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
タスクやプロンプトを、規模を大きくするのではなく、より深い内容に書き換えます。書き換えの前に、その分野の一流の専門家ならユーザーが求めていないどんな作業をするか、最も生の素材として何から始めるか、どの具体的な手法やツールを使うか、そしてユーザーやモデル以外の何が結果の正しさを示すかを述べます。その後、それらを正確に求めるプロンプトに書き換えます。使用時:「/be-ambitious」「be ambitious」「make this prompt deeper」「what would an expert do here」「raise the bar on this task」「rewrite my prompt like a pro would ask it」。対象外:範囲の拡大、機能の追加、語調や長さだけを整える一般的なプロンプト調整
CCPM — 仕様駆動のプロジェクト管理:PRD → Epic → GitHub Issues → 並列エージェント → 出荷済みコード。PRD の作成(「X の PRD を書いて」「X の計画を立てよう」「範囲を決めよう」)、PRD の Epic への変換、Epic のタスク分解、GitHub との同期(「X の Epic を同期」「タスクを GitHub にプッシュ」)、Issue の作業開始(「Issue N の作業を始めて」「Issue N に取り組もう」)、並列作業ストリームの分析、スタンドアップの実施(「スタンドアップ」「スタンドアップを実施」)、状況確認(「次は何?」「何がブロックされている?」「何に取り組んでいる?」)、Issue のクローズ、Epic のマージなど、ソフトウェアデリバリーライフサイクル全般に使用します。機能の出荷、作業管理、進捗追跡についてユーザーが話している場合は、「ccpm」や「PRD」と言っていなくても使用します。コードのデバッグ、テストの作成、PR のレビュー、またはデリバリーに関係しない GitHub Issue/PR の直接操作には使用しないでください。
HKUDS CLI-Anything で任意のソフトウェアをエージェントネイティブにする——4 つのルーティングモード:CLI-Hub(cli-hub list/search/info/install/launch)で既製の harness をインストールする、cli-hub-meta-skill をエージェントに渡して自律的な検出を可能にする、7 フェーズの /cli-anything パイプラインで任意のコードベース/repo から新しい harness を生成する、:refine/:test/:validate で反復する。40+ の harness、2,461 のテスト、REPL + --json を備えた Click コマンドライン。
Orca の computer-use CLI を使用して、アクセシビリティツリー、スクリーンショット、安全な UI 操作を通じてローカルのデスクトップアプリのウィンドウを確認・操作します。デスクトップアプリの操作(アプリ/ウィンドウの一覧表示、アプリの状態取得、表示中の UI の読み取り、コントロールのクリック、入力、キー操作、スクロール、ドラッグ、値の設定、アクセシビリティ操作)に使用します。ブラウザーウィンドウ、webview、Orca アプリの UI、その他のデスクトップ UI にも使用します。トリガー:「computer use」「orca computer」「read Spotify」「read Slack」「control/click/read in a desktop app」「get app state」。
セルフホスト可能なマルチチャネル AI エージェントゲートウェイ、OpenClaw のインストール、設定、運用、トラブルシューティングを包括的に解説します。OpenClaw のセットアップ、設定、チャネル管理(WhatsApp/Telegram/Discord/Slack/iMessage など)、モデルプロバイダーの設定、Gateway の運用、マルチエージェントのルーティング、セキュリティ強化、トラブルシューティング、ローカルの OpenClaw インストールに関する保守作業について尋ねられた場合に使用します。`openclaw` コマンドラインコマンドや Gateway デーモンのエラーが発生した場合にも使用します。
OpenServ SDK(@openserv-labs/sdk)を使用して自律型 AI エージェントを構築、デプロイします。重要:エージェントの構築と実行には両方のパッケージが必要なため、必ずこのスキルと併せて companion skill の openserv-client をお読みください。openserv-client はマルチエージェントのワークフローと ERC-8004 オンチェーン ID に対応する Platform API 全体をカバーしています。完全な API リファレンスについては reference.md をお読みください。
