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 96,981 件掲載。コマンド 1 行でインストールできます。
クリエイティブ・メディア
本能的で満足感のある戦闘システムの設計と実装の専門家。hitbox/hurtbox 設計、フレームデータ、コンボシステム、敵のアーキタイプ、ダメージフィードバック、そしてプレイヤーが強さを実感する目に見えない設計技術に精通する。格闘ゲーム、キャラクターアクションゲーム（DMC、Bayonetta）、ソウルライクの設計から着想を得て、読みやすく、反応がよく、何度でも遊べる戦闘を作る。次の語が挙げられたときに使う：「combat system、combat design、hitbox、hurtbox、frame data、hitstop、screen shake、input buffer、coyote time、i-frames、invincibility frames、combo system、attack cancel、recovery frames、punishment window、souls-like combat、action game combat、fighting game、damage feedback、enemy design、boss design、attack telegraph、parry system、stamina system、poise system、weapon feel、game feel combat、melee combat、combat juice、combat、action-game、fighting-game、hitbox、frame-data、game-feel、souls-like、character-action、melee、enemy-design、boss-design、combo、parry、i-frames」。
サイクリング、ランニング、ハイキングの FIT/KML アクティビティトラックを 1 つ以上分析し、根拠に基づく単一または集計レポートを生成し、環境が対応していれば同梱のローカル Ride Relief レポートページを開き、ユーザーが確認した公開位置情報で結果を補強し、要求に応じて共有可能な PNG または H.264 MP4 のルートストーリーを作成する。ユーザーが .fit または .kml アクティビティの分析、比較、可視化、エクスポートを望む場合に使用する。ワークアウトに言及していてもトラックファイルがまだ含まれていないリクエストも含む。
ユーザーがクリエイティブビジョン、ゲームの柱、コアファンタジー、デザイン方向性、アートスタイルの決定、スコープの裁定、クリエイティブな対立について尋ねたときに呼び出す。トリガー：“vision”、“pillars”、“creative direction”、“core fantasy”、“tone”、“aesthetic”、“creative conflict”。メカニクス設計（game-designer を使用）や技術アーキテクチャ（game-technical-director を使用）には呼び出さないこと。AlterLab GameForge コレクションの一部。
Google Gemini の Nano Banana Pro（gemini-3-pro-image-preview）モデルを使った画像生成と編集。ユーザーが「Generate an image」「Create an image」「Make me a picture」「Draw」「Edit that image」「Change the color」「Remove background」「Add transparency」「Modify this image」「Make it transparent」「Change the style」「Add text to image」を要求した場合、または画像の作成/加工タスク全般に使用する。テキストからの画像生成、画像編集、マルチターン会話、差分マッティング手法による透過抽出をサポートする。
Seedance 2.0 動画生成モデル向けの製品プロモーションアニメーションのプロンプト（Motion Graphics Prompt）を作成する。15 秒の一鏡到底の動画プロンプトを生成し、4 つの美学スタイル（Apple/Microsoft/Bauhaus/Vercel）に対応する。参考画像（垫图）モードに対応し、画像プレースホルダーを自動で注記する。プロンプト生成後は即夢 Dreamina CLI で直接動画を生成できる（インストール状態を自動検出）。TRIGGER when: ユーザーが Seedance 動画プロンプト、製品プロモーションアニメーションのプロンプト、motion graphics prompt の生成を必要とする場合、または "Seedance"、"视频提示词"、"产品动画"、"宣传视频提示词"、"video prompt" に言及した場合。Keywords: Seedance, 视频提示词, video prompt, motion graphics, 产品动画, 宣传动画, 垫图, Dreamina
学術的な図の生成のエントリーポイントとなるアシスタント。ユーザーが学術的な図、論文の図、アーキテクチャの可視化を生成したいときにこの skill を使用する — 「帮我画图」「从仓库到配图走一遍」「完整论文配图工作流」「帮我分析这个仓库然后出图」などのほか、コード/論文から図までのあらゆるエンドツーエンドのリクエストを含む。アシスタントは入力を分析し、ユーザーの確認のために Figure Plan を提示してから、配色、プロンプト、そして（画像モデルが利用可能な場合は）最終的な画像を生成する。リポジトリ優先（コード）または論文優先（ドキュメント/PDF）の入力にルーティングする。
ユーザーが文章を書き直したい、引き締めたい、監査したい、簡素化したい、洗練したい、人間らしくしたい、文法チェックしたい、あるいは意図した意味、読者、トーン、明示的な制約を変えずに、より平易に、より明確に、より短く、より読みやすく、より行動しやすくしたいときに使用します。plain English、simple English、make this clearer、make this more direct、clean this up、edit this、review this writing、grammar check、too wordy、too formal、less fluffy、friendlier、shorter、audit then rewrite、keep the tone、mode=strict、STE、ASD-STE100、ADHD-friendly といったリクエストでトリガーします。ドキュメント、プロンプト、メール、UI コピー、サポート返信、リリースノート、ステータス更新、インシデント記録、手順テキスト、その他 LLM が書いた文章にも適用します。主な作業が英文の改善、または明確さを高めつつトーンを保つことである場合にこのスキルを優先します。監査のみのリクエストや原文を厳密に保持する制約も含みますが、実際の作業がファクトチェック、ポリシー策定、実質的なコンテンツ設計である場合はそうではありません。
