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 96,770 件掲載。コマンド 1 行でインストールできます。
開発
inference.sh を介して React/Remotion コンポーネントコードから動画をレンダリングします。TSX コードを渡すと MP4 を取得できます。useCurrentFrame、useVideoConfig、spring、interpolate、AbsoluteFill、Sequence など、すべての Remotion API に対応します。解像度、FPS、長さ、コーデックを設定できます。用途：プログラムによる動画生成、アニメーショングラフィック、モーションデザイン、データ駆動型動画、React アニメーションの動画化。トリガー：remotion、render video from code、tsx to video、react video、programmatic video、remotion render、code to video、animated video、motion graphics code、react animation video
Lark/Feishu のリアルタイムイベントの監視/購読/消費：`lark-cli event consume <EventKey>` でイベントを NDJSON としてストリーミング出力します（IM メッセージ/リアクション/チャット変更、Approval ステータス変更、Task 更新、VC 会議の開始/参加/終了、Minutes 生成、Whiteboard 更新など）。Lark ボット、リアルタイムのメッセージ処理、長時間稼働するサブスクライバー、ストリーミング webhook/push ハンドラーに使用します。`--max-events` / `--timeout` による実行時間の制限と stderr の ready-marker 規約に対応し、サブプロセスとして実行する AI エージェント向けに設計されています。
Miaoda（Spark/Miaoda）アプリの開発とホスティング：アプリの作成、ローカルでのフルスタック開発、クラウドでの生成と反復、クリエイティブデザイン（UI モックアップ／インタラクティブなプロトタイプ／ワイヤーフレーム／ランディングページ／ダッシュボード／スライドデッキ／ビジュアル探索）、AI 関連機能や Feishu プラットフォーム機能、その他の外部機能との統合、ログ／Trace／監視指標／PV／UV の確認、環境変数の管理、アプリのコラボレーターと共同作業権限の設定、アプリのロールとメンバーの管理、自動化トリガー（スケジュール／レコード変更／Webhook／Feishu 承認）。システム・ツール・プラットフォーム・アプリの開発や新規作成、ローカル／クラウドでの開発、変更、デプロイ、公開、リリース、共有可能なリンクの取得、HTML によるページやウェブサイトの作成と Miaoda へのデプロイ、デザイン／モックアップ／プロトタイプ／ワイヤーフレーム／PPT／デッキ／ビジュアル探索を希望する場合に使用。また、Miaoda/Spark/Miaoda アプリ（`/app/app_xxx` または `/page/<token>` 形式のリンク、*.aiforce.cloud 形式の実行時ドメイン）、アプリデータベース、アプリファイルストレージ、公開 API Key、公開範囲、アプリのコラボレーター／開発権限、アプリのロール／ロールメンバー、本番ログ、API リクエスト数、エラー数、レイテンシ、アクセス数、環境変数、Miaoda アプリの自動化タスク／スケジュールトリガー／承認後の自動トリガーに関する場合にも使用。通常のクラウドドライブへのファイルアップロード（lark-drive）、Feishu ドキュメントの編集（lark-doc）、ネイティブのスライド作成（lark-slides）は対象外。
ADK（Agent Development Kit）の API パターンやコード例が必要なプロジェクトで、ユーザーが「エージェントコードを書きたい」「ADK でエージェントを構築したい」「ツールを追加したい」「コールバックを作成したい」「エージェントを定義したい」「状態管理を使いたい」と希望する場合に使用します。エージェントの種類、ツール定義、オーケストレーションパターン、コールバック、状態管理、グラフ型 Workflow API、参考にできるレシピのクイックリファレンスを提供します。スキャフォールディング（google-agents-cli-scaffold を使用）やデプロイ（google-agents-cli-deploy を使用）には使用しないでください。
