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 98,639 件掲載。コマンド 1 行でインストールできます。
開発
ui.inference.sh が提供する React/Next.js 向けツールライフサイクル UI コンポーネント。ツール呼び出しを表示：保留中、進行中、承認必要、結果。機能：ツールステータス、進捗インジケーター、承認フロー、結果表示。用途：エージェントのツール呼び出しの表示、ヒューマン・イン・ザ・ループの承認、ツール出力。トリガー：tool ui、tool calls、tool status、tool approval、tool results、agent tools、mcp tools ui、function calling ui、tool lifecycle、tool pending
Airflow 言語 SDK の言語非依存な基盤です。DAG は Python のまま、タスクロジックを Python 以外の言語で実装します。ユーザーが Java、Kotlin、Go、その他の JVM／ネイティブ言語で Airflow タスクを実行したい場合、Python の `@task.stub` とネイティブのタスクコードの連携、両側でのタスク／DAG ID の一致、XCom を介した JSON でのデータ受け渡し、利用可能な言語 SDK について尋ねた場合に使用します。このスキルは共通の Python スタブパターンと概念モデルを扱います。特定言語のネイティブ API、ビルド、ランタイムについては、その言語のスキル（例：authoring-java-sdk-tasks、authoring-go-sdk-tasks）を使用してください。
ui.inference.sh が提供する React/Next.js 向けチャット UI のビルディングブロック。コンポーネント：コンテナ、メッセージ、入力、入力インジケーター、アバター。機能：チャットインターフェース、メッセージリスト、入力処理、ストリーミング。用途：カスタムチャット UI の構築、メッセージングインターフェース、AI アシスタント。トリガー：chat ui、chat component、message list、chat input、shadcn chat、react chat、chat interface、messaging ui、conversation ui、chat building blocks
アルゴリズムやデータ構造の選択・実装を扱います。漸近計算量、データ構造の選定、ソートと検索、動的計画法、グラフアルゴリズム、分割統治法、貪欲法、文字列・系列アルゴリズム、大規模処理向けの手法（Bloom filters、HyperLogLog、Count-Min Sketch、reservoir sampling、consistent hashing、external merge sort、Aho-Corasick、MinHash/LSH）が対象です。「どのアルゴリズムが適切か」といった質問、性能が重要なコード、同じ入力に対する二重ループ、再帰解法、最短経路・スケジューリング・マッチング・DP の問題、意図しない O(n²) の性能悪化を確認するコードレビュー、大規模処理・ストリーム処理・メモリ不足時の処理方法に関する質問で使用します。「アルゴリズム」や「計算量」が明示されていなくても対象です。
Airflow で言語 SDK タスク（Java、Go、将来のネイティブ SDK）を実行するための設定を行います。コーディネーターの登録、キューの割り当て、ワーカー上のランタイム／成果物の確認、コーディネーターオプションの調整を扱います。Airflow でキューをネイティブ言語コーディネーターにルーティングしたい場合、`[sdk]` の `coordinators`／`queue_to_coordinator` 設定、`AIRFLOW__SDK__COORDINATORS`、`jars_root`、`executables_root` などのコーディネーター `kwargs`、`task_startup_timeout` について質問する場合、またはネイティブタスクが処理されない理由を尋ねる場合に使用します。共通のルーティング機構と、JavaCoordinator、ExecutableCoordinator などのコーディネーター別オプションを扱います。
コンテンツとセマンティック HTML の問題を修正します。サーバーサイドレンダリング、適切な見出し階層、セマンティックなランドマーク要素、ARIA ラベル、画像の alt テキスト、lang 属性、説明的なリンクテキスト、フォームラベル、autocomplete トークン、キーボード操作、ドキュメントタイトル、ボタン名を追加し、aria-hidden とウィジェットの状態を正しく設定します。AI エージェントが HTML とアクセシビリティツリーを通じてページを読み取り、操作できるようにします。「fix semantic HTML」「add SSR」「fix heading hierarchy」「add alt text」「improve semantics score」「fix accessibility for AI」「fix form labels」「add autocomplete」「fix keyboard navigation」「fix button names」「fix aria-hidden」「add aria-expanded」や、セマンティック HTML に関するあらゆる作業で使用します。
