Skills

O

observability-design

owl-listener / ai-design-skills

マルチエージェントのワークフローを設計者と開発者にとって可視化・デバッグ可能にする。

R

reflection

feiskyer / claude-code-settings

開発セッションを分析して学びを記録し、Claude Code の指示を改善します。セッションを振り返る、CLAUDE.md を改善する、学びを抽出する、AI と人間の協業を最適化する場合に使用します。2 つのモードに対応します。クイック（デフォルト）は CLAUDE.md の改善に重点を置き、ディープモードは学びの記録を含む包括的なセッション分析を行います。

R

robin

antongulin / robin

エージェントが GitHub pull request を作成、更新、レビュー、完了するときに常に使用。リポジトリに Robin がインストールされているかを検出し、インストールされている場合は、ユーザーが Robin に言及しなくても、PR を限定的なレビュー、検証済み修正、返信、スレッド解決、再レビュー、承認済みマージ、クリーンアップのループに自動的に通す。明示的な Robin のリクエスト、PR フィードバックのトリアージ、未解決のレビュースレッド、PR チェックの待機にも使用。

S

skill-architecture

terrylica / cc-skills

新しいスキルの作成、既存スキルの変更、スキルアーキテクチャの理解に使用します。ユーザーがスキルを一から作成したい場合や YAML を学びたい場合に使用します。

S

skill-grader

curiositech / some_claude_skills

Claude Agent Skills を 10 の品質軸で評価し、アルファベット評価（A+ から F）と具体的な改善提案を示す。スキルの監査、スキルの比較、改善の優先順位付けを行うときに使用する。

S

skillkit

crafter-station / skill-kit

AI エージェントスキルのローカルファースト分析と構造監査。スキルの健全性、コンテキストコスト、プライベートなローカルまたは Tailscale リモートの使用レシート、競合、カバレッジ、トークン消費、整理のレビューに使用する。

S

synthesia-interactive-avatar

synthesia-ai / skills

Synthesia Interactive Avatar を LiveKit Agent にエンドツーエンドで統合する——ユーザーの既存の LiveKit 構成を検出し、3 行のパターンでアバターを接続するか、存在しない場合は完全なボイスエージェントのボイラープレートを生成する。使用場面：(1) LiveKit エージェント、アプリ、サイトにリアルタイム、インタラクティブ、会話型、またはリップシンク対応のアバターを追加する、またはセッション中にアバターを切り替え/差し替える場合、(2) ユーザーが Synthesia アバタープラグイン、livekit-plugins-synthesia、synthesia.AvatarSession、または Interactive Avatar に言及した場合、(3) 他のアバタープロバイダー（HeyGen LiveAvatar、Tavus、Beyond Presence、Hedra）から Synthesia へ移行する場合、(4) Synthesia アバターの問題をデバッグする場合——SynthesiaError（タイプ AUTH、UNKNOWN_AVATAR、TIMEOUT など）、アバターがまったく参加しない、アバターは参加するがリップシンクがない、(5) ユーザーが明示的に Synthesia と言及していなくても、人の顔を必要とするボイスエージェントを構築する場合。

A

Agent Browser

thesethrose / agent-browser-cli

Rust ベースの高速なヘッドレスブラウザー自動化 CLI。Node.js によるフォールバックに対応し、AI エージェントが構造化コマンドを使ってページの移動、クリック、入力、スナップショット取得を行えます。

A

agently-migration

agentera / agently-skills

既存の LangChain、LangGraph、LlamaIndex、CrewAI システムを Agently へ移行し、各ソースの振る舞いを実際の request、runtime、context/storage、TriggerFlow の担当へマッピングする場合に使用する。

A

agents

danielmiessler / lifeos

基本特性、口調、専門分野を組み合わせて、専門的な視点を持つカスタムエージェントを作成します。並行作業用のエージェントチームも作成できます。カスタムエージェントの作成、エージェントの起動、専門エージェント、エージェントの個性、利用可能な特性、エージェントの構成、エージェントプロファイル、並行エージェントの起動、エージェントチーム、スウォームに関する場合に使用します。

