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
GitHub の AI 搭載セキュリティおよび自動化機能（2025-2026）。次の場合に積極的に有効化します：（1）PR での GitHub Copilot（Copilot コードレビュー、Copilot autofix）、（2）GitHub Advanced Security（CodeQL、シークレットスキャン、依存関係レビュー）、（3）Copilot Workspace、（4）GitHub Models（gh models eval、プロンプト評価）、（5）GitHub Copilot CLI 2.x、（6）AI 支援による Issue のトリアージ、（7）Copilot 拡張機能とスキルセット、（8）Copilot Enterprise のコンテキスト（ナレッジベース）、（9）依存関係の自動更新（Dependabot AI グルーピング）、（10）アプリ生成用の Spark。機能カタログ、Copilot CLI コマンドリファレンス、gh models eval の例、GHAS の設定、Copilot Workspace の使い方を提供します
AI 利用の環境コストを可視化する — 公開されているプロンプトあたりの数値から算出した下限推定を、電球の時間（💡）として表示し、任意の週次エネルギー予算を提供する。これは知らせるだけでブロックはしない。ユーザーが "how much energy did this session cost"、"what's the environmental cost"、"show the energy footer"、"set an energy budget"、"energy report" と尋ねたとき、または limits-setup インタビューで環境への意識を有効にしたときに使用する。
AI リミットのインタビュー — /setup-brad-frost-skills から、またはいつでも直接実行できる。AI 利用に関する個人のリミット — 静かにする時間帯、1 日あたりのセッション上限、セッションの終わり方 — を定める短いガイド付きインタビューで、その後、ツールが実際に強制できる範囲にそれらを組み込み、強制が及ばない箇所をはっきりと伝える。ユーザーが "set my limits"、"set up my AI limits"、"limits setup"、"help me stop using AI at 2am" と言ったとき、/setup-brad-frost-skills がここにルーティングしたとき、または limits スキルはインストール済みだが ~/.config/ai-limits/ にまだ設定が存在しないときに使用する。
Codex、Claude Code、および互換性のある Agent ホスト全体の Skills、プラグイン、MCP サーバーを監査・管理します。ユーザーが Agent の機能を棚卸し、重複排除、分類、範囲設定、アーカイブ、またはコンテキストコストの削減を求める場合、Skills が多すぎる理由を尋ねる場合、グローバル/プロジェクト/トリガーの適用範囲を決めたい場合、または「Skill 瘦身」「盘点 Skill」「整理 Skill」「Skill 治理」「Skill 太多了」「哪些 Skill 在全局生效」「分析插件和 MCP」「上下文占用」「生成 Skill 复审页面」「我选好了」「读取我的 Skill 设置」と言う場合に使用します。既定では読み取り専用の証拠監査を行い、レビュー用ドラフトをローカルに保存します。該当する段階と対象セットについて個別の明示的な承認がない限り、インストール、有効化、コピー、アーカイブ、無効化、削除、計画の実行は行いません
Ori をサブプロセスとして起動し、固定した harness とモデルで使い捨てのモデル評価を実行して、結果を中継する。ユーザーがどのモデルを使うべきか尋ねたとき、モデルを比較したいとき、自分のエージェントやプロンプトが正しく動作するかを測定したいとき、エージェントの動作のリグレッションを捕捉したいとき、または現在のモデルの良さを尋ねたときに使用する。あらゆる言語のあらゆるコードベースに適用できる。モデルを伴わない単なる単体テストには使用しないこと。また、すでに存在する評価を再実行するのにも使用しないこと（`ori eval <file>` を直接実行する）。
このセッションで検証されたSKILLの設計または品質に関する学びを1つ、中央のskill-learningsファイルに反映します。有用な最小限のパターンまたはアンチパターンを抽出し、（Structural Patterns / Content Patterns / Anti-Patterns / Skill-Specific）に分類して、一度だけ追加します。実際のスキルファイルには触れません。ユーザー専用のメンテナンスワークフローとして、永続的なスキル作成ガイドを更新します。ルールはこのセッションで明らかになった内容に基づき、捏造せず、重複を確認し、書き込む前にカテゴリと文言を確認します。今後のスキル作成に活かすルールの記録に使用します。
AI エージェントにインターネット全体を見渡す力を与えます。Twitter/X、Reddit、YouTube、GitHub、Bilibili、XiaoHongShu、Douyin、LinkedIn、Boss直聘、WeChat（微信公众号）、RSS、あらゆる Web ページ向けの上流ツールをインストールして設定し、直接呼び出せます。使用する場面：（1）プラットフォームへのアクセスツールを初めて設定するとき、（2）利用可能なプラットフォームを確認するとき、（3）ユーザーがプラットフォームチャネルの設定や有効化を求めたとき。トリガー：「帮我配」「帮我添加」「帮我安装」「agent reach」「install channels」「configure twitter」「enable reddit」
AI 営業開発担当の導入、営業案件の適格性評価の自動化、シグナルからアクションへのルーティング構築、または営業向け AI エージェントアーキテクチャの設計をユーザーが求める場合に使用します。「AI SDR」「AI sales agent」「automated qualification」「signal routing」「sales automation」「11x」「Artisan」「AiSDR」「AI BDR」「autonomous sales」への言及がある場合も使用します。このスキルは AI SDR の導入、適格性評価の自動化、営業開発向けエージェントアーキテクチャを扱います。技術的な実装、コードレビュー、ソフトウェアアーキテクチャには使用しないでください。
