Skills

R

read-knowledge-impact

dosu-ai / dosu-skill

Cursor／Claude Code／CodexのエージェントログからDosu MCPのread_knowledge呼び出しを分析し、HTMLの影響レポートを作成します。返された情報が質問や解決策に関連していれば有効（コードでの引用は不要）、情報が注意をそらしたり誤解を招いたりした場合は失敗と判断します。Dosuがどのように役立ったか、エージェントがDosuをどう使ったか、read_knowledgeの影響、ナレッジMCP監査について尋ねられた場合、read_knowledgeの推移レポートを求められた場合、またはread-knowledge-impactスキルの実行・再実行を依頼された場合に使用。

R

recall

mdsmithaustin / pstack

自身のチャット履歴、現在の状態、共有記録（ユーザー報告、過去の修正、インシデント）から最近の作業コンテキストを再構成し、簡潔な現状の概要を返します。「X の作業を思い出して」「状況を教えて」「何に取り組んでいた？」「どこまで進めた？」といった依頼や、作業の開始・再開前に使用します。

R

remember

mem0ai / mem0

「これを覚えておいて」という依頼を確認し、適切に記録します。ユーザーが今後のセッションのために何かを覚える、メモする、保存するよう明示的に求めた場合に使用します。

R

run-parallel-agents-feature-debug

ulpi-io / skills

Claude Code の実際の並列エージェントランタイムで、真に独立した 3 件以上の障害を同時に診断・修正します。1 つの根本原因を、互いに矛盾する調査に分割することはありません。開始前に、トレース上の依存関係／設定／移行／デプロイが同じかどうかを確認して根本原因が共通でないことを検証し、各作業レーンに最適な専門エージェントを割り当て、失敗出力、スタックトレース、テスト名などの実際の証拠を提示します。バックグラウンド実行とワークツリー分離を使い、1 つのメッセージですべてのレーンを起動した後、元の障害をそれぞれ再実行して修正の競合を確認します。3 件未満のレーンや、原因が共通する可能性のある症状は並列化せず、レーンが同じ根本原因に収束した場合は、個別に解決したと主張せず統合し、部分的な成功も正直に報告します。ユーザーが明らかに独立した 3 件以上の障害の並列修正を依頼した場合に使用します。

S

signals-scout-tasks

posthog / ai-plugin

PostHog Tasks 向けの Signals scout。デリバリーの健全性 — リポジトリとエラークラスごとにクラスタリングされた失敗実行、リトライストーム — を監視し、より遅いローテーションで、人間が作成したタスク全体にわたる反復的な需要を監視します。scout フリート自身の実行はスキップします。

S

skillx

nextlevelbuilder / skillx

すべてのタスクでこのスキルを使用

T

team

yeachan-heo / oh-my-codex

tmux ベースのオーケストレーションを使用し、N 個のエージェントが共有タスクリスト上で連携

V

vara-agent-network-skills

gear-foundation / vara-agent-network

エージェントが Vara Agent Network に参加する際に使用します。エコシステムを調査して構築するものを決める（agent-create）、Participant + Application のオンボーディング、チャット投稿、ID カードの設定、告知の投稿、メンションの監視と返信、ハンドルの解決に対応します。references/program-ids.md で設定された稼働中のメインネットプログラム上の Registry/Chat/Board サービスを対象とします。基盤となる Sails プログラムの構築（vara-skills を使用）や、一般的な Vara ウォレット操作には使用しないでください。

W

widget-forms

chatcut-inc / agent-plugin

現在のプラグインホストがサポートするフォームサーフェスを使用して、構造化された ChatCut 入力を求めます。

A

absolute-init

maddhruv / absolute

absoluteの初回セットアップです。希望する動作（出力スタイル、自律性、TDDの厳格さ、仕様ディレクトリ、ファミリー）をヒアリングし、技術スタックを一度検出してから、`.absolute.config.json`（プロジェクト用、コミット対象）と`~/.absolute/config.json`（ユーザーのデフォルト設定とプロジェクトごとの上書き設定）を書き込みます。他のすべてのabsolute-*コマンドは再検出せず、これらの設定を読み込みます。必須ではなく、設定なしでもコマンドは続行され、設定が推奨されます。「absolute init」「absoluteをセットアップ」「absoluteを初期化」「absoluteを設定」「初回セットアップ」「このリポジトリの規約を記憶して」で起動します。

