、stdio、HTTP、WebSocket）について話す場合にこのスキルを使用します。外部ツールやサービスとの連携に向け、Model Context Protocol サーバーを Claude Code プラグインに統合するための包括的なガイダンスを提供します。
ユーザーが「スラッシュコマンドを作成」「コマンドを追加」「カスタムコマンドを記述」「コマンド引数を定義」「コマンドの frontmatter を使用」「コマンドを整理」「ファイル参照付きコマンドを作成」「インタラクティブコマンド」「コマンドで AskUserQuestion を使用」と依頼した場合、またはスラッシュコマンドの構造、YAML frontmatter フィールド、動的引数、コマンド内での bash 実行、ユーザーとの対話パターン、Claude Code のコマンド開発に関する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。
OpenTelemetry（OTel）メトリクスを使用して AI エージェントにベストプラクティスのアラートポリシーを設定し、出力を Terraform（.tf）設定ファイルとして生成する。エージェントのレイテンシ、エラー率、トークン使用量、品質メトリクスを監視するためのアラートポリシーを分析・作成・デプロイする際に使う。AI エージェントと無関係な標準的なインフラ監視や、OpenTelemetry で計測されていないエージェントには使わないこと（信頼性、コスト、安全、セキュリティのアラートの場合）。注意：信頼性、コスト、安全、セキュリティのアラートは汎用の OTel メトリクスを使い、Cloud Run や Vertex AI などのランタイム agnostic に機能する。品質アラートは Vertex AI Online Monitors に依存し、Vertex AI のデプロイに厳密に紐づく。
この Claude Code または Codex セッションを Telegram、Discord、Feishu/Lark、QQ、WeChat にブリッジし、ユーザーがスマホから Claude と対話できるようにします。claude-toim ブリッジデーモンのセットアップ、起動、停止、診断、Claude の返信をメッセージングアプリへ転送する用途、および「claude-to-im」「bridge」「消息推送」「消息转发」「桥接」「连上飞书」「手机上看claude」「启动后台服务」「诊断」「查看日志」「配置离职。リなどの表現が含まれる場合に使用します。サブコマンド: setup、start、stop、status、logs、reconfigure、doctor。独立ボットの構築、webhook 連携、IM プラットフォーム SDK によるコーディングには使用しないでください（これらは通常のプログラミング作業です）。
Orderly Network のオンボーディング: 全チェーンの無期限コントラクト基盤、MCP サーバー、SDK、CLI のクイックスタート。約定済みの Orderly 約定を Starchild のトレード分析に取り込む索引作成も行います。Orderly を始める際（例: Orderly MCP のインストール、DEX テンプレートの設定、React SDK の統合、orderly CLI の使用）と、Orderly で約定を入力した後ometerに約定を報告して索引に含めるときに使用します。
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。
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。
ユーザーが新しい Agent Skill（SKILL.md）を作成・執筆・設計したい場合に使用する。OpenKnowledge 用、あるいはユーザー自身のエディタ用であり、「skill を書いて」「〇〇をする skill を作って「このワークフローを skill にして」といったリクエストや、既存 skill のトリガーと規律を改善する依頼が含まれる。再利用可能なエージェント指針を一時的なプロンプトではなくインストール可能な skill として残したい場合にも使用してください。スコープの決定（プロジェクト単位かグローバルか）、プラグインや skill 配布リポジトリ内での執筆（そのリポジトリの構成に沿って書き、インストールは行わない）、SKILL.md のフロントマター規約、渐进開示構造、skill の評価、ユーザーのエディタへのインストールについて扱います。
このスキルは、ユーザーが「MCP サーバーを構築して」「MCP を作って」「MCP 統合を作って」「Claude 向けに API をラップして」「Claude にツールを公開して」「MCP アプリを作って」と依頼した場合や、Model Context Protocol を使った開発について言及burg}^{*した*場合に使用します。MCP サーバー開発のエントリーポイントであり、利用ユースケースについて質問し、適切なデプロイモデル（リモート HTTP、MCPB、ローカル stdio）を判断し、ツール設計パターンを選び、専門スキルに引き継ぎます。
コーディングタスクをバックグラウンドの実装担当として OpenCode CLI に委任し、その diff をレビューして自分で取り込みます。実装作業を OpenCode に任せたい場合——「OpenCode に X をやらせて」「これを OpenCode に委任して」「OpenCode を通して実行して」「OpenCode で実装/修正/リファクタリングして」といった言い方——または、レビューアーのまま OpenCode でコーディングタスクを順番に処理させたい場合に使用します。ユーザーが自分で diff をレビューしてコミットする場合はこちらを優先してください。その場で直接裁量できるほど小さなタスクや、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。