Alibaba Cloud ECSにOpenClaw AIエージェントプラットフォームをデプロイし、DingTalkボットと連携します。OpenClaw（旧称Clawdbot/Moltbot、中国語名「龙虾」）は、自然言語によるタスク自動化とマルチチャネルチャット連携に対応するオープンソースのAIアシスタント・自動化プラットフォームです。このSkillでは、ECSインスタンスの作成、パブリックネットワークの設定、基本環境のセットアップ、OpenClawのワンクリックデプロイからDingTalkボットの検証まで、一連のワークフローを扱います。エンドユーザーはDingTalkグループでボットに@メンションしてAIアシスタントとチャットできます。トリガー：「OpenClaw」「龙虾」「Clawdbot」「Moltbot」「DingTalk bot」「DingTalk AI」「deploy OpenClaw on ECS」「AI agent platform」「DingTalk integration」「openclaw dingtalk」「openclaw deploy」「DingTalk AI employee」「Alibaba Cloud OpenClaw」「Bailian + DingTalk」「DingTalk group AI」「DingTalk smart assistant」「部署龙虾」「龙虾机器人」「龙虾钉钉」
Bitwarden Agent Access CLI（`aac`）を使った、エージェント制御のブラウザーログインフローに使用します。AIエージェントが `aac listen`／`aac run` 経由でウェブサイトにログインする、Bitwarden Agent Accessで認証情報を承認する、パスワードを表示せずにブラウザーのログインフォームに入力する、Agent Accessのブラウザーログイン連携をデバッグする、または `aac run` の環境変数注入とブラウザー自動化を認証情報に配慮して橋渡しする場合に使用します。
Создаёт однозначную спецификацию результата без шагов реализации. Используй, когда пользователь хочет зафиксировать задачу и контекст, целевой результат, рамки и критерии приемки, оставив технический путь исполняющему агенту. Не используй для выбора решения, составления плана реализации, непосредственной реализации или ревью изменений кода.
就寝前・外出前にクォータを使い切ったとき、Claude のサブスクリプションのクォータがリセットされた後に最小限の claude -p メッセージを自動送信する一回限りのローカルタイマーを設定し、新しい 5 時間の使用枠を即座に開く — ユーザーが目覚めるころには新しい枠の大半が消化されており、冷却期間を実質無料で得られる。ユーザーが「あと X 時間でクォータがリセットされる、Claude をタイマーでつついて」「寝るので時間になったら ping して新しい枠を開いて」「クォータを使い切った、リセット後にタイミングを合わせて」と言った場合、または定期 ping、Claude を突く、quota ping、枠を開く、クォータリセット後の自動送信に言及した場合に使用。一回限りの定期タスクと macOS ローカル（caffeinate/BSD date）に限定；定期タスクには /loop または cron、ChatGPT/Codex のリセット時期の確認には tibo-reset-codex、クォータがなぜ尽きたかの分析には claude-usage-analyst を使う。
ユーザーが現在のプロジェクトでArchonワークフローのRUNを検査、監視、開始、承認、制御したい場合に使用します。bash経由で `archon` CLIを操作します。トリガー（検査）：「what's running」「list runs」「show recent runs」「run status」「did the review pass」「check run <id>」「show me run <id>」「what happened in that run」。トリガー（制御）：「approve the plan」「approve run <id>」「reject that run」「cancel that run」「abandon run <id>」「resume run <id>」「continue that run」。トリガー（開始）：「start <workflow> in the background」「kick off <workflow> detached」。機能：`archon workflow runs/get/status/run --detach/approve/reject/cancel/abandon/resume` を実行し、機械可読な `--json` 出力を返します。cwdに基づいて現在のプロジェクトに範囲を限定します。対象外：ワークフロー／コマンドの作成、Archonのセットアップ／設定には、より広範な `archon` skillを使用してください。
(NS) LangGraph.js agent-api — bootstrap-agent-runtime、StateGraph、MCP、スキルのバインド／注入、チェックポインター、ユーザーメモリー、HITL/SSE。新しい agent-api、LangGraph グラフ、MCP の接続、孤立レイアウト、バインドの整合性、graph-spec の同期、「LangGraph エージェントを修正して」「MCP ツールを接続して」「グラフ内の翻訳」に使用します。CrewAI、一般的な Web アプリ、agent-api を含まない SDD のみの用途には使用しないでください。