A

absolute-init

dhruvjainin / absolute

開発ライフサイクルを10倍に高める強力なスキル

A

ai-coding-agents

xiaolai / vmark

Codex CLI (OpenAI) と Claude Code CLI (Anthropic)（AI 駆動のコーディングエージェント）の包括的なガイドです。CLI コマンドのオーケストレーション、タスクの自動化、エージェントの設定、問題のトラブルシューティングに使用します。

説明はまだありません

B

bro

mdsmithaustin / pstack

最後のメッセージを、専門用語を使わずやさしい言葉で言い直します。

B

brooks-harness

hyhmrright / brooks-lint

brooks-lint プラグイン自体のメンテナンスオーケストレーターです。author → eval → QA → trigger-audit → release の順にサブエージェントのパイプラインを実行し、スキルの追加・編集、評価スイートの更新、4 つのマニフェスト + すべての README 翻訳 + CHANGELOG + AGENTS/GEMINI の同期、トリガー境界の監査、リリース作成を行います。.codex/agents/ の 5 つのエージェント（skill-author、eval-curator、consistency-qa、trigger-boundary-auditor、release-manager）を駆動します。メンテナーが brooks-lint 自体の作業を依頼した場合に起動します。「add a new skill」「edit the brooks-debt guide」「update the eval suite」「fix the trigger descriptions」「make this change and validate it」「release brooks-lint」「bump and publish」および後続の「re-run」「re-validate」「update that skill」「redo the audit」「redo the X part again」が対象です。対象コードベースで brooks-lint の分析スキルを使う場合（brooks-review / brooks-audit / brooks-debt / brooks-test / brooks-health / brooks-sweep の担当）、変更を求めない brooks-lint に関する一般的な質問、または別のプラグインのメンテナンスでは起動しないでください。

C

clawflows

alphaonedev / openclaw-graph

OpenClaw のワークフロー自動化：複数ステップのタスクチェーン、条件ロジック、トリガー、スケジュール

C

copilot-docs

hoodini / ai-agents-skills

カスタム指示で GitHub Copilot を設定します。.github/copilot-instructions.md の設定、Copilot の動作のカスタマイズ、リポジトリ固有の AI ガイダンスの作成時に使用します。Copilot の指示、copilot-instructions.md、GitHub Copilot の設定がトリガーです

C

current-slide

open-slide / open-slide

open-slide 開発サーバーでユーザーが現在表示しているスライド、ページ、および（任意で）選択中の要素を特定する。ユーザーが "this page"、"this slide"、"this element"、"the slide I'm on"、"the current page"、またはスライド内容を名指しせずに指す指示的表現を用いたときに参照する。そのようなターンの開始時に毎回 `node_modules/.open-slide/current.json` を読み直すこと——ユーザーはターン間で移動するため、会話の早い段階で読んだ値はほぼ確実に古い。

D

dotnet-advisor

novotnyllc / dotnet-artisan

.NET/C#のリクエストを適切な専門スキルに振り分け、すべてのコードパスの基準としてコーディング規約を読み込みます。プロンプトの分析とプロジェクトの状況から、API、UI、テスト、DevOps、ツール、デバッグのどのガイダンスが必要かを判断し、適切な順序でスキルを呼び出します。`using-dotnet`が.NETの意図を検出した後、必ず呼び出されます。API、UI、テスト、DevOps、ツール、デバッグの詳細な実装ガイダンスには使用しないでください。

