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 96,770 件掲載。コマンド 1 行でインストールできます。
開発
SaaS 製品の MCP サーバーを、AI エージェントが操作する製品インターフェースとして設計します。構築投資の見積もり、API エンドポイントの複製ではなく 5～15 個のワークフローツールで構成するエージェント向けインターフェースの選定、MCP Apps のインタラクティブ UI、名前付き書き込みツールの安全パターン（スコープ付き認証情報、読み取り専用ロックダウン、ヒューマンインザループ承認、リスク段階別のサーバー側ゲート、ドライランによる事前確認、冪等性と支出上限）、OAuth 2.1 によるリモートホスティング、ツールインターフェースのバージョニング、MCP レジストリでの発見可能性、エージェントの採用状況の測定を扱います。MCP、Model Context Protocol、エージェント向けツールインターフェース、AI エージェントやコーディングアシスタントへの製品公開、MCP 書き込みツールの安全性について言及された場合に使用します。「MCP サーバー」という言葉がなくても対象です。設計レイヤーのみを扱い、コード生成型の MCP ビルダースキルがこの仕様に基づいて足場を構築します。
パブリック API の言語別 SDK ポートフォリオを決定します。公式 SDK を提供する言語と順序、生成型か手書きかの構築モデル、昇格基準を設けた公式およびコミュニティサポートの階層、SDK の非推奨化とサポート終了、SDK の SemVer と API のバージョニングおよびリリース周期の分離を扱います。クライアントライブラリ、SDK、優先的にサポートする言語、SDK ジェネレーター（Stainless、Fern、OpenAPI Generator）、コミュニティ SDK、SDK の終了について言及された場合に使用します。「SDK ポートフォリオ」という言葉がなくても対象です。ポートフォリオ戦略のみを扱い、個別 SDK の使いやすさやレジストリへの公開は扱いません。SDK をインターフェースとして提供すべきかどうかの判断には使用せず、代わりに samber/developer-platform-skills@api-integration-surface-strategy を使用してください。
自分のコーディングエージェント（Claude Code、claude.ai、または任意の MCP クライアント）を Base44 sandbox に接続し、Base44 アプリをリモートで開発します。クラウドエージェントは MCP 経由で接続します。ローカルエージェントは MCP 経由で接続するか、`base44 sandbox` CLI サブコマンドで同じ sandbox を操作できます（CLI では名称が短く、例：read_file は `sandbox read`、list_directory は `sandbox ls`、run_command は `sandbox run`）。接続／認証、利用可能な sandbox ツール（run_command、read_file、write_file、edit_file、grep、list_directory、create_checkpoint、list_user_apps、およびコネクターツールの list_connectors／initiate_connector_connection）、編集→プレビュー→検証のループ、変更の保持方法、builder と外部エージェントの同時実行、エディター内の "Send to Coding Agent" ボタンとオンボーディング README の URL、Vite 開発サーバーのログを読むヒントなどを扱います。「Base44 アプリをリモートで開発」「Claude Code を Base44 に接続」「自分のエージェントを使う」「MCP 経由で Base44 アプリを編集」「Base44 sandbox MCP」「Send to Coding Agent」などの依頼で使用します。
公開 API が利用者に提示するレート制限ポリシーを設計します。方式ごとの計測モデル（REST のリクエスト数と GraphQL のコストポイント）、ティアとクォータ／バーストの数値、マルチテナントの公平性、レート制限ヘッダー（旧式の X-RateLimit-* と IETF RateLimit フィールド）、429 と Retry-After の動作、エンタープライズおよびパートナー向けの例外、変更通知ルールを扱います。ユーザーがレート制限、クォータ、スロットリングのティア、429 レスポンス、ノイジーネイバー、上限引き上げのリクエストに言及した場合、「レート制限ポリシー」と明言していなくても使用します。対象はポリシー層のみで、ゲートウェイ設定は対象外です。429 エラーエンベロープには使用せず、代わりに samber/developer-platform-skills@api-error-design を使用してください。