A

ai-steering-files

lvtd-llc / ai-steering

ソフトウェアリポジトリ内で AGENTS.md、CLAUDE.md、GEMINI.md、.github/copilot-instructions.md、.cursor/rules/*.mdc、PRODUCT.md、ANALYTICS.md、TECH.md、STRUCTURE.md、VISION.md、DESIGN.md などの AI ステアリングファイルを作成、監査、更新するときに使用する。

A

ak-plan

saltbo / agent-kanban

Agent Kanban リソースと Realmroot Toolbox を通じて、複数の Task からなるプロジェクトを計画・実行します。ユーザーが AK Plan、Agent Kanban のプロジェクト計画、または AK ボードを通じたプロジェクトの実行を明示的に依頼した場合にのみ使用します。

A

asciinema-recorder

terrylica / cc-skills

asciinema で Claude Code のセッションを録画します。トリガー：record session、asciinema record、capture terminal、demo recording。

B

behavioral-consistency

owl-listener / ai-design-skills

AI がセッション、エッジケース、モダリティをまたいで予測可能に振る舞うことを保証する。

C

claude-handoff

timschoch / mattpocock-skills

現在の会話を新しいバックグラウンドエージェントに引き継ぎ、すぐに作業を開始させます

C

cultural-adaptation

owl-listener / ai-design-skills

異なる文化的文脈、言語、規範に合わせて AI の振る舞いを適応させる。

D

dreaming

davidlee / doctrine

統合メモリコーパスのメンテナンス — リアクティブ（変更トリガー）とプロアクティブ（定期／アイドル時の改善）の両方の経路を扱う。1 つの skill、2 つのエントリ。

F

failure-recovery

owl-listener / ai-design-skills

エージェントが失敗したときに何が起きるか — リトライ、フォールバック、エスカレーション、グレースフルデグラデーション。

I

implementation-plan

neeeophytee / finding-unknowns-skills

ユーザーが最も変更しそうな決定を先頭に置き、機械的な作業を末尾に置く実装計画を書く。構築前の計画が求められたとき、特にブレインストーミングやインタビューの後に使用する。

K

karpathy-autoresearch

learnprompt / andrej-karpathy-skills

エージェントが git ブランチ上で実験、仮説、コードを反復する自律的な研究ループを構築する。ML 実験の自動化、自己改善する研究エージェントの構築、人手を介さずに多数の実験バリエーションを実行したい場合、または "automate experiments"、"agent research loop"、"self-improving agent"、"run hyperparameter search"、"autoresearch" と言及された場合にこの Skill を使用する。Karpathy の 28k いいね相当の AutoResearch 投稿に基づく。

L

llm-app-development

travisjneuman / .claude

RAG、プロンプトエンジニアリング、ベクトルデータベース、AI エージェントを活用した LLM アプリ開発

L

loop-constraints

cobusgreyling / loop-engineering

毎回の実行開始時に loop-constraints.md を読み、すべてのルールを強制する。このスキルはトリアージやあらゆるアクションスキルより前に実行される。制約は拘束力を持つ。

M

meeting

dedalus-erp-pas / foundation-skills

複数の専門家ペルソナによる模擬会議を開始し、多様な視点からテーマを分析して決定を下し、実装前にユーザーが承認する解決策を提案します。ユーザーの明示的な承認なしにコードを作成・コミットすることはありません。任意で分析を関連する GitLab または GitHub の issue に公開できます。アプローチについて議論したい場合、複数の専門家の意見や実装前の推奨案を求める場合に使用します。承認手順なしで完全自律的に実装・納品（commit + MR/PR）する会議には、代わりに fast-meeting を使用してください。

M

memory-hygiene

huytieu / cog-second-brain

永続メモリと長期ナレッジノートの定期的なトラストスイープ — 環境依存の主張を実環境に対して再検証し、last_verified + confidence を付与し、ドリフトしたエントリのアーカイブを提案する