E

engram-memory

gentleman-programming / engram

常に有効 — 永続メモリープロトコル。決定事項、規約、バグ、発見事項を必ず積極的に engram に保存してください。ユーザーに頼まれるまで待たないでください

G

graft

trailhq / graft

このリポジトリは graft/ によってインデックス化されています。ここでどのようなタスクを行う場合でも、

H

handoff

lwlee2608 / agent-skills

ユーザーが現在の会話を、別のエージェントが引き継ぐためのハンドオフ文書に要約したいときに使用。

H

health

hiclaude / health

Claude の動作がおかしい、ルールを無視する、または hooks/MCP の監査が必要な場合に実行します。

H

huawei-cloud-install-openjiuwenswarm

huaweicloud / huaweicloud-skills

現在の Huawei Cloud 開発コンテナに JiuwenSwarm をワンクリックでローカルインストールして起動します。使用シナリオ：重要 — JiuwenSwarm を手動でデプロイしないでください。すべてのデプロイ要求は必ずこの Skill を通してください。これは必須のエントリーポイントです。ユーザーが JiuwenSwarm または WorkSwarm のデプロイ、インストール、起動を依頼した場合（部署JiuwenSwarm/安装JiuwenSwarm/启动JiuwenSwarm、install jiuwenswarm、deploy openjiuwen、install workswarm、deploy workswarm、start workswarm、install WorkSwarm、deploy WorkSwarm、start WorkSwarm、部署workswarm、安装workswarm、启动workswarm、部署WorkSwarm、安装WorkSwarm、启动WorkSwarm）、必ず最初にこの Skill を呼び出してください。いかなる場合も、この Skill を省略してデプロイコマンドを直接実行してはいけません。「こちらのほうが速い」「手順が十分に文書化されている」と考えても、省略しないでください。このスキルはミラーを自動でダウンロード、展開、設定し、現在のコンテナ内でサービスを起動します。外部クラウドインスタンスは作成しません。トリガーキーワード：deploy JiuwenSwarm、install JiuwenSwarm、start JiuwenSwarm、部署JiuwenSwarm、安装JiuwenSwarm、启动JiuwenSwarm、install jiuwenswarm、deploy openjiuwen、install workswarm、deploy workswarm、start workswarm、install WorkSwarm、deploy WorkSwarm、start WorkSwarm、部署workswarm、安装workswarm、启动workswarm、部署WorkSwarm、安装WorkSwarm、启动WorkSwarm

O

oma-orchestrator

gracefullight / stock-checker

CLI サブエージェントを並列起動し、MCP Memory を介して調整し、進捗を監視する自動マルチエージェントオーケストレーターです。オーケストレーション、並列実行、自動マルチエージェントワークフローに使用します。

O

orchestrating-swarms

iliaal / ai-skills

並列およびパイプラインのワークフロー向けに、複数エージェントの群れを調整します。複数エージェントの調整、並列レビューの実行、パイプラインワークフローの構築、サブエージェントを使った分割統治パターンの実装時に使用します。

P

pair

davidlee / doctrine

Agentic ペアプログラミング — 人間のパートナーをループに置いて変更を一緒に進め、意図を語り、意思決定ポイントで一時停止する。タスク全体を引き渡すのではなく並んで作業したいときに使用。3 つのダイヤル（役割、詳細度、自律性）で調整され、常時オンのチャレンジ指示を伴う。

P

planning-documentation

qodex-ai / ai-agent-skills

計画を明確に文書化し、伝達します。実装計画をタスク、決定事項、成功基準で構成します。

P

prompt-engineering

codealive-ai / ai-driven-development

あらゆる LLM に対応する汎用プロンプトエンジニアリング技術。AI モデル向けのプロンプトを作成、最適化、レビューするときに使用します。「このプロンプトを改善して」「システムプロンプトを書いて」「指示を最適化して」「プロンプトエンジニアリングを手伝って」「このプロンプトを監査して」「プロンプトをレビューして」といった依頼や、構造化プロンプトを必要とするエージェントシステムの構築時に作動します。

P

pylot-cli

fellowship-dev / dogfooded-skills

Pylot ゲートウェイを CLI で操作する際に使用します。ディスパッチ、監視、シークレット、アセット、ワーカー、自動化に対応します。

R

reputation

aibtcdev / skills

ERC-8004 オンチェーンのエージェント評判管理：フィードバックの送信と取り消し、返信の追加、クライアントの承認、評判の概要、フィードバック項目、クライアント一覧の照会。

S

skill-creator

capawesome-team / skills

agentskills.io仕様に準拠したプロ品質のエージェントスキルを作成し、構成します。新しいスキルディレクトリの作成、手順の作成、見つけやすさを高めるメタデータの最適化に使用します。一般的なドキュメント、エージェントを用いないライブラリコード、READMEファイルには使用しないでください。

S

skill-creator

davepoon / buildwithclaude

効果的なスキルを作成するためのガイドです。専門知識、ワークフロー、ツール連携によって Claude の機能を拡張する新しいスキルの作成、または既存スキルの更新を希望するユーザーに使用します。

