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 97,725 件掲載。コマンド 1 行でインストールできます。
開発
GPUParticles2D/3D、ParticleProcessMaterial、グラデーション、サブエミッター、カスタムシェーダーを用いた GPU パーティクルシステム（爆発、魔法エフェクト、天候、トレイル）の上級者向けブループリント。VFX、環境エフェクト、視覚的フィードバックの作成に使用します。キーワード：GPUParticles2D、ParticleProcessMaterial、emission_shape、color_ramp、sub_emitter、one_shot
リリースコードの問題を診断するための最適化ビルドデバッグスキル。RelWithDebInfo ビルドのデバッグ、デバッグ可能な最適化のための -Og の使用、split-DWARF の扱い、GDB のスケジューラロックの適用、インライン化されたフレームの読み取り、"value optimized out" メッセージの理解に使いません。最適化済みコードのデバッグ、RelWithDebInfo、-Og、GDB におけるインライン関数、value optimized out、-O2 指定の GDB、リリースビルドのデバッグに関するクエリで有効になります。
iPhone Duo 向けの2ペイン体験を設計・構築します。各ディスプレイと各半面の実際のピクセル・ポイント寸法、正確なヒンジコールバック型（onHingeChange / UIHingeInteraction）、ヒンジ連動エフェクト、姿勢からパターンへのマッピング（コンパニオンペイン、デュアルビュー、リスト・詳細、卓上コントロール）、2ペインのペイウォール、折りたたみを考慮したオンボーディングを扱います。iPhone Duo のレイアウトやアセットのサイズ決め、ヒンジコールバックの接続、各ペインに表示する内容の選択、折り目をまたぐオンボーディングや購入フローの設計に使用します。
メモリ安全性検証のための Rust サニタイザーと Miri スキル。Rust コードで AddressSanitizer や ThreadSanitizer を実行する、サニタイザーレポートを解釈する、Miri で unsafe Rust の未定義動作を検出する、unsafe コードの正確性を検証する際に使用します。Rust ASan、Rust TSan、Miri、RUSTFLAGS sanitize、cargo miri、unsafe Rust の UB、Rust サニタイザー出力の解釈に関するクエリで有効化されます
EventCatalog でビジネスフローを段階的に文書化する手順を案内します。サービス、エージェント、メッセージ、チャネル、システム、データストア、アクター、外部システムが対象です。「document a flow」「map a business process」「create a flow diagram」「walk through a process」「document an end-to-end flow」「map an agent workflow」や、アーキテクチャ内の仕組みを図式化したいという依頼に使用します。
HNSW インデックス、KNN クエリ、類似度スコアリングを使用して SurrealDB でベクトル検索を行います。ベクトルインデックスの作成、KNN 距離演算子によるベクトル検索、セマンティック検索や RAG パイプラインの構築、HNSW パラメーター（EFC、M、M0、距離関数、型）の調整、SurrealDB を使ったレコメンデーションシステムの実装時に使用します。トリガー：HNSW、vector、embedding、KNN、cosine、euclidean、semantic search、RAG、vector::distance。
データ競合やデッドロックを診断するための並行処理デバッグスキル。TSan の競合レポートの確認、GDB のスレッド検査によるデッドロックのデバッグ、Helgrind によるロック順序グラフの分析、std::atomic の誤用パターンの特定、C++ と Rust における happens-before の考察に使用します。データ競合、TSan レポート、デッドロック、Helgrind、ロック順序、スレッドサニタイザーの出力、アトミック操作の順序に関する質問で起動します。
現在のブランチに紐づく GitHub pull request を完了させます。マージの競合を解決し、失敗した CI チェックを診断して修正し、レビュー_general（各ソースからのレビューフィードバックに対応し、レビュー者の応答を待っている返信は重複させません）、まとまったコミットを push し、現在の head の CI と実行中の PR Agent レビューが成功し、実行可能なすべてのフィードバックが対応されるまで続けます。ユーザーが現在の PR について finish、complete、ready、resolve、fix、またはフィードバック/CI/競合への対応を求めるたびに使用します。
MCP ツールを使用して GitHub issue を作成、更新、管理します。バグ報告、機能リクエスト、タスク issue の作成、既存 issue の更新、ラベル／担当者／マイルストーンの追加、リポジトリラベルの管理、issue フィールド（日付、優先度、カスタムフィールド）の設定、issue タイプの設定、issue ワークフローの管理、issue のリンク、依存関係の追加、ブロック関係の追跡をユーザーが求める場合に使用します。「issue を作成」「バグを報告」「機能をリクエスト」「issue X を更新」「優先度を設定」「開始日を設定」「ラベルを作成」「ラベル名を変更」「リポジトリのラベルを一覧表示」「issue をリンク」「依存関係を追加」「ブロックされている」「ブロックしている」などの依頼や、GitHub issue 管理全般が対象です。
4 つのフェーズからなるパイプラインで、既存のウェブサイトをガイド付きのマルチページ再デザインに導きます — extract（現在のサイトをクロールして取得）、direct（ビジュアル方針の設定）、prototype（再デザインした HTML の生成）、migrate（デプロイ可能な静的サイトの出力）。stardust/state.json にページごとの進捗を段階的に記録するため、再モデルは中断から再開できます。ページごとの設計のクラフト（タイポグラフィ、間隔、色、レイアウト、モーション）は impeccable skill に委譲します。ユーザーが URL で既存サイトを指定して再デザイン、リニューアル、モダナイズ、スタイル変更を希望する場合、extract/direct/prototype/migrate フローを実行する場合、またはマルチページの再デザインや移行を再開する場合に使用します。同じデザインを維持する移行フロー（replica）や参照元デザインを使うフロー（reskin）にも誘導します。ゼロから新しいサイトを設計する場合や、単一コンポーネントの一度きりの修正には使えません。
C++ テンプレートのエラーの読み方とコンパイル時間の最適化のためのスキル。テンプレートエラーのスタックを解读する、-ftemplate-backtrace-limit を設定する、concepts や requires 句を書く、SFINAE と concepts の違いを理解する、Templight でテンプレートインスタンス化的ボトルネックを計測するといった場面で使う。C++ テンプレート、テンプレートエラー情報、concepts、requires 式、SFINAE、テンプレートメタプログラミング、テンプレートコンパイルが遅いというクエリで有効化される。
接続済みプロバイダーとそのネイティブエンドポイントを使用する推論クライアントをデバッグします。ホスト型 API のほか、ホストローカルの Ollama、vLLM、SGLang、TRT-LLM、LM Studio、NIM が対象です。プロバイダー接続、エンドポイントポリシー、認証情報の置換、トポロジー、廃止されたマネージド推論エンドポイントからの移行に使用します。トリガーキーワード：debug inference、managed inference endpoint、local inference、ollama、lm studio、vllm、sglang、trtllm、NIM、inference failing、model server unreachable、credential_endpoint_mismatch、host.openshell.internal。
組み込みベアメタルターゲット向けのリンカースクリプトスキル。GNU ld リンカースクリプトの作成・変更、コードやデータの特定のフラッシュ／RAM 領域への配置、VMA と LMA の理解、起動時の .bss/.data 初期化設定、MEMORY と SECTIONS コマンドの使用、領域に関するリンカーエラーのデバッグに使用します。リンカースクリプト、MEMORY コマンド、SECTIONS コマンド、.bss 初期化、VMA と LMA、弱シンボル、特定のメモリ領域への関数配置に関する質問で起動します。
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。