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
SAP API Policy（v.4.2026a）に、SAP API／インターフェースの利用シナリオが準拠しているかを、根拠に基づいて評価します。SAPの呼び出し方法が許可されるか、準拠しているかを尋ねられた場合は常に使用します。例：Published APIと内部／非公開／「confidential」APIの区分、「Documented Use」、サードパーティツール／iPaaS／ミドルウェア／RPAボット／AIエージェント／MCPサーバーによるSAP API呼び出しの可否、エージェント型または生成AIによるSAPアクセス、データの一括抽出やデータレイク／ウェアハウスへの複製、カスタムZ/Y ODataまたはRFC/BAPIラッパーとClean Core、ADT／開発ツールの境界、ODP-RFCなどの「許可されない」インターフェース、パートナーIntegration Certification、RISE統合の是正など。ポリシー名が出ていない場合も、「許可されていますか」「準拠していますか」「XをSAPに接続できますか」「新しいAPIポリシーで問題になりますか」といった質問で起動します。信頼度を示した出典付きの技術評価を作成します。法律上の助言でも、SAPによる最終的なコンプライアンス判断でもありません。
スケーラブルなアプリケーション向けの React の機能ベースアーキテクチャガイドラインです。機能を適切に整理するために React コードを作成、レビュー、リファクタリングする際に使用します。プロジェクトで呼び出すと、エージェントが docs/architecture/FEATURE-ARCH-TARGET.md に、目標ディレクトリツリー、機能ごとの公開 API、インポート境界マトリクス、番号付きの移行計画を示す具体的な目標アーキテクチャ設計書を作成します。プロジェクト構成、機能整理、モジュール境界、機能間インポート、データ取得パターン、コンポーネント構成に関するタスクで起動します。
グローバル状態管理、シーン遷移、シグナルベースの通信、依存性注入、AutoLoad の初期化順序、避けるべきアンチパターンなど、Godot AutoLoad（シングルトン）アーキテクチャの専門的なパターン。ゲームマネージャー、セーブシステム、オーディオコントローラー、シーン間リソースに使用。トリガーキーワード：AutoLoad、singleton、GameManager、SceneTransitioner、SaveManager、global_state、autoload_order、signal_bus、dependency_injection。
Hugging Face Jobs インフラストラクチャ上で TRL（Transformer Reinforcement Learning）を使い、言語モデルをトレーニングまたはファインチューニングする場合に使用します。SFT、DPO、GRPO、報酬モデリングのトレーニング手法と、ローカルデプロイ向けの GGUF 変換を扱います。TRL Jobs パッケージ、PEP 723 形式の UV スクリプト、データセットの準備と検証、ハードウェアの選択、コスト見積もり、Trackio による監視、Hub 認証、モデルの永続化に関するガイダンスも含みます。クラウド GPU トレーニング、GGUF 変換、またはローカル GPU 環境なしで Hugging Face Jobs を使ったトレーニングに言及した場合に使用します。
React Native、iOS、Android、Kotlin Multiplatform、Flutter、Web で、Software Mansion Pulsar による触覚フィードバックの実装、移行、設計、レビュー、トラブルシューティングを行います。ユーザーが Pulsar、react-native-pulsar、com.swmansion:pulsar、com.swmansion:pulsar-kmp、pulsar_haptics、pulsar-haptics などの Pulsar パッケージ、Pulsar のインポート、プリセット、コンポーザー、設定、インストール、移行、実行時の問題、Pulsar の触覚バインディングを含む Figma デザインに言及した場合、または Pulsar への移行を明示的に依頼した場合に使用します。Pulsar に関する根拠や明示的な意図がない場合、一般的な触覚、振動、Core Haptics、ブラウザーの Vibration API、expo-haptics、アニメーション、音声、モーション、UI の仕上げには使用しないでください
three.js のシーングラフのルートオブジェクト、線形 Fog と指数 FogExp2、単色やテクスチャ用の Scene.background、および他のスキルの PMREM やローダーに関連する高レベルな環境背景の概念を扱います。ワールドコンテナ、大気フォグ、背景の設定に使用します。HDR 環境マップファイルの読み込みには threejs-loaders、読み込み後の GPU テクスチャ設定には threejs-textures、トーンマッピングには threejs-renderers を使用します