キャンペーン計画、専門家への振り分け、マーケティング調整を行うマルチチャネルマーケティングオーケストレーターです。ユーザーがマーケティング計画、ブランド戦略、キャンペーン調整、または利用するマーケティング専門家の選定支援を必要とする場合に使用します。トリガー：「marketing plan」「brand strategy」「campaign management」「plan a campaign」「coordinate marketing」「which marketing agent should I use」。
ユーザーが単独創業者として GTM の仕組みを構築している場合、採用せずに事業を拡大したい場合、または市場開拓向けの AI エージェントチームを設計する必要がある場合に使用します。「単独創業者」「一人スタートアップ」「ソロプレナー」「自己資金での運営」「チームなし」「AI エージェントをチームとして活用」「採用せずに拡大」「創業者主導の営業」「リーン GTM」「一人会社」「従業員なし」といった言及がある場合にも使用します。このスキルでは、スタックの選定からエージェントチームの設計、収益段階の移行、時間配分、最終的な採用時期まで、単独創業者向けの GTM 戦略全般を扱います。技術実装、コードレビュー、ソフトウェアアーキテクチャには使用しないでください。
AgentRC instructionsコマンドを使って、用途に合わせたAIエージェント指示ファイルを生成します。デフォルトで.github/copilot-instructions.md（VS CodeのCopilotに推奨）を作成し、monorepo向けにapplyTo globを指定した領域別の.instructions.mdファイルも任意で作成できます。/acreadiness-assessの実行後、AI Toolingの柱にある不足を補うために使用します。
Salesforce Agentforce の AI エージェントと自律型自動化（2025-2026）。次の場合に積極的に有効化します。(1) Agentforce エージェントとトピックの構築、(2) Agent Builder の設定、(3) Atlas Reasoning Engine の利用、(4) Agentforce アクションの設定（Apex、Flow、Prompt Templates）、(5) トピックベースのルーティングと指示、(6) Agentforce Service Agent、Sales Agent、Custom の選択、(7) Einstein Trust Layer（データマスキング、毒性検出）、(8) 根拠に基づく回答のためのプロンプトエンジニアリング、(9) Agentforce のテストと Test Center、(10) 複数の組織へのエージェントのデプロイ。エージェントの設計パターン、トピックとアクションのテンプレート、プロンプトエンジニアリングの手法、Trust Layer の設定、デプロイワークフローを提供します。
ユーザーが AI セールス開発担当者の導入、営業適格性評価の自動化、シグナルからアクションへのルーティング構築、または営業向け AI エージェントアーキテクチャの設計を希望する場合に使用します。「AI SDR」「AI sales agent」「automated qualification」「signal routing」「sales automation」「11x」「Artisan」「AiSDR」「AI BDR」「autonomous sales」に言及した場合にも使用します。このスキルは、AI SDR の導入、適格性評価の自動化、セールス開発向けエージェントアーキテクチャを扱います。
Claude Codeプロジェクト向けにCLAUDE.mdファイルを生成・最適化します。機能：プロジェクト指示の初期化、コードベースのコンテキスト分析、既存のCLAUDE.mdの最適化、Anthropicのベストプラクティスの適用、トークン使用量の削減、効果の向上。操作：CLAUDE.mdファイルの初期化、作成、最適化、強化。キーワード：CLAUDE.md、プロジェクト指示、Claude Codeのセットアップ、プロジェクトコンテキスト、コードベース分析、Anthropicのベストプラクティス、トークン最適化、プロジェクト設定、AI指示、コーディングガイドライン、プロジェクトルール、ワークスペース設定。新規プロジェクトのCLAUDE.mdを初期化するとき、既存のプロジェクト指示を最適化するとき、コードベースにClaude Codeを設定するとき、AIコーディングガイドラインを改善するときに使用します。
外部または信頼できないソース（外部からクローンしたリポジトリのファイル、WebSearch の結果、WebFetch の応答、取得したファイルなど）のコンテンツを利用する前に使用します。正規表現と LLM を組み合わせた検出により、プロンプトインジェクションの試みを特定して無害化します。サニタイズ済みコンテンツと構造化レポートを返します。docs/security/flagged-sources.md にフラグ付きソースの永続的な記録を保持し、繰り返し問題を起こすソースには自動的に警告を強めます。重大度に応じて処理します。低・中レベルは削除して [REMOVED: marker] に置き換え、高レベルではサニタイズ全体を中止します。フラグ付きコンテンツを呼び出し元に再掲することはありません。多層防御の一部として、統合時のガードレールやユーザーレビューと併用してください。手作業で作成された、セキュリティ上重要なスキルです。
Extraction、Summarization、Analysis、Creation、Improvement、Security、Rating にわたる 240 以上の専用プロンプトパターンをネイティブに実行する。よく使うもの：extract_wisdom、create_threat_model、analyze_claims、improve_writing、review_code、mermaid、youtube_summary。CLI は YouTube のトランスクリプト（-y）と URL フォールバック（-u）にのみ使用する。2 つのワークフロー：ExecutePattern、UpdatePatterns。使用場面：fabric、fabric pattern、run fabric、update patterns、threat model、analyze claims、improve writing、review code、mermaid、STRIDE、sigma rules。マルチエージェント調査（Research）やコンテンツ適応型抽出（ExtractWisdom）には使用しない。
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。