公開されている `orca` CLI を使って、Orca が管理する worktree/workspace、ターミナル、リポジトリ、自動化、worktree のコメント、および Orca アプリ内蔵ブラウザーを操作します。ユーザーが「$orca-cli」「use orca cli」「Orca worktree/workspace」「child workspace」「spawn codex/claude in a workspace」「read/wait/send Orca terminal」「terminal send」「Orca browser」「control the browser inside Orca」と言った場合に使用します。Orca 管理の状態を扱うタスクでは、素の `git worktree`、場当たり的な PTY、Playwright、Computer Use よりこちらを優先します。Orca 内蔵ブラウザー以外のブラウザーウィンドウ、webview、デスクトップ UI には Computer Use を使用します。
参照資料やアセットがエージェントに無視される既存の SKILL.md ファイルを診断・リファクタリングします。Required Reading Routers、強制 STOP 指示、gist-tripwire による簡素化、フラットな1階層の参照構造を適用し、バンドルされたコンテキストを意図的に読み込ませます。詳細な参照ファイルがあるのに内容が浅く感じられる長いスキルの監査や書き換えに使用します。新規スキルのゼロからの作成、スキル以外の Markdown、SKILL.md のフロントマターがないドキュメントには使用しないでください。
QRSPI で計画された OpenSpec の変更を、インテリジェントな並列化で実装する。ユーザーが QRSPI 変更の適用、並列化を伴うタスクの実装を望む場合、または「apply this QRSPI change」「implement with parallelization」「run the parallel slices」と言う場合に使用する。このスキルは、accelint-qrspi で作成され、tasks.md に「Parallelization Strategy」セクションを含む変更のために特別に設計されている。OpenSpec コマンドラインのワークフローを用いて、独立したタスクスライスの並列サブエージェント実行を編成する。ユーザーが QRSPI 変更の適用、並列実装の実行、垂直スライスを含む変更への取り組みに言及した場合は、必ずこのスキルを使用する。
Alibaba Cloud Tablestore Agent Storage Skill。`tablestore-agent-storage` Python SDK を使用して、Tablestore ベースのナレッジベースを構築・管理します。トリガー:「知识库」「tablestore」「ots」「表格存储」「agent storage」「knowledge base」「向量检索」「文档上传」「文档导入」「知识库同步」「tablestore-agent-storage」「AgentStorageClient」
読み取り専用のワークツリーで、独立したClaudeエージェントによる独立したセカンドオピニオンレビューを取得します。指摘のみを返し、作業コピーは決して編集しません。実際の差分(ブランチ、コミット、または未コミットの変更)を読み取り、リスクに焦点を当てた簡潔な依頼を作成します。ワークツリーで隔離してレビュアーを起動し、報告のみを指示した後、指摘を優先度順に`file:line`付きで要約し、後続ラウンドにも除外リストを引き継ぎます。返された指摘は真実ではなく、ローカルで検証すべき候補として扱います。問題がない場合は問題なしと明示し、問題を捏造しません。プロンプトに秘密情報を含めず、レビュアーによるコード変更も決して許可しません。ユーザーが明示的にClaudeレビューを依頼した場合のみ使用します。
OpenAI Codex Goals(Codex 0.128.0 で導入された永続的な目標機能)の使用パターンとアンチパターンです。`/goal` の呼び出しの作成、レビュー、デバッグ、タスクを Goal にすべきかの判断、エビデンス台帳が必要なリサーチ Goal の作成、誤った対象に対して完了した Goal の診断に使用します。`/goal`、「Codex Goal」、「Codex goals」、「永続的な目標」、「エビデンスに基づく完了」、「反復ポリシー」、「ブロック時の停止条件」、または明確な完了条件がある複数ターンの Codex タスクについてのメッセージがトリガーです。ユーザーが Goals に明示的に言及していなくても、「/goal」と入力している場合や Codex に「X まで続けて」と求めている場合は起動します。
Codex App で、複雑かつ並列化可能な知識作業やプログラミングタスク向けに、モデルと推論強度を指定できる複数のバックグラウンドタスクを自動作成します。メインの Agent が計画、分担、統合、検収を担当します。複数ソースの調査、複数章のコンテンツ、複雑な Skill/PPT、複数モジュールにまたがる開発、独立した検証、または 2 つ以上の相互依存しないワークフローに使用します。ユーザーがモデルルーティング、バックグラウンド Worker、Agents Team、継続的なプロジェクト連携を明示的に求めた場合にも使用します。簡単な質疑応答、状態確認、単一ファイルの小規模な変更、厳密な逐次タスク、公開/支払い/削除/アカウント操作では自動起動しません。
钉钉(DingTalk)MultiSkill の軽量な共有エントリポイント。ユーザーが DWS/钉钉 の操作を製品名を明示せずに漠然と述べた場合、製品横断のオーケストレーションを要求した場合、URL タイプの事前チェックが必要な場合、または製品境界の曖昧さを解消する必要がある場合に使用。明確な単一製品の操作は対応する dingtalk-* サブ skill を優先し、この skill はグローバルな実行契約とオンデマンドの reference ナビゲーションのみを提供し、製品コマンドの全集は担わない。