SaaS ベンダーがサードパーティの ETL/ELT プラットフォームでソースコネクターを提供する計画を立てます。構築前の需要検証、顧客のデータスタックが稼働するプラットフォームに基づく選定、保守負担を誰が担うかで順位付けした構築経路（プラットフォーム管理の掲載、ベンダー保守の SDK コネクター、カスタムのオープンソース tap）、製品 API の抽出対応状況の監査、CDC 範囲の誠実な設定（API ソースが提供するのは疑似 CDC であり、ログベースではない）、認証目標、予算を確保した保守計画を扱います。ユーザーが ETL／ELT カタログへの掲載、ソースコネクター、データパイプライン統合、CDC の追加に言及した場合は、「コネクター戦略」という言葉がなくても使用します。ベンダー独自のインバウンドマーケットプレイスには使用せず、代わりに samber/developer-platform-skills@connector-marketplace-strategy を使用します。
プラットフォーム上で構築した外部開発者やパートナーに、統合の障害をどのように提示するかを設計します。統合ごとのリプレイ可能なリクエスト／イベント／配信ログ、レスポンスヘッダーからサポートチケットまで引き継がれる相関 ID、API キーまたはアプリごとの 4xx/5xx/429 別エラー率集計、アラート疲れを防ぐクールダウン付きのパートナーへの事前通知、障害が発生している統合を確認するプロバイダー側の全体ビューを扱います。開発者向けエラーダッシュボード、インテグレーターへのリクエストログ公開、統合障害のパートナー通知、統合関連のサポートチケット削減に言及した場合は、「オブザーバビリティ」という言葉がなくても使用します。プラットフォーム全体のインシデント連絡には使用せず、代わりに samber/developer-platform-skills@api-status-communication を使用します。
Amazon Bedrockで生成AIアプリケーションを構築します。モデル呼び出し（Converse API、InvokeModel）、Knowledge Basesを使ったRAG、Bedrock Agents、Guardrails、AgentCore（Harnessが管理するエージェントループを含む）を扱います。モデルの呼び出し、Knowledge Basesの設定、AgentCoreへのデプロイ、Bedrock Agent（inline agentsを含む）のAgentCore Harnessへの移行・移植・変換、Bedrockエラー（ThrottlingException、AccessDeniedException）のトラブルシューティング、Bedrockモデル（Claude、Llama、Nova、Titan）の選択に適用します。KBのManagedへの移行、プロンプトキャッシュ、クォータとスロットリングの診断、コスト追跡、Claudeの世代間移行、チャンク分割戦略、Bedrockモデルの選択にも対応します。AgentCore Payments（x402、マイクロペイメント、Payment Manager、Connector、Instrument、Coinbase CDP、Stripe Privy、有料エンドポイント、エージェント決済）も扱います。カスタムモデルのトレーニング、Rekognition、Comprehendには対応しません。SageMakerモデルの検索、カスタマイズ、エンドポイントにはaws-ai-mlを使用してください。
自分のエージェントを使い、Base44 のクラウドサンドボックス内で Base44 アプリをリモート開発する。ローカルのチェックアウトも deploy/push コマンドも不要。実装はリモートで行う：サンドボックスにリソースファイルを書けばそれがそのままリリースになる（バックエンド関数、リアルタイム actor、エンティティ、エージェントはすべて書かれたファイルから自動同期される）。OAuth コネクタは MCP ツールまたはプロジェクト不要の `base44 connectors` CLI でリモートアプリに対して設定する。この Skill は、サンドボックスで何を記述できるか、バックエンド関数・actor・エンティティ・エージェントの構造、ローカルファイルシステムなしでコネクタを接続する方法を学ぶための場所。'develop my Base44 app remotely'、'no local files'、'cloud sandbox'、'create an entity/agent remotely'、'add realtime/multiplayer/presence remotely'、'connect a connector remotely'、'bring my own agent'、およびサンドボックス内で Base44 アプリを編集するあらゆる作業で発動する。
