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
コンパイル済みの Airflow Go SDK バンドルをビルド、パッケージ化、デプロイし、ExecutableCoordinator で実行できるようにします。Go タスクバンドルのコンパイル、`go build`、`go tool airflow-go-pack`、自己完結型実行バンドル AFBNDL01、バンドルのパッケージ化や検査、`executables_root` への配置、worker 向けのクロスコンパイル、`go-sdk` モジュールのバージョン・タグ・疑似バージョン、Airflow worker（Docker、Kubernetes、Astro）へのバンドル配置について質問された場合に使用します。タスクコードについては authoring-go-sdk-tasks、共通のコーディネーター設定については configuring-airflow-language-sdks を参照してください。
既存の文書成果物（ストーリー、計画、受け入れ基準、仕様、デザインモック）を批判的にレビューし、欠落している状態、未対応のエッジケース、明示されていない前提、検証不能な基準、依然として広すぎる、または水平的なスライスを洗い出します。対話形式で一度に1つ質問し、各回答を新しい受け入れ基準、計画の更新、またはモック状態の仕様として成果物に反映します。計画やコーディングの前に成果物を詰める必要がある場合（「何が足りない？」「穴を指摘して」「これを詰めて」）に使用します。確認対象の成果物が必要です。成果物がなく曖昧な意思決定ツリーだけの場合は、specification またはインストール済みの grill-me skill を使用してください。大きすぎる作業の分割については story-splitting を参照してください。
モジュール型システムに関する、技術に依存しないガイダンスです。境界づけられたコンテキスト、明確な境界、コンポーザビリティ、状態の分離、明示的な契約、障害の封じ込め、足場づくりのワークフロー、分割・統合の基準、コンテキスト内のサブユニット、コンプライアンスレビューの指標を扱います。モジュール構造、サービス境界、パッケージ構成、横断的な依存関係の設計やレビュー、「どう分割すべきか」という相談、モジュール性の評価、ドメイン間の結合、新規コンテキストの設計、特定のフレームワーク、言語、リポジトリ構成を前提としないアーキテクチャの議論に使用します。Patterns 1–5のリポジトリ分解パイプライン全体の実行やパターン別の一覧には使用しないでください（modular-decompositionを使用）。段階的な抽出ロードマップが主な成果物となる場合（decomposition-planning-roadmap）、またはエンドツーエンドのレガシー移行戦略（legacy-migration-planner）にも使用しないでください。
inference.sh の Python SDK — AI アプリの実行、エージェントの構築、すべてのモデルとの統合。パッケージ：inferencesh（pip install inferencesh）。同期/非同期、ストリーミング、ファイルアップロードに対応。テンプレートまたはアドホックなパターンでエージェントを構築でき、ツールビルダー API、スキル、人間による承認を備えます。用途：Python 統合、AI アプリ、エージェント開発、RAG パイプライン、自動化。トリガー：python sdk、inferencesh、pip install、python api、python client、async inference、python agent、tool builder python、programmatic ai、python integration、sdk python。
Roblox ゲームでプレイヤーデータを保存・読み込みする場合や、データが保存されない、進行状況が失われる、ロールバック、アイテムの重複、購入報酬が二重に付与されるとプレイヤーから報告された場合に使用します。対象：DataStoreService、UpdateAsync、SetAsync、BindToClose、ProfileStore、ProfileService、DataStore2、セッションロック、データスキーマや移行、Developer Product ProcessReceipt、プレイヤー間取引、OrderedDataStore のランキング、MemoryStore、MessagingService、TeleportService と予約サーバー、DataStore の予算とスロットリング（エラー301～306）、「DataStore にアクセスするには、このプレースをウェブに公開する必要があります」、未公開のプレースでのデータコードのテスト。
RobloxエクスペリエンスでLuauを記述、レビュー、デバッグするときに使用します。task.spawnとtask.deferとtask.wait、wait()やspawn()の置き換え、DeferredイベントとSignalBehavior、ハンドラーの実行順序が誤っている／実行されない問題、'attempt to yield across metamethod/C-call boundary'、--!strictと新しい型ソルバー、型付きクラスとメタテーブル、Destroyとクリーンアップ、'server memory keeps growing'やメモリリーク、ActorsとSharedTableを使ったParallel Luau、'not safe to write in parallel'、--!nativeや'make this script faster'、バッファー、コルーチンを扱います。
Robloxゲームで何かを販売する場合やライブ運営を計画する場合に使用：Developer Products、game passes、experience subscriptions、Roblox Plusの特典、ProcessReceiptまたはBindReceiptHandler、「購入したのに受け取れない」、購入報酬が二重に付与される問題、ショップUIの価格、確率表示付きの卵・クレート・ルートボックス（有料ランダムアイテム、PolicyService）、リワード動画広告、AnalyticsServiceのファネル、経済システムまたはカスタムイベント、ConfigServiceのライブ設定、A/Bテスト、価格最適化または地域別価格、ゲームのサムネイルとアイコン、プレイ完了率、Creator Rewards、Ads Managerのキャンペーン、またはローンチとアップデートの計画