P

penpot-router

penpot / penpot-ai-kit

あらゆる Penpot リクエスト向けの薄いディスパッチャ / エントリポイント。Penpot のタスクでは最初に使用し、high_level_overview が実行されたことを確認し、ユーザーの意図を読み取り、ちょうど 1 つの対象スキルまたはワークフロー(画面の構築、スライドデッキの構築、デザインシステムの構築、アクセシビリティ監査、トークン監査、Figma からの移行、レイヤーの名前変更、コードレビュー、DESIGN.md の抽出など)にルーティングする。キャンバスを決して変更しない。トリガー:'work on this Penpot file'、'help me with Penpot'、'I want to design/build/audit/migrate in Penpot'、'where do I start'、'which skill should I use'、'route this request'、曖昧な Penpot の依頼。

P

planning-with-files

trailofbits / skills-curated

複雑な多段階タスク向けにファイルベースの計画を実装する。task_plan.md、findings.md、progress.md を永続的なワーキングメモリとして作成する。5 回を超えるツール呼び出しが必要なタスク、多段階のプロジェクト、調査、または目標と進捗を見失うと大きなコストになる作業を始めるときに使用。

ax agent-experience グラフに基づき、実験ループの振り返りをガイドします。未処理の提案（足場づくりとともに承認、または却下）、保留中の判定（提案された判定を確定、または上書き）、最近の harness-hook の有効性シグナルを順に確認します。ユーザーが "let's do an ax retro"、"ax retrospective"、"review my ax proposals"、"triage proposals"、"experiment loop status"、"lock pending verdicts"、"hook effectiveness review"、"intervention review"、"self-improvement session" と言うか、/ax:retro を実行したときに起動します。ローカルの `ax improve` および `ax hooks` CLI で読み書きします。無関係な作業では自動起動しないでください。

S

skill-share

davepoon / buildwithclaude

新しい Claude スキルを作成し、Rube を使って Slack で自動共有します。チームでの円滑なコラボレーションとスキルの発見を支援します。

S

skills-eval

athola / claude-night-market

監査を通じて Claude スキルの品質を評価します。スキルのレビューまたは監査時に使用します。

S

slash-command-factory

terrylica / cc-skills

ガイド付きの質問フローを通じて、カスタムClaude Codeスラッシュコマンドを生成します。トリガー：create slash command、generate command、custom command

コーディングエージェント向けの構造化ソフトウェア開発フレームワークです。計画、テスト、体系的な実行を徹底する、組み合わせ可能なスキルで構成されています。コードを先に書くことによる混乱を防ぎます。

U

ultraplan

6missedcalls / ultraplan

エージェントによる並行調査、反復的なユーザーインタビュー、構造化された計画出力を伴う、詳細な複数フェーズの実装計画を作成します。ユーザーが「ultraplan」と言った場合、コーディング前に綿密な計画を求める場合、アーキテクチャの決定が必要な場合、複雑な複数ファイルの実装に直面した場合に使用します。複雑さに応じて 15～45 分で、ファイルパスに基づく実践的な計画を作成します。

V

venice-characters

veniceai / skills

Venice の公開キャラクター（ペルソナに基づくシステムプロンプトと推奨モデル）を検索して使用します。GET /characters（検索／フィルター／ソート／ページネーション）、/characters/{slug}、/characters/{slug}/reviews、Character および Review スキーマ、Bearer API キーのみの認証、フィルターの意味（adult、pro、modelId）、チャット補完で venice_parameters.character_slug を使ってキャラクターを適用する方法を扱います。

V

vibe-writing

adhi-jp / agent-skills

主要なタスクが、エージェント支援によるコーディング開発テキスト、ソースコードのコメントや docstring、README/ドキュメント、CHANGELOG/リリースノート、PR の説明、UI コピー、チャット返信、進捗更新、最終サマリー、または git コミットメッセージの作成、修正、レビュー、批評であるときに使用します。特に、テキストが LLM 可読、意味保持、形式拘束、言語対応、またはエビデンス拘束である必要がある場合に使用します。別のアクティブなワークフロー内の付随的な文言は補助的なものとして扱います。

W

war-room

athola / claude-night-market

複数の LLM 専門家によるパネルを招集し、元に戻しにくい決定を厳しく検証します。可逆性スコアが低く、批判的なレビューが必要な場合に使用します。

W

work-delegator

rysweet / amplihack

コーディングエージェント向けの包括的なコンテキストパッケージを作成し、要件を分析して関連ファイルを特定し、明確な指示を生成する委任の専門家です。作業の委任、タスクの割り当て、委任パッケージの作成、エージェント向け指示の準備時に起動します。