Dynatrace Flutter Plugin を Flutter プロジェクトに統合する — 依存関係の設定、構成、SDK ブートストラップ、ナビゲーション追跡、検証。トリガー：「add Dynatrace to Flutter」「Flutter plugin setup」「instrument Flutter app」「integrate Dynatrace Flutter」「mobile observability Flutter」「dynatrace_flutter_plugin」。次には使用しない：Flutter RUM データのクエリ（dt-obs-frontends を使用）、Flutter 以外のモバイル設定、Dynatrace のサーバーサイド構成。
メモリリーク、GPU／Visual Profiler、ヘッドレス CI QA、孤立ノード、スレッドセーフなログ、カスタム Debugger モニターの専門的なデバッグとプロファイリングを行います。print／breakpoint のチュートリアルは対象外です。OBJECT_ORPHAN_NODE_COUNT、ObjectDB の増加、Visual Profiler の GPU スパイク、不安定なヘッドレス終了、リモートデバイスコンソールで起動します。キーワード：孤立ノード、Performance.get_monitor、Visual Profiler、Time.get_ticks_usec、EditorDebuggerPlugin、ヘッドレス QA、push_error、backtrace。
Bailian CLI (`bl`) を使って、「データ→ファインチューニング→エクスポート→デプロイ→呼び出し」の一連のワークフローを実行します。学習を省略してベースモデルを直接デプロイすることもできます。テキストモデル（SFT/DPO/CPT）、音声 TTS モデル（CosyVoice）、画像生成モデル（Wan2.7）、動画生成モデル（Wan i2v/kf2v）のファインチューニングに対応します。データセットの検証・アップロード、ファインチューニングジョブの作成と学習完了待ち、最良の checkpoint のエクスポート、推論デプロイの作成と起動待ち、呼び出し例の提示を行います。ユーザーが Bailian / DashScope / Alibaba Cloud Model Studio での「モデル学習」「ファインチューニング」「fine-tune」「finetune」「モデルのデプロイ」「モデルの公開」「ファインチューニング済みモデルの実行・呼び出し」「推論モデルの学習」「継続事前学習」「LoRA/SFT/DPO 学習」「音声合成モデル」「TTS ファインチューニング」「CosyVoice」「音声クローン」「画像生成のファインチューニング」「テキストから画像生成」「画像から画像生成」「Wan2.7」「画像モデルの学習」「動画生成のファインチューニング」「画像から動画生成」「最初のフレームから動画生成」「最初と最後のフレーム」「kf2v」「i2v」「Wan 動画」「動画エフェクトの学習」などに言及した場合に起動します。「bl の使用」と明言していなくても、Bailian での学習またはデプロイが目的なら使用し、コマンドを独自に組み立てないでください。
厳選カタログから動作する LiveAvatar デモを立ち上げます。参照リポジトリをクローンし、依存関係をインストールし、LiveAvatar アカウントを用意して env ファイルを埋めた後、人間にしかできない作業を引き継ぎます。次の場合に使用します。(1) LiveAvatar を試す、テストする、見てみる、デモする場合。(2) LiveAvatar のデモやサンプルについて尋ねられた場合。(3) 営業エージェント／リード選別用のアバターを求める場合。(4) LiveKit エージェントで LiveAvatar アバターを動かす場合。(5) アバターを自分の LiveKit ルームに参加させる場合。(6) 音声対音声アバター、GPT-Live デモ、語学学習や家庭教師アバター、カスタマーサポートアバター、ポーカーコーチ／ゲーム風アバター、画面上のビジュアル／オーバーレイ付きアバターを求める場合。(7) 「LiveAvatar デモを実行して」「LiveAvatar を見せて」「LiveAvatar を始めたい」「LiveAvatar のサンプルをクローンして」と言われた場合。(8) LiveAvatar を評価中で、独自のインテグレーションを書く前に動作するものを求める場合。