Spring Boot 3.x の設定生成、REST コントローラの作成、Spring Security 6 の認証フローの実装、Spring Data JPA リポジトリの設定、リアクティブな WebFlux エンドポイントの設定を行います。Spring Boot 3.x のアプリケーション、マイクロサービス、リアクティブな Java アプリケーションの構築時に使用し、Spring Data JPA、Spring Security 6、WebFlux、Spring Cloud 連携、Java REST API 設計、マイクロサービスの Java アーキテクチャを扱うときに呼び出します。
`firecrawl developer` を使って、ライブラリ、フレームワーク、SDK、API、CLI ツールの最新ドキュメント、リリースノート、API リファレンス、公開リポジトリの課題を検索します。ユーザーがバージョンに言及した場合、アップグレード中の場合、ライブラリやツールのエラーを貼り付けた場合、または特定のライブラリや API の使用、設定、移行方法を尋ねた場合は、回答前に使用します。モデルの知識には学習の期限があり、新リリース、API の名称変更、デフォルトの変更、最近の修正が反映されないことがあります。そのため、バージョン、オプション、エラー、API が不明、または変更された可能性がある場合は、推測せずに調べます。バグが修正済みか、どのリリースで修正されたかも確認します。一般的なプログラミング概念、特定のライブラリを使用しないコード、ユーザー提供コードのリファクタリングには使用しません。
既存または提案中の公開REST APIを、チェックリストに基づいて設計レビューします。リソースとURIの命名、HTTPメソッドとステータスコードの正確性、フィールド命名の一貫性、ページネーション方式の選択、フィルタリング／ソート／フィールド選択の規約、一貫したエラー形式、Hyrumの法則による後方互換性リスクを監査します。各指摘を根拠となるルールとともに「要変更」または「改善」に分類し、継続的なレビュー体制（対象者、ライフサイクル上の契機、レビュー担当者の権限、lint、フェデレーション）も扱います。ユーザーがAPI設計レビュー、REST APIの一貫性、エンドポイントの命名、ページネーション方式、API設計ガバナンスに言及した場合は、「設計レビュー」と明言していなくても使用します。GraphQLスキーマには使用せず、代わりに samber/developer-platform-skills@public-graphql-api-design を使用してください。
インテグレーターが自力で修正できるよう、公開 API のエラー設計を行います。機械可読なエラーコード体系（フラットなカタログ、コード／サブコード、Google 形式の domain/reason）、拡張メンバーを含む RFC 9457 problem-details エンベロープ、実行可能なエラーメッセージ、再試行可能性の通知（retryable フラグ、Retry-After）、request-ID の追跡を含むエンドポイント別エラー文書を扱います。ユーザーが API エラーコード、エラー体系、RFC 9457、application/problem+json、4xx/5xx のレスポンス本文、または分かりにくい API エラーメッセージに言及した場合は、「エラー設計」と明言していなくても使用します。クライアント側の再試行の仕組みには使用せず、samber/developer-platform-skills@api-idempotency-retry を使用してください。インシデントやステータスページでのコミュニケーションにも使用せず、samber/developer-platform-skills@api-status-communication を使用してください。
外部開発者向けのパブリック gRPC インターフェースを設計します。gRPC を採用するかどうかの判断（多くのプラットフォームは gRPC を内部にとどめ、REST または JSON に変換した API を公開）、AIP proto パッケージとバージョニング規約、buf の破壊的変更チェックと google.api.http に関する見落とし、一元呼び出しをデフォルトとするストリーミングの判断、HTTP マッピング上の注意点を含む google.rpc.Status エラーモデル、変換とゲートウェイのアーキテクチャ（Connect-RPC、grpc-gateway、Envoy）、外部認証と TLS を扱います。ユーザーが gRPC、protobuf、.proto ファイル、buf、Connect-RPC、grpc-gateway、パブリックエッジでの gRPC-JSON 変換に言及した場合、「gRPC API 設計」と明言していなくても使用します。設計レイヤーのみを対象とし、言語固有のサーバー実装は扱いません。
