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
ブランチの親（通常は main）から現在のブランチに変更を取得、同期、更新、取り込む場合や、依存するブランチのスタック全体に親の変更を反映する場合に使用します。「pull from main」「merge main in」「update from parent」「sync from base」「catch up to main」「absorb parent changes」「rebase onto main」（意図を示す語で、実装では merge を使用）、「update the stack」「/inherit」「ブランチが遅れている」などで起動します。/isolate（親から分岐）および /ship（対象へプッシュ）と連携します。
Java アプリケーションのパフォーマンス問題を検出・測定するためにプロファイリングを設定する場合に使用します。信頼できる事前インストール済み async-profiler v4.x の設定、問題に応じたプロファイリング（CPU、メモリ、スレッド、GC、I/O）、対話型プロファイリングスクリプト、Java 25（JEP 518、JEP 520）との JFR 統合、フレームグラフや JFR 記録によるプロファイリングデータの収集が含まれます。「プロファイリングでコードを改善」「プロファイリングを適用」「プロファイリングに基づいてコードをリファクタリング」「プロファイリングサポートを追加」「Java のパフォーマンス分析用に JFR または async-profiler データを収集」などの依頼で起動します。Plinth Toolkit の一部です
V8 プロファイリングとランタイムパターンを用いて、JavaScript/TypeScript のパフォーマンスを体系的に監査・最適化します。次の場合に使用します。(1) ユーザーが「optimize performance」「audit performance」「this is slow」「reduce allocations」「improve speed」「check performance」と言う場合、(2) コードのパフォーマンス上のアンチパターン（O(n²) の計算量、過剰な割り当て、I/O ブロック、テンプレートリテラルの無駄）を分析する場合、(3) 現在の使用状況にかかわらず関数を最適化する場合。ユーティリティ、フォーマッター、パーサーは単純に見えてもホットパスで呼び出されることがよくあります。(4) V8 の最適化解除（モノモーフィック／ポリモーフィックの問題、インラインキャッシュ）を修正する場合。すべてのコードを監査し、アンチパターンと期待される効果を報告します。ループ、キャッシュ、バッチ処理、メモリ局所性、アルゴリズム計算量の修正を ❌/✅ パターンで扱います。
ユーザーが「CAP 定理」「PACELC」「整合性モデル」「結果整合性と強整合性」「read-your-writes」「因果整合性」「quorum」または「R+W>N」「コンセンサス」「Raft / Paxos」「リーダー選出」「コンシステントハッシュ」「分散トランザクション」「2PC」「saga」について尋ねた場合に使用します。データの複製やノード間の調整を含む設計で、レプリケーション遅延、ネットワーク分断、ノード障害時に読み取り側が何を参照できるかが判断の鍵となる場合は、ユーザーが「整合性」と明言していなくても使用します。
Unity と Unreal のフレーム時間に関する問題を、ボトルネックを優先したプロファイリング概要にまとめます。主な作業が、プロファイラーのスクリーンショット、`stat unit` / `stat gpu` の出力、ベンチマークルートに関する問題、Steam Deck／対象デバイスのレビュー資料の解釈、有用な次回キャプチャの最小化、主要なボトルネック分類の特定、簡易資料のまま進めるか、エンジン標準のプロファイラーに移るか、さらにエスカレーションするかの判断である場合に使用します。一般的なアプリ／サービスのチューニングは `performance-optimization`、ビルド／エディター／パッケージの失敗は `game-build-log-triage`、より広範なゲーム制作の調整は `bmad-gds`、デモとコミュニティの混合フィードバックは `game-demo-feedback-triage` に振り分けます。
デジタルカードゲーム（CCG／デッキ構築ゲーム）の専門的な設計図。カードデータ構造（Resourceベース）、デッキ管理（ドロー／捨て札／シャッフル）、ターンロジック、手札レイアウト（弧状配置）、ドラッグ＆ドロップ UI、効果解決（Commandパターン）、ビジュアルの仕上げ（godot-tweening、シェーダー）を含みます。CCG、デッキ構築ゲーム、戦術カードゲームに使用します。トリガーキーワード：card_game, deck_manager, card_data, hand_layout, drag_drop_cards, effect_resolution, command_pattern, draw_pile, discard_pile。
デスクトッププラットフォーム（Windows/Linux/macOS）向けの専門ガイドです。キーボード／マウス操作、設定メニュー、ウィンドウ管理（フルスクリーン、解像度）、キー割り当ての変更、Steam 連携を扱います。PC プラットフォームを対象にする場合や、デスクトップ固有の機能を実装する場合に使用します。キーワード：desktop、Windows、Linux、macOS、settings、keybinds、ConfigFile、DisplayServer、Steam、fullscreen。
