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
Rails におけるパスワードレスなメールコード認証の専門ガイド — Basecamp、Fizzy、Herald などのアプリで使われている 37signals のトークン/コードパターン。サインイン、サインアップ、マジックリンク、ワンタイムコード、OTP、確認コード、セッショントークン、保留中の認証トークン、パーソナルアクセストークン、Bearer API 認証、パスワードレスログインの追加、または Devise/has_secure_password の置き換えを行うときに使用する。このフローでは Rails 8 のパスワードジェネレーターを使わないこと。
公開の `orca` CLI を使用して、Orca が管理する 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、アーティファクト、worktree コメント、および Orca アプリに埋め込まれたブラウザを操作する。ユーザーが「$orca-cli」「use orca cli」「Orca worktree」「child worktree」「cardStatus」「spawn codex/claude in a worktree」「read/wait/send Orca terminal」「terminal send」「full handoff」「handover」「give this to another agent」「another worktree」「Orca browser」「orca artifacts」「share HTML/Markdown」「public artifact link」「control the browser inside Orcaoclassroom」と言ったときに使用する。Orca が管理する状態に wortt Involving タスクでは、生の `git worktree`、場しの PTY、Playwright、Computer Use よりこの方法を優先する。Orca の埋め込みブラウザ以外のブラウザウィンドウ、webview、デスクトップ UI には Computer Use を使用してきた。
Mở rộng một draft SPEC ĐÃ ĐƯỢC DUYỆT thành kế hoạch thi hành được — file `DDMMYY-<tên>-PLAN.md` mà một agent KHÔNG có context nào (CLI rẻ chạy headless, không hỏi lại được) vẫn làm đúng: đường dẫn file chính xác, khối Interfaces (Consumes/Produces) khai chữ ký cho task hàng xóm, ràng buộc bao trùm chép nguyên văn, và từng bước 2-5 phút kiểu TDD có code thật + lệnh chạy + output mong đợi. Gọi SAU `/propose` và SAU khi user duyệt ở cổng, TRƯỚC khi dispatch task cho agent. Trigger - "viết plan", "mở rộng proposal thành plan", "plan thi hành", "chuẩn bị brief cho agent", "/plan". KHÔNG dùng để thiết kế hay để hỏi yêu cầu (đó là `/propose`), KHÔNG dùng khi chưa có SPEC duyệt.
Polarの決済連携をゼロから設定するためのインタラクティブなオンボーディングウィザード。次の場合にこのスキルを使用します。(1)プロジェクトで「Polarを設定」または「Polarを連携」したい場合。(2)Polarを初めて利用し、ガイド付きの設定を必要としている場合。(3)「Polarを使い始めるには?」と尋ねた場合。(4)Polarを使ってアプリに決済、サブスクリプション、チェックアウトを追加したい場合。(5)最初のPolar製品とチェックアウトの作成を支援してほしい場合。このスキルはMCPのインストール、認証、製品作成を案内し、フレームワーク固有の連携コードを生成します
フロントエンドコードを、手動の API クライアント呼び出し(`api.get`、`api.create`、`api.surveys.get`、`api.dashboards.list`、`new ApiRequest()`)や手書きの TypeScript インターフェースから、生成された API 関数と型に移行する際に使用します。`lib/api` からインポートするファイル、`api.get<`、`api.create<`、`api.<entity>.<method>` を含むファイル、バックエンドのシリアライザーと重複する手動のインターフェース定義、API URL を手作業で組み立てるフロントエンドファイルが対象です。生成された代替項目の特定、インポートの置き換え、呼び出し箇所の調整、不要になった手動型の削除まで、置き換えの全工程を扱います。
Azure Maps の開発に関する専門知識を提供します。ベストプラクティス、意思決定、アーキテクチャと設計パターン、制限とクォータ、セキュリティ、構成、統合とコーディングパターンを扱います。Azure Maps Web/REST SDK、ジオコーディング、ルート検索、交通情報、気象タイル、Power BI のビジュアル統合など、Azure Maps 関連の開発タスクに使用します。Azure AI Search(azure-cognitive-search を使用)、Azure IoT(azure-iot を使用)、Azure IoT Central(azure-iot-central を使用)、Azure IoT Edge(azure-iot-edge を使用)には使用しません。
確認済みのバグを根本原因から、必要最小限の正しい変更だけで修正します。コードに触れる前に再現します。失敗する再現テストを書き、データフローで最初に破綻した前提を診断し、該当するフレームワーク資料とカテゴリ別手順書を読み込み、最小限の修正を適用します。その後、再現テストの成功を確認し、回帰テスト範囲を実行します。再現テスト(または再現不可能な理由の記録)なしに修正コードを書かず、根本原因を残して症状だけを修正せず、テストを弱めて通過させません。ユーザーが「fix this bug」「fix the findings」「/bugfix」と言う場合や、確認済みの不具合の修正を依頼した場合に使用します。
コンパイル済みの Airflow Java SDK バンドルをビルドしてデプロイし、worker で実行できるようにします。JVM タスクバンドルを JAR にパッケージ化したい場合、`org.apache.airflow.sdk` Gradle プラグイン、`./gradlew bundle`、Maven shade/BOM の設定、fat JAR と thin JAR、ロギング連携成果物(JPL、SLF4J、Log4j 2、JUL)、プレビュー/スナップショットビルド、または Airflow worker(Docker、Kubernetes、Astro)への JAR 配置について尋ねられた場合に使用します。タスクコードについては authoring-java-sdk-tasks を、Airflow coordinator の設定については configuring-airflow-language-sdks を参照してください。
単一アプリの永続的な AI コンテキストを更新します。発見した参照ドキュメントへの薄いルーターとして `CLAUDE.md` を使い、将来のセッションが古い推測に頼らずリポジトリを把握した状態で開始できるようにします。フレームワークの構成を特定し、コードから実際のルート、エクスポート、フロー、サブシステムを見つけ、取り込んだ参照情報を書き直したうえで、`CLAUDE.md` を簡潔に保ち常時読み込みます。永続的なプロジェクトメモリを変更するユーザー専用のメンテナンスワークフローです。すべての記述は実際のコードベースに基づき、捏造せず、人が書いたルールは上書きせずに保持します。重要な変更後に、単一アプリのコンテキストマップを初期化または更新する際に使用。
JavaScript/TypeScript のテストや開発における API モック向けに、MSW(Mock Service Worker)v2 および v3 のベストプラクティス、パターン、API ガイダンスを提供します。ハンドラー設計、サーバー設定、レスポンス構築、テストパターン、GraphQL、v1 から v2 および v2 から v3 への移行を扱います。基準バージョン:msw ^3.0.0。トリガー:msw のインポート、http.get、http.post、HttpResponse、setupServer、setupWorker、graphql.query、sse、ws.link、「msw」「mock service worker」「api mocking」「msw v3」への言及。
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。