複数ステップの AI エージェントタスクに対する、ファイルベースの永続的なプランニング。task_plan.md、findings.md、progress.md をディスク上に保持し、ライフサイクルフックがプロジェクトから選択したプランニングコンテキストを注入します。自動復旧はプロジェクトのプランニングファイルのみを読み込みます。明示的に要求された場合に限り、session-catchup.py --metadata は同一プロジェクトのローカルセッションメタデータを調べられ、--replay は nonce で枠付けされた限定的な抜粋を出力できます。オプションのゲートモードは、ホストが対応している場合にのみホストに継続を求めることがあり、Markdown 内で宣言されたコマンドを実行することはありません。このスキルにはネットワーク経由のロード経路がありません。5 回以上のツール呼び出しが必要な調査や作業に使用します。
AI エージェントによる多段階作業のための永続的なファイルベース計画。task_plan.md、findings.md、progress.md をディスク上に保持し、ライフサイクルフックが選択されたプロジェクトの計画コンテキストを注入します。自動復旧はプロジェクトの計画ファイルのみを読み込みます。ローカルセッションのメタデータを確認できるのは、明示的に session-catchup.py --metadata を呼び出した場合のみで、同じプロジェクトに属するものに限られます。--replay は nonce で枠付けされた限定的な抜粋を出力できます。任意の gate モードは、ホストが対応している場合のみ続行を要求でき、Markdown に書かれたコマンドを実行することはありません。このスキルにネットワークアップロード経路はありません。調査、または 5 回以上のツール呼び出しが必要な作業に使用してください。
AI エージェントによる多段階作業のための永続的なファイルベース計画。task_plan.md、findings.md、progress.md をディスク上に保持し、ライフサイクルフックが選択されたプロジェクトの計画コンテキストを注入します。自動復旧はプロジェクトの計画ファイルのみを読み込みます。ローカルのエージェントセッションのメタデータを確認できるのは、明示的な session-catchup.py --metadata コマンドで、同じプロジェクトに属するものに限られます。--replay は nonce で枠付けされた限定的な抜粋を出力できます。任意の gate モードは、ホストが対応している場合のみ続行を要求でき、Markdown に記載されたコマンドを実行することはありません。このスキルにネットワークアップロード経路はありません。調査、または 5 回以上のツール呼び出しが必要な作業に使用してください。
Agent Platform における agents-cli のオンボーディング用エントリーポイント。ユーザーが「新しいエージェントを作成」「エージェントを開発」「ADK でエージェントを構築」「エージェントをローカルで実行」「エージェントコードをデバッグ」「エージェントをテスト」「エージェントを評価」「エージェントをデプロイ」「エージェントを公開」「エージェントを監視」したい場合や、ADK（Agent Development Kit）の開発ライフサイクルが必要な場合に使用します。
ユーザーが「MCP アプリ」の作成、MCP サーバーへの「インタラクティブ UI」または「ウィジェット」の追加、チャット内での「コンポーネントのレンダリング」、「MCP UI リソース」の構築、会話内に「フォーム」「ピッカー」「ダッシュボード」「確認ダイアログ」を表示するツールの作成、MCP の文脈での「apps SDK」の言及を求めた場合、このスキルを使用します。build-mcp-server スキルでデプロイモデルが確定した AFTER に使用するか、ユーザーが UI ウィジェットを必要だと既に分かっている場合に使用します。
ユーザーが「MCP サーバーをパッケージングしたい」「MCP をバンドルしたい」「MCPB を作りたい」「ローカルの MCP サーバーを配布したい」「ローカルの MCP を配信したい」と财运場合、.mcpb ファイルについて言及する場合、MCP サーバーに Node や Python のランタイムを同梱する場合、またはローカルファイルシステム、デスクトップアプリ、OS と相互作用し、ユーザーが Node/Python を準備しなくてもインストールできる MCP サーバーが必要な場合に使用する。
モデルが呼び出せるツールを定義し、assistant-ui でその呼び出しを描画します。作成モデルは "use generative" ファイルで、デフォルトエクスポートが defineToolkit({...}) となり、@assistant-ui/next の withAui、@assistant-ui/vite の aui()、@assistant-ui/metro の withAui のいずれかでコンパイルされ、AuiConfig({ tools: Tools({ toolkit }) }) でマウントし、new AISDKToolkit({ toolkit }).tools({ frontend }) でモデルに公開します。ツールの種類（backend、"use client" frontend、humanTool()、providerTool()、externalTool()、stubTool()、defineMcpToolkit()）、render と display、ToolCallMessagePartProps、承認ゲート、MCP サーバー、MCP Apps、WebMCP、sub-agent メッセージを扱います。ツールが一度も呼び出されない、ツール UI が描画されない、frontend の結果がモデルに届かない、humanTool() が実行時に例外を投げる
コーディングタスクを、別の Claude Code CLI プロセスまたは別の Claude セッションTransportation implementer として委譲し、その diff をレビューして自分で取り込みます。使用するのは、ユーザーが Claude Code、別の Claude セッション、または `claude` CLI への実装委譲を明示的に求めた場合のみです。例:「別の Claude にこれれを実装させ���い」「これを Claude Code に委譲」「このキューを別の Claude セッションで流して」。現在のオーケストレーターが Claude である mere 理由では発動しないでください。また、ユーザーが委譲なしに現在の Claude に直接実装を求めている場合は使用しないでください。
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。