サードパーティ開発者向けのパブリック GraphQL API を設計します。GraphQL を採用するかどうかの判断、スキーマ規約（命名、null 許容性、Node インターフェース、入力／ペイロード型）、Relay カーソル接続ページネーション、ユニオン／インターフェースによるエラー結果型、深さと複雑度の上限に関する設計判断、フェデレーションの信頼境界（公開するのはルーターのみ）、ファーストパーティのトラフィックだけを許可リストに登録する永続クエリポリシーを扱います。ユーザーが GraphQL、パブリックスキーマ、Relay 接続、クエリ深度制限、永続クエリ、フェデレーション、GraphQL と REST の比較に言及した場合、「GraphQL API 設計」と明言していなくても使用します。設計レイヤーのみを対象とします。REST インターフェースのレビューには使用せず、代わりに samber/developer-platform-skills@public-api-design-review を使用してください。
APIのバージョニングと非推奨化のポリシーを定義します。バージョン方式（URIパス、ヘッダー、アカウント固定の日付ベース、意図的にバージョン管理しない方式）の選択、破壊的変更の定義、対象者別の非推奨通知期間、終了の告知（RFC 9745 DeprecationおよびRFC 8594 Sunsetヘッダー）、終了日時点での適用方法（新方式への移行か即時停止）、破壊的変更のガバナンスを扱います。RESTのバージョニングと終了を、GraphQLの継続的なスキーマ進化とは別のポリシーとして扱います。ユーザーがAPIのバージョニング、/v2、破壊的変更、非推奨化、終了日、移行期間に言及した場合は、「バージョニングポリシー」と明言していなくても使用します。クライアントSDKのバージョニングは通常のSemVerに従い、samber/developer-platform-skills@sdk-portfolio-strategy の対象です。
Windows アプリ開発コマンドライン（winapp）。Windows アプリのビルド、パッケージング、署名、デバッグ、UI 自動化を行います。Windows アプリプロジェクトの初期化、MSIX パッケージの作成、AppxManifest.xml や開発証明書の管理、パッケージとしてアプリを実行してのデバッグ、Microsoft UI Automation による Windows UI の自動化、Microsoft Store への公開、Windows SDK のビルドツールの利用などに対応します。init、pack、run、unregister、manifest、cert、sign、store、ui、tool などのコマンドをカバーします。.NET（csproj）、C++、Electron、Rust、Tauri、Flutter などの Windows フレームワークに対応しています。
CrewAI のアーキテクチャ設計とプロジェクトのスキャフォールディングを扱います。新しい crewAI プロジェクトの開始、LLM.call()・Agent.kickoff()・Crew.kickoff()・Flow の選択、「crewai create flow」によるスキャフォールディング、YAML 設定（agents.yaml、tasks.yaml）、@CrewBase crew.py の接続、@start/@listen を使った Flow main.py の作成、handle_turn()/chat() を使った実験的な対話型 Flow の構築、{variable} 補間に使用します。
Google Cloud Agent Platform の GenAI モデル（ファーストパーティの Gemini モデルおよびサードパーティの OpenMaaS モデル（Llama、DeepSeek、Qwen など））に接続して推論を実行します。推論の実行、モデルへの質問、テスト用プロンプトの実行、チャット補完の実行、Gemini または OpenMaaS モデル呼び出しコードの生成、GenAI SDK／OpenAI SDK／従来の Agent Platform SDK での認証、ベース URL とグローバル／リージョナルエンドポイントの設定、または 429 Resource Exhausted (DSQ)、400 User Validation、404 Not Found エラーのトラブルシューティングを求められた場合に使用します。エンドポイントへのモデルのデプロイやモデル評価の実行には使用しないでください。