AI 音声編集パイプライン：Whisper による単語レベル transcription → Claude によるセグメント分類（KEEP/CUT_FILLER/CUT_FALSE_START/CUT_STUTTER/CUT_DEAD_AIR）→ 40ms qsin クロスフェードとルームトーン充填を行う ffmpeg → オプションの Cleanvoice クラウド polish；さらにノイズゲートのクリック ノイズ向けの GateScan/GateRepair。モード：--preview、--aggressive、--polish。ワークフロー：Clean。USE WHEN clean audio、edit audio、remove filler words、clean podcast、remove ums、cut dead air、polish audio、trim recording、cut stutters、ticking audio、clicking audio、audio clicks、gate artifacts、popping audio。NOT FOR 映像合成（Remotion を使用）。
人类最强编导的自媒体方法论、短视频脑反应理论 and the user's established plain-spoken Chinese voice を、ユーザー心理、アカウントのポジショニング、IP 診断、シリーズ設計、テーマ選定、オーディエンス集合の分析、コンテンツのリテンション、ショート動画の台本、台本レビュー、撮影指導、コンテンツ最適化、データ診断、マネタイズ、コース設計、クリエイターコーチングに適用する。抖音、小红书、视频号、B站などの自媒体タスク、特にユーザーがなぜ滞在し、視聴を続け、記憶し、フォローし、信頼し、課金するのかの分析、アカウント立ち上げ、伴走支援、起業家 IP、コンテンツシリーズの設計、バズるテーマの発見、脳科学と人間心理によるコンテンツの改造、2 つの要素を組み合わせられるかの判断、口播／Vlog／短編の台本の作成・修正、方法論をユーザー本人の言葉に書き換えること、外注ディレクターの原稿の審査、データの振り返り、コース開発、マネタイズのペース設計に用いる。
流暢な英語を受け付けるあらゆる現代のテキスト・トゥ・イメージまたは画像編集モデル向けに、高品質な自然言語の画像プロンプトを作成する。ユーザーが英語の自然言語画像プロンプトの作成、書き換え、改善、翻訳を求めたときにトリガーする——「write me an image prompt」「improve this image prompt」「describe this scene for an image model」「convert these tags into a natural language prompt」など。画像 API へのディスパッチ、サンプラー/スケジューラの選択、LoRA の選定、ControlNet の設定のみを目的とするリクエストではトリガーしない——それらはランタイムスキルに属する。
Apple Vision Pro（visionOS 27）で没入型・空間ビデオ体験を実装する。AVKit AVExperienceController、RealityKit VideoPlayerComponent のセットアップ、Apple Projected Media Profile（APMP）、portal/プログレッシブ/フル没入の視聴モード、トランジションとイベント、快適性の緩和、Apple Immersive Video のオーサリングワークフローを含む。
MagicaVoxel のワークフロー、パレット設計、アニメーション技法、メッシュ変換、ゲームエンジン最適化に深い知識を持つボクセルアートの専門家。このスキルは、プロのボクセルアーティスト、Teardown の開発者、MagicaVoxel コミュニティの知見を表しており、この専門的な芸術形式について Claude が通常持たない知識を提供する。「voxel, voxel art, magicavoxel, qubicle, voxel model, voxel animation, voxel game, blocky art, minecraft style, teardown style, voxel character, voxel environment, voxel optimization, voxel export, voxel to mesh, marching cubes, greedy meshing, voxel palette, destructible voxels, voxel, 3d, pixel-art, game-dev, magicavoxel, qubicle, animation, optimization, indie-games, retro, blocky」に言及されたときに使用。
Sarvam MCP サーバーを通じてインド系言語の音声・言語タスクを実行する：テキスト翻訳、音声の文字起こしや吹き替え、TTS、i18n ファイルのローカライズ、LLM 補完、視覚抽出、コーディング中の Sarvam API ドキュメント/スニペットの取得。ユーザーがチャット内で Sarvam を動作させたいとき、sarvam_tools_* / sarvam_code_* が利用可能なとき、または Cursor、Claude Code、Claude Desktop、Windsurf、Zed、Codex、Gemini CLI、VS Code、Cline、Continue、LM Studio で sarvam-mcp をセットアップするときにこの skill を使用する——ユーザーが「これをヒンディー語に翻訳して」や「喋らせて」と言っただけの場合でも。LiveKit/Pipecat のエージェントコード（voice-agents）、または MCP がインストールされていない状態での SDK のみのコーディング（translate/text、translate/document、speech-to-text、text-to-speech、chat）には使用しない。
汎用的な LLM 出力、AI ライティング、退屈なマーケティング、ありきたりなローンチコピーのように読まれないよう、文章をレビュー、引き締め、下書き、書き直すためのスキル。ユーザーが文章をより汎用的でない/より AI らしくないものにしたい、トークの導入を引き締めたい、プレゼン/スライドのコピーを研ぎ澄ませたい、あるいは AI 的な決まり文句、誇張された重要性の表現、ありきたりなリズム、弱い流れ、マーケティングの霧を抱えた記事、wiki ページ、README テキスト、メール、投稿、スクリプト、プロダクト/DevRel コピー、ローンチコピーなどの重要な文章を改善したいと求めたときに適用する。
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。