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
一貫性のある再利用可能なフロントエンドコンポーネントを構築するための Paperclip UI デザインシステムガイドです。新しい UI コンポーネントの作成、既存コンポーネントの変更、フロントエンドへのページや機能の追加、UI 要素のスタイリング、デザイン言語や規約の確認に使用します。コンポーネント作成、デザイントークン、タイポグラフィ、ステータス／優先度システム、構成パターン、/design-guide ショーケースページを扱います。常に、ビジュアル品質向上の frontend-design スキルと Web のベストプラクティスを扱う web-design-guidelines スキルと併用してください。
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
実験の状態遷移（開始、一時停止、再開、露出の凍結／解除、終了、バリアントのリリース、アーカイブ、リセット、複製、別プロジェクトへのコピー、旧式の実験から新しい実験エンジンへの移行）を案内します。前提条件、バリアント割り当てと分析への影響、および各操作を選ぶ際の判断基準を扱います。 トリガー条件：ユーザーが実験の開始、一時停止、再開、終了、リリース、アーカイブ、リセット、複製、別プロジェクトへのコピーを求める場合、露出の凍結／解除（指標の収集を続けながら新規ユーザーの登録を停止する、または登録を再開する）を求める場合、あるいは旧式の実験を新しいエンジンや新しい指標形式に移行、変換、移動、アップグレードする場合。 トリガーしない条件：ユーザーが実験を作成している場合（creating-experimentsを使用）、ロールアウトを設定している場合（configuring-experiment-rolloutを使用）、または指標を設定している場合（configuring-experiment-analyticsを使用）。
Blazor Server、WebAssembly、Web App で、データアクセス、データバインディング、アダプター設定用の Syncfusion Blazor SfDataManager を実装します。SfGrid や SfDropDownList などのコンポーネントをローカルまたはリモートデータソースにバインドする場合、アダプター（UrlAdaptor、ODataAdaptor、WebApiAdaptor、GraphQLAdaptor）を選択する場合、または CRUD を実行する場合に使用します。DataAdaptor、DataManagerRequest、DataOperations、Syncfusion.Blazor.Data パッケージを使用したカスタムバインディングも含みます。
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
Midtrans 決済ゲートウェイの統合を、製品選定、実装、デバッグ、レビュー、サンドボックス検証まで一貫してガイドします。Snap checkout（ポップアップ、リダイレクト、埋め込み、モバイル WebView）、Core API、BI-SNAP、QRIS、バーチャルアカウント、GoPay、GoPay トークン化、GoPayLater、ShopeePay、DANA、カードと 3DS、Alfamart/Indomaret OTC、Payment Link、Subscription API と継続課金、返金、webhook と HTTP 通知、署名検証、ステータスポーリング、決済精算、サンドボックステスト、本番移行、またはインドネシアの加盟店向け AI 支援決済統合に取り組む場合に使用します。
診断の前に、ランタイムログの依頼を1つのエビデンスパケットに振り分けます。ユーザーがアプリ／サーバー／コンテナ／ブラウザー／CI／JSONのログ出力を共有し、最初に対処すべき阻害要因、繰り返し現れるパターン、影響範囲の見込み、または最も安全な次の読み取り専用チェックを求めている場合に使用します。パケットを1つ選択します：app-runtime、container-runtime、browser-plus-api、ci-cascade、structured-json、security-signal。トリガー：ログを確認、どの行が重要か、実際のエラー、最初の阻害要因、ノイズの多いスタックトレース、リトライストーム、ブラウザーの401/500、Podログ、ワーカーのクラッシュ、CIの中断、Webhookの失敗。エンジン固有のUnity/Unrealログは `game-build-log-triage` に、オブザーバビリティ設計は `monitoring-observability` に、修正／デバッグの仮説は `debugging` に振り分けます。
three.js のノードベースシェーディング：Nodes API の概要、NodeMaterial と MeshStandardNodeMaterial 系のファミリー、TSL（Three.js Shading Language）の TSL.html エントリー、WebGPURenderer との組み合わせ、コアの PostProcessing（クラス）とアドオンの EffectComposer の概要を扱います。シェーダーをグラフとして作成する場合、TSL 組み込み機能を使用する場合、コンピュート指向ノードや最新の WebGPU パイプラインを使用する場合に利用します。従来の MeshStandardMaterial、MeshPhysicalMaterial、文字列ベースの ShaderMaterial GLSL には threejs-materials を、標準の EffectComposer + Pass パスには threejs-postprocessing を、ノードを使わず WebGLRenderer のみを調整する場合には threejs-renderers を使用してください。
Java に関数型プログラミングの原則を適用する場合に使用します。内容には、不変オブジェクトと Record、純粋関数、関数型インターフェース、ラムダ式、Stream API パイプライン、null 安全性のための Optional、関数合成、高階関数、instanceof と switch のパターンマッチング、制御された階層構造のための sealed クラス／インターフェース、カスタム操作のための Stream Gatherers、カリー化／部分適用、副作用境界の分離、並行処理に安全な関数型パターンが含まれます。関数型プログラミングによるコード改善、適用、リファクタリング、streams や Optionals を安全に使う Java コードへのリファクタリング、Java における不変性と純粋関数の改善などの依頼で起動します。Plinth Toolkit の一部です
Next.js のパフォーマンス最適化とベストプラクティス。Next.js コード（App Router または Pages Router）の作成、Server Components、Server Actions、API ルートの実装、RSC のシリアル化、データ取得、サーバーサイドレンダリングの最適化、Next.js コードのパフォーマンス問題のレビュー、Server Actions の認証修正、Suspense 境界、並列データ取得、リクエスト重複排除の実装に使用します。
ユーザーが「API の設計」「エンドポイント設計」「リクエスト／レスポンスの形式の確定」、ページネーション方式（カーソルかオフセットか）の選択、書き込み処理への「冪等性キー」の追加、「API バージョニング」や「エラー契約」の計画、または「REST、gRPC、GraphQL」や「WebSocket、ポーリング」の選択を必要とする場合に使用。具体的なリクエスト、レスポンス、主要なアクセス経路、クライアントのページネーション、再試行、バージョン管理など、設計がインターフェースに至った場合は、ユーザーが「各ボックスが通信する」とだけ述べた場合でも使用
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。