n8n-mcp MCP ツールを効果的に使うためのエキスパートガイド。ノードの検索、設定の検証、テンプレートへのアクセス、ワークフローの管理、フォルダーへの整理、認証情報の管理、インスタンスのセキュリティ監査、または n8n-mcp ツールの使用時に利用します。ツール選択の指針、パラメーター形式、一般的なパターンを提供します。重要——n8n-mcp ツールを呼び出す前に、必ずこのスキルを参照してください。nodeType 形式の誤り、パラメーター構造の間違い、非効率なツール使用などのよくあるミスを防げます。ユーザーが n8n、ワークフロー、ノード、自動化に言及し、利用可能な n8n MCP ツールがある場合は、まずこのスキルを使用してください。
Apple Human Interface Guidelines に準拠したネイティブ iOS インターフェースを設計します。ユーザーが「iPhone app」「iPad layout」「SwiftUI」「UIKit」「Dynamic Island」「safe areas」「HIG compliance」「SF Symbols」「haptic feedback」「iOS accessibility」「make my app feel native」「follow Apple design guidelines」に言及した場合に使用してください。iOS のタブバー、ナビゲーションスタック、シート、モーダルの構築、ダークモードの実装、画面サイズに応じたレイアウト調整時にもトリガーしてください。ナビゲーションパターン、アクセシビリティ、SF Symbols、プラットフォームの慣習を扱います。一般的な UI の仕上げについては refactoring-ui、アフォーダンス設計については design-everyday-things を参照してください。
あらゆる json-render アプリに追加できるインスペクターパネルです。生成 UI のデバッグ、仕様ツリーの確認、実行時の状態編集、ディスパッチされたアクションの表示、ストリームパッチのリアルタイム追跡、カタログの閲覧、DOM 要素の選択による仕様キーの特定をユーザーが希望する場合に使用します。「devtools を追加」「json-render をデバッグ」「仕様を確認」「この要素がレンダリングされない理由」「実行時の状態を表示」などの依頼や、`@json-render/devtools` 用のストリーム監視／アクションログ取得の依頼で起動します。
gh-axi CLI を通じて GitHub を操作する——issue、pull request、discussion、スタックされた PR、workflow 実行、workflow、release、repository、label、gist、Projects (v2)、Actions の secrets と variables、検索、生 API アクセス。タスクが GitHub に関 Whenever あるときfangを使う。issue の一覧化・起票、PR のレビュー・マージ、スタックされたブランチと PR の管理、CI 実行の確認、workflow のトリガー、release の作成、Projects ボードの管理、Actions secrets/variables の管理、`gist list`、`gist view`、`gist edit`、`gist rename`、`gist create`、`gist delete`、`gist clone` による gist の操作。
ゲームのパフォーマンス問題を体系的に洗い出して修正します。まずエンジンのプロファイラーで測定し、フレーム時間の予算を考え、CPU か GPU のどちらがボトルネックかを特定したうえで、object pooling、draw call のバッチ化、割り当てや GC スパイクの削減、アセット予算など適切な対策を実施します。各エンジンのプロファイラーと組み合わせて使える、エンジン非依存の方法論です。ユーザーからのメッセージに performance、optimize、FPS が低い／落ちる、フレーム落ち、カクつき、遅延、プロファイラー、フレーム予算、draw call、batching、garbage collection／GC スパイク、object pooling、「ゲームが遅い」などが含まれるときに使用します。
気持ちのよいゲームカメラを構築する。デッドゾーン、リードアヘッド、スムージング、レベルバウンのクランプを備えた 2D 追従、衝突判定とファーストパーソン視点を備えた 3D サードパーソンオービット、複数ターゲットのフレーミングとシェイク用フック。エンジンのカメラノードや Unity Cinemachine、Godot Camera2D/PhantomCamera などのリグと組み合わせられる、エンジン非依存のテクニック。カメラ追従、追従カメラ、デッドゾーン、リードアヘッド、カメラスムージング、カメラバウンド/リミット、サードパーソンカメラ、オービットカメラ、ファーストパーソン視点、Cinemachine、またはカメラジッターについてユーザーから言及があった場合に使用。
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。