Pluggy の公式ドキュメント（Pluggy MCP 経由でリアルタイムに参照し、MCP 未接続時は docs.pluggy.ai を使用）に照らして Pluggy API の連携コードをレビューし、各問題のファイル、行番号、修正コードを含む診断レポート（✅/❌/⚠️）を返します。開発者が連携ファイルをアップロードして Pluggy 連携のレビュー、分析、診断、検証を求めた場合や、「連携をレビューして」「Pluggy コードを確認して」「本番環境に出せる？」「Pluggy Doctor」「webhooks を確認して」「連携は安全？」、またはポルトガル語の「analisa minha integração」「revisa meu código da Pluggy」「tá tudo certo pra ir pra produção?」「checa meus webhooks」「minha integração tá segura?」などと言った場合に使用します。開発者が Pluggy API（connect_token、GET /items、item/created webhooks、clientUserId など）を明らかに呼び出すコードを貼り付けたりアップロードしたりして、正しいかどうかを確認したい場合も、「Pluggy Doctor」と言っていなくても対象です。このスキルは既存コードのレビュー用であり、連携をゼロから作成するものではありません。
ワークフロー自動化は、AI エージェントの信頼性を支える基盤です。永続的な実行機能がなければ、10 ステップの決済フロー中にネットワークが一度途切れるだけで、資金の損失や顧客の不満につながります。機能があれば、ワークフローは中断したところから正確に再開します。このスキルでは、脆弱なスクリプトを本番品質の自動化に変えるプラットフォーム（n8n、Temporal、Inngest）とパターン（逐次、並列、オーケストレーターとワーカー）を扱います。重要な点：プラットフォームごとに異なるトレードオフがあります。n8n は使いやすさを重視
git diff やステージ済みの変更を分析し、何を変更したかだけでなく、なぜ変更したかを説明する物語形式のコミットメッセージを Conventional Commits 形式で生成します。「コミットメッセージを書いて」「変更内容を説明して」「この変更をどうコミットすればよいか」「diff を要約して」などの依頼で使用します。git diff の出力、ステージ済みファイル、変更の文章による説明に対応します。git commit は実行しません。ファイルをステージしてコミットする場合は git-commit スキルを使用してください。
要件または既存アプリに基づいて、リレーショナルデータベースとドキュメントデータベースのスキーマを設計します。テーブルやコレクション、キー、リレーション、制約、実際のクエリパターンに基づくインデックス、ERD、可逆的なマイグレーションスクリプトを扱います。デフォルトは PostgreSQL（Supabase を含む）で、MySQL、SQLite、MongoDB もサポートします。新しいアプリや機能のデータモデリング、既存スキーマの確認や修正、キーやインデックスの選択、マルチテナントの計画、正規化や非正規化、CREATE TABLE 文やマイグレーションの作成に使用します。アプリを説明して「どう保存すればよいか」と尋ねるだけの場合も対象です。データベースプロバイダー間のデータ移行には database-migrator を使用してください。
EventKit と EventKitUI を使って、カレンダーのイベントやリマインダーを作成、読み取り、管理します。ユーザーのカレンダーへのイベント追加、リマインダーの作成、繰り返しルールの設定、カレンダーまたはリマインダーへのアクセス要求、イベントエディターの表示、カレンダーの選択、アラームの処理、カレンダー変更の監視、または EKEventStore、EKEvent、EKReminder、EKCalendar、EKRecurrenceRule、EKEventEditViewController、EKCalendarChooser、EventKitUI ビューの操作に使用します。
tea CLI を使用して、Gitea リポジトリのアジャイル開発ワークフローをオーケストレーションします。Gitea がホストするリポジトリで作業し、「ワークフローを実行」「作業を続ける」「次は何をするか」「タスクサイクルを完了」「一日の作業を始める」「スプリントを終える」「次のタスクを実装」などを依頼する場合や、段階的な開発支援を求める場合に使用します。キーワード：ワークフロー、オーケストレーション、アジャイル、タスクサイクル、スプリント、デイリー、実装、レビュー、PR、スタンドアップ、振り返り、gitea、tea。
ゲーム経済の専門的なパターンを扱います。通貨管理（複数通貨、ウォレットシステム）、ショップシステム（売買価格、在庫上限）、動的価格設定（需要と供給）、ドロップテーブル（重み付きドロップ、レア度階層）、経済バランス（インフレ制御、通貨シンク）などが含まれます。RPG、取引ゲーム、リソース管理システムで使用します。トリガーキーワード：EconomyManager、currency、shop_item、loot_table、dynamic_pricing、buy_sell_spread、currency_sink、inflation、item_rarity
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。