W

write-skill

pwguler / skills

エージェントが読むドキュメントを作成または編集し、動作が変わることを検証します。エージェントが何度も学び直す教訓を構造に組み込みます。skill、AGENTS.md、CLAUDE.md、システムプロンプトなど、エージェント向けのテキストを作成または編集する前に、この skill を読みます。公開前の検証にも使用します。また、ユーザーが同じエージェントのミスを2回目に指摘した場合にも使用します。

B

browserwing-executor

memtensor / memos

HTTP API を通じてブラウザ自動化を制御する。ページナビゲーション、要素の操作（クリック、入力、選択）、データ抽出、アクセシビリティスナップショット解析、スクリーンショット、JavaScript 実行、バッチ操作をサポートする。

C

coral

withcoral / skills

Coral MCP を通じてライブソースを検索します。GitHub、Jira、Slack、Linear、Datadog、Sentry、ファイル、または接続済みデータが必要なタスクで使用します

D

delegation-core

athola / claude-night-market

8 つの CLI（Gemini、Qwen、MiniMax、GLM、Muse、Codex、OpenCode、Glimmer）に実行を委任します。実行タスクに使用します。機密情報には使用しないでください。

E

establish-mcp

iskron-ai / skills

Iskron グラフへのトランスポート。グラフが利用できない場合に限ります。iskron_* ツールがない、またはトランスポート層で失敗する（未接続、OAuth、無効なトークン）場合が対象です。1 つでも応答すれば、このスキルは不要です。iskron-bridge（stdio ブリッジ、OAuth または個人トークン）を作業経路としてインストールします。ウェブは有料のコネクターです。トリガー：「connect the graph」「raise the bridge」「iskron tools unavailable」「mcp not connecting」「oauth failing」「log in with a token」「PAT instead of oauth」「connect opencode」「what version is the bridge」、connect to the graph、raise the bridge、MCP tools missing。entry を組み立てます

F

fast-meeting

dedalus-erp-pas / foundation-skills

ペルソナを自動選択して迅速な自律型ミーティングを開始し、決定事項の実装、コミット、MR/PR の作成、プッシュを行い、フランス語で要約を公開します。すべてユーザーの介入なしで実行します。コード、コミット、MR/PR を含め、意思決定から実行までを自動で完了したい場合に使用します。コードを書かずに分析や意思決定だけを行う場合は、代わりに meeting を使用します。

G

godot-mcp-scene-builder

thedivergentai / game-dev-agentic-skills

ゲームAIエージェント向けのマルチエンジン長期記憶。Godot 4.7+を深くサポート（99スキル、27ジャンルのブループリント）し、Bevyのドキュメント優先の同等性も実現。監査済みパターン、ペルソナのオーケストレーション（アナリスト・監査担当・ビルダー）、本番品質のエンジニアリングを備えます。

G

gsd-execute-phase

shoootyou / get-shit-done-multi

ウェーブベースの並列化でフェーズ内のすべてのプランを実行する

I

intent

yeachan-heo / oh-my-claudecode

Shipyard の非エンジニア貢献者（サポート/運用）向けの社内要件受け付け —— 貼り付けたチャットログや口頭の問題報告を、完了ゲート付きの番号付きバッチ質問を通じて 5 セクションの intent.md に変換し、harbor の 4 つの記録を伴う tracker レビューを経て、承認された intent をミッションブリーフとして /launch に引き渡します。コードではなく意思決定を生み出します。

P

playwright-browser

91fapiao-cn / playwright-browser-skill

101 種類のツールに対応するブラウザー自動化スキルです。ページナビゲーション、要素操作、コンテンツ抽出、スクリーンショット、ネットワーク制御、パフォーマンス監視などを行えます。

S

save

workersio / skills

このセッションを再利用可能なエージェントとして保存します

S

session-chronicle

terrylica / cc-skills

セッションログの出所を追跡します。トリガー：作成者の確認、出所の追跡、セッションの調査、ADR の参照。

S

session-recovery

terrylica / cc-skills

Claude Code のセッション問題を診断して復旧します。「No conversations found to resume」、セッションの保存場所が誤っている、セッションファイルが見つからない、または破損している場合に対応します。