オンボーディング後のホストモードの duoduo インストールについて説明し、管理します。duoduo の仕組み、stdio/daemon/channel/session の連携、duoduo が設定や状態を保存する場所、現在のセットアップの確認方法、duoduo 自体のアップグレード方法、ディスク上の保存場所(kernel_dir、runtime_dir、.env、descriptor.md)、特定の session のアーカイブや復元方法(`duoduo session archive`、sessions-archive ディレクトリ、アーカイブ済み session の復元)について尋ねられた場合に使用します。特定の channel やランタイム設定に絞られていない「duoduo を設定したい」「duoduo を直したい」といった幅広い依頼にも使用します。中国語での「帮我理解 duoduo」「duoduo 是怎么工作的」「看看我现在的 duoduo 配置」「帮我管理 duoduo」「升级 duoduo」「升级要注意什么」「duoduo 哪个路径存什么」「归档 session」「删掉 session」「恢复归档 session」にも反応します。
43 以上のコーディング CLI と IDE で、単一のソースから AI エージェントを検索、インストール、管理します。`agentshq` CLI を使い、手動移植ではなく各クライアントのネイティブ形式に自動変換します。`find`、`add`、`list`、`remove`、`check`/`update`、`init` のスキャフォールディングに対応し、`-g`(グローバル)と `--ide` で対象を指定できます。ユーザーが明示的に依頼した操作のみを行い、依頼されていないエージェントをインストール、削除、更新することはありません。エージェントの検索や既存カタログの管理に使用します。
Kiro CLIから独立したセカンドオピニオンを取得します。厳格な読み取り専用で、別のレビュアー実行環境が実際の差分を確認し、リポジトリへの書き込み権限はありません。実際の差分(ブランチ、コミット、または未コミットの変更)から焦点を絞ったプロンプトを作成し、必要に応じてスタックの規約スキル(`--skill`。kiroは自身で読み込めないため)を注入します。その後、同梱ヘルパー経由でkiroを起動し、信頼範囲を`fs_read,execute_bash`に限定します。これによりgrep/gitで指摘を検証できますが、編集はできません。`--trust-all-tools`(自動モード分類器が読み取り専用タスクで行き詰まるため)や、シェル経由でのプロンプトの手書きは決して行いません。秘密情報を含めず、指摘を検証候補として扱い、問題なしの場合はその旨を明示します。ユーザーの明示的な意図がある場合、またはユーザーが呼び出したワークフローでkiroがレビュアーに指定された場合のみ使用します。
キーワードに応じた設定チュートリアルを読み込み、手順に沿ってインストールを案内するチュートリアルルーターです。claude-mem、CLAUDE.md、Chrome Gemini サイドバー、Claude Code + 智谱 GLM、ECC プラグインのインストールと保守を扱います。「チュートリアル」「設定方法」「インストール方法」などの質問や、設定の必要性とともに「claude-mem」「ecc」「glm」「gemini サイドバー」「CLAUDE.md」などの具体的なツール名が挙がった場合に起動します。このスキルが扱うのは、上記 5 つのローカルツールの設定チュートリアルのみです。ウェブでのチュートリアル、体験談、ベストプラクティスの検索は laohan-sousuo に任せます(Jeffrey が 2026-10-02 に決定。競合時は sousuo を優先)。
現在のセッションを振り返って長期的に役立つ知見を抽出し、5つの分類(Wikiページ、ガイダンスファイル、チェックポイント、タスク注釈/計画、破棄)のいずれかに振り分けます。今後のセッションに引き継ぐべき決定事項、アーキテクチャ上の事実、コマンド、規約、注意点、未解決の疑問が見つかった場合に使用します。ソースの取り込みや古いWiki記述の修正には使用せず、/loam::adding-to-memoryまたは/loam::amending-memoryを使用してください。目標に関する進捗は/loam::setting-goalsに振り分けます。
OpenClaw Dashboard のウェブ UI を起動・管理し、すべてのボット、エージェント、モデル、セッションを監視します。OS を自動検出し、更新を確認して依存関係をインストールし、開発サーバーを起動します。macOS、Windows、Linux に対応し、git の自動検出と代替ダウンロード方法を備えています。トリガー:「打开机器人大盘」、「打开 OpenClaw-bot-review」、「打开Openclaw大盘」、「打开 bot review」、「open openclaw dashboard」、「open OpenClaw-bot-review」、「open bot dashboard」、「open bot review」、「launch bot review」。
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。