PostHog エンドポイントの実行ログを調査・診断します。エラーメッセージ、実行失敗、キャッシュミス、実行の遅延、エンドポイント呼び出し時の予期しない行数などを確認します。「エンドポイントが失敗している」「エンドポイント X のログを見せて」「エンドポイント Y で発生したエラーは？」「エンドポイント Z が行を返さなかったのはなぜ？」「このエンドポイントはキャッシュを使っている？」「直近 N 回の実行を確認して」などの依頼に使用します。プロジェクト全体の監査やクエリのパフォーマンス分析ではなく、指定された単一のエンドポイントの実行時ログに特化しています。
UI および機能仕様（specs-ui スキルのプロジェクト）をもとに、完全な要件仕様書を作成します。目次、識別子検索、図、Markdown 全文またはセクションのコピー機能を備えた読みやすい HTML artifact として公開し、Markdown でも納品します。概要と範囲、ユーザーと役割、受け入れ基準付きのバッチ別機能・UI 仕様、ビジュアルアイデンティティ、非機能要件、アーキテクチャ、詳細な技術スタック、インフラと運用、範囲見積もり付きのバッチ分割、スケジュール、リスク、未解決事項を含みます。アーキテクチャは仕様から導出し、選択肢を提示してから検証します。「要件仕様書」という言葉がなくても、要件、CDC、技術仕様、設計書、開発チーム向け文書、仕様に基づくアーキテクチャやスタック、見積もり、バッチ分割に言及した場合に使用します。
ロボットモジュール開発に特化した基礎的なソフトウェア設計原則です。ロボットソフトウェアモジュールの設計、コードベースの構成、アーキテクチャの決定、ロボットコードのレビュー、再利用可能なロボットライブラリの構築に使用します。ロボット向け SOLID 原則、モジュール型ロボットソフトウェア、ロボットのクリーンアーキテクチャ、ロボット開発における依存性注入、ハードウェアのインターフェース設計、リアルタイム設計の制約、ロボットのエラー処理戦略、構成管理、認識・計画・制御の関心事の分離、ロボット動作の合成可能性、ロボット分野のソフトウェア開発技法に関する話題で起動します。ロボットコードのレビュー、ロボットソフトウェアのリファクタリング、ロボットライブラリの API 設計でも起動します。
SfSkinManagerを使用してSyncfusion WPFコントロールのテーマを実装・カスタマイズします。組み込みテーマ（Windows 11、Fluent、Material、Office 2019）の適用、Theme Studioによるカスタムテーマの作成、リビールアニメーションやアクリル背景などの視覚効果の制御が可能です。WPFアプリのテーマ設定、Syncfusionテーマの適用、色やフォントのカスタマイズ、テーマに基づく視覚効果やアクセシビリティ機能の設定に使用します。
strict モード開発向けの高度な TypeScript パターン。型ユーティリティ（Pick、Omit、Partial、Record、Awaited）、制約と推論を伴うジェネリクス、型ガードとナローイング、判別可能なユニオン、条件型とマップ型、テンプレートリテラル型、const アサーション、satisfies 演算子、モジュールパターン、最新の JavaScript 慣用表現（eslint-plugin-unicorn）を扱います。型安全な API の構築、型によるランタイムエラーの防止、strict TypeScript 設定の利用、複雑な型エラーのデバッグ、最新の JS 慣用表現の徹底に使用します。ジェネリクス、型ガード、ユーティリティ型、strict モード、型推論、ナローイング、型安全性、const アサーション、satisfies、モジュール拡張、unicorn、for-of、modern-js に使用します。
構造化インタビューを行い、QRSPI 設定済みの完全な openspec/config.yaml を生成して、プロジェクトを対話形式で OpenSpec にオンボーディングします。ユーザーが「openspec config」「config.yaml for openspec」「set up openspec」「onboard to openspec」「generate openspec config」「QRSPI config」と言及した場合、またはプロジェクト用の OpenSpec の設定方法を尋ねた場合にこのスキルを使用します。「help me set up openspec」や「I want to use openspec」とだけ言った場合も対象です。場当たり的な設定生成より、常にこのスキルを優先してください。
主な利用者が AI エージェントであるコンポーネントライブラリの設計、スキャフォールディング、拡張、監査に使用します。つまり、文章のドキュメントだけでなく、機械可読なメタデータ（props、バリアント、関係、トークン、アンチパターン）を必要とするデザインシステムが対象です。「agentic design system」「design system for AI/Claude」「make my design system AI-readable」「component metadata schema」「scaffold a UI library for an agent」や、主な利用者が LLM となる新しいコンポーネントライブラリの計画で起動します。人間向けのみのデザインシステム作業には使わず、figma:figma-generate-library を使用してください。
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。