ユーザーが「エージェントを開発したい」「ADK でエージェントを構築したい」「エージェントをローカルで実行したい」「エージェントコードをデバッグしたい」「エージェントをテスト／デプロイ／公開／監視したい」と希望する場合、または ADK（Agent Development Kit）の開発ライフサイクルやコーディングガイドラインが必要な場合に使用します。ADK エージェント構築の入口です。常に有効で、完全なワークフロー（スキャフォールド、構築、評価、デプロイ、公開、監視）、コード保持ルール、モデル選択の指針、ADK またはあらゆるエージェント開発のトラブルシューティングを提供します。
ユーザーが「エージェントプロジェクトを作成したい」「新しい ADK プロジェクトを始めたい」「新しいエージェントを作ってほしい」「プロジェクトに CI/CD を追加したい」「デプロイを追加したい」「プロジェクトを拡張／アップグレードしたい」と希望する場合に使用します。agents-cli スキルスイートの一部です。`agents-cli scaffold create`、`scaffold enhance`、`scaffold upgrade` コマンド、テンプレートのオプション、デプロイ先、プロトタイプ優先のワークフローを扱います。エージェントコードの作成（ADK プロジェクトでは google-agents-cli-adk-code を使用）やデプロイ操作（google-agents-cli-deploy を使用）には使用しないでください。
ローカルの LiteLLM プロキシ経由で Claude Code を GitHub Copilot にルーティングする場合、Anthropic への直接支出を削減する場合、ANTHROPIC_BASE_URL または ANTHROPIC_MODEL の上書きを設定する場合、または model-not-found、localhost のトラフィックがない、GitHub の 401/403 認証エラーといった Copilot プロキシ設定の失敗をトラブルシューティングする場合に使用する。
超圧縮コミットメッセージジェネレーター。コミットメッセージから不要な部分を削除しながら、意図と推論を保持します。Conventional Commits 形式に対応。Subject は 50 文字以下、「なぜ」が明らかでない場合にのみ本文を含めます。ユーザーが「write a commit」「commit message」「generate commit」「/commit」と言った場合、または /caveman-commit を呼び出した場合に使用します。変更をステージングするときに自動トリガーされます。
Prisma Postgres データベースを取得または再利用し、アプリに接続します。ユーザーがデータベースを必要としていて未設定の場合（「データベースが必要」「Postgres データベースを追加」「このアプリ用にデータベースを設定」）、`create-db` または `npx create-db` を実行または言及した場合、v0 や Vercel Marketplace を含め、Prisma Postgres の設定や接続を尋ねた場合に使用します。Prisma ORM の設定は prisma-orm-setup に引き継ぎます。まず既存の接続を再利用し、明示されたプロバイダー、ドライバー、代替 ORM、またはデータベースのみという選択を尊重します。
コマンドラインから RunComfy 上の任意のモデルを実行します。`runcomfy` CLI は、1 つのバイナリと 1 つの認証情報で、画像生成、画像編集、動画生成、画像から動画、リップシンク、顔の入れ替え、動画編集、インペインティング、アウトペインティング、延長、ControlNet、再ライティング、アップスケール、LoRA トレーニングなど、数百のモデルエンドポイントを利用できます。リクエストを送信し、ステータスをポーリングして、出力をダウンロードします。このスキルでは、エージェントにインストール、認証、モデルスキーマの確認、モデルの呼び出し、ストリーミング／ポーリング／待機なしの実行、JSON 出力モードでのスクリプト作成、エラー処理の方法を教えます。「runcomfy cli」「install runcomfy」「runcomfy login」「runcomfy run」「runcomfy whoami」「runcomfy api」、またはスクリプトやターミナルから RunComfy モデルを呼び出す明示的な依頼で起動します。関連スキル（ai-image-generation、ai-video-generation、image-edit、video-edit、face-swap、lipsync、image-to-video、image-inpainting、image-outpainting、video-extend、controlnet-pose、relight）もすべてこの CLI 経由で実行されます。