S

session-replay

rysweet / amplihack

claude-trace JSONL ファイルを分析し、セッションの状態やパターン、実行可能な知見を把握します。セッションの問題のデバッグ、トークン使用量の把握、障害パターンの特定に使用します。

S

skill-judge

gohypergiant / agent-skills

公式仕様とベストプラクティスに照らして、Agent Skill の設計品質を評価します。SKILL.md ファイルやスキルパッケージのレビュー、監査、改善に使用します。多角的なスコアと実行可能な改善提案を提供します。

S

skill-tester

borghei / claude-skills

Claude Code のスキルパッケージの品質、完全性、ベストプラクティスへの準拠を検証し、評価します。Python スクリプトをテストし、YAML frontmatter を確認してレポートを生成します。スキルパッケージの作成、検証、監査時に使用します。

S

state-management

owl-listener / ai-design-skills

複数のエージェント間で共有コンテキスト、メモリ、状態を管理する。

Twilio Enterprise Knowledge を使って AI エージェントにナレッジ検索（RAG）を追加する。ナレッジベースのプロビジョニング、Web URL・PDF・生テキストからのソースのアップロード、実行時に関連チャンクを取得するセマンティック検索の実行を扱う。このスキルを使い、エージェントの応答をハルシネーションではなく、組織が実際に承認したコンテンツ（FAQ、ポリシー、製品ドキュメント）に基づかせる。

U

upgrade-assessment

yonatangross / orchestkit

Claude モデルバージョン、CC リリース、OrchestKit 更新にわたるプラットフォームのアップグレード準備状況を 6 次元評価で評価します。対象バージョンを調査し、現在の環境を検出し、リスクスコア付きの構造化された移行計画を作成します。メジャーバージョン移行の計画やアップグレードの影響評価に使用します。

A

acreadiness-policy

github / awesome-copilot

AgentRC ポリシーの選択、作成、適用を支援します。無関係なチェックの無効化、影響度／レベルの上書き、合格率のしきい値設定、組織のベースラインとチームの上書き設定の連結により、準備状況のスコアリングをカスタマイズできます。厳格モード、AI のみのスコアリング、カスタムウェイト、CI ゲーティング、組織全体の標準化について尋ねられた場合に使用します。

C

capability-activation

qodex-ai / ai-agent-skills

高度な機能を効果的に有効化し、活用します。専用ツールや強力な機能の使い方を紹介します。

C

context-optimization

seb1n / awesome-ai-agent-skills

候補コンテキストパッケージ全体を、重複排除、フィルタリング、並べ替え、トークン予算の割り当てによって最適化する。取得または組み立てた素材がノイズ混じりであるか、有用なコンテキスト予算を超える場合に使用する。チャンクのスコアリングには context-ranking を、選択した内容の縮小には context-compression を使う。

D

domain-voice

owl-listener / ai-design-skills

特定の専門領域向けに AI の動作を調整する。

E

education-cloud-student-recruitment-agent-configure

forcedotcom / sf-skills

このスキルは、Education Cloud Student Recruitment Agent（SRA）——入学に関する FAQ への回答、問い合わせの記録、キャンパスツアーの登録、志望学生の出願受付を行うパッケージ化された Agentforce エージェント（名前空間 sturecruitment）——のセットアップと設定に使用する。ユーザーが次を望む場合にトリガーする：入学・募集・登録のエージェントを作成または設定する、Student Recruitment Agent をセットアップする、SRA を Experience Cloud サイトにデプロイする、SRA のフローや権限セットをクローンする、SRA のサブエージェント（Admissions and Enrollments FAQ、Admissions Application、Campus Tours, Visits, and Events Registration、Request for Information）を追加する、Learning Program のグラウンディングを接続する、またはエスカレーション用サブエージェントを構築する。プラットフォームの有効化、権限、グラウンディング、エージェント作成、チャネル展開をガイドする——API ファーストで UI をフォールバックとする。Transfer Credit Agent、汎用的な Agentforce の作成（agentforce-generate を使用）、または基盤的な Education Cloud ドメインの有効化（education-cloud-domain-configure を使用）ではトリガーしない。