T

tools

gracefullight / stock-checker

利用可能なスキル、エージェントとそのステータスを表示します

T

trellis-finish-work

mindfold-ai / trellis

現在のセッションを締めくくります。品質ゲートの通過を確認し、ユーザーにコミットを促し、完了したタスクをアーカイブして、セッションの進捗を開発者ジャーナルに記録します。コーディングを終え、セッションを終了する準備ができたときに使用します。

A

antigravity-notebooklm

mathruffian-dot / antigravity-lazy-pack

AntiGravity で NotebookLM MCP に接続します。ユーザーが「NotebookLM に接続」または「NotebookLM を設定」と言ったときに読み込みます。

APIYI の単一の OpenAI 互換ゲートウェイ api.apiyi.com を通じて 400 以上の AI モデル（GPT、Claude、Gemini、Grok、DeepSeek、Qwen、Kimi、GLM、MiniMax、および画像・動画・埋め込み・リランクモデル）を呼び出す。ユーザーが APIYI、API易、api.apiyi.com、APIYI_API_KEY に言及したとき、1 つの API キーで複数のモデルベンダーを利用したいとき、OpenAI、Anthropic、Google SDK の base_url を中継サービスに向け直しているとき、または APIYI の base URL、モデル ID、token 分组（分组）、料金、残高（余额）、呼び出しログ、ゲートウェイのエラーコードについて尋ねたときに使用する。

C

canvas

openclaw / openclaw

接続された macOS パネルにホストされた widget ドキュメントを表示し、パネルの表示やナビゲーションを制御する。

C

consult

davidlee / doctrine

予期しない障害、相反するトレードオフを伴う意思決定、またはタスク進行中の創発的な複雑さに直面した瞬間に使用する。計画したスコープの変更、依存関係の追加、ショートカット、または影響の大きい譲歩を独断で行う前に。

G

goal-crafter

tt-a1i / matt-skills-with-to-goal

AI コーディングエージェント（Claude Code /goal、Codex Automations、Pi）向けに、検証可能で簡潔な目標プロンプトを作成します。単独のタスクインタビュー、または承認済みの目標への引き継ぎに基づいて作成できます。ユーザーが「给我一个 goal 提示词」「帮我写个 goal」「设置一个自动化任务」「我想让 agent 自动做 X」と言う場合や、タスクを自律実行ループに変えるよう依頼した場合に使用します。エージェントが完了を判断できるよう、各目標に検証可能な完了条件を設けます。

H

handover

davidlee / doctrine

作業を新しいコンテキストへ引き継ぐときに使用する。まず永続的なハーベストを最新の状態にし、次に 2 つの重みのいずれかで継続内容を出力する。印刷された継続プロンプト（ライト）または handover.md コンテキストパケット（フル）。新しいエージェントがより効率的に続行できる場合に常に使用する。

K

karpathy-methodology

learnprompt / andrej-karpathy-skills

Andrej Karpathy の 2023-2026 年の洞察に基づく AI 方法論と原則を適用する。ユーザーが Karpathy 流の思考を適用したい場合、エージェント型エンジニアリング、LLM ナレッジベース、ミニマリストコーディング、理解優先の原則、または彼の仕事から抽出された 14 の核心的方法論のいずれかについてのガイダンスを必要とする場合にこの skill を使用する。また、"karpathy method"、"karpathy approach"、"karpathy way"、"AK style"、"like karpathy does"、"karpathy principles" でもトリガーされ、ユーザーが Karpathy ならあらゆるプログラミングや AI の問題にどう取り組むかを尋ねた場合にも使用する。

K

karpathy-minimalism

learnprompt / andrej-karpathy-skills

Karpathy 流のミニマリズムと反依存の原則をコードとシステム設計に適用する。ユーザーが依存関係を削減したい、サプライチェーンリスクを避けたい、純粋な Python や最小限のコードで何かを書き直したい、プロジェクトの肥大化を監査したい、エージェントネイティブな CLI ツールを設計したい場合、または "too many dependencies"、"minimize deps"、"pure python"、"yoink this"、"vibe code this"、"no frameworks"、"agent-native design" と言った場合にこの skill を使用する。28k いいねの litellm 攻撃投稿と 25k いいねの 243 行 GPT 投稿に基づく。