ユーザーが「ロードバランサー」を追加する場合、「L4 と L7」（トランスポート層とアプリケーション層）について質問する場合、分散アルゴリズム（「ラウンドロビン」「最小接続数」「重み付け」「IP ハッシュ」）を選ぶ場合、「ヘルスチェック」を設定する場合、「スティッキーセッション」／「セッションアフィニティ」が必要な場合、「リバースプロキシ」を追加する場合、「SSL/TLS 終端」を行う場合、「オートスケーリンググループ」全体に「トラフィックを分散」する場合、または単一の入口の背後にステートレスな Web 層を設けたい場合に使用します。同一アドレスの背後に複数のサーバーがある設計や、単一のマシンが入口のボトルネックまたは SPOF になっている場合は、ユーザーが「ロードバランサー」と言わなくても使用します。
信頼できるプロファイリング分析結果に基づいて Java コードをリファクタリングする場合に使用します。リポジトリ所有またはメンテナーがサニタイズした docs/profiling-problem-analysis および docs/profiling-solutions ファイルの確認、具体的なパフォーマンスボトルネックの特定、CPU・メモリ・スレッドの問題に対処するための的を絞ったコード変更が含まれます。「プロファイリングに基づいてコードをリファクタリング」「プロファイリングを適用」「ホットパスを最適化」「プロファイリングで判明した割り当てを削減」「分析で判明した CPU ボトルネックを修正」などの依頼で起動します。Plinth Toolkit の一部です
現代の技術（Node.js、Python、Go、Rust）、フレームワーク（NestJS、FastAPI、Django）、データベース（PostgreSQL、MongoDB、Redis）、API（REST、GraphQL、gRPC）、認証（OAuth 2.1、JWT）、テスト戦略、セキュリティのベストプラクティス（OWASP Top 10）、パフォーマンス最適化、スケーラビリティパターン（マイクロサービス、キャッシュ、シャーディング）、DevOps /CBD（Docker、Kubernetes、CI/CD）、モニタリングを用いて堅牢なバックエンドシステムを構築します。API の設計、認証の実装、データベースクエリの最適化、CI/CD パイプラインの構築、セキュリティ脆弱性の対応、マイクロサービスの構築、本番対応のバックエンドシステム 개발فادةします。
指定した Git ブランチ上で、NestJS の機能を文書化されたロードマップと照合して監査し、根拠に基づく実装状況、ギャップ、レガシー、バグ、ブロッカーのレポートを返します。機能の監査や完全性の検証、コードとロードマップまたは受け入れ計画との比較、機能ギャップ分析、移行状況の確認、機能名と任意のブランチを指定した /audit_feature の実行に使用します。明確なロードマップがない場合は停止し、修正は実装しません。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。
実行中のブラウザー UI から React 要素の正確なコンテキストを取得し、コンポーネント名、ソースファイルパス、行番号、HTML として AI コーディングエージェントに渡します。`react-grab`、要素コンテキストのコピー、ブラウザーからのコンポーネントソース検索、クリップボード経由のエージェント向け React デバッグ、MCP を使った React アプリの要素選択に使用します。一般的なブラウザー自動化やログイン／セッションの再利用（`browser-harness`、`playwriter`）、広範な UI 注釈／レビュー（`agentation`）、React のパフォーマンス監査（`react-best-practices`）、一般的なデザインシステム作業（`design-system`）には使用しません。トリガー：react-grab、要素コンテキストの取得、コンポーネントを AI にコピー、ブラウザーコンポーネントピッカー、React コンポーネントインスペクター、クリップボードのコンポーネントソース、ブラウザーから要素コンテキストを取得、UI 要素の取得。
Unity 6.3 URP のタスクでシェーダーを扱う場合に使用：手書きの HLSL、Shader Graph の水面、トゥーン、ディゾルブ、アウトライン、Custom Function ノード、Render Graph 上のレンダラーフィーチャーやフルスクリーンエフェクト、コンピュートシェーダー、シェーダーバリアント、キーワード、ストリッピング、Shader Build Settings、PSO ウォームアップ、シェーダーコスト。またはマテリアルがピンクや不可視になる、影を落とさない、Forward+ で追加ライトを無視する、エフェクトが「何もしない」、何かが初めて表示されるときにゲームがカクつく、バリアントでビルドが肥大化する場合。
ユーザーが「検索システム」を設計する場合、「全文検索」が必要な場合、「転置インデックス」「Elasticsearch / OpenSearch」「関連度ランキング」（TF-IDF/BM25）、「検索オートコンプリート / サジェスト」「インデックスパイプライン」「ファセット検索」について尋ねた場合に使用します。クロール、インデックス、検索のアーキテクチャ、インデックスのシャーディングとレプリケーション、ランキング、ニアリアルタイムインデックスを扱います。キーで行を取得するのではなく、関連度でテキストを検索する必要がある場合は、「検索エンジン」と明言されていなくても使用します。
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。