Prisma ORM v6 の MongoDB プロジェクト向けの判断・移行ガイドです。これらのプロジェクトには v7 へのアップグレードパスがありません。MongoDB プロジェクトで Prisma のアップグレードについて尋ねられた場合、`provider = "mongodb"` のプロジェクトで「upgrade to prisma 7」が話題になった場合、または Prisma 8 への移行を検討する場合に使用します。「upgrade prisma mongodb」「prisma 7 mongodb」「mongodb prisma migration」「prisma 8 mongodb」で起動します。
`orca` CLI を通じて、Orca 管理の worktree、フォルダーコンテキスト、ターミナル、リポジトリ、自動化、成果物、スキル共有、worktree コメント、Orca 内蔵ブラウザーを操作します。ユーザーが「$orca-cli」「Orca worktree」「child worktree」「spawn codex/claude in a worktree」「read/wait/send Orca terminal」「handoff」／「handover」／「give this to another agent」「Orca browser」「orca artifacts」「share skills」と言った場合に使用します。Orca の状態が関係する場合は、通常の git worktree、臨時の PTY、Computer Use より優先します。CLI、ファイルシステム、API では操作できない可視ウィンドウの GUI 操作が必要な場合に限り、Computer Use を使用します。
Neon の概要：Lakebase Postgres を中心としたクラウドバックエンドの基本機能一式。Auth、Object Storage、Functions、AI Gateway、Realtime が含まれます。ログイン、ファイル、API、LLM 呼び出しの選択肢が未定の場合は、ここから Neon を選び、CLI または MCP サーバーを設定して、ブランチ優先のワークフローに従います。Neon 上でアプリやバックエンドを構築する場合、または「Neon」「Lakebase Postgres」に言及した場合に使用します。既存の DATABASE_URL、SQL、スキーマ、検査、検索には子 skill neon-postgres を優先します。ログイン、ユーザー、セッション、ID ルーティング、Managed Better Auth の設定には子 skill neon-auth を優先します。リアクティブアプリやエージェントのライブクエリには子 skill neon-realtime を優先します。オブジェクトストレージ、S3、バケット、サーバーレス関数、関数トリガー、cron、AI Gateway、LLM 呼び出し、リアルタイム、ログ、Loki、Grafana、可観測性、Postgres、データベース、バックエンド、Claimable Neon、neon.new、登録不要のデータベースにも使用します。
[inference.sh](https://inference.sh) を介して、安全なサンドボックス環境で Python コードを実行します。NumPy、Pandas、Matplotlib、requests、BeautifulSoup、Selenium、Playwright、MoviePy、Pillow、OpenCV、trimesh など、100 以上のライブラリがプリインストールされています。用途：データ処理、ウェブスクレイピング、画像加工、動画作成、3D モデル処理、PDF 生成、API 呼び出し、自動化スクリプト。トリガー：python、execute code、run script、web scraping、data analysis、image processing、video editing、3D models、automation、pandas、matplotlib
ソースコードを Azure にデプロイできる状態か評価します。インフラ作業の前に行うチェックです。ビルドの健全性、アプリの完成度、依存関係とローカルサービス、スタックの互換性、デプロイの実現可能性を評価します。デプロイ前にアプリに必要なフレームワーク、依存関係、設定について回答します。依存関係の互換性を確認し、デプロイの阻害要因や未対応のフレームワークを特定します。利用する場面：「リポジトリを評価して」「アプリはデプロイ可能な状態？」「デプロイにアプリは何が必要？」「デプロイ前に必要なものは？」「アプリに必要？」「これを Azure にリリースできる？」「リポジトリの問題をスキャンして」「このアプリはデプロイ可能？」「アプリが Azure に対応できる状態か確認して」「Dockerfile は必要？」「デプロイを妨げているものは？」「阻害要因はある？」「依存関係に互換性はある？」「Azure はこのフレームワークをサポートしている？」「デプロイ前に何を変更すべき？」「アプリの設定を確認して」。
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。