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 97,222 件掲載。コマンド 1 行でインストールできます。
デザイン・UI
長尺のトーキングヘッド動画のビジュアル層を、個別のグラフィックの連続ではなく、カメラが移動していく 1 つの持続する世界として設計・構築する。動画の編集、モーショングラフィックスの追加、スクリプトのビジュアル設計、編集の計画、または混乱している・文字が多すぎる・追いにくい・「明らかに AI が作った」と判断された編集の修正を求められた場合に使用する。持続する世界、カメラの文法、スポットライトのルール、空間的なオープンループ、装飾とトークンの規律、文字起こしのタイミング、検証ゲートを扱う。
React Native と Expo でアニメーションを構築し、適切な動きにするための判断を順番に行います。アニメーションの要否、実行するスレッド、プロパティ、スプリングか時間指定か、ジェスチャーの引き継ぎ方、劣化時の挙動を決定します。Reanimated、Gesture Handler、Expo Router、expo-haptics を使って実装します。Expo アプリ内のアニメーション、ジェスチャー、シート、画面遷移、押下フィードバックや触覚フィードバックの追加、またはデバイス上でカクつく動きの修正に使用します。Web アニメーションには `animate` を使用します。
PostHogでユーザーインタビューのトピックを計画します。対象（コホート、メールアドレス、PostHog distinct IDs）を選び、質問内容をまとめ、音声エージェントのコンテキストと質問リストを準備します。「ユーザーと話したい」「Xについてユーザーがどう感じているか確認したい」「顧客にインタビューしたい」「ユーザーインタビューを設定したい」「ユーザー調査の通話を実施したい」「Yについて尋ねるユーザーを探したい」など、会話を通じて定性的なフィードバックを得たい場合に使用します。対象者の選択（cohorts-list、persons-list、またはメールアドレス／distinct IDsの直接指定）を案内し、トピックを記録してから、user-interview-topics-createの呼び出し前にエージェントのコンテキストと質問を確認します。コホート対象は作成時に明示的なメールアドレス／distinct_idsに解決されます。トピックには対象者のスナップショットが保存され、後からコホートのメンバー構成を再評価しません。ユーザーが録音済みのインタビュー音声ファイルをアップロードしている場合（別のUserInterview/transcriptフローを使用）、またはuser-interview-topics-listで既存のトピックを閲覧しているだけの場合は起動しないでください。
react-virtuoso で仮想化リスト、グリッド、テーブルを構築します。（1）大規模または無限リストの表示、（2）スティッキーヘッダー付きのグループリストの構築、（3）HTML テーブルの仮想化、（4）同じサイズの項目をレスポンシブグリッドに配置、（5）新しい項目に合わせて下端へ追従するフィードやログの構築、（6）スクロールの跳ね、最下部までスクロールできないリスト、項目の重なりや空白、「zero-sized element」エラーなどの仮想化問題の診断、（7）Virtuoso、GroupedVirtuoso、VirtuosoGrid、TableVirtuoso、VirtuosoHandle、itemContent、followOutput、firstItemIndex に関する作業に使用します。
タブナビゲーションインターフェースとタブ付きコンテンツレイアウト向けに、Syncfusion .NET MAUI Tab View（SfTabView）コントロールを実装します。.NET MAUI アプリケーションでタブコントロール、タブナビゲーション、ネストされたタブ、スワイプ可能なコンテンツを扱う場合に使用します。このスキルでは、タブバーのカスタマイズ、タブ項目の設定、スワイプジェスチャー、イベント、インジケーターや Liquid Glass エフェクトを含む外観のカスタマイズを扱います。
App Home UI には Shopify Polaris Web Components（s-* カスタム要素）を使用します。埋め込みアプリではなく App Home の画面を構築する場合や、s-page、s-section、s-stack、s-box、s-button などの s-* コンポーネントで UI を設計する場合に使用します。@shopify/polaris React は使用しないでください。App Home では Web Components が必要です
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。