Rails アプリケーションで Stimulus コントローラーを構築するための専門的なガイダンス。JavaScript の挙動の作成、data-controller/data-action/data-target 属性の記述、インタラクティブな UI コンポーネントの構築、Hotwire Stimulus の使用時に使用します。コントローラーの作成、targets、values、actions、classes、outlets、ライフサイクルコールバック、プログレッシブエンハンスメント、およびクリップボード、flash、modal、toggle、フォームバリデーションなどの一般的なパターンをカバーします。
Rails アプリケーションにおける Action Mailer の専門ガイダンス。メーラー作成、メール送信、メールテンプレート構築、配信設定、メーラープレビューの作成、トランザクションメールの扱い時に使用。トリガー："mailer"、"email"、"send email"、"action mailer"、"mail template"、"deliver_later"、"email notification"、"transactional email"、"mailer preview"、"welcome email"、"notification email"。
Rails 8+ で Active Job と Solid Queue を用いてバックグラウンドジョブを作成、キュー投入、管理するための専門ガイダンス。バックグラウンドジョブの作成、perform_later でのキュー投入、Solid Queue の設定、リトライとエラーの処理（retry_on、discard_on）、メールの非同期送信（deliver_later）、ジョブのテスト、キューの優先度管理時に使用。ジョブの作成、エンキュー、コールバック、シリアライズ（GlobalID）、一括エンキュー、並行性制御、定期タスク、ジョブの継続を扱う。
データベースなしで Rails のフォーム、バリデーション、シリアライズ、Action Pack と統合する素の Ruby オブジェクトを構築する。フォームオブジェクト、検索フォーム、API ラッパー、設定オブジェクト、仮想モデル、モデル的な振る舞いを必要とする PORO の構築時に使用。トリガー："active model"、"form object"、"plain Ruby object"、"non-database model"、"ActiveModel"、"PORO"、"service object validation"、"virtual model"、"tableless model"、"search form"、"ActiveModel::API"、"ActiveModel::Model"。
Rails 8.1 で効率的で正確な Active Record クエリを書くための専門ガイダンス。クエリの作成、レコードの検索、スコープの構築、N+1 クエリの修正、where 句の使用、includes、joins、eager loading、フィルタリング、検索、データの pluck、レコードの選択、データベースクエリの最適化に使用する。where、find、スコープ、includes と preload と eager_load の比較、joins、pluck、select、集計、バッチ処理、クエリのアンチパターンを扱う。
Web 検索と LLM で RAG（検索拡張生成）パイプラインを構築する。ツール: Tavily Search、Exa Search、Exa Answer、Claude、GPT-4、OpenRouter 経由の Gemini。機能: リサーチ、ファクトチェック、根拠に基づく回答、ナレッジ検索。用途: AI エージェント、リサーチアシスタント、ファクトチェッカー、ナレッジベース。トリガー: rag、retrieval augmented generation、grounded ai、search and answer、research agent、fact checking、knowledge retrieval、ai research、search + llm、web grounded、perplexity alternative、ai with sources、citation、research pipeline
スタートアップ向けのAWSアーキテクチャに関するアドバイスを提供し、企業の段階（収益化前からシリーズB以降）、チーム規模、資金の残存期間、利用可能なクレジットに応じて提案を調整します。コード変更ではなくガイダンスや推奨事項を求める創業者向けです。選択するサービス、アーキテクチャの計画やレビュー、クレジットの活用とコスト管理、資金調達や技術デューデリジェンスに向けたアーキテクチャの準備などに使用します。対話型の検討フローでアーキテクチャを構築し、コードベースに書き込む場合は start-building-for-startups を使用してください。AIエージェントのランタイム選定やエージェント型アーキテクチャの提案には agent-advisor を使用してください。コードの作成やスキャフォールディング、AWS Activate／プログラム／クレジットに関する事実の照会（knowledge-base-for-startups を参照）、コピー＆ペースト用の単一プロンプト（prompt-library-for-startups を参照）、GCP-to-AWS、Azure-to-AWS、Heroku-to-AWSなどの移行には使用しないでください（移行スキル：`gcp-to-aws`、`azure-to-aws`、`heroku-to-aws`、`llm-to-bedrock`）。
Better Auth 用の Dodo Payments プラグイン（@dodopayments/better-auth）。登録時の顧客同期、認証済みチェックアウト、顧客ポータル、使用量の取り込み、検証済み Webhook に対応します。アプリで Better Auth を使用し、dodopayments、dodopaymentsClient、checkout、portal、usage、webhooks プラグインが必要な場合に使用します。他の認証スタックでは framework-adapters 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。