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 97,905 件掲載。コマンド 1 行でインストールできます。
開発
高級 SaaS 製品、最新の AI ツール、受賞歴のあるデザインサイトのような、汎用テンプレートではない現代的で高品質なフロントエンドインターフェースの設計・構築方法です。ユーザーがフロントエンドの構築、ランディングページの作成、ダッシュボードの設計、Web アプリ UI のひな形作成、SaaS インターフェースの構築、ポートフォリオサイトの作成、またはユーザー向け Web インターフェースの制作を依頼した場合に使用します。「モダンにして」「美しい UI を作って」「ホームページを作成して」「料金ページを設計して」「アニメーションを追加して」「映画のような雰囲気にして」「リキッドグラスを追加して」「スクロールアニメーションを追加して」「2026 年のデザイントレンドを使って」といった依頼や、フロントエンドデザイン、UI/UX、コンポーネントアーキテクチャ、モーションデザイン、ヒーローセクション、レスポンシブレイアウト、CSS アニメーションへの言及がある場合にも使用します。
従来型の three.js マテリアル（Node 以外）：MeshStandardMaterial、MeshPhysicalMaterial、Phong/Lambert/Toon/Basic、Line/Points/Sprite マテリアル、MeshMatcapMaterial、MeshNormalMaterial、深度/距離マテリアル、ShaderMaterial、RawShaderMaterial。PBR マップ、透明度、深度書き込み、スキニングフラグの調整や、ShaderMaterial での GLSL 記述に使用します。TSL/NodeMaterial/WebGPU のシェーダーグラフには threejs-node-tsl を使用してください。移行中でない限り、同じ制作経路で両方を使用しないでください。
C4 モデルの Mermaid 図を使用してアーキテクチャドキュメントを生成します。アーキテクチャ図の作成、システムアーキテクチャの文書化、ソフトウェア構造の可視化、C4 図やコンテキスト／コンテナー／コンポーネント／デプロイメント図の生成に使用します。「architecture diagram」「C4 diagram」「system context」「container diagram」「component diagram」「deployment diagram」「document architecture」「visualize architecture」などで起動します。
燃える紙のリングローダーを作成します。GLSL の炎はページの head から起動した Worker が OffscreenCanvas 上に描画するため、ページ構築でメインスレッドがブロックされても停止しません。進捗表示、引き継ぎまでの均一な進行、ページへの滑らかなフェードを備えます。火の粉の筋とグラデーション、多孔質の炭化表現、Worker の起動、1 ピクセルのウォームアップ描画を待つ並列シェーダーコンパイル、停止のない引き継ぎ、モーション低減、非表示タブでの動作を扱います。ローディング画面、プリローダー、ページローダー、スプラッシュ、「kindling」、燃焼ローダー、火の粉のリング、燃える紙の穴、炎のローダーや、重い JavaScript、three.js、シェーダーのビルドがメインスレッドを占有している間も動き続ける必要のあるローダーに使用します。
SurrealDB のスキーマ管理・移行 CLI である SurrealKit を使い、テンプレートからプロジェクトを生成し、開発時にスキーマを同期し、ロールバック可能な本番展開を計画・実行します。また、データベースなしで SurrealQL を静的チェックし、JSON/TypeScript 型を生成し、スキーマ、権限、API エンドポイント向けの宣言的な TOML テストスイートを作成します。SurrealKit で SurrealDB スキーマを設定、移行、型付け、チェック、テストする場合に使用します。
three.js のキーフレームアニメーションシステム：AnimationMixer、AnimationClip、AnimationAction、KeyframeTrack の各種、PropertyBinding、PropertyMixer、AnimationObjectGroup、AnimationUtils。クリップのブレンドとクロスフェード、ループモード、timeScale、ウェイト。プロシージャルリグ用のアドオン AnimationClipCreator と CCDIKSolver。glTF クリップの再生、アクションのブレンド、プロシージャルトラックの作成に使用します。メッシュのスキン変形リギングについては threejs-objects を参照してください。AnimationMixer に関連しないクリップなしの数学的補間についてのみ、threejs-math を参照してください。