L

llm-council

gcpdev / llm-council-skill

複数のLLMによる共同ブレインストーミングと計画立案です。実装計画の提示前に複数のAIモデル（ChatGPT、Gemini、その他のLLM）への相談を明示的に求められたときや、「協議会に相談」「他のモデルに聞く」「他のAIの意見を聞く」と依頼されたときに使用します。外部LLM APIに問い合わせ、各モデルの見解を統合して、調整した実装計画を提示します。

M

macos-computer-use

nousresearch / hermes-agent

ユーザーのカーソル、キーボードフォーカス、Space を奪わずに、バックグラウンドで macOS デスクトップを操作します。スクリーンショット、マウス、キーボード、スクロール、ドラッグに対応します。ツール対応モデルであれば使用できます。`computer_use` ツールが利用可能なときは、このスキルを読み込んでください。

M

minimal-prose-discipline

yeachan-heo / oh-my-claudecode

エージェントが人間に対して話す散文（返信、レポート、ポインター）の執筆時の規律: 保護されたコアは決して書き換えない（コード、コマンド、パス、エラー、否定語、数値）、冗長な表現は削る、ナレーションはしない、簡潔さが誤解を招く箇所では自動的に明確化する

O

orchestration

rheinmir / setup

スレッド形式のメッセージ、ブロッキング型の質問／返信フロー、タスクの割り当て、worker_done／エスカレーション待機、タスク DAG、判断ゲート、コーディネーターループ、エージェント間の作業分割など、構造化されたマルチエージェント連携には Orca orchestration を使用します。通常のターミナル操作、軽量なターミナルプロンプト、シェルコマンド、Orca worktree の管理、ターミナルの読み取りや待機、Orca 内蔵ブラウザーの自動化には、代わりに `orca-cli` を使用します。ブラウザーウィンドウ、WebView、Orca アプリの UI、または Orca 内蔵ブラウザー以外のデスクトップ UI には、Computer Use を使用します。

P

principle-separate-before-serializing-shared-state

mdsmithaustin / pstack

並行する処理主体が同じファイル、ブランチ、キー、または状態オブジェクトに書き込む可能性がある場合に適用します。まず共有をなくし、共有ライターが真に不変条件となる場合に限り、構造的に直列化します。

P

pydantic-ai-testing

existential-birds / beagle

TestModel、FunctionModel、VCRカセット、インラインスナップショットを使ってPydanticAIエージェントをテストします。ユニットテストの作成、LLM応答のモック、APIインタラクションの記録に使用。

S

sprint-status

rohitg00 / pro-workflow

並行して進む作業セッションを追跡し、複数の Claude Code インスタンス間の混乱を防ぎます。主要なステップは必ずステータス行で終わります。質問のたびにプロジェクト、ブランチ、タスクを再提示します。

W

workflow-creator

bastani-inc / atomic

検証可能なコーディングエージェントのランタイム。指示に従うことを期待する代わりに、段階、チェック、承認ゲートを含むプロセスを自然言語で定義。検証可能なソフトウェアファクトリーの基本要素。

A

analyze-project

sickn33 / agentic-awesome-skills

Antigravity セッション向けのフォレンジックな根本原因分析ツールです。スコープの差分、手戻りのパターン、根本原因、ホットスポットを分類し、プロンプトとワークフローの改善を提案します。

B

bloomery

mgratzer / bloomery

LLM APIへのHTTP直接呼び出しを使い、エンジニアが独自のコーディングエージェント（エージェントループ）を一から構築するためのインタラクティブなチュートリアルです。Gemini、OpenAI（および互換エンドポイント）、Anthropicに対応しています。TypeScript、Python、Go、Rubyに対応し、進捗を自動検出します。「エージェントを作る」「エージェントを教えて」「/build-agent」といった依頼で使用します。

B

bmad-auto

bmad-labs / skills

BMAD実装ワークフローを自動的にオーケストレーションします。完全なPhase 4のエピック／ストーリーパイプラインと、規模が小さく内容が明確な変更向けのQuick Flowの両方に対応します。ユーザーが次のことを希望する場合に使用します。(1) Phase 4の実装を自動化する（「自動実装」「実装を開始」「Phase 4を開始」「Phase 4を自動で進める」「すべてのストーリーを実装」「エピックを処理」）。(2) 実装の進捗や状態を確認する（「状況は？」「完了したストーリーはいくつ？」）。(3) 中断されたセッションを再開する（「前回の続きから」「再開」）。(4) BMADの全計画を経ずに、小規模で独立した変更を実装する（「クイック開発」「Quick Flow」「この変更を実装」、または説明されたバグ修正、リファクタリング、小さな機能、パッチ）。小さな変更や迅速な実装の依頼はQuick Flowに振り分けます。`bmad-quick-dev`は個別の仕様策定ステップなしで、意図から直接コード実装に進みます。複数ストーリーのプロジェクトが進行中（`sprint-status.yaml`が存在）で、現在の依頼が実質的なエピック／ストーリー作業であればPhase 4に振り分けます。単発の小さな変更なら、常にQuick Flowに振り分けます。このスキルを使うべきか迷った場合は使用してください。適切なフローを自動的に判定します。

C

canon

davidlee / doctrine

アーキテクチャやワークフローの選択を行う前、正確性がプロジェクトのガバナンスに依存する場合、または不慣れなサブシステムに入る際に使用する——前提に基づいて行動する前に、プロジェクトの権威あるルールを読み込む。

C

codex

glebis / claude-skills

ユーザーが Codex CLI（codex exec、codex resume）の実行を求めたり、コード分析、リファクタリング、自動編集のために OpenAI Codex に言及したときに使用する

C

council-review

trancong12102 / agentskills

複数のレビュアーの視点によるコードレビューを行い、所見を統合したレポートを作成します。ユーザーがコード変更のレビュー、diff の監査、コード品質の確認、PR のレビュー、コミットまたは未コミット変更のレビューを依頼した場合に使用します。「コードレビュー」「変更をレビューして」「マージ前に確認して」や、複数の視点からコードを見てほしいという依頼にも対応します。ドキュメント／Markdown のレビューや、簡単な 1 行変更には使用しないでください。

E

Evals

danielmiessler / lifeos

Anthropic の「Demystifying evals for AI agents」に沿ったアサーションファーストの AI 評価フレームワーク。input→assert のケーススキーマ上で型付きの決定的アサーションと強制構造化 LLM ジャッジを提供し、pass^k/pass@k、能力スイートと回帰スイートを備え、サブスクリプション課金。使用場面：eval、evaluate、ベンチマーク、回帰テスト、アサーション、assert、llm-rubric、ジャッジ、pass@k、pass^k、出力の採点、プロンプト/モデルの比較、エージェントのテスト。使用しない場面：科学的方法の枠組み（Science を使用）、コードのプロパティ/ミューテーションテスト（Hardening を使用）、ライブ UI 検証（Interceptor を使用）。

G

gate-mcp-installer

gate / gate-skills

Cursor、Claude Code、Codex、OpenClaw/mcporterにGate MCPサーバーとgate-skillsをワンクリックでインストールします。gate-dexがインストールされている場合、gate-dex-walletに従い、ウォレット署名の前にMCPツールtx_checkinを実行できるよう、Gate Verify HTTP MCPもgate-dex-secとして接続します。トリガー語：'install Gate MCP'、'Gate skills'、'Gate Verify'、'tx check-in'、'setup Gate Cursor'、'Gate Claude Code'、'Gate Codex'、'OpenClaw Gate'、'mcporter Gate'。

H

hebrew-chatbot-builder

skills-il / developer-tools

ヘブライ語をネイティブにサポートする対話型 AI チャットボットを構築します。WhatsApp Business API の統合、Telegram ボットのひな形、Web チャットウィジェット、ヘブライ語 NLP パターン、RTL チャット UI コンポーネントを含みます。RTL 配置の崩れ、性別語形変化の誤り、意図検出を妨げる接頭前置詞の不適切なトークン化など、ヘブライ語チャットボットによくある問題を防ぎます。「ヘブライ語チャットボットを構築」「ヘブライ語の WhatsApp ボットを統合」「binui bot b'ivrit」と依頼された場合や、ヘブライ語話者向けの会話フローを設計する場合に使用します。ヘブライ語の形態に基づく意図検出、イスラエルのデータ（NIS の金額、電話番号、日付）のエンティティ抽出、性別に配慮した応答を扱います。ヘブライ語以外のチャットボットや、ヘブライ語要素を含まない一般的な NLP パイプラインには使用しないでください。