出力に満足できない特定の Agent Observability / LLM Obs trace 1 件について、開発者が反復作業を行いたい場合に使用します。ローカルコードで trace を再実行し、新旧出力の簡潔な差分を確認し、満足するまで（コード変更 → リプレイ → 差分確認）を繰り返します。呼び出し形式：/agent-observability-replay-trace <trace-id> [changes to test]。使用の合図：「この trace をリプレイ」「trace を反復」「この trace の出力が誤っているので修正して再実行」「<change> を適用して trace <id> を再実行」、または Agent Observability UI の trace ID と修正内容の提示。datadog-llmo MCP または pup CLI で trace を取得し、コードを編集してアプリを再実行し、新しい trace を生成して両者を比較します。ローカルサーバーやブラウザーは不要です。ddtrace / LLM Obs でトレースされた Agent（Python を優先）を対象とし、入力は JSON にシリアライズ可能である必要があります。使用しない対象：スコア付き Experiments、ブラウザーの「Replay」ボタン（agent-observability-replay-experiment を使用）、データセット／CSV からの実験構築、評価器の作成、失敗した trace の根本原因分析、RUM/HTTP セッションリプレイ。
Google Workspace API（Gmail、Calendar、Drive、Sheets、Docs、Chat、Meet、Forms、Tasks、Admin SDK）との連携を構築します。OAuth 2.0、サービスアカウント、レート制限、バッチ操作、Cloudflare Workers のパターンを扱います。MCP サーバー、自動化ツール、Google Workspace API との連携の構築や、OAuth エラー、429 レート制限エラー、スコープの問題、API 固有の注意点のトラブルシューティングに使用します。
コーディングタスクをバックグラウンドの実装担当として Muse Code（`muse`）に委任し、その後、差分をレビューして自分で取り込みます。ユーザーが実装作業を Muse に任せたい場合（「Muse に X をやらせて」「これを Muse に委任して」「Muse 経由で実行して」「Muse で実装／修正／リファクタリングして」など）、またはレビュー担当を続けながらコーディングタスクを Muse に順次処理させたい場合に使用します。ユーザー自身が差分を確認してコミットする場合に適しています。独立した `muse exec` の実装実行をユーザーが望む場合に限ります。自分自身が Muse で、ユーザーが単にコード作成を依頼している場合は直接実行します。インラインで対応できる小さなタスクには使用しないでください。
NestJS のランタイム機能、エラーと API の契約、セキュリティ、テスト、DevOps、パフォーマンス、安全なスケーリングを選定・実装します。ミドルウェア、ガード、パイプ、インターセプター、例外フィルター、型付きの失敗／結果、Problem Details、検証エラー、HTTP/GraphQL/RPC/gRPC/WebSocket のエラーマッピング、期限、キャンセル、再試行の分類、致命的なプロセスエラー、認証、認可、キャッシュ、キュー、スケジューラー、CI/CD、コンテナ、Kubernetes、設定とシークレット、マイグレーション、サプライチェーン制御、ヘルスプローブ、ログ／メトリクス／トレース、SLO とアラート、インシデント復旧、ロールアウトとロールバック、イベントループやデータベースのボトルネック、負荷テスト、水平スケーリング、冪等性、バックプレッシャー、グレースフルシャットダウンに使用します。フロントエンドのみのパフォーマンスや NestJS 以外のサービスには使用しないでください。他のスキルも該当する場合は、変更前に担当範囲を調整してください。
PostHog プロジェクト内の古くなったフィーチャーフラグを特定し、それを確認するコードを整理します。未使用、全面展開済み、または放棄されたフィーチャーフラグの検索、監査、削除、フィーチャーフラグの健全性レビューや週次クリーンアップの実施、技術的負債の削減、または「どのフラグを削除できますか？」という質問に使用します。エージェントがリポジトリを読み書きできる場合は、自らコードを整理し、ローカル変更をテストします。公開が許可された場合は、フラグごとにドラフト PR を 1 件作成します。リポジトリにアクセスできないエージェントは、状況に合わせたクリーンアップ用プロンプトを生成します。古さの検出、依存関係の確認、保持パスのルール、コードを先に整理する順序を扱います。このスキルは PostHog 内のフラグをアーカイブしたり、その他の方法で変更したりしません。
Fusion PM MCP の概要を説明し、GitHub プロジェクト管理の検索ツール用にホストされる HTTP+OAuth サーバーのセットアップを案内します。対象：Fusion PM MCP のセットアップやトラブルシューティング、issue/PR/milestone ツールの理解、セットアップ不具合の報告。対象外：fusion-pm-mcp サービス自体の変更、GitHub issue の作成/トリアージワークフロー、一般的な Fusion Framework/ドキュメント/EDS の検索。これらには `fusion-mcp` を使用してください。
AnimationTree の専門的なパターンを紹介します。StateMachine の遷移、方向移動向けの BlendSpace2D、レイヤーアニメーション向けの BlendTree、ルートモーション、遷移条件、advance expression、ステートマシンのサブステートなどを扱います。移動のブレンドと状態管理を伴う複雑なキャラクターアニメーションシステムに使用します。トリガーキーワード：AnimationTree、AnimationNodeStateMachine、BlendSpace2D、BlendSpace1D、BlendTree、transition_request、blend_position、advance_expression、AnimationNodeAdd2、AnimationNodeBlend2、root_motion
ローグライクの専門的な設計ガイドです。プロシージャル生成（Walker メソッド、BSP ルーム）、メタ進行を伴うパーマデス（アンロック状態の永続化）、プレイ状態とメタ状態の分離、シード付き RNG（共有可能なラン）、戦利品／レリックシステム（フックベースの修飾子）、難易度スケーリング（フロア単位の進行）を扱います。ダンジョンクローラー、アクションローグライク、ローグライトに使用します。トリガーキーワード：roguelike、procedural_generation、permadeath、meta_progression、seeded_RNG、relic_system、run_state。
RPG／アクションゲームのアビリティシステムに関する専門的なパターンを紹介します。クールダウン戦略、コンボシステム、アビリティの連鎖、前提条件付きスキルツリー、アップグレード経路、リソース管理などを扱います。アンロック可能なアビリティ、キャラクターの成長、複雑なスキルシステムの実装時に使用します。トリガーキーワード：PlayerAbility、AbilityManager、cooldown、SkillTree、SkillNode、prerequisites、can_use、execute、ComboSystem、ability_chain、global_cooldown、charge_system、upgrade_path
CIが成功し、有効なレビューコメントがすべて解決するまでPR/MRを見守る場合に使用します。GitHub PR（gh）とGitLab MR（glab）に対応し、コメントをValid / Discuss / Out-of-scopeに分類。有効な項目は小さなコミットとスレッド内返信で対応し、見えない指摘（SonarQube/Snykダッシュボード）や3ラウンド続くボットのデッドロックをエスカレーションし、マージ可能になったことを報告します（自動マージはしません）。トリガー — '監看 PR'、'babysit PR/MR'、'PR 顧到 merge'、'address review feedback'、'wait until CI green'、'把 PR 顧到綠'。PRの説明文作成、差分のコードレビュー（pr-reviewを使用）、実際のPRマージ（ユーザーが実行）には使用しません
プロジェクトで Spring Data JDBC を扱うためのルールとガイドライン。Spring Data JDBC エンティティ（org.springframework.data.relational.core.mapping の @Table）、集約、AggregateReference リンク、埋め込みオブジェクト、@MappedCollection 関連、Spring Data JDBC リポジトリ（CrudRepository / ListCrudRepository）を追加、削除、変更する際は必ずこのスキルを使用。spring-data-relational の @Table、@Column、@MappedCollection、@Embedded アノテーション、AggregateReference フィールド、@PersistenceCreator コンストラクター、JDBC リポジトリの @Query メソッドに関する依頼も対象。JPA（jakarta.persistence）エンティティには使用せず、代わりに spring-data-jpa